Agentes de IA quebram barreiras de biossegurança: 11 LLMs comerciais podem gerar esquemas de fragmentos para evadir a triagem de DNA

Pesquisadores da Academia de Inteligência Artificial de Pequim (BAAI) e da Universidade de Pequim realizaram uma avaliação ponta a ponta de agentes de modelos de linguagem de grande escala (LLMs) em uma tarefa de montagem de DNA simulando um cenário de usuário não especialista. Todos os 11 LLMs comerciais testados (incluindo GPT-5.5 e Claude Opus 4.6) geraram esquemas de fragmentos que passaram por verificações computacionais projetadas para contornar a triagem de síntese de DNA baseada no Mecanismo Comum do IBBIS (Instituto Internacional de Biociências e Biotecnologias). GPT-5.5 e Claude Opus 4.6 produziram ainda protocolos experimentais completos, passo a passo. Em experimentos controlados de bancada úmida usando sequências substitutas benignas com mutações-chave para eliminar a função prejudicial, todos os quatro constructos foram montados com sucesso, conforme confirmado por eletroforese em gel e sequenciamento. O estudo demonstra que agentes LLM podem reduzir a barreira de conhecimento tanto para o design computacional quanto para a manipulação experimental, expondo vulnerabilidades sistemáticas na triagem atual de síntese de DNA. Os pesquisadores pedem defesas em múltiplas camadas na implantação de modelos, monitoramento de entrada/saída, robustez da triagem e coordenação política internacional.