Pela primeira vez, cientistas usaram inteligência artificial para criar novos tipos de vírus, alimentando a esperança de avanços médicos, mas também levantando a preocupante possibilidade de que a tecnologia possa um dia ser usada para inventar patógenos perigosos.
Sintetizar vírus do zero está longe de ser uma novidade. Há muito tempo os pesquisadores aprenderam a fabricar genomas virais, utilizados para investigar medicamentos antivirais, desenvolver vacinas e entender como os vírus funcionam.
Mas o novo estudo, publicado nesta quinta-feira na revista Science, vai muito além de simplesmente reproduzir genes virais. Cientistas da Universidade Stanford e do Arc Institute, uma organização de pesquisa sediada em Palo Alto, Califórnia, ensinaram uma IA a reconhecer padrões na estrutura do DNA encontrados na natureza e, a partir desses dados, escrever “receitas” para vírus inteiramente novos.
Os pesquisadores seguiram essas receitas para criar moléculas de DNA, que foram inseridas em bactérias. As bactérias modificadas passaram então a produzir vírus nunca antes vistos na natureza. Esses vírus conseguiram infectar outras bactérias, demonstrando que eram viáveis.
“Este é um marco importante”, afirmou Patrick Cai, biólogo sintético da Universidade de Manchester que não participou do estudo.
Os vírus idealizados pela IA não representam uma ameaça aos seres humanos, pois todos são semelhantes ao vírus natural Phi X-174, capaz de infectar apenas bactérias.
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Ainda assim, o estudo reforça as preocupações crescentes de que a inteligência artificial possa facilitar a criação de uma nova geração de armas biológicas, que poderiam variar de toxinas letais a pandemias impossíveis de conter.
Moritz Hanke, pesquisador do Centro de Segurança em Saúde da Universidade Johns Hopkins e que também não participou do estudo, afirmou que governos e organizações científicas têm sido lentos para estabelecer mecanismos de proteção capazes de impedir a criação de vírus letais, mesmo com o rápido avanço da ciência.
“Há uma enorme desconexão”, disse.
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Os autores do estudo utilizaram um modelo de IA chamado Evo, semelhante em alguns aspectos ao ChatGPT, desenvolvido pela OpenAI. (O New York Times processa a OpenAI, criadora do ChatGPT, e sua parceira, a Microsoft.)
O ChatGPT responde a perguntas prevendo quais palavras têm maior probabilidade de aparecer em sequência. Ele consegue fazer isso graças a anos de treinamento com enormes volumes de textos coletados na internet, em livros e em outras fontes.
Sob certos aspectos, o DNA se assemelha a um livro: trata-se de uma sequência de blocos moleculares chamados nucleotídeos, organizados como letras em uma linha de texto. Um gene é formado por centenas de nucleotídeos, usando um alfabeto de apenas quatro letras: A, C, G e T. Essa sequência contém as instruções para produzir proteínas e outras moléculas.
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O DNA também possui suas próprias regras gramaticais. Se uma sequência viola essas regras, o resultado é um “texto” biológico sem sentido. Os biólogos já descobriram parte dessa gramática da natureza, mas muitos de seus princípios ainda permanecem desconhecidos.
Os pesquisadores quiseram saber se o Evo seria capaz de aprender essas regras sozinho. Em vez de treiná-lo com textos, alimentaram o modelo com sequências genéticas de milhões de animais, plantas, microrganismos e vírus. No total, o Evo analisou cerca de 9 trilhões de nucleotídeos.
Com o tempo, o modelo identificou padrões comuns em toda a árvore da vida e passou a gerar projetos para novos genes capazes de produzir proteínas com funções específicas. Esses resultados levaram a equipe a se perguntar se o Evo conseguiria dominar não apenas genes isolados, mas genomas inteiros.
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Como a IA inicialmente só conseguiria lidar com genomas pequenos, os cientistas decidiram começar pelos vírus. Enquanto o genoma humano contém mais de 3 bilhões de nucleotídeos, muitos vírus possuem apenas alguns milhares.
“Pareceu o passo mais óbvio a seguir”, disse Samuel King, estudante de doutorado em Stanford e um dos autores do estudo. Ele e seus colegas treinaram novamente o Evo, desta vez usando os 11 genes do Phi X-174 e cerca de 15 mil de seus parentes mais próximos.
A escolha também foi motivada pelo fato de que o Phi X-174 é um dos vírus mais estudados da história, conhecido pelos cientistas há quase um século. Além disso, por ser um bacteriófago que infecta apenas a bactéria Escherichia coli (E. coli), sabiam que vírus semelhantes seriam seguros.
Depois que o Evo aprendeu os padrões genéticos do Phi X-174 e de seus parentes, os pesquisadores pediram ao modelo que criasse novas versões desses genomas. A IA gerou 700 mil possibilidades, mas os cientistas selecionaram apenas aquelas que pareciam ter maior chance de funcionar.
Ao final, sintetizaram moléculas de DNA correspondentes a 285 sequências sugeridas pelo Evo. Quando esses genomas ficaram prontos, King e seus colegas os inseriram em bactérias espalhadas em placas de Petri.
Em muitas placas, as bactérias continuaram crescendo normalmente: os genomas produzidos pela IA haviam fracassado. Mas, em uma delas, os pesquisadores observaram pequenos pontos transparentes surgindo na camada esbranquiçada de bactérias — um sinal clássico da multiplicação de vírus.
O DNA inserido nas bactérias havia produzido cápsides, estruturas proteicas que envolvem o material genético viral. Os vírus romperam as células bacterianas para se espalhar, deixando para trás apenas os restos de seus hospedeiros mortos.
À medida que mais genomas eram testados, surgiam mais desses pontos transparentes. No total, a equipe descobriu que 16 dos genomas criados pelo Evo deram origem a novos vírus viáveis.
Eles se mostraram tão resistentes quanto os vírus naturais. Na verdade, alguns se multiplicaram mais rapidamente do que o próprio Phi X-174.
“Não são apenas versões debilitadas do que já existe”, afirmou Oliver Crook, químico especializado em proteínas da Universidade de Oxford, que não participou do estudo.
Crook, porém, ressalvou que os vírus produzidos pelo Evo não representam criações radicalmente inéditas. Eles continuam muito semelhantes aos vírus encontrados na natureza e dependem dos mesmos mecanismos biológicos fundamentais.
Os cientistas ainda precisarão realizar novos experimentos para verificar se o Evo alcança o mesmo nível de sucesso quando treinado com outros grupos de vírus. Se isso se confirmar, Crook acredita que alguns vírus gerados por inteligência artificial poderão se tornar ferramentas úteis para a medicina e a biotecnologia.
c.2026 The New York Times Company
