Equipe de Stanford Cria o Primeiro Vírus Projetado por IA
Uma equipe de pesquisadores da Universidade de Stanford, nos Estados Unidos, desenvolveu com sucesso o primeiro vírus projetado inteiramente por inteligência artificial (IA), capaz de atacar e eliminar bactérias resistentes a antibióticos, conforme relatado em um artigo publicado na revista Nature em 18 de setembro de 2025. Esse avanço representa um marco na biologia computacional, pois a IA não apenas gerou fragmentos genéticos, mas criou genomas virais completos e funcionais que foram sintetizados em laboratório e testados contra cepas de Escherichia coli (E. coli), incluindo aquelas que não respondem a tratamentos convencionais. O vírus foi projetado para atuar como um bacteriófago, ou seja, um vírus que infecta bactérias específicas, abrindo portas para novas estratégias no combate à resistência antimicrobiana, um problema global que afeta milhões de pessoas anualmente e complica tratamentos médicos.
Os cientistas usaram modelos de IA chamados Evo 1 e Evo 2, que funcionam de forma semelhante a grandes modelos de linguagem como o ChatGPT, mas são especializados em sequências biológicas como DNA, RNA e proteínas. Esses modelos foram treinados com mais de 2 milhões de genomas de bacteriófagos reais, permitindo que a IA aprendesse padrões genéticos complexos, incluindo interações entre genes, processos de replicação e regulação que tornam um vírus viável e eficaz. Como base para o design, a equipe escolheu o ΦX174, um vírus simples de DNA de fita única com cerca de 5.386 nucleotídeos e 11 genes, conhecido por infectar E. coli e por ser o primeiro genoma de DNA sequenciado na história, em 1977, o que facilitou a validação dos resultados. A IA gerou variações desse vírus, incorporando mutações benéficas que aumentaram sua capacidade de infecção, resultando em fagos mais eficientes do que o ΦX174 natural em eliminar bactérias resistentes.
No experimento, os pesquisadores avaliaram milhares de sequências geradas pela IA e selecionaram 302 candidatas viáveis, das quais 285 produziram genomas completos. Em seguida, sintetizaram o DNA desses designs em laboratório e os inseriram em bactérias hospedeiras para produzir os vírus vivos, testando-os contra três cepas diferentes de E. coli, incluindo variantes resistentes a antibióticos que o ΦX174 original não conseguia afetar. Dos 302 designs, 16 se mostraram capazes de infectar as bactérias, replicar-se dentro delas e causar sua lise (destruição), criando zonas claras em placas de cultivo onde as bactérias foram eliminadas. Esses resultados demonstram que a IA pode criar genomas “generativos” – ou seja, sequências novas e coerentes – que não apenas replicam funções naturais, mas as aprimoram, como com genes encurtados, arranjos diferentes ou sequências completamente inovadoras que compartilham mais de 40% de identidade nucleotídica com o original, mas introduzem novidades evolutivas.
IA Também Pode Criar Vírus
De acordo com o artigo na Nature, o biólogo computacional Brian Hie, da Universidade de Stanford, e seus colegas, incluindo Samuel King do Arc Institute em Palo Alto, publicaram esses achados no servidor de pré-prints bioRxiv em 17 de setembro de 2025, e o trabalho ainda aguarda revisão por pares para confirmação independente. Embora a IA já tenha sido usada para projetar fragmentos de DNA, proteínas individuais ou complexos multicomponentes, criar um genoma viral inteiro era considerado desafiador devido às interações intricadas entre genes, que envolvem não apenas a codificação de proteínas, mas também elementos regulatórios que controlam a replicação e a infecção. Por exemplo, no ΦX174, os 11 genes se sobrepõem de maneiras complexas, o que exige precisão para manter a funcionalidade, e a IA conseguiu navegar nesses detalhes ao usar métodos de aprendizado supervisionado para refinar os designs, garantindo que os vírus gerados pudessem infectar hospedeiros e se replicar.
A equipe treinou os modelos Evo com dados extensos de fagos, aplicando prompts específicos baseados no ΦX174 para guiar a geração de sequências com características desejadas, como maior especificidade para cepas resistentes de E. coli. Esse processo incluiu orientação durante a inferência para ajustar as saídas, resultando em fagos que, em testes, mostraram maior infectividade do que o vírus natural, com alguns designs criando combinações que eliminaram múltiplas cepas bacterianas simultaneamente. Peter Koo, do Cold Spring Harbor Laboratory, que revisou o estudo, elogiou o trabalho como “um bom exemplo do que é possível hoje”, mas alertou que a intervenção humana ainda é crucial para filtrar e validar os designs, evitando erros ou resultados imprevisíveis. Jef Boeke, biólogo da NYU Langone Health, descreveu os vírus como tendo “genes novos, genes encurtados e até arranjos e sequências de genes diferentes”, destacando a inovação da IA em propor configurações que humanos poderiam demorar anos para conceber.
Críticos, no entanto, expressaram preocupações éticas significativas sobre o potencial de vírus projetados por IA. Kerstin Göpfrich, bióloga sintética da Universidade de Heidelberg, na Alemanha, apontou para o “dilema do uso duplo”, um desafio recorrente nas ciências da vida, onde tecnologias podem ser aplicadas para fins pacíficos, como tratamentos médicos, ou maliciosos, como armas biológicas. Esse dilema envolve tensões éticas e políticas, pois o mesmo conhecimento que permite criar fagos para combater infecções resistentes poderia ser usado para desenvolver patógenos perigosos, especialmente com a acessibilidade crescente de ferramentas de síntese de DNA. Hie e sua equipe reconhecem esses riscos, enfatizando a necessidade de regulamentações e salvaguardas, como as discutidas em políticas de IA biomédica da Stanford, que promovem o uso responsável para mitigar abusos.
Apesar das preocupações, os pesquisadores estão otimistas de que o estudo pavimente o caminho para antibióticos mais diversificados e personalizados, complementando terapias existentes como a fagoterapia, que usa vírus naturais para tratar infecções. Eles afirmam que, se a IA puder gerar uma variedade de vírus, isso ajudará a desenvolver tratamentos para uma gama mais ampla de doenças, incluindo infecções por superbactérias como MRSA ou gonorreia, como visto em outros estudos recentes de IA em antibióticos. Hie comentou que “o próximo passo é a vida gerada por IA”, embora King note que avanços experimentais adicionais sejam necessários para projetar organismos inteiros, e o campo está crescendo rapidamente, prometendo um futuro empolgante para a biologia sintética e a medicina.
