基于基因组语言模型的噬菌体生成设计
基于基因组语言模型的噬菌体生成设计
作者： 小柯机器人 发布时间：2026/8/10 9:28:56
本期文章：《科学》：Volume 393 Issue 6811
近日，美国斯坦福大学 教授Brian L. Hie及其课题组的研究开发出了基于基因组语言模型的噬菌体生成设计。这一研究成果发表在2026年8月6日出版的国际学术期刊《科学》上。
该团队报告了完整噬菌体基因组主题基因组语言模型的第一个生成设计。该团队生成了具有目标宿主亲和性的活噬菌体，主题噬菌体ΦX174作为它们的设计模板。实验测试在实验室条件下获得了16个具有不同适应度的噬菌体。低温电子显微镜证实，生成的噬菌体在其衣壳中利用进化上遥远的DNA包装蛋白。生成的噬菌体鸡尾酒迅速克服ΦX174-resistant大肠杆菌菌株，展示了人工智能生成的噬菌体疗法对抗快速进化的细菌病原体的途径。这项工作为在基因组尺度上设计各种合成噬菌体和主题生物系统提供了蓝图。
据了解，许多重要的生物学功能不是由单个基因产生的，而是由整个基因组编码的复杂相互作用产生的。
附：英文原文
Title: Generative design of bacteriophages with genome language models
Author: Samuel H. King, Claudia L. Driscoll, David B. Li, Daniel Guo, Aditi T. Merchant, Garyk Brixi, Max E. Wilkinson, Brian L. Hie
Issue&Volume: 2026-08-06
Abstract: Many important biological functions arise not from single genes but from complex interactions encoded by entire genomes. We report the first generative design of complete bacteriophage genomes using genome language models. We generated viable bacteriophages with target host tropism, using the phage ΦX174 as our design template. Experimental testing yielded 16 phages with diverse fitness profiles in laboratory conditions. Cryo–electron microscopy confirmed that a generated phage utilizes an evolutionarily distant DNA packaging protein in its capsid. A cocktail of generated phages rapidly overcomes ΦX174-resistant Escherichia coli strains, demonstrating a path toward artificial intelligence–generated phage therapies against rapidly evolving bacterial pathogens. This work provides a blueprint for the design of diverse synthetic bacteriophages and useful biological systems at the genome scale.
DOI: aec2657
Source: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657