AI stworzyła wirusy, które nie istnieją w naturze. 16 z nich zaczęło się namnażać

Badacze ze Stanford University i Arc Institute wykorzystali modele sztucznej inteligencji do zaprojektowania wirusów, które wcześniej nie występowały w naturze. Nie chodzi przy tym wyłącznie o komputerową symulację. Genomy wybrane przez naukowców zostały fizycznie zsyntetyzowane, a następnie przetestowane w laboratorium.

Efekt: 16 zaprojektowanych przez AI bakteriofagów było zdolnych do infekowania i niszczenia bakterii.

Arc Institute podaje, że w doświadczeniu przetestowano 285 projektów i 16 z nich skutecznie namnażało się oraz hamowało wzrost odpowiednich szczepów bakterii.

To pierwszy przypadek, gdy generatywna sztuczna inteligencja została wykorzystana do zaprojektowania kompletnych, działających genomów wirusów.

AI napisała genom. Naukowcy sprawdzili, czy zadziała

Modele wykorzystane przez badaczy działają według zasady znanej z dużych modeli językowych. ChatGPT przewiduje kolejne elementy tekstu. Evo 1 i Evo 2 uczą się natomiast języka DNA i przewidują kolejne elementy kodu genetycznego.

Różnica jest zasadnicza: wygenerowany przez nie „tekst” można później zsyntetyzować i sprawdzić, czy rzeczywiście stanie się funkcjonalnym systemem biologicznym.

Tak właśnie zrobili badacze.

AI zaprojektowała genomy nowych wariantów niewielkich bakteriofagów. Naukowcy wybrali najbardziej obiecujące projekty, wytworzyli odpowiadające im DNA i umieścili je w komórkach bakterii.

Jeśli wirus był prawidłowo zaprojektowany, powinien wykorzystać bakterię do własnego namnażania, a następnie ją zniszczyć.

W 16 przypadkach dokładnie tak się stało. Arc Institute określa je jako pierwsze zaprojektowane przez AI i potwierdzone eksperymentalnie organizmy tego rodzaju.

– To kolejny poziom złożoności, który możemy projektować za pomocą generatywnej AI – mówił Brian Hie ze Stanford University w wypowiedzi cytowanej przez BBC. Badacz podkreślał, że po raz pierwszy generatywna AI została wykorzystana do zaprojektowania kompletnego genomu zdolnego do replikacji.

16 nowych wirusów. I wszystkie potrafią się replikować

Skala eksperymentu może wyglądać niepozornie, ale dla biologii syntetycznej jest znacząca.

Dotychczas AI wykorzystywano przede wszystkim do analizy genomów, przewidywania struktur białek czy projektowania poszczególnych molekuł. Tutaj model musiał stworzyć kompletny system biologiczny, którego elementy działają razem.

Bakteriofagi wykorzystane w badaniu były stosunkowo niewielkie – Arc Institute podaje, że projektowany genom obejmował zaledwie 11 genów. To nadal znacznie prostszy organizm niż wirusy infekujące ludzi.

– Kiedy ludzie usłyszą, że AI stworzyła wirusa, wielu będzie przerażonych. Ale wirusy ludzkie są bardzo odmienne – zaznacza Peter Koo, biolog obliczeniowy z Cold Spring Harbor Laboratory, cytowany przez „The Wall Street Journal”.

Sam eksperyment został również zaprojektowany z uwzględnieniem ograniczeń bezpieczeństwa.

Jednocześnie znaczenie odkrycia wykracza daleko poza bakteriofagi. Evo 2 jest modelem genomowym trenowanym na danych obejmujących wszystkie domeny życia. Według Arc Institute model pracował na około 9 bln par zasad DNA i posiada do 40 mld parametrów.

Cel: wirusy zabijające superbakterie

Naukowcy widzą przede wszystkim medyczną stronę odkrycia.

Bakteriofagi mają wyjątkowo atrakcyjną cechę: potrafią atakować bakterie bardzo selektywnie. Można więc próbować wykorzystać je jako broń przeciwko szczepom, których nie potrafią już niszczyć dostępne antybiotyki.

To jeden z największych problemów współczesnej medycyny.

Potencjalnie AI mogłaby umożliwić tworzenie wirusów „na zamówienie” – zaprojektowanych tak, aby atakowały konkretną bakterię.

Badacze zwracają uwagę, że część wygenerowanych fagów zachowała właśnie taką selektywność: niszczyły właściwe szczepy bakterii, nie wpływając na szczepy niezwiązane z ich celem. To szczególnie istotne z punktu widzenia przyszłej terapii fagowej.

W praktyce oznaczałoby to przejście od szukania odpowiedniego wirusa w naturze do jego komputerowego projektowania.

Ale eksperci widzą też zupełnie inny scenariusz

Ten sam mechanizm ma jednak oczywiste zastosowanie dual-use. Jeżeli sztuczna inteligencja może nauczyć się reguł umożliwiających stworzenie działającego bakteriofaga, powstaje pytanie, czy kolejne generacje modeli będą potrafiły projektować coraz większe i bardziej skomplikowane systemy biologiczne.

Kevin Esvelt, profesor MIT zajmujący się bezpieczeństwem biologicznym, zwrócił uwagę w rozmowie z „Wall Street Journal”, że w przyszłości podobne narzędzia mogłyby zostać wykorzystane do projektowania wirusów infekujących ludzi albo takich, które potrafiłyby omijać naturalną odporność czy ochronę zapewnianą przez szczepionki.

Jego ostrzeżenie jest jednoznaczne: możliwość stworzenia nowych wariantów chorób zakaźnych byłaby technologią, której – jego zdaniem – nie należy rozwijać bez odpowiednich zabezpieczeń.

Na razie jesteśmy od tego daleko. Ale bariery zaczynają się przesuwać.

Kod biologiczny staje się dla AI tym, czym wcześniej stał się język

Jeszcze kilka lat temu największym osiągnięciem modeli AI w biologii było przewidywanie struktur białek. Później modele zaczęły projektować nowe białka i fragmenty DNA.

Teraz pojawia się następny etap: kompletny genom, z którego może powstać działający i namnażający się wirus.

Stanford już wcześniej opisywał Evo jako odpowiednik generatywnego modelu językowego dla biologii: zamiast tworzyć zdania na podstawie relacji między słowami, system poznaje relacje pomiędzy elementami kodu genetycznego i generuje nowe sekwencje DNA.

Tym razem okazało się, że część tych sekwencji nie tylko wygląda sensownie na ekranie komputera.