Pela primeira vez, um sistema de inteligência artificial projetou do zero genomas virais que nunca existiram na natureza, e parte deles se mostrou capaz de infectar e se multiplicar em bactérias vivas. O resultado, publicado na quinta-feira (6) na revista Science por pesquisadores da Universidade Stanford e do Arc Institute, na Califórnia, é descrito por especialistas como um marco na chamada biologia generativa, ao mesmo tempo em que reacende um debate incômodo: até onde deve ir a capacidade de uma máquina de escrever código genético.
O modelo por trás do experimento se chama Evo. Ele funciona de maneira conceitualmente parecida com a de um modelo de linguagem como o ChatGPT, só que em vez de prever a próxima palavra em uma frase, ele aprende a prever o próximo nucleotídeo em uma sequência de DNA. Depois de treinado com cerca de nove trilhões de bases genéticas extraídas de animais, plantas, micro-organismos e vírus, o sistema passou por um treinamento adicional focado em um bacteriófago bem conhecido da ciência, o Phi X-174, e em cerca de 15 mil parentes próximos dele.
A partir desse aprendizado, os cientistas pediram ao Evo para gerar novas versões completas do genoma daquele vírus. O modelo produziu cerca de 700 mil sequências candidatas. Os pesquisadores selecionaram as que pareciam mais promissoras, sintetizaram quimicamente 285 delas em laboratório e as inseriram em bactérias Escherichia coli cultivadas em placas de Petri. Na maioria das placas nada aconteceu. Mas em algumas, surgiram pequenos halos transparentes no meio da película turva de bactérias, sinal clássico de que um vírus estava se multiplicando e destruindo as células hospedeiras.
No total, 16 dos genomas desenhados pela IA deram origem a vírus viáveis. Alguns deles, segundo os autores, se replicaram mais rápido do que o próprio Phi X-174 que serviu de modelo original, o que indica que não eram cópias enfraquecidas, e sim organismos plenamente funcionais.
"Eles não são apenas versões combalidas de algo que já existe." Oliver Crook, químico de proteínas da Universidade de Oxford, em declaração à reportagem do New York Times
Entre a promessa terapêutica e o alarme de biossegurança
A motivação declarada da equipe não é ofensiva. Bacteriófagos, os vírus que infectam exclusivamente bactérias, vêm sendo estudados havia décadas como uma alternativa aos antibióticos tradicionais, especialmente contra cepas resistentes a múltiplos medicamentos. Se a inteligência artificial conseguir desenhar fagos sob medida para atacar bactérias específicas, a tecnologia poderia se tornar uma ferramenta relevante na chamada terapia fágica, ainda pouco usada fora de países como Geórgia e Rússia.
Foi essa a leitura de Brian Hie, biólogo computacional de Stanford e um dos autores do estudo, ao afirmar que, se desenvolvida com responsabilidade, a tecnologia pode trazer benefícios expressivos para a saúde humana. O argumento ganha peso diante dos números da resistência antimicrobiana: a Organização Mundial da Saúde estima que superbactérias já respondem por mais de 1,2 milhão de mortes diretas por ano no mundo, projeção que pode ultrapassar o câncer como principal causa de óbito até 2050 caso a tendência atual não seja revertida.
Do outro lado, especialistas em biossegurança apontam para o precedente que o experimento cria. Kevin Esvelt, professor do MIT que não participou do estudo, reconheceu se tratar da primeira vez que alguém usa IA generativa para redesenhar um vírus por completo, e alertou que uma abordagem semelhante poderia, no futuro, ser usada para produzir proteínas virais ou vírus inteiros capazes de infectar seres humanos e escapar de vacinas e da resposta imune natural. Moritz Hanke, pesquisador do Centro para Segurança em Saúde da Universidade Johns Hopkins, foi na mesma direção ao afirmar que existe hoje um grande descompasso entre a velocidade da ciência e a lentidão de governos e instituições científicas para criar barreiras de proteção contra o uso indevido dessas ferramentas.
⚖️ Contraponto: o que os próprios autores dizem sobre o risco
Os pesquisadores de Stanford afirmam ter tomado precauções deliberadas. O Evo não foi treinado com nenhuma sequência de vírus capazes de infectar humanos, e foram excluídos também vírus semelhantes que atacam outros animais, plantas e fungos. Na prática, isso significa que o modelo, do jeito que está configurado hoje, não tem como gerar genomas de patógenos que representem ameaça direta às pessoas.
Peter Koo, biólogo computacional do Cold Spring Harbor Laboratory, reforça esse ponto ao observar que vírus humanos são estruturalmente muito mais complexos do que o bacteriófago usado no experimento. Já Brian Hie pondera que, hoje, seria consideravelmente mais fácil para alguém com intenção maliciosa recorrer a patógenos que já existem na natureza e são comprovadamente letais do que tentar reproduzir esse processo de desenho computacional. Ainda assim, tanto o Centro Johns Hopkins quanto especialistas ouvidos pelo The Telegraph insistem que a pergunta relevante não é mais se esse tipo de tecnologia vai existir, e sim como impedir que seja usada para causar dano sério.
Um vácuo regulatório reconhecido pelos próprios órgãos de saúde
Nos Estados Unidos, o Instituto Nacional de Saúde (NIH) lançou recentemente uma política para barrar pesquisas de alto risco que tornem agentes biológicos mais perigosos. Mas, segundo a própria agência, pesquisas puramente computacionais, como a geração de sequências de DNA por IA, não são automaticamente proibidas por essa política, a menos que envolvam um patógeno já classificado como preocupante. Como não existe hoje um consenso sobre como classificar o risco de um vírus que nunca existiu antes e foi criado por um algoritmo, esse tipo de trabalho acaba caindo em uma zona cinzenta regulatória.
No Brasil, a avaliação de organismos geneticamente modificados e de produtos de biologia sintética passa pela Comissão Técnica Nacional de Biossegurança (CTNBio), vinculada ao Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovação. A comissão já aprovou mais de uma centena de eventos de plantas geneticamente modificadas e vem acompanhando de perto o avanço de técnicas de edição genômica, mas o arcabouço legal brasileiro, assim como o americano, ainda não tem um capítulo específico para vírus inteiramente projetados por modelos de inteligência artificial. Grupos de pesquisa como o Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (INCT) para Biologia Sintética já discutem o tema em parceria com universidades brasileiras, mas a regulamentação segue os mesmos passos lentos observados em outros países.
Por que isso importa para o Brasil
O interesse não é apenas acadêmico. Dados do Ministério da Saúde indicam que a resistência antimicrobiana já é diretamente responsável por cerca de 34 mil mortes por ano no país, com outras 138 mil associadas ao fenômeno, além de aproximadamente 221 mil óbitos ligados a infecções bacterianas de forma geral. Levantamentos da Fiocruz mostram que a detecção de bactérias resistentes a antibióticos praticamente triplicou durante a pandemia de covid-19, um cenário que segue sendo monitorado pela rede pública de laboratórios em parceria com a Anvisa.
É justamente nesse contexto que a promessa de fagos desenhados sob medida ganha relevância prática para o sistema de saúde brasileiro, ao mesmo tempo em que reforça a urgência de o país acompanhar, e eventualmente regular, o uso de inteligência artificial na criação de organismos vivos, ainda que microscópicos.
Por ora, o Evo segue restrito a vírus que só atacam bactérias, e os 16 organismos gerados no experimento americano não representam risco à saúde humana. Mas o episódio deixa claro que a fronteira entre desenhar remédios e desenhar ameaças em um computador ficou mais estreita do que a maioria dos órgãos reguladores está preparada para lidar.