【Grok版】スタンフォード大、AIでウイルス作製（2026.8.8）

米スタンフォード大 AIで自然界にないウイルス作製（2026.8.8）

米スタンフォード大学とカリフォルニア州パロアルトの研究機関Arc Instituteの研究チームは、人工知能（AI）を用いて自然界に存在しない新たなウイルスを設計・作製することに成功した。2026年8月6日付の科学誌『Science』に論文が掲載された。AIがゲノム（全遺伝情報）の配列全体をゼロから設計し、実際に機能するウイルスを生み出した初の事例として、大きな注目を集めている。

研究の概要と手法

研究を主導したのは、スタンフォード大学のブライアン・ヒー助教授らのチームだ。彼らは「Evo 1」および「Evo 2」と呼ばれるゲノム言語モデル（DNA配列を学習する生成AI）を使用した。これらのモデルは、数百万規模のバクテリオファージ（細菌に感染するウイルス）のゲノムや、より広範な生命体のDNAデータで訓練された。大規模言語モデルが文章のパターンを学習するように、Evoは自然界のDNA構造や進化上の制約を「文法」として学習した。

テンプレートとして選ばれたのは、大腸菌（E. coli）にのみ感染するよく研究されたバクテリオファージ「ΦX174」だ。AIにこの関連データを追加学習させ、新しいゲノム配列を一気に生成させた。モデルは約70万の候補ゲノムを出力。研究チームは有望な約300個を選び、化学合成して大腸菌に導入した。

その結果、16種類が機能的なウイルスとして成立し、宿主細菌内で自己複製して増殖し、細菌を殺す能力を確認した。これらのウイルスは自然界に存在しない配列を持ち、一部は元のΦX174に耐性を持った大腸菌株に対しても効果を発揮した。複数のAI設計ウイルスを混合した「カクテル」は、自然由来のものと比べて高い殺菌効果を示したという。

意義と医療への期待

この成果は、抗生物質耐性菌の脅威に対する新たな治療法開発に道を開く可能性がある。米国では年間280万件以上の耐性菌感染症が発生し、3万5千人以上が死亡している。バクテリオファージ療法は、細菌を特異的に攻撃するため、耐性を克服しやすいと期待される。AIが多様なゲノムを迅速に設計できる点は、進化する病原体への適応力を高める。

ヒー助教授は「生成AIが完全なゲノムを設計したのは初めてで、私たちにとって未知の領域だった」と述べ、合成生物学の新たな段階を画したと位置づけている。従来の定向進化や合理的設計を超えるアプローチとして、より複雑で大きなゲノム設計への基盤になる可能性もある。

懸念されるリスクとガバナンスの課題

一方で、強い懸念も指摘されている。ジョンズ・ホプキンス大学の専門家らは、同誌で「既存のガバナンスは存在しない」と警告した。AIが危険な病原体を設計する可能性を排除できず、特に人間に感染するウイルスのデータで再訓練された場合のリスクが大きい。現在のDNA合成スクリーニング体制では、こうした新規配列を十分に検知できない恐れがある。

研究チームは人間病原ウイルスのデータを意図的に除外して訓練し、作成したウイルスは細菌専用である点を強調している。それでも「技術の悪用を防ぐための規制が追いついていない」との声は強く、NIHやWHOなどによる国際的な枠組みの構築が急務とされている。

この研究は、AIが生命の設計に踏み込んだ画期的な一歩であると同時に、科学技術の加速が安全保障上の課題を先鋭化させる現実を浮き彫りにした。医療革新の可能性を最大化しつつ、リスクを管理する仕組みの整備が、今後の最重要課題となる。