O modelo de linguagem genômica Evo 2 projetou novos genomas funcionais do bacteriófago ΦX174. Cerca de 300 dos projetos gerados por IA foram sintetizados quimicamente e testados em laboratório. Dezesseis fagos sintetizados mostraram-se viáveis e eficazes contra a bactéria resistente Escherichia coli C, sugerindo que a terapia com fagos pode ser uma opção para lidar com a resistência bacteriana. Como um marco na ciência, esta é a primeira vez que um modelo de linguagem projetou uma função biológica em nível de genoma completo.
A evolução atua há cerca de 3 bilhões de anos, moldando sistemas biológicos na natureza por meio de mutação e seleção aleatórias. Há bastante tempo, os seres humanos utilizam a seleção artificial para moldar características biológicas de plantas e animais. A engenharia genética é hoje uma ferramenta consolidada para o projeto de sistemas biológicos, graças aos avanços da biologia molecular nas últimas décadas. Isso requer a previsão de detalhes estruturais de um projeto funcional e viável, uma tarefa complexa e desafiadora. O vasto poder computacional dos modernos modelos de aprendizado de máquina (LLMs), devidamente treinados com dados evolutivos e genéticos relevantes, tem sido fundamental para aprimorar a busca por projetos biológicos funcionais.
Recentemente, a IA generativa tem encontrado aplicação no projeto de sistemas biológicos complexos na escala de genes e proteínas individuais. Em 2025, pesquisadores demonstraram que um modelo de linguagem treinado em larga escala com dados evolutivos pode gerar novas proteínas funcionais. Eles apresentaram o ESM3, um modelo de linguagem de proteínas que gera a estrutura e a sequência de aminoácidos de proteínas quando solicitado. As sequências de proteínas determinam a estrutura tridimensional e a função celular de uma proteína.
Os modelos de linguagem genômica são treinados em grandes conjuntos de DNA, compreendendo milhões de genomas de todos os domínios da vida. Como resultado, esses modelos aprendem as restrições evolutivas que moldam as sequências de DNA na natureza. Um modelo de linguagem genômica pode gerar genomas funcionais completos?
Em um estudo recente, publicado em 6 de agosto de 2026, pesquisadores utilizaram com sucesso os modelos de linguagem genômica Evo 1 e Evo 2 para gerar genomas completos do bacteriófago ΦX174 com arquiteturas genéticas realistas e especificidade para a bactéria hospedeira, Escherichia coli C. Eles usaram o fago ΦX174 natural como modelo de projeto. Milhares dos genomas gerados foram avaliados, dos quais cerca de 300 foram sintetizados quimicamente e testados em laboratório. Dezesseis fagos se mostraram viáveis. Os fagos viáveis eram novos e superaram rapidamente cepas de E. coli resistentes ao ΦX174 quando testados para essa capacidade.
Este estudo eleva os modelos de linguagem genômica a um novo patamar, demonstrando que esses modelos podem capturar restrições evolutivas em sequências de DNA com fidelidade suficiente para produzir genomas funcionais completos. Isso também estabelece um caminho fundamental para terapias com bacteriófagos contra bactérias resistentes.
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Referências:
- Hayes T. el. 2025. Simulação de 500 milhões de anos de evolução com um modelo de linguagem. Science. 16 de janeiro de 2025. Vol. 387, Edição 6736, pp. 850-858. DOI: https://doi.org/10.1126/science.ads0018
- Rei SH el. 2026. Projeto generativo de bacteriófagos com modelos de linguagem genômica. Ciência6 de agosto de 2026. Vol. 393, Edição 6811. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aec2657
- Inglesby TV e Hanke MS, 2026. Genomas virais projetados por IA. Ciência. 6 de agosto de 2026. Vol. 393, Edição 6811, pp. 563-564. DOI: https://doi.org/10.1126/science.aej8512
- Inteligência artificial desenvolve uma nova bactéria capaz de eliminar a E. coli. Stanford Reports. 6 de agosto de 2026. Disponível em https://news.stanford.edu/stories/2026/08/evo-2-ai-tool-e-coli-killer-bacteriophages
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