IA cria vírus inéditos na natureza pela primeira vez

IA cria vírus inéditos na natureza pela primeira vez

Cientistas da Universidade Stanford e do Arc Institute, sediado em Palo Alto, Califórnia, realizaram uma inovação significativa ao usar inteligência artificial (IA) para criar novos tipos de vírus. Essa conquista, publicada na revista Science, alimenta a esperança de avanços médicos, mas também levanta a preocupação sobre a possibilidade de a tecnologia ser utilizada para desenvolver patógenos perigosos.

Avanços na pesquisa de vírus

Historicamente, a sintetização de vírus não é uma novidade. Pesquisadores há muito tempo fabricam genomas virais para investigar medicamentos antivirais, desenvolver vacinas e entender como os vírus operam. No entanto, o novo estudo vai além da simples reprodução de genes virais. Os cientistas ensinaram uma IA a reconhecer padrões na estrutura do DNA encontrado na natureza e, a partir desses dados, desenvolver "receitas" para vírus inteiramente novos.

Método de criação dos vírus

A equipe de pesquisa seguiu essas receitas para criar moléculas de DNA, que foram inseridas em bactérias. As bactérias modificadas passaram a produzir vírus que nunca haviam sido vistos na natureza. Esses novos vírus conseguiram infectar outras bactérias, demonstrando que eram viáveis. "Este é um marco importante", afirmou Patrick Cai, biólogo sintético da Universidade de Manchester, que não participou do estudo.

Os vírus criados pela IA não representam uma ameaça aos seres humanos, pois todos são semelhantes ao vírus natural Phi X-174, que infecta apenas bactérias. No entanto, o estudo reforça as crescentes preocupações sobre a possibilidade de que a inteligência artificial facilite a criação de uma nova geração de armas biológicas, que podem variar de toxinas letais a pandemias incontroláveis.

Preocupações com a segurança

Moritz Hanke, pesquisador do Centro de Segurança em Saúde da Universidade Johns Hopkins, destacou que governos e organizações científicas têm sido lentos para estabelecer mecanismos de proteção que impeçam a criação de vírus letais, considerando o rápido avanço das ciências biológicas. Essa lentidão pode levar a consequências inesperadas no futuro, especialmente com o uso crescente da IA na biotecnologia.

O funcionamento da IA na pesquisa

Os autores do estudo utilizaram um modelo de IA chamado Evo, que possui algumas semelhanças com o ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI. O modelo funciona de maneira similar ao ChatGPT, que responde a perguntas prevendo quais palavras têm maior probabilidade de aparecer em sequência, baseado em um amplo treinamento com textos coletados na internet, livros e outras fontes.

O DNA, sob certos aspectos, se assemelha a um livro: é uma sequência de blocos moleculares chamados nucleotídeos, organizados como letras em uma linha de texto. Um gene é formado por centenas de nucleotídeos, utilizando um alfabeto de apenas quatro letras: A, C, G e T. Essa sequência contém as instruções para produzir proteínas e outras moléculas.

Os pesquisadores queriam saber se o Evo seria capaz de aprender as regras gramaticais do DNA por conta própria. Em vez de treiná-lo com textos, eles alimentaram o modelo com sequências genéticas de milhões de animais, plantas, microrganismos e vírus, analisando cerca de 9 trilhões de nucleotídeos. Com o tempo, o modelo identificou padrões comuns em toda a árvore da vida e passou a gerar projetos para novos genes que poderiam produzir proteínas com funções específicas.

Foco nos vírus

Dado que a IA inicialmente lidava apenas com genomas pequenos, os cientistas decidiram focar nos vírus. Enquanto o genoma humano contém mais de 3 bilhões de nucleotídeos, muitos vírus possuem apenas alguns milhares. "Pareceu o passo mais óbvio a seguir", disse Samuel King, estudante de doutorado em Stanford e um dos autores do estudo. Os pesquisadores treinaram novamente o Evo, utilizando os 11 genes do Phi X-174 e cerca de 15 mil de seus parentes mais próximos.

A escolha pelo Phi X-174 foi motivada pelo fato de ser um dos vírus mais estudados da história, conhecido pelos cientistas há quase um século. Além disso, por ser um bacteriófago que infecta apenas a bactéria Escherichia coli (E. coli), os pesquisadores sabiam que os vírus semelhantes seriam seguros.

Resultados do experimento

Após o Evo aprender os padrões genéticos do Phi X-174 e de seus parentes, a equipe pediu ao modelo que criasse novas versões desses genomas. A IA gerou 700 mil possibilidades, mas os cientistas selecionaram apenas aquelas que pareciam ter maior chance de funcionar. Ao final, foram sintetizadas moléculas de DNA correspondentes a 285 sequências sugeridas pelo Evo.

Os pesquisadores então inseriram esses genomas em bactérias em placas de Petri. Em muitas placas, as bactérias continuaram a crescer normalmente, indicando que os genomas produzidos pela IA haviam fracassado. Contudo, em uma delas, pequenos pontos transparentes surgiram na camada esbranquiçada de bactérias, um sinal clássico da multiplicação de vírus.

O DNA inserido nas bactérias havia produzido cápsides, estruturas proteicas que envolvem o material genético viral. Os vírus romperam as células bacterianas para se espalhar, deixando para trás apenas os restos de seus hospedeiros mortos. À medida que mais genomas eram testados, surgiam mais desses pontos transparentes. No total, 16 dos genomas criados pelo Evo resultaram em novos vírus viáveis.

Os novos vírus mostraram-se tão resistentes quanto os vírus naturais. Alguns se multiplicaram até mais rapidamente do que o próprio Phi X-174. "Não são apenas versões debilitadas do que já existe", afirmou Oliver Crook, químico especializado em proteínas da Universidade de Oxford, que não participou do estudo.

Conclusão e perspectivas futuras

Embora os vírus produzidos pelo Evo não representem criações radicalmente inéditas, continuam a ser semelhantes aos vírus encontrados na natureza e dependem dos mesmos mecanismos biológicos fundamentais. Os cientistas ainda precisarão realizar novos experimentos para verificar se o Evo alcança o mesmo nível de sucesso quando treinado com outros grupos de vírus. Se isso se confirmar, Crook acredita que alguns vírus gerados por inteligência artificial poderão se tornar ferramentas úteis na medicina e biotecnologia, oferecendo novas oportunidades para tratamentos e vacinas.