AI創世紀：生成式AI已經可以進行CRISPR基因編輯二十一世紀是信息的世紀，二十一世紀也是生物的世紀。以計算機和互聯網構成了當前社會的最基礎的架構，這已經證明了前者。但是目前生物世紀的確定到來還亟待有所突破，以DNA爲基礎的基因技術尚處于初始階段。近兩年隨著人工智能AI的飛速發展，AI已經可以解決很多之前只有人類才能完成的任務，一些人類不能完成的任務也可以開始有AI來輔助解決。

最新由加州伯克利一家初創企業Profluence提出一種基于生成AI的基因編輯項目，該項目使用一種稱爲CRISPR的基因編輯技術，該技術改變了人類研究和對抗疾病的方式 ，提供了一種改變導致鐮狀細胞性貧血和失明等遺傳性疾病的基因的方法，其研發的科學家埃瑪紐埃爾·沙爾龐捷和珍妮弗·杜德納共同獲得了2020年諾貝爾化學獎。

Profluence研究的預印本論文已經在biorxiv發表。和OpenAI一樣該研究的底層也是使用生成式AI模型驅動，ChatGPT通過分析維基百科文章、書籍和聊天記錄來學習生成語言，而OpenCRISPR-1則通過分析大量生物數據（包括科學家已經用來編輯人類DNA的微觀機制）後創建了新的基因編輯器。

CRISPR方法主要使用自然界中發現的古細菌中收集的生物材料，使這些微生物能夠抵抗細菌。而基于生成式AI則可以探索，組合、嘗試各種新的組合模擬試驗，得到可能需要數十億年才能進化出來的自然材料，生成式AI基因編輯器更靈活、更強大。

針對人類DNA編輯，Profluence開源了其中一個基因編輯器OpenCRISPR-1，源碼倉庫托管在GitHub開源，OpenCRISPR-1允許個人、學術實驗室和公司免費試驗該技術，但其底層的人工智能模型目前還沒有開源。

Profluence的技術由類似的人工智能模型驅動，該模型從氨基酸和核酸序列中學習，這些化合物定義了科學家用來編輯基因的微觀生物機制。本質上，它分析了來自自然界的CRISPR 因編輯器的行爲，並學習如何生成全新的基因編輯器。 這些人工智能模型從序列中學習——無論是字符序列、單詞序列、計算機代碼序列還是氨基酸序列。Profluence尚未將這些合成基因編輯器進行臨床試驗，因此尚不清楚它們是否能夠匹配或超過CRISPR的性能。但這一概念證明表明人工智能模型可以産生能夠編輯人類基因組的東西。

生成式人工智能系統通常具有巨大的潛力，因爲它們隨著從越來越多的數據中學習而往往會快速改進。如果Profluence技術繼續改進，科學家最終可以以更精確的方式編輯基因。未來，也許AI能幫助科學家能精准短時間獲得所需的CRISPR從而實現人工基因編輯，真正實現人工制造基因、合成蛋白質，那一天也許才是生物世紀才算到來。