Startup-ul Radical Numerics a anunțat dezvoltarea unui nou model periferic, numit Omnii Defense, conceput pentru a semnaliza agenți patogeni naturali sau creați prin inginerie AI. Sistemul funcționează pe laptopuri, fiind compatible cu un secvențiator de gene USB, și poate rula offline, facilitând utilizarea de către cercetători în teren, acolo unde conexiunile la internet sunt instabile. Scopul principal este asistarea cercetătorilor și a funcționarilor din sănătatea publică în identificarea amenințărilor biologice emergente, deși mulți experți consideră că biorecele AI reprezintă o amenințare cu probabilitate redusă.
Eric Nguyen, cofondator și CEO Radical Numerics, compară spațiul de apărare biologică cu cel al securității cibernetice, anticipând o cursă a înarmării în care atât actorii malițios, cât și apărătorii utilizează AI pentru a obține un avantaj. El consideră că domeniul biosecurității este în urmă din perspectiva defensivă. Nguyen și co-fondatorii săi au făcut parte din echipa de cercetare din spatele modelelor ADN open-source Evo și Evo-2, dezvoltate în timpul doctoratului la Universitatea Stanford. Compania, cu sediul în San Francisco, a fost fondată în 2025.
În octombrie, Radical Numerics a atras atenția prin lansarea lui Omnii, un model lingvistic genomic construit pe diverse tipuri de informații biologice, inclusiv ARN, proteine și semnale epigenetice. Compania a utilizat Omnii pentru a crea bacteriofagi personalizați, virusuri care infectează și omoară anumite bacterii, țintind o tulpină rezistentă la medicamente a Escherichia coli. Amestecul a fost folosit pentru a trata un pacient bolnav, cu permisiunea specială a Agenției Alimentare și Medicamentoase din SUA (FDA). Alter-Ego Bioscience a fost, de asemenea, implicat în această cercetare, dar Radical Numerics nu a divulgat parteneriatul în anunțul său din luna trecută. Omisiunea a dus la demisia geneticianului Harvard George Church din rolul său de consilier la Radical.
Omnii Defense face predicții multiple asupra unei secvențe genetice, inclusiv probabilitatea ca aceasta să fie patogenă sau generată de AI și grupul taxonomic cu care seamănă cel mai mult. Modelul atribuie unui genom un „scor de amenințare” cuprins între zero și unul, combinând probabilitatea artificialității cu predicții funcționale. Un scor mai mare indică o amenințare mai mare. Spre deosebire de uneltele anterioare de apărare biologică, cum ar fi sistemul federal Felix, care compară secvențele genetice cu biblioteci de organisme cunoscute, Omnii este conceput să facă predicții bazate pe învățarea patternurilor.
Avantajul modelelor AI rezidă în capacitatea lor de a învăța patternuri din secvențe asociate cu funcția biologică, în loc să se bazeze pe potriviri exacte de secvență. Acest lucru le permite să recunoască similitudini chiar și atunci când „ortografia” genetică se schimbă. Christine Parthemore, șefa biodefense la Radical Numerics, descrie Omnii drept un „pas înainte major”. Într-un experiment, compania a eliminat virusul Bundibugyo – care cauzează în prezent un focar de Ebola în Africa de Est – din datele de antrenament, mai întâi la nivelul speciei, apoi al genului întreg. Cu specia eliminată, modelul a detectat că 33% dintre secvențele Bundibugyo erau ceva patogenic. Chiar și cu genul întreg eliminat, a marcat 22% dintre secvențele virale. Uneltele non-AI nu au oferit aproape nicio indicație de risc potențial.
Bronwyn MacInnis, director al supravegherii agenților patogeni în programul de Boli Infecțioase și Microbiom de la Institutul Broad al MIT și Harvard, a declarat: „Avem absolut nevoie să fim vigilenți în ceea ce privește ce permite AI-ul și, dacă putem folosi tehnologia pentru a-i concura și sperăm să ne prefacem actorilor malițios, pare deștept”. Cu toate acestea, MacInnis avertizează că detectarea unui semn este un salt mare față de determinarea dacă un agent patogen are consecințe reale sau dacă o amenințare a fost ingineruită.
Accesul la Omnii Defense este în prezent limitat la testerii externi verificați. Radical Numerics lucrează cu laboratoare naționale, agenții guvernamentale și alți evaluatori independenți pentru a evalua performanța modelului.