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Coverage of the study reports that the researchers printed 302 AI-written genomes as DNA strands and mixed them with Escherichia coli bacteria. Some of them killed their targets. The work, led by Samuel King, a Stanford University PhD student, with the Arc Institute, has now been published in the journal Science.
Selon la couverture de l'étude, les chercheurs ont imprimé 302 génomes écrits par l'IA sous forme de brins d'ADN et les ont mélangés à des bactéries Escherichia coli. Certains ont tué leurs cibles. Les travaux, dirigés par Samuel King, doctorant à l'université Stanford, avec l'Arc Institute, viennent d'être publiés dans la revue Science.
The team did not start from nothing. It built on ΦX174, a natural bacteriophage, meaning a virus that infects bacteria, whose genome spans roughly 5,386 base pairs (the DNA letters) and encodes 11 genes. The AI models, called Evo, are genome language models, trained to read the structure of genetic sequences. The first Evo model, published in Science, was trained on 2.7 million prokaryotic and phage genomes. For the phage project, both models were then fine-tuned on around 15,000 genomes from the Microviridae family.
L'équipe n'est pas partie de rien. Elle s'est appuyée sur ΦX174, un bactériophage naturel, c'est-à-dire un virus qui infecte les bactéries, dont le génome compte environ 5 386 paires de bases (les lettres de l'ADN) et code 11 gènes. Les modèles d'IA, baptisés Evo, sont des modèles de langage appliqués au génome, entraînés à lire la structure des séquences génétiques. Le premier modèle Evo, publié dans Science, a été entraîné sur 2,7 millions de génomes de procaryotes et de phages. Pour le projet sur les phages, les deux modèles ont ensuite été affinés sur environ 15 000 génomes de la famille des Microviridae.
Generating a genome was only the first step. The team ran several rounds of computational and experimental filtering before printing anything. One of the designed phages, called Evo-Φ36, carried a shortened protein that did not function before when introduced into the natural virus. Coverage of the study reports 16 working genomes designed from scratch. A preprint had appeared on bioRxiv in September 2025, before the journal publication.
Générer un génome n'était que la première étape. L'équipe a effectué plusieurs cycles de filtrage informatique et expérimental avant d'imprimer quoi que ce soit. L'un des phages conçus, baptisé Evo-Φ36, portait une protéine raccourcie qui ne fonctionnait pas auparavant lorsqu'elle était introduite dans le virus naturel. Selon la couverture de l'étude, 16 génomes fonctionnels ont été conçus de toutes pièces. Une prépublication était parue sur bioRxiv en septembre 2025, avant la publication dans la revue.
The biosecurity question follows directly from the technique. Johns Hopkins Center for Health Security researchers Thomas Inglesby and Moritz Hanke argue that the safety rules for this kind of work don't exist yet. Stanford and the Arc Institute have filed a provisional patent application covering the methods, and the inventors are named on it.
La question de la biosécurité découle directement de la technique. Les chercheurs Thomas Inglesby et Moritz Hanke, du Center for Health Security de Johns Hopkins, estiment que les règles de sécurité encadrant ce type de travaux n'existent pas encore. Stanford et l'Arc Institute ont déposé une demande de brevet provisoire couvrant les méthodes, sur laquelle les inventeurs sont nommés.
Biology labs gain a design tool: instead of editing an existing virus, a model proposes whole genome sequences to be built and tested. MIT Technology Review presents the work as a new way of seeing biology, and its reporting says AI-generated life "isn't yet" a reality, though it "could be next". No date for practical use, no price, and no application beyond bacteria has been announced so far.
Les laboratoires de biologie gagnent un outil de conception : au lieu de modifier un virus existant, un modèle propose des séquences de génomes complets à fabriquer et à tester. La MIT Technology Review présente ces travaux comme une nouvelle façon d'envisager la biologie, et ses reportages indiquent que la vie générée par l'IA « n'est pas encore » une réalité, mais qu'elle « pourrait l'être ». Aucune date d'utilisation concrète, aucun prix et aucune application au-delà des bactéries n'ont été annoncés à ce jour.