AI ontwerpt virussen die E. coli verslaan: dit is hoe Evo 2 werkt

Sophie Jansen · 2026-08-07

Stel je voor: een computer die complete virussen ontwerpt die vervolgens in het lab echte bacteriën verslaan. Het klinkt als sciencefiction, maar onderzoekers van Stanford hebben het werkelijkheid gemaakt met het AI-model Evo 2. Ze synthetiseerden bijna 300 fagen op basis van DNA-sequenties die door dit model waren gegenereerd. Uit laboratoriumtests bleek dat 16 van deze fagen bijzonder effectief waren in het doden van E. coli-bacteriën. ### Wat is Evo 2 precies? Evo 2 is een generatief AI-model, ontwikkeld door Brian Hie, assistent-professor chemische technologie aan Stanford, samen met bio-engineering promovendus Samuel King. Het model genereert nieuwe DNA-sequenties op basis van een klein startfragment van een faaggenoom. De onderzoekers vroegen het model om het volledige genoom van de bacteriofaag ΦX174 (spreek uit als 'FYE-ex-1-7-4') in één keer te genereren, van links naar rechts. > "In dit geval wilden we dat het model het volledige genoom end-to-end zou genereren in een enkele passage van links naar rechts. We hebben niets toegevoegd," zegt Hie. Het proces leverde duizenden kandidaat-genomen op, waaruit het team er uiteindelijk een selectie maakte voor chemische synthese en laboratoriumtests. ### Waarom ΦX174 het perfecte testmodel is ΦX174 is een relatief compact testsysteem. Het genoom bevat minder dan 6.000 basenparen, terwijl het menselijk genoom er ongeveer 3 miljard telt. Toch is het interpreteren van een DNA-sequentie van 5.400 tekens gen voor gen nog steeds een lastige opgave, geeft Hie toe. Het opmerkelijke resultaat? Sommige door Evo 2 voorgestelde fagen vertoonden in het laboratorium een hogere fitness dan het oorspronkelijke ΦX174. Dit project test daarmee of een model complete levensvatbare virale genomen kan creëren, in plaats van alleen lokale DNA-aanpassingen voor te stellen. ### Slimme screening vóór dure synthese DNA-synthese is duur. Daarom ontwikkelde King een computationeel raamwerk om het aantal kandidaat-genomen dat naar de synthesizer ging, drastisch te verminderen. Het raamwerk beoordeelde eigenschappen die zijn afgeleid van ΦX174 en verwante fagen, voordat het team de beste opties selecteerde voor laboratoriumwerk. - Genomen genereren met Evo 2 - Opties evalueren op basis van ontwerpcriteria - Optimale kandidaten selecteren - Kandidaten chemisch synthetiseren - Testen in het lab om te zien welke genomen het beste werkten Volgens Hie verlaagde dit raamwerk de synthesiekosten aanzienlijk, omdat het budget werd geconcentreerd op de kandidaten die het team als meest levensvatbaar beoordeelde. Deze aanpak markeert ook de operationele grens van het resultaat: Evo 2 genereerde duizenden mogelijkheden, maar computationele evaluatie, chemische synthese en laboratoriumassays bleven essentieel om levensvatbare fagen te identificeren. ### Waarom een cocktail van 16 fagen beter werkt Waarom kozen de onderzoekers voor meerdere fagen in plaats van één? Simpel: bacteriën kunnen resistentie ontwikkelen tegen een enkele behandeling. Hie legt het helder uit: "Als de bacterie resistentie krijgt tegen één faag, is het game over voor de medicatie. Maar als je meerdere genetisch verschillende fagen in een mengsel hebt, is het moeilijker voor de bacterie om resistentie tegen de hele cocktail te ontwikkelen." Stanford meldt dat een cocktail met de 16 geselecteerde fagen snel resistentie overwon bij E. coli-stammen die immuun waren voor het oorspronkelijke ΦX174. Dat is een veelbelovend resultaat voor de toekomst van faagtherapie. ### Toekomstperspectief: MRSA en Pseudomonas aeruginosa De volgende stappen zijn al in zicht. Hie noemt mogelijkheden om vergelijkbaar werk te doen met fagen gericht op methicilline-resistente Staphylococcus aureus (MRSA) en Pseudomonas aeruginosa, een belangrijke veroorzaker van resistente ziekenhuisinfecties. ### Open-source: AI voor iedereen Evo 2 is door Hie als open-source software vrijgegeven. Onderzoekers wereldwijd kunnen het model downloaden en gebruiken om zelf genomen te ontwerpen. Dat opent de deur naar een nieuwe golf van experimenten en mogelijk doorbraken in de strijd tegen antibioticaresistente bacteriën.