Pesquisadores da Universidade Stanford e do Arc Institute, nos Estados Unidos, projetaram pela primeira vez o genoma completo de vírus funcionais usando inteligência artificial. O estudo foi publicado nesta quinta-feira (6) na revista científica Science e é tratado por parte da comunidade científica como um marco na biologia sintética.
Os vírus criados são bacteriófagos, um tipo de vírus que infecta exclusivamente bactérias e não representa risco para seres humanos. Em testes de laboratório, um coquetel dos organismos gerados pela IA conseguiu eliminar bactérias E. coli que já haviam desenvolvido resistência a vírus naturais, algo que um coquetel de fagos convencionais não havia conseguido fazer.
A pesquisa não envolveu a criação de um vírus humano nem de qualquer patógeno com potencial de infectar pessoas. Ainda assim, o resultado reacendeu o debate sobre biossegurança, já que a mesma técnica usada para desenhar tratamentos também poderia, em tese, ser adaptada para fins mais arriscados no futuro.
Como a IA conseguiu criar os vírus
O sistema usado no estudo se chama Evo e funciona de maneira parecida com a de modelos de linguagem como o ChatGPT. Em vez de prever a próxima palavra de uma frase, a IA aprendeu a prever sequências de DNA, as bases A, C, G e T que compõem o código genético dos organismos.
Segundo a BBC, os modelos Evo1 e Evo2 foram inicialmente treinados com dados genéticos de vírus, bactérias, plantas e seres humanos. Depois, os pesquisadores refinaram o sistema para que ele projetasse especificamente bacteriófagos, com base em informações genéticas de cerca de 2 milhões desses vírus.
Sequências de vírus capazes de infectar humanos, animais ou plantas foram deliberadamente excluídas do treinamento, o que reduziu o risco de a IA aprender padrões associados a patógenos perigosos.
A partir desse aprendizado, a IA gerou milhares de propostas de genomas completos, não apenas trechos isolados de DNA. Os cientistas selecionaram 302 delas para sintetizar em laboratório. O material genético desenhado pela IA foi inserido em bactérias, que leram o código e passaram a produzir os novos vírus.
O processo teve baixa eficiência: apenas 16 dos genomas testados se mostraram viáveis, ou seja, capazes de se multiplicar e infectar bactérias como um vírus natural faria.
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O que muda com essa descoberta
Até agora, ferramentas de IA já vinham sendo aplicadas para analisar genes isolados ou auxiliar no desenho de moléculas como antibióticos. O avanço descrito no estudo é diferente, porque a IA passou a projetar o genoma inteiro de um organismo capaz de funcionar fora do computador.
Essa capacidade abre caminho para acelerar pesquisas em terapia com fagos, tratamento que usa bacteriófagos para combater infecções bacterianas persistentes e já é aplicado em alguns países.
A promessa é desenhar vírus sob medida para driblar a resistência de determinadas cepas, um problema que cresce à medida que bactérias se tornam menos sensíveis a antibióticos convencionais.
Aplicações clínicas ainda dependem de novos estudos. O professor Tom Ellis, do Imperial College London, disse ao The Guardian que o experimento revela como é difícil produzir genomas mais complexos, já que o material genético de um bacteriófago é um dos mais simples que existem.
Por que especialistas também estão preocupados
O avanço se enquadra no que pesquisadores chamam de tecnologia de uso duplo, quando uma mesma ferramenta pode gerar benefícios e riscos dependendo de como é aplicada.
Os autores do estudo reconheceram essa tensão e recomendaram que equipes que trabalhem com desenho de genomas completos consultem profissionais de biossegurança durante todo o projeto.
Em comentário publicado junto ao artigo na Science, o professor Tom Inglesby e o pesquisador Moritz Hanke, do Centro de Segurança em Saúde da Universidade Johns Hopkins, afirmaram que a capacidade de compor genomas virais por IA generativa já existe, mas a governança para conduzir essa tecnologia com segurança ainda não foi construída.
Nem todos os especialistas veem o mesmo nível de urgência. Ellis avalia que o risco de um desenho completo por IA é menor do que o de pesquisadores modificarem patógenos já existentes para torná-los mais transmissíveis, algo tecnicamente mais simples.
Já a pesquisadora Filippa Lentzos, do King's College London, defendeu ao The Guardian uma abordagem de governança em camadas, com controles tanto no desenvolvimento dos modelos de IA quanto na etapa de síntese do DNA em laboratório.
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