量化生成式基因组设计中的进化新颖性与设计效率

生成式基因组设计模型如今已经能够产生此前未被观察到的、达到基因组长度的序列，但由于功能预测本身存在局限，对其能力的评估变得复杂。基因组工程化的速度若快于我们对其的理解能力，就有可能带来生物安全漏洞。为系统评估这些潜在风险，我们提出了一个框架，用以区分：(i) 进化新颖性，即通过系统发育关系和与天然基因组的序列相似性来量化；以及 (ii) 设计效率——即模型相较于简单基线生成器发现可存活序列的效率。 将该框架应用于由基因组语言模型 Evo 2 设计的噬菌体后，我们发现，模型似然能够强有力地预测实验中的存活性，捕捉到超越简单生物学启发式规则的功能约束。然而，这种效率在很大程度上来源于保持与先前观察到的序列较为接近，而非探索新颖的序列空间，这反映了模型本身与其输出结果所经过的额外筛选共同作用后的综合表现。与随机诱变和连续传代这两类基线方法相比，该模型实现了显著的设计效率，同时其输出在系统发育上仍然接近天然基因组。 我们据此得出结论：就从头创造危险性的能力而言，Evo 2 的生成能力所引发的生物安全关切程度应为低到中等，尽管这些发现能在多大程度上推广到更大或约束更少的病毒结构，仍是一个悬而未决的问题。我们的框架能够对生成式基因组设计工具开展基于证据的能力评估，从而为未来的生物安全评估提供参考。

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