Amerykański startup Radical Numerics poinformował 20 października 2026 roku, że bakteriofagi zaprojektowane przez jego model genomowy Omnii-1 zostały podane człowiekowi z zakażeniem bakteryjnym opornym na antybiotyki. Firma opisuje to jako pierwsze kliniczne zastosowanie fagów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję, ale nie ujawnia ani tożsamości pacjenta, ani przebiegu leczenia, a raport nie przeszedł recenzji naukowej.
- 20 października 2026 roku startup Radical Numerics podał człowiekowi bakteriofagi zaprojektowane przez model genomowy Omnii-1, opisując to jako pierwsze kliniczne zastosowanie fagów wygenerowanych przez sztuczną inteligencję – przy czym raport techniczny firmy nie przeszedł recenzji naukowej, a losy pacjenta nie zostały ujawnione.
- W testach laboratoryjnych model Omnii-1 odtworzył 69,9 proc. zaprojektowanych wariantów białka gp17 (wobec 4,8 proc. w kontroli losowej), a spośród 6694 wariantów o mierzalnej aktywności 2161 przewyższyło wariant dziki – w tym takie z 28 zmianami aminokwasowymi, podczas gdy w kontroli losowej najlepsze miały najwyżej pięć zmian.
- Radical Numerics wystartowało 15 czerwca 2026 roku z rundą seed o wartości 50 mln dolarów, a firma nie udostępnia swoich modeli publicznie – w odróżnieniu od otwartego Evo – ze względu na obawy dotyczące potencjalnego wykorzystania tej samej zdolności przepisywania genomów wirusowych w celach sprzecznych z bioasekuracją.
Fagi, czyli bakteriofagi, to wirusy atakujące wyłącznie komórki bakteryjne. Nie infekują komórek ludzkich i od ponad stu lat są badane jako alternatywa dla antybiotyków. Nowe jest to, że tym razem genom wirusa nie został znaleziony w próbce ze środowiska ani wybrany z biblioteki, tylko zaprojektowany przez model językowy wytrenowany na sekwencjach DNA.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Omnii-1 przeprojektował białko, którym fag T7 przyczepia się do bakterii
Radical Numerics pracowało na fagu T7, dobrze opisanym wirusie atakującym pałeczkę okrężnicy (Escherichia coli). W raporcie technicznym opublikowanym na stronie firmy zespół wyjaśnia, że nie generował całego genomu od zera. Genom T7 ma około 40 tysięcy par zasad, ponad siedem razy więcej niż genom faga ΦX174 użytego we wcześniejszym eksperymencie zespołu Evo.
Zamiast tego Omnii-1 przepisywał jeden fragment: gen gp17, kodujący białko włókna ogonka, którym fag rozpoznaje powierzchnię bakterii i się do niej przyczepia. Reszta genomu pozostawała nietknięta.
Liczby z raportu pokazują, na czym polega przewaga modelu nad losowym mutowaniem:
- przy 11-15 zmianach aminokwasowych względem wariantu dzikiego odtworzono 69,9 proc. zaprojektowanych przez Omnii-1 wariantów, wobec 4,8 proc. w kontroli losowej,
- spośród 6694 wariantów o mierzalnej aktywności 2161 przewyższyło wariant dziki, w tym takie z 28 zmianami aminokwasowymi; w kontroli losowej najlepsze warianty miały najwyżej pięć zmian,
- przy typowaniu kandydatów dla trzech szczepów bakterii model umieścił w pierwszej setce odpowiednio 97 i 96 wariantów przekraczających próg aktywności dla dwóch szczepów,
- dla trzeciego, najtrudniejszego szczepu próg przekraczało tylko 4,5 proc. całej biblioteki, ale 24 proc. stu najwyżej ocenionych przez Omnii-1 kandydatów.
Radical Numerics sprawdzało też, czy model przewiduje, który fag zaatakuje który szczep. Po usunięciu z danych treningowych całego kladu 37 szczepów E. coli Omnii-1 osiągał trafienie w 91,4 proc. szczepów już przy dwóch rekomendowanych fagach.
Firma mówi o compassionate use, „New York Times” napisał o zgodzie FDA na badanie
Opis ścieżki regulacyjnej różni się między źródłami i to jest szczegół, który warto czytać uważnie. Radical Numerics pisze w raporcie, że fagi podano pacjentowi w ramach autoryzowanej, prowadzonej przez lekarza ścieżki compassionate use, czyli indywidualnego dostępu do terapii eksperymentalnej poza badaniem klinicznym. Carl Zimmer w „New York Timesie” relacjonuje natomiast, że przedstawiciele firmy mówili o autoryzacji próby przez amerykańską Food and Drug Administration (FDA), czyli urząd odpowiadający za dopuszczanie leków w USA.
To nie jest ta sama rzecz. Compassionate use dotyczy jednego chorego, u którego zawiodły dostępne terapie, i nie generuje danych o skuteczności w rozumieniu badania klinicznego.
Sama firma stawia sprawę ostrożnie. W raporcie zespół zaznacza, że inwestygacyjne terapie tego typu nie zostały dopuszczone do szerszego stosowania klinicznego, a „obserwacje z jednego pacjenta nie mogą ustalić ogólnego bezpieczeństwa ani skuteczności” / „observations from a single patient cannot establish general safety or efficacy”. W warunkach laboratoryjnych koktajl zawierający warianty zaprojektowane przez Omnii-1 zabijał izolat pobrany od pacjenta. Co stało się potem, nie wiadomo, bo Radical Numerics powołuje się na ochronę prywatności chorego.
Mikrobiolodzy czekają z oceną do końca leczenia
Michael Baym, mikrobiolog z Uniwersytetu Harvarda niezwiązany z projektem, powiedział „New York Timesowi”: „Jeśli to zadziała, będzie to niesamowite” / „If it works, that’s incredible”. Dodał jednak, że wstrzymuje się z oceną do zakończenia terapii, kiedy będzie można sprawdzić, jak bardzo nowatorskie są w rzeczywistości wirusy firmy, i że jego pierwszym odruchem jest sceptycyzm.
Brandon Berryhill, mikrobiolog ewolucyjny z Uniwersytetu w Uppsali, zwrócił w rozmowie z tą samą gazetą uwagę na coś poważniejszego niż jeden przypadek. Jego zdaniem pomiary laboratoryjne nie pozwalają przewidzieć, jak preparat zachowa się w prawdziwym zakażeniu, a samo szybsze wytwarzanie fagów przy pomocy AI nie wyjaśni, dlaczego fagoterapia raz działa, a raz nie.
Marisa Azad, lekarka chorób zakaźnych ze szpitala w Ottawie współpracująca z Radical Numerics, opisała w „New York Timesie” podstawowy problem tej metody: poszukiwanie odpowiedniego faga pochłania ogromnie dużo czasu. Eric Nguyen, współzałożyciel i prezes firmy, twierdzi, że jego zespół jest w stanie przygotować nowego faga w ciągu kilku dni.
Zwracam uwagę na coś, co łatwo przegapić w entuzjastycznych nagłówkach. To nie jest wynik badania klinicznego ani publikacja po recenzji. To firmowy raport na firmowej stronie, opisujący jednego pacjenta, o którego losach nie dowiemy się niczego, bo chroni go tajemnica medyczna. Taka asymetria mnie niepokoi: wszystkie dane o modelu są jawne i szczegółowe, a jedyne dane, które rozstrzygałyby o sensie całej operacji, nie są.
Jednocześnie uważam, że samo podejście ma sens i jest mniej ryzykowne, niż brzmi. Projektowanie faga to nie projektowanie patogenu człowieka. Fagi nie infekują ludzkich komórek, a zespół modyfikował jeden fragment genomu odpowiedzialny za rozpoznawanie bakterii, nie budował wirusa od zera. Dla pacjenta z zakażeniem opornym na wszystko, co dostępne, kilka dni zamiast kilku miesięcy to różnica między terapią a jej brakiem.
Zostaje pytanie, na które nikt dziś nie odpowie. Ta sama umiejętność, czyli przepisywanie genomu wirusa z zachowaniem jego funkcji, jest też tym, czego obawiają się specjaliści od bioasekuracji. Nguyen mówi o tym otwarcie i dlatego Radical Numerics nie udostępnia nowych modeli publicznie, w odróżnieniu od otwartego Evo. Branża poruszyła się tu szybciej niż regulacje i nie jest to komfortowa sytuacja.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Od Evo 2 do Omnii-1: skąd wziął się zespół Radical Numerics
Radical Numerics wystartowało 15 czerwca 2026 roku z rundą seed o wartości 50 mln dolarów, prowadzoną przez fundusz Emergence Capital. Firmę założyli Eric Nguyen (prezes), Michael Poli (główny naukowiec AI), Stefano Massaroli (prezydent) i Armin Thomas (dyrektor techniczny). Nguyen i część zespołu wcześniej współtworzyli modele Evo i Evo 2 w Arc Institute w Palo Alto.
To właśnie Evo pokazało, że generowanie fagów przez AI w ogóle jest możliwe. Model wygenerował 700 tysięcy genomów wirusowych, zespół zsyntetyzował DNA dla 285 z nich i wprowadził je do bakterii, a 16 dało żywe wirusy. Wyniki opisano w „Science” w 2026 roku.
| EvoPhage (Evo) | Omnii-1 (Radical Numerics) | |
|---|---|---|
| Fag | ΦX174 | T7 |
| Wielkość genomu | 5,4 kb | ok. 40 kb |
| Podejście | generowanie całego genomu | przepisanie wybranego regionu (gp17) |
| Zastosowanie | laboratorium | podanie pacjentowi w ramach compassionate use |
Przy zapowiedzi firmy w czerwcu Nguyen mówił, że kolejne generacje modeli pójdą dalej niż Evo i będą w stanie kontrolować funkcję, a docelowo „tworzyć zupełnie nowe formy życia” / „create entirely new forms of life”. Radical Numerics od początku opisuje swoją misję jako podwójną: projektowanie biologiczne dla zdrowia i budowanie biologicznej obrony. Firma używa Omnii także do projektowania spersonalizowanych szczepionek przeciwnowotworowych i do wykrywania sekwencji o potencjale pandemicznym.
Antybiotykooporność to 4,7 mln zgonów rocznie, stąd powrót zainteresowania fagami
Powód, dla którego ktokolwiek inwestuje w fagoterapię, jest policzalny. Radical Numerics powołuje się na analizę GBD 2021 opublikowaną w „The Lancet”, według której w 2021 roku z oporności bakterii na antybiotyki powiązano około 4,7 mln zgonów na świecie, a w latach 2025-2050 oporność ma odpowiadać za blisko 40 mln zgonów.
Fagi mają nad antybiotykami jedną przewagę i jedną wadę, i obie wynikają z tego samego. Atakują bardzo wąską grupę szczepów bakteryjnych, więc nie niszczą pożytecznej mikroflory, ale dla każdego pacjenta trzeba osobno znaleźć pasujący preparat. Dotychczas robi się to metodą przesiewania kolekcji fagów przeciwko izolatowi od chorego. Przy ciężkim zakażeniu taka zwłoka bywa rozstrzygająca.
Polska od 2005 roku prowadzi eksperymentalną terapię fagową i jest w tej dziedzinie wyjątkiem w Europie
Polski czytelnik ma w tej historii mocniejszy punkt zaczepienia, niż się wydaje. Ośrodek Terapii Fagowej działa we Wrocławiu od 2005 roku przy Instytucie Immunologii i Terapii Doświadczalnej PAN im. Ludwika Hirszfelda i był pierwszą tego typu placówką w Unii Europejskiej. Kieruje nim prof. dr hab. n. med. Andrzej Górski. Ośrodek ma filie w Krakowie i Częstochowie.
Zasady są zbliżone do amerykańskiej ścieżki compassionate use, choć opierają się na innej podstawie prawnej. Terapia prowadzona jest jako eksperyment leczniczy, a nie badanie kliniczne, na podstawie protokołu z pozytywną opinią komisji bioetycznej (opinia nr KB-349/2005), zgodnie z Deklaracją Helsińską i ustawą o zawodzie lekarza i lekarza dentysty. Koszty nie są refundowane, pacjenci pokrywają je sami według cennika ośrodka. Dla każdego chorego przygotowywany jest indywidualny preparat skuteczny wobec szczepu wyizolowanego z jego organizmu.
W przeglądzie opublikowanym w 2022 roku w czasopiśmie „Viruses” zespół z Instytutu Hirszfelda, w tym prof. Górski i dr Ryszard Międzybrodzki, argumentował, że Polska zajmuje czołową pozycję w fagoterapii zarówno pod względem liczby leczonych pacjentów, jak i publikacji naukowych.
To oznacza, że polskie ośrodki są dokładnie tym typem partnera, którego Radical Numerics szuka. W raporcie firma wprost zaprasza do współpracy centra fagoterapii, klinicystów i szpitale leczące zakażenia oporne na antybiotyki, oferując screening izolatów bakteryjnych przeciwko fagom zaprojektowanym przez Omnii-1. Nie wiadomo, czy jakikolwiek polski ośrodek prowadzi rozmowy z firmą, i nie znalazłem żadnej informacji, która by to potwierdzała.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Czego jeszcze nie wiemy
Lista otwartych kwestii jest w tym przypadku dłuższa niż lista ustaleń:
- Czy pacjent wyzdrowiał. Radical Numerics nie ujawnia przebiegu klinicznego ani wyniku.
- Jak bardzo nowatorskie są warianty gp17 w porównaniu z sekwencjami występującymi w naturze. To pytanie postawił Michael Baym i odpowiedź wymaga dostępu do danych.
- Czy raport przejdzie recenzję naukową. Firma deklaruje publikację wyników w recenzowanych czasopismach, bez podania terminu.
- Która ścieżka regulacyjna faktycznie została zastosowana, skoro opis firmy i relacja „New York Timesa” nie są tożsame.
Fagoterapia trwa od kilku dni do kilku tygodni, a pacjentów obserwuje się zwykle miesiącami na wypadek nawrotu zakażenia. Na rozstrzygnięcie, czy ten konkretny eksperyment się powiódł, trzeba więc poczekać i nie jest pewne, czy opinia publiczna kiedykolwiek się tego dowie.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz raportu technicznego Radical Numerics z dnia 20.10.2026, autorstwa Anikethа Iyengara, Benjamina Siranosiana, Arpana Sarkara, Avery’ego Noonana, Michaela Poliego i Erica Nguyena, a także tekstu Carla Zimmera w „The New York Times” z 20.10.2026 oraz materiałów Ośrodka Terapii Fagowej Instytutu Hirszfelda PAN.
Dane o finansowaniu i składzie założycielskim Radical Numerics pochodzą z komunikatu prasowego firmy z 15.06.2026. Dane o skali antybiotykooporności pochodzą z analizy GBD 2021 Antimicrobial Resistance Collaborators opublikowanej w „The Lancet” (2024), cytowanej w raporcie Radical Numerics. Informacje o pozycji Polski w fagoterapii pochodzą z publikacji Żaczek i wsp. w czasopiśmie „Viruses” (2022).
Cytaty Michaela Bayma (Uniwersytet Harvarda) oraz Erica Nguyena (prezes Radical Numerics) zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o wyniku terapii fagami zaprojektowanymi przez Omnii-1 i o recenzowanej publikacji Radical Numerics.
