2025年斯坦福大学博士Samuel King用生成式AI生成的病毒基因蓝图，已经能在体外杀死特定细菌。这不是AI创造的生命，却是离AI设计新生命最近的一步——这次他以相关工作入选2026年MIT《科技评论》“35岁以下创新者”，10月16日上线的Roundtables访谈里，他和资深AI记者James O'Donnell聊了自己的尝试。
这次尝试到底做了啥
Samuel King是斯坦福与Arc Institute联合培养的生物工程博士生，2025年他主导的实验里，用一款生成式AI模型生成了数十种病毒的基因序列蓝图。这些蓝图不是凭空生成的，是结合了已知噬菌体（一类能感染并杀死细菌的病毒）的基因特征，让AI生成符合“靶向特定细菌”要求的新序列。团队把AI生成的序列合成后，拿到实验室做体外实验，结果显示其中一部分确实能有效杀死目标细菌。这次实验的核心成果，是验证了AI生成的病毒基因蓝图具备生物活性。
AI没“造生命”，但帮了大忙
很多人会把这次尝试和“AI创造生命”挂钩，但King明确说，这还不是AI生成的生命——AI的作用不是从零造病毒，而是跳过了传统生物研发里最耗时的基因筛选环节。原来研发新型噬菌体，要从环境里大量采样筛选，或者人工修改现有基因序列，往往要花数月甚至数年。而AI可以在几天内生成上百种符合要求的基因蓝图，再由团队逐一验证有效性，效率提升不止一个量级。这次的突破，本质是把生物靶点的设计从“随机试错”变成了“定向生成验证”。
对行业的小冲击
这次实验的直接影响，是给抗菌药物研发带来了新的可能性。现在全球很多地区面临抗生素耐药的问题，噬菌体疗法被认为是替代方案之一，但传统研发效率低，很难快速应对新的耐药菌。AI设计的病毒基因蓝图，可能让药企快速生成针对特定耐药菌的噬菌体，缩短药物上市的时间。不过目前这些实验都还在实验室阶段，没有进入临床，风险也还没完全暴露——比如AI生成的病毒会不会感染非目标细菌，会不会破坏环境微生物平衡？
我觉得这次访谈最有价值的，是让普通人也能看到AI在生物领域的落地，不是停留在论文里，而是真的做出了能杀细菌的东西。但有个问题想不通：如果未来AI设计的病毒真的用到临床，我们该怎么管控它们的扩散？毕竟它们是活的，一旦释放，会不会像基因编辑的微生物一样带来不可控的后果？
素材来源：MIT Tech Review AI · AI情报、科研前沿
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本文由 WeValue 情报引擎基于公开报道整理改写
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