Danes so znanstveniki predstavili, kar trdijo, da je največji model umetne inteligence (UI), namenjen biološkim raziskavam. Ta model, usposobljen na 128. 000 genomih, ki predstavljajo širok spekter življenja, od ljudi do enoceličnih bakterij in arhejev, ima sposobnost generiranja celotnih kromosomov in majhnih genomov iz nič. Prav tako odlično interpretira obstoječe DNK, vključno z izzivalnimi 'nekodirnimi' genetskimi različicami, povezanimi z boleznimi. Poimenovan 'ChatGPT za CRISPR', je Evo-2 so-razvilo več ekip na Arc Institute in Univerzi Stanford v Palo Altu, Kalifornija, skupaj s proizvajalcem čipov NVIDIA. Dostopnost je zagotovljena preko spletnih vmesnikov, znanstveniki pa lahko prenesejo prosto dostopno programsko kodo, podatke in druge parametre, potrebne za replikacijo modela. Ustvarjalci si zamislijo Evo-2 kot vsestransko platformo za raziskovalce, ki jo lahko prilagodijo svojim potrebam. Med novinarsko konferenco ob lansiranju Evo-2 je Patrick Hsu, bioinženir na Arc Institute in Univerzi Kalifornija, Berkeley, izrazili navdušenje nad tem, kako bi znanstveniki in inženirji lahko zgradili to 'trgovino z aplikacijami' za biološke inovacije. Reakcije drugih znanstvenikov poudarjajo njihovo radovednost glede modela, ki je podrobno opisan v članku, dostopnem na spletni strani Arc Institute in predanem strežniku bioRxiv. Vendar pa poudarjajo potrebo po neodvisnih ocenah, preden oblikujejo dokončne presoje. "Videli bomo, kako se bo obnesel v neodvisnih benchmarkih, ko bo predtisnjen, " je dejal Anshul Kundaje, računalniški genomik na Univerzi Stanford. Trenutno ga impresionira inženiring, ki stoji za modelom. V zadnjih letih so raziskovalci ustvarili vedno bolj napredne 'jezikovne modele proteinov', kot je ESM-3, razvite s strani nekdanjih zaposlenih pri Meti. Ti modeli, usposobljeni na milijonih zaporedij proteinov, so bili ključni pri napovedovanju struktur proteinov in oblikovanju povsem novih proteinov, vključno z genskimi editorji in fluorescenčnimi molekulami. UI je predlagala kopico novih proteinov, vendar pa učinkovitost teh kreacij ostaja odprto vprašanje. V nasprotju z drugimi modeli je bil Evo-2 usposobljen z uporabo genomskih podatkov, ki vključujejo tako 'kodirne zaporedja', odgovorna za proizvodnjo proteinov, kot tudi nekodirno DNK, ki ureja aktivnost genov.

Prva različica Evo, izdana lani, se je osredotočila na genome 80. 000 prokariotnih organizmov, ki vključujejo bakterije, arheje in njihove povezane viruse. Najnovejši model temelji na naboru podatkov 128. 000 genomov iz številnih vrst, vključno z ljudmi, drugimi živalmi in rastlinami, ki predstavljajo skupno 9, 3 trilijona DNK črk. Glede na računalniške zahteve obdelave teh obsežnih podatkov Hsu trdi, da je Evo-2 največji biološki AI model, ki je bil doslej objavljen. Eukariotski genomi, ki jih najdemo pri organizmih onkraj prokariotov, so ponavadi bolj zapleteni in daljši. Ti genomi vsebujejo prepletene zaporedja kodirnih in nekodirnih regij, pri čemer je regulativna DNK včasih locirana daleč od genov, na katere vpliva. Posledično je bil Evo-2 zasnovan tako, da prepozna vzorce v DNK zaporedjih, ki so lahko oddaljena do 1 milijon baznih parov. Da bi pokazali svojo sposobnost interpretacije kompleksnih genomov, so Hsu in njegovi sodelavci uporabili Evo-2 za analizo prej preučenih mutacij v genu BRCA1, povezanem z rakom dojke. Model je skoraj dosegel uspešnost najboljših bio-AI modelov pri analizi vpliva mutacij v kodirnih regijah, povezanih z boleznimi, in dosegel "vrhunsko stanje za nekodirne mutacije. " V prihodnosti bi lahko Evo-2 pomagal pri prepoznavanju teh kompleksnih sprememb v genomih pacientov. Poleg tega so raziskovalci ocenili zmožnost modela za interpretacijo različnih značilnosti zapletenih genomov, vključno s tistim od volčjega mamuta. "Evo-2 pomeni pomemben napredek pri razumevanju regulativne slovnice DNK, " je poudarila Christina Theodoris, računalniška biologinja na Gladstone Institutes v San Franciscu, Kalifornija.