Naučnici su po prvi put napravili nove viruse koristeći se umjetnom inteligencijom (AI). Ovi virusi nisu opasni po biljke životinje i ljude, ali je ovo dokaz da je koncept moguć. Kao i obično, s jedne strane to povećava nade u kreiranje nekih terapija, poput viroterapija raka, terapija fagima, ili stvaranje alternative terapijama antibioticima, a sa druge strane, pritiska sve one dugmiće panike da se na ovaj način može stvoriti neki novi patogen. O ovome su mediji pa i Nauka govori već pisali u oktobru prošle godine, kada je tim naučnika sa Univerziteta Stanford i Arc Instituta rad o ovome postavio na preprint platformi bioRxiv. Sada je rad konačno objavljen u recenziranoj formi u Science.
„Sposobnost sastavljanja virusnih genoma pomoću generativne umjetne inteligencije sada postoji; upravljanje za sigurno vođenje ne postoji.“, pišu prof. Tom Inglesby i dr. Moritz Hanke u Centru za zdravstvenu sigurnost Univerziteta Johns Hopkins u Baltimoreu, u pratećem članku u Science.
Objava ovog rada u završnoj formi nije mogla doći u gorem trenutku: kada je kongresno saslušanje dr Anthonyja Faucija u kojem ima dosta rasprave o jednoj drugoj vrsti eksperimenata – gain of function, odnosno davanju virusima nekih funkcija, koje bi mogle promijeniti njihovu patogenost, u eksperimentalne svrhe.
Kako su naučnici kreirali viruse koji ne postoje u prirodi pomoću umjetne inteligencije
Naučnici su, koristeći modele vještačke inteligencije Evo 1 i Evo 2, prvi put dizajnirali čitave virusne genome sposobne da ciljano ubijaju bakterije E. coli, uključujući i sojeve otporne na antibiotike. Kao polazni šablon poslužila im je ΦX174, jednostavan DNK virus sa 11 gena koji je jedan od prvih sekvenciranih virusa. AI modeli Evo 1 i Evo 2, prethodno istrenirani na milionima genoma bakteriofaga, kako bi „naučili” obrasce koji čine viruse funkcionalnim. Dodatno su usmjeravani da stvaraju varijante prilagođene infekciji E. coli. Ovo nisu modeli bazirani na ljudskom jeziku, LLMs, nego su trenirani na jeziku genoma, nukleotida.
No, zapravo i ovi modeli imaju dosta sličnosti sa OpenAI modelom ChatGPT i drugim sličnim velikim jezičkim modelima: i oni na osnovu statistike i navjerovatnije stohastičke kombinacije pogađaju jezik nukleinskih kiselina i stvaraju rečenice – genome. Četiri moćna slova genetičke abecede (ili pet, ako pored adenina, gvanina, timina i citozina računamo i RNK „slovo”uracil), ako se udruže u grupe po 3 kreiraju „riječi” – instrukcije koja aminokiselina treba da se priključi peptidnom lancu. Na taj način, diktiraju redoslijed aminokiselina, a time i strukturu i hemisjka svojstva peptida i proteina.
Umjetna inteligencija generisala je hiljade potencijalnih genoma, od kojih su istraživači odabrali gotovo 300 i pokušali ih napraviti u laboratoriji. Genetički materijal ubačen je u bakterije, koje su ga „pročitale“ i proizvele nove bakteriofage – viruse koji napadaju bakterije.
Proces je bio prilično neefikasan: samo 16 bakteriofaga pokazalo se funkcionalnim. Ipak, njihova kombinacija uspjela je brzo savladati otpornost kod dva različita soja bakterije E. coli.
Mišljenje stručnjaka
Iako su genomi bakteriofaga mali, istraživanje je pokazalo da generativna AI može osmisliti funkcionalne virusne genome. Još nije poznato da li bi se isti pristup mogao primijeniti na druge vrste virusa, koji, iako jednostavni, ipak su kompleksniji od faga. Istraživači, međutim, naglašavaju da se ovakav pristup ne bi smio koristiti za stvaranje patogena koji mogu zaraziti ljude, životinje ili biljke.
„Ovo je još jedan korak prema mogućnostima biodizajna generativne umjetne inteligencije. Svjedočimo vrlo značajnoj prekretnici. Po prvi put u istoriji počinjemo dizajnirati biologiju na kompjuteru. Do sada smo mogli čitati i prepisivati, ali nismo mogli generisati novi sintetički sadržaj. Zahvaljujući umjetnoj inteligenciji, počinjemo se udaljavati od oslanjanja isključivo na bioprospecting. Pokazalo se da već možemo dizajnirati relativno male sintetičke biološke sisteme poput proteina (sintetička veziva, sintetički Cas9, sintetičke transpozaze ili sintetički enzimi); ovdje idu korak dalje dizajnirajući cijeli sintetički fag koji sadrži više od deset proteina i genom od hiljadu baza. Ovo je uzbudljivo vrijeme. Studija se čini vrlo robusnom.” izjavio je Marc Güell, koordinator istraživačke skupine za translacijsku sintetičku biologiju i profesor istraživanja ICREA na Univerzitetu Pompeu Fabra (UPF) u Barceloni.
„Rastuća otpornost na antibiotike mogla bi nas dovesti do potencijalnog mračnog scenarija neizlječivih zaraznih bolesti do 2050. Terapija fagima je alternativni pristup liječenju zaraznih bolesti uzrokovanih bakterijama.(…) Jedan od problema s fagnom terapijom je taj što bakterije također razvijaju otpornost na bakteriofage. To se može prevladati raznim strategijama, uključujući primjenu „koktela“ više faga s krajnjim ciljem uklanjanja bakterije koja uzrokuje bolest. Međutim, ove strategije često nisu vrlo učinkovite, što dovodi do nemogućnosti uspješnog liječenja infekcije. (…)Sveukupno, ovaj rad pokazuje da je generativna umjetna inteligencija vrlo moćan alat za stvaranje novih varijanti bakteriofaga kao antibakterijskih lijekova.”, objašnjava dr Jasna Rakonjac sa School of Food Technology and Natural Sciences pri Massey University, Novi Zeland.
Potreba za regulacijom: nova Asilomar konferencija
Kada je Paul Berg uradio prvu genetičku modifikaciju, zaustavio je svoja istraživanja i sazvao čuvenu Asilomar konferenciju. Bez daljnjeg, potrebno je pokrenuti raspravo u kreirati set regulatornih mjera za ovakva istraživanja, kao i za regulaciju AI.
Ovakav napredak pokazuje koliko brzo AI mijenja granice biotehnologije. Zato nam je potreban globalni dogovor naučnika, regulatora i društva o jasnim pravilima za razvoj i primjenu ovakvih tehnologija. Potrebno je unaprijed postaviti granice koje će spriječiti zloupotrebu istraživanja i zaštititi ljude, životinje i okoliš.
Napomena: naslovna ilustracija je kreirana pomoću alata GAI i dorađena u Canva. Izjave eksperata su preuzete sa Science media
