1977年 ，生物化学家Frederick Sanger团队完成了史上第一个基因组测序：噬菌体ΦX174。
谁也没有想到 ，48年后，同样是这个只有5386个核苷酸的微小病毒 ，会成为人工智能改写生命密码的起点 。
2025年9月 ，斯坦福大学与Arc Institute团队宣布，他们用AI生成了完全功能的噬菌体基因组 。
其中命名为Evo-Φ36的基因组 ，不仅能精准猎杀大肠杆菌 ，还对耐药菌展现出惊人战斗力。
这标志着人类从“读取基因 ”（测序） 、“写入基因 ”（合成） ，正式迈入了“设计基因”（AI生成）的全新时代 。
为什么要选择ΦX174作为起点？
它的结构既简单又复杂 。
虽然只有5386个核苷酸 ，却编码了11个基因，其中多个基因共享同一段DNA序列（重叠阅读框）。
这意味着一个突变可能影响多个蛋白质功能，是测试AI设计能力的绝佳样本 。
更重要的是 ，ΦX174能精准感染大肠杆菌 ，对人体完全无害，是理想的细菌克星 。
但设计基因组从来不是易事。
传统方法需要大量试错 ，而AI改变了游戏规则 。
AI设计的 Evo-Φ36
研究团队训练了专门处理DNA的语言模型Evo，让它学习了数百万个基因组数据 。
这相当于让AI阅读了整个基因世界的“图书馆 ” ，从中学会了基因组的语法和结构。
AI设计的过程堪称一场精密的数据舞蹈。
团队先对Evo进行特殊调教 ，让它在14466个精选噬菌体序列上继续训练，使其更熟悉ΦX174的基因特征 。
然后通过精心设计的“提示词 ” ，引导AI生成既保留原始功能又具备创新性的序列 。
最终 ，团队合成了285条基因组，其中16个被证明能有效抑制宿主生长。
论文首页
这些AI设计的噬菌体不仅靶向精准 ，不会误伤其他菌株，有些甚至比天然版本复制更快 、竞争力更强 。
最令人惊喜的是，一些AI设计的噬菌体还能解决天然噬菌体难以处理的耐药菌问题 。
耐药菌问题是现代医学的噩梦。
据世界卫生组织数据 ，每年全球有至少70万人死于耐药菌感染 。
如果不采取行动 ，到2050年，这个数字可能达到1000万 。
传统抗生素研发周期长、成本高 ，而细菌变异速度快。
这就好比我们还在用长矛对抗敌人的导弹系统 。
但AI设计的噬菌体带来了新希望 。
研究中 ，团队诱导出三种对ΦX174具有耐药性的大肠杆菌菌株。
结果发现，AI生成的噬菌体“鸡尾酒”（混合多种AI设计的噬菌体）在1-5次传代内就攻克了这些耐药菌 ，而天然ΦX174完全无效 。
这些成功的噬菌体是“嵌合基因组 ” ，融合了多个AI设计的遗传元件，形成了让细菌难以防御的“多重打击 ” 。
AI设计基因组的突破 ，背后是多项技术创新的合力。
研究团队开发了专门针对重叠阅读框的基因注释流程 ，让AI能够理解这种复杂的基因结构。
还创建了系统的筛选方案，可以快速测试AI生成的基因组功能 。
传统的噬菌体研究需要数周甚至数月 ，而新方法只需在96孔板中监测细菌密度变化，2-3小时内就能看到结果 。
这种高通量筛选让团队能快速测试285个设计，最终锁定16个功能性噬菌体。
这一突破的意义远不止于制造更好的噬菌体 。
它证明AI能够捕捉基因组的复杂特征和进化约束 ，生成既符合生物学规律又具备创新性的设计 。
其中13个基因组包含自然界未见的突变 ，证明AI能够探索自然进化从未涉足的序列空间。
更令人惊叹的是Evo-Φ36，它整合了远亲噬菌体G4的DNA包装蛋白 ，解决了长期未能攻克的工程难题 。
冷冻电镜显示 ，它以独特方式嵌入衣壳结构，AI通过巧妙的补偿突变让这种全新组合正常运作 。
展望未来 ，这项技术有望彻底改变合成生物学领域。
随着AI模型迭代和DNA合成成本下降 ，全基因组设计将开启未探索的进化空间，为生物技术和基础研究开辟全新疆域 。
特别是在对抗耐药菌方面 ，AI生成的噬菌体疗法不再是碰运气的“试错”，而是精准的“设计 ” 。
人类可能首次能够主动设计出领先细菌变异一步的疗法 ，永远跑在细菌前面。
从读取到写入再到设计 ，这一转变标志着人类在最基础的层面上改造生物学的能力翻开了全新篇章 。
结语
核心团队包括斯坦福大学化学工程系助理教授Brian Hie和博士研究生Samuel King 。
Brian Hie拥有MIT CSAIL博士学位，致力于生物学与人工智能交叉领域研究。
Samuel King本科毕业于哥伦比亚大学，目前在Arc Institute从事合成生物学与机器学习交叉研究。
这项研究成果发表于生物预印本网站bioRxiv ，论文题目为《AI生成全功能噬菌体基因组》
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