En un experimento de laboratorio controlado, los científicos alimentaron un sistema de inteligencia artificial de modelado de genoma a gran escala con la secuencia de ADN del bacteriofago ΦX174 y le pidieron que propusiera nuevos diseños virales. El algoritmo produjo alrededor de 300 genomas candidatos, que el equipo luego sintetizó y probó para determinar su infectividad.
De los 300 intentos, solo 16 virus, un 5,6 por ciento, pudieron replicarse, confirmando la observación de larga data de que el ΦX174 es altamente sensible a la alteración genética. Cuando los investigadores redujeron la selección a aquellos diseños que retuvieron al menos un 98 por ciento de similitud de secuencia con el virus natural, la tasa de viabilidad aumentó a 46 por ciento, lo que indica que la similitud cercana con el genoma original sigue siendo un factor clave en la creación de virus funcionales.
Todos los candidatos viables retuvieron el conjunto básico de genes encontrado en el ΦX174 silvestre. Ninguno de ellos mostró cambios en la región genómica donde el genoma del virus se duplica, un tramo previamente identificado como esencial para la replicación. Esta consistencia se alinea con trabajos anteriores que muestran que una sola sustitución de aminoácido en muchas proteínas del ΦX174 lleva aproximadamente una probabilidad del 20 por ciento de hacer que el virus sea no funcional.
A pesar de la tendencia general hacia la similitud, los virus individuales diseñados por la IA mostraron una sorprendente variedad de diferencias. Una variante perdió una proteína viral completa, compensando la pérdida con múltiples mutaciones en otras partes. Otra agregó un gen completamente nuevo, mientras que varias otras presentaron genes que eran más largos o más cortos en comparación con la referencia. En un caso llamativo, un virus reemplazó uno de sus genes originales con un segmento tomado de un fago distante, lo que ilustra la capacidad del modelo para recombinar material genético a través de linajes distantes.
Los investigadores realizaron un análisis estadístico basado en la probabilidad de inactivación del 20 por ciento por cambio de aminoácido. Sus cálculos sugirieron que un virus con menos de 25 cambios de aminoácido tendría solo una probabilidad del 2,3 por ciento de seguir siendo viable. De los diseños generados por la IA, cinco estaban por debajo de ese umbral, y tres de ellos resultaron infecciosos. Por el contrario, los virus que portaban más de 25 cambios se esperaba que fueran callejones sin salida, sin embargo, casi una cuarta parte de esos diseños con mutaciones pesadas aún formaron placas, incluyendo dos con más de 50 sustituciones de aminoácidos.
Estos hallazgos subrayan tanto la robustez como los límites del genoma del ΦX174. Si bien el fago tolera solo cambios modestos en la mayoría de los contextos, la capacidad de la IA para explorar un vasto paisaje mutacional descubrió rarezas funcionales que serían poco probables que surgieran por casualidad. El trabajo destaca la necesidad de vigilancia continua en biología sintética, ya que las herramientas computacionales se vuelven cada vez más hábiles para navegar la fina línea entre la experimentación inofensiva y la creación de formas virales novedosas y potencialmente peligrosas.
Questo articolo è stato scritto con l'assistenza dell'IA.
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