AI 成功設計並「培養」了 16 種合成病毒，標誌著生物工程的新時代，平衡了醫療突破與潛在安全威脅。 在合成生物學的一項里程碑式進展中，人工智慧現在已成功設計並從零開始創造出 16 種全新、功能性病毒。這些不是自然病原體：研究人員使用強大的「基因組語言模型」——經過大量 DNA 序列訓練的 AI 系統——來預測、生成和組裝從未存在過的完整病毒基因組。一旦合成並引入細菌宿主，這些病毒證明是完全可行的，能夠感染並在其目標細胞中複製。 所有 16 種都是噬菌體——攻擊細菌的病毒，而非人類細胞——因此對人類沒有直接威脅。相反，它們開啟了令人興奮的醫療可能性：定制設計的噬菌體可能成為對抗抗生素耐藥超級細菌的精確武器，為在抗微生物耐藥性日益增長的時代中，失效的抗生素提供了急需的替代方案。 然而，這一成就也突顯了一個深刻的雙重用途困境。可以通過工程療法病毒來拯救生命的同一技術，原則上也可以用來創造更危險的生物劑。數位代碼與實體病原體之間的障礙從未如此薄弱：病毒基因組本質上是一串長長的遺傳指令，現在可以使用標準實驗室設備進行編寫、編輯和「打印」成現實。 來自微軟研究的最新工作顯示，AI 可以重新設計已知的危險毒素和蛋白質，以避開現有的 DNA 合成安全篩查。通過對基因序列進行微妙的改變——這些改變保留了分子的致命功能，但使其對當前的生物信息學過濾器無法識別——AI 可以繞過供應商用來阻止潛在生物武器序列訂單的自動檢查。 作為回應，科學界正在迅速行動。研究人員正在開發下一代篩查工具，這些工具結合了結構和功能預測——不僅僅是查看原始序列匹配，而是查看生成的蛋白質的可能 3D 形狀和生物行為。在政策層面，美國聯邦機構正在收緊要求：新的指導方針現在要求對涉及合成基因組學的聯邦資助研究進行更嚴格的核酸篩查，旨在在惡意行為者利用這些新出現的漏洞之前關閉它們。 這一時刻標誌著生物工程的一個真正轉折點。AI 賦予了我們從數位藍圖中撰寫生命新篇章的能力——可能徹底改變醫學，同時降低濫用的技術障礙。在突破性療法與工程威脅的陰影之間取得平衡，將成為未來十年定義安全挑戰的關鍵。 [King, S. H., Driscoll, C. L., Li, D. B., et al. (2025). "Generative design of novel bacteriophages with genome language models." bioRxiv preprint. DOI: 10.1101/2025.09.12.675911]