AIが設計したバクテリオファージ——完全なウイルスゲノムの初実証

2026年8月6日、*Science*誌は論文「Generative design of bacteriophages with genome language models」（DOI 10.1126/science.aec2657）を掲載した。筆頭著者はSamuel H. King、研究グループを率いたのはスタンフォード大学化学工学のアシスタント・プロフェッサーであるBrian Hie（Arc Institute）である。DNA配列で学習した言語モデル——Evo 1とEvo 2——が、個々の遺伝子だけでなくバクテリオファージのゲノム全体を生成したのは、これが初めてだ。

モデルはMicroviridae科の約15,000のゲノムでファインチューニングされ、その後、天然ファージΦX174（5,386 ntのゲノム）の断片を手がかりに生成を行った。Arc Instituteの公式ノートによれば、合成・試験されたゲノム設計は285件。プレスリリースや報道は「約300」としている——*Science*の論文は有料であり、細かい数字はプレプリントに関する研究所の公式ノートと、スタンフォードの発表を引用した記事に由来する。このうち16件が機能し、配列でも確認された。天然の参照ゲノムに対する変異は67から392個で、うち13件は既知のどの天然配列にも存在しない変異を含む（Arc Institute）。この16種のファージを混ぜた「カクテル」は、ΦX174に対して免疫を獲得した*大腸菌*株の抵抗を突破した。突破された株は2株（*Science*論文）または3株（Arc Instituteのノート）で、1〜5回の継代で達成されている。

設計されたバクテリオファージが攻撃するのは細菌であり、人間・動物・植物ではない。著者らによれば、Evoの学習データからはヒトに感染するウイルスの配列が意図的に除外されている。実験は非病原性の実験室株（E. coli C）を用い、専用のバイオセーフティキャビネット内で行われた。

併載された社説「AI-designed viral genomes」（DOI 10.1126/science.aej8512）は、ジョンズ・ホプキンス大学Center for Health SecurityのThomas V. InglesbyとMoritz S. Hankeによるもので、合成核酸の注文審査を法律で義務化すること——配列と発注者の身元の両方を確認すること——、そしてAIが設計したゲノムを検出できる手法を早急に開発することの必要性を強調している。論文の著者ら自身も、新しいファージゲノムを生成できることは重大なバイオセキュリティおよびバイオコンテインメントの問題を提起すると警告し、プロジェクトの全期間を通じた専門家の助言を推奨している（King et al., *Science*）。明記された限界としては、ΦX174のゲノム長（5,386 nt）が現在のDNA合成コストにおける実質的な上限であること、そして読み枠の重なりのため標準的な遺伝子予測が11遺伝子のうち7つしか同定できなかったことが挙げられる。

まとめると、この概念実証はAIが完全なウイルスゲノムを設計できることを示し、耐性菌に対する将来のファージ応用への扉を開いた。しかし生体内データの欠如、合成されたゲノム数の正確な値の不確かさ、そして明確なバイオセキュリティ規則の必要性は、臨床応用までの道のりがまだ長いことを示している。 — Pixie