AIがゼロから設計したウイルスが本当に「生きた」

生成AIは文章や画像だけでなく、生き物の設計図そのものを書けるのでしょうか。これまでAIによる生物設計は、遺伝子1個やタンパク質1個といった部品の単位にとどまっていました。2026年8月6日、スタンフォード大学のBrian Hie博士らの研究チームが、AIにウイルスのゲノムを丸ごと設計させ、実際に機能する16個のバクテリオファージを作り出したとする論文をScienceに発表しました。ゲノム全体の生成設計が成功したのは初めてとされています。

AIが書いた設計図から、16個のファージが生まれた

研究チームが使ったのは、Evo 1とEvo 2という「ゲノム言語モデル」です。文章の言語モデルが大量のテキストで訓練されるのと同じように、これらのモデルは全生物界にわたる数百万のゲノム配列で訓練されており、自然界のDNAを形づくってきた進化上の制約を学習しています。

設計の手本になったのは、ΦX174という大腸菌に感染する小さなファージです。研究チームは、大腸菌C株を宿主とすることを条件に数千のゲノム配列を生成し、コンピューター上で絞り込んだうえで約300個を化学合成して実験室で試しました。その結果、16個が実際に増殖できるファージとして機能したと報告されています。

生まれたファージは、既知の自然界のファージとは異なるものでした。自然界には見られない変異や、配列の隔たった遺伝子・調節領域を持ち、ゲノムの長さもさまざまだったとされています。クライオ電子顕微鏡による解析では、あるファージが進化的に遠く離れた別のファージ由来のDNA梱包タンパク質を、自分のカプシド（殻）に組み込んでいたことが確認されました。AIが単に既存の配列を写したのではなく、自然界とは違う組み合わせにたどり着いたことを示す結果と言えます。

もうひとつ注目されるのが、耐性への強さです。ΦX174に対して耐性を獲得した大腸菌に対し、生成されたファージを混ぜたカクテルは速やかに打ち勝った一方、自然界から集めた同種のファージの混合物では打ち勝てなかったと報告されています。

なお、対象はあくまで細菌に感染するウイルスであり、ヒトに感染するウイルスではありません。生成されたファージは狙いどおりの宿主特異性を保っていたとされ、評価も実験室条件下で行われています。

この研究をどう受け止めるか

第一に、薬剤耐性菌という現実の問題につながる話だという点です。抗菌薬が効かない細菌は世界的な課題であり、ファージ療法はその代替候補として研究されてきました。細菌が耐性を得るたびに新しいファージを設計できるなら、いたちごっこの構図が変わる可能性があります。ただし現時点では実験室段階であり、日本の一般診療で受けられる治療ではありません。

第二に、私たちにできる現実的な備えは、いま効いている抗菌薬を無駄に減らさないことです。かぜやインフルエンザなどのウイルス感染に抗菌薬は効きません。自己判断で以前の残薬を飲んだり、家族と使い回したりせず、必要かどうかは医師と相談して決めることが、耐性菌を増やさない確実な方法です。

第三に、この技術には安全性の議論がついてくる点も知っておきたいところです。同じくScienceに掲載された解説記事で、ジョンズ・ホプキンス大学健康安全保障センターのThomas InglesbyとMoritz Hankeは、ウイルスゲノムの生成設計は「実現するかどうか」ではなく「深刻な害を招かずに使えるかどうか」が問われる段階に入ったと指摘しています。両氏は、合成DNAを受注する事業者による配列と顧客の確認を、現在の任意の取り組みではなく法的な義務にすべきだと主張しています。期待とリスクの両方を見ながら、社会としてルールを整えていく段階に来ていると言えます。

出典

論文タイトル: Generative design of bacteriophages with genome language models. 著者: Samuel H. King, Claudia L. Driscoll, David B. Li, Daniel Guo, Aditi T. Merchant, Garyk Brixi, Max E. Wilkinson, Brian L. Hie 掲載誌: Science（2026年8月6日公開） DOI: 10.1126/science.aec2657 PMID: 42561074 URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aec2657 併載の解説: T. Inglesby, M. Hanke「AI-designed viral genomes」Science, DOI: 10.1126/science.aej8512