Nowe strategie walki z superbakteriami: wirusy jelitowe i sztuczna inteligencja

Wirusy atakujące bakterie, znane jako bakteriofagi lub po prostu fagi, są przedmiotem intensywnych badań ze względu na ich potencjał w zwalczaniu opornych na antybiotyki bakterii. Fagi infekują bakterie, pozostawiając komórki ludzkie nietknięte. Po przyłączeniu się do bakterii wstrzykują swój materiał genetyczny, wykorzystując mechanizmy komórkowe gospodarza do produkcji nowych wirusów, aż do pęknięcia komórki bakteryjnej.

Jednak bakterie potrafią rozwijać mechanizmy obronne przeciwko fagom, podobnie jak przeciwko antybiotykom. Badania przeprowadzone na Michigan State University wykazały, że fagi posiadają własne ewolucyjne strategie przeciwdziałania tym obronom. Wirusy te generują szybkie zmiany genetyczne wśród potomstwa, co zwiększa szanse na przetrwanie w obliczu bakteryjnej odpowiedzi obronnej.

Ewolucja fagów i mechanizmy genetyczne

Naukowcy z Michigan State University zidentyfikowali w genomach bakteriofagów tzw. "hotspoty" genetyczne, które umożliwiają powtarzalne zmiany kluczowych genów podczas replikacji. Dzięki temu fagi nie tworzą populacji genetycznie identycznych wirusów, lecz zróżnicowane potomstwo o różnych cechach, co zwiększa prawdopodobieństwo skutecznego infekowania bakterii.

Badania skupiały się na bakteriofagu T2, który atakuje Escherichia coli. Po wprowadzeniu do bakterii systemu obronnego zdolnego do rozpoznawania i niszczenia DNA fagów, wirusy szybko zaczęły pokonywać tę ochronę. Sekwencjonowanie wykazało powtarzające się mutacje w genie agt, szczególnie w obszarze powtarzających się sekwencji DNA, zwanym locus kontyngencji. Ten region charakteryzuje się wysoką mutacyjnością, a w wyniku tego występują odwracalne zmiany w odczycie genów oraz powstają różnorodne warianty wirusa.

Mechanizm ten nie ogranicza się do jednego typu wirusa. Podobne locus kontyngencji znaleziono w bakteriofagu T4 oraz w innych fagach atakujących E. coli, choć ich występowanie różni się w zależności od funkcji genów.

Sztuczna inteligencja w projektowaniu wirusów przeciwdziałających superbakteriom

W innym badaniu naukowcy ze Stanford University wykorzystali generatywną sztuczną inteligencję, model Evo 2, do tworzenia specjalistycznych bakteriofagów zdolnych do zwalczania bakterii opornych na naturalne fagi. W testach laboratoryjnych mieszanka 16 wirusów zaprojektowanych przez Evo 2 skutecznie niszczyła szczepy E. coli oporne na naturalne fagii.

E. coli to grupa bakterii wywołujących infekcje jelitowe, które coraz częściej wykazują oporność na dostępne antybiotyki. Wzrost oporności jest związany z niewłaściwym i nadmiernym stosowaniem antybiotyków oraz z rozwojem mechanizmów obronnych bakterii.

W badaniu podkreślono, że stosowanie mieszanek genetycznie zróżnicowanych fagów utrudnia bakteriom rozwinięcie oporności na całą terapię. Model Evo 2 został udostępniony publicznie, co wywołało dyskusje dotyczące bezpieczeństwa i potencjalnego ryzyka wykorzystania tej technologii do tworzenia szkodliwych biologicznych czynników.

Autorzy badania zaznaczyli, że otwarty dostęp do narzędzia rodzi poważne obawy regulacyjne i bezpieczeństwa, zwłaszcza w kontekście możliwości wykorzystania zmodyfikowanych wersji do celów niebezpiecznych. Eksperci spoza zespołu badawczego wskazują, że naturalnie występujące patogeny stanowią obecnie większe zagrożenie niż wirusy projektowane przez AI, które są trudniejsze do stworzenia.

Model Evo 2 został wytrenowany na milionach naturalnych genomów z całego świata, co pozwoliło mu nauczyć się złożonych zasad funkcjonowania sekwencji DNA. W lutym 2025 roku zespół odpowiedzialny za Evo 2 poinformował o wykluczeniu z danych treningowych patogenów infekujących ludzi i inne złożone organizmy, aby zapobiec wykorzystaniu modelu do tworzenia broni biologicznej.

Wcześniej, na początku 2026 roku, ponad 100 naukowców z całego świata podpisało list otwarty, w którym zwrócono uwagę na ryzyko związane z udostępnianiem danych biologicznych, które mogą zostać wykorzystane do zagrożeń biologicznych. Podkreślono konieczność znalezienia równowagi między otwartym dostępem do danych a wprowadzeniem odpowiednich ograniczeń bezpieczeństwa.

Badania nad ewolucją fagów oraz rozwój narzędzi sztucznej inteligencji do projektowania wirusów stanowią dwa niezależne kierunki, które mogą przyczynić się do rozwoju nowych metod walki z bakteriami opornymi na antybiotyki. Oba podejścia koncentrują się na wykorzystaniu specyficzności fagów oraz ich zdolności do adaptacji w celu zwalczania trudnych do leczenia infekcji bakteryjnych.

Wirusy bakteryjne wykazują zdolność do szybkiego generowania różnorodności genetycznej, co zostało potwierdzone w badaniach nad locus kontyngencji w fagach atakujących E. coli. Z kolei sztuczna inteligencja umożliwia projektowanie wirusów o określonych właściwościach, które w testach laboratoryjnych skutecznie eliminują bakterie odporne na naturalne fagii.

Oba badania podkreślają znaczenie dalszych badań nad terapią fagową jako potencjalną alternatywą dla tradycyjnych antybiotyków, zwłaszcza w kontekście rosnącej oporności bakterii na dostępne leki.