استخدم الباحثون في جامعة ستانفورد الذكاء الاصطناعي لتصميم 16 فيروسًا جديدًا غير موجود في أي مكان في الطبيعة، وهي المرة الأولى التي ينتج فيها الذكاء الاصطناعي التوليدي جينومًا فيروسيًا وظيفيًا كاملاً من الصفر. أدى هذا العمل، الذي نُشر في مجلة Science في 6 أغسطس 2026، إلى إشعال الجدل على الفور حول كيفية التحكم في نماذج الذكاء الاصطناعي البيولوجية القوية. للحصول على تغطية مستمرة لكيفية قيام AI Buzz Wire بتتبع الإنجازات عند تقاطع الذكاء الاصطناعي والمجتمع، تعد هذه إحدى القصص البحثية الأكثر أهمية لهذا العام.
كيف يقوم الذكاء الاصطناعي ببناء الفيروسات من الحمض النووي
لم يستخدم فريق جامعة ستانفورد، بقيادة طالب الدكتوراه صامويل كينج، برنامج الدردشة الآلي. وبدلاً من ذلك، لجأوا إلى نماذج لغة الجينوم - وهي خوارزميات تم تدريبها على مساحات واسعة من الحمض النووي بنفس الطريقة التي يتم بها تدريب نماذج اللغة الكبيرة على النص. ومن خلال تعلم القواعد التطورية المضمنة في ملايين الجينومات، يمكن لهذه النماذج أن تكتب كودًا وراثيًا يخضع للقيود التي تستخدمها الحياة فعليًا.
قام الباحثون بضبط نموذجين للغة الجينوم، يُطلق عليهما Evo 1 وEvo 2، على 14266 جينومًا من عائلة Microviridae، وهي مجموعة من فيروسات الحمض النووي الصغيرة أحادية السلسلة. استخدموا العاثيات الطبيعية ΦX174 كقالب تصميم، ثم قاموا بتصفية ما يقرب من 300 تصميم مرشح وصولاً إلى 16 تصميمًا يمكن تصنيعها واختبارها في المختبر.
النتيجة: 16 من العاثيات الاصطناعية التي "تباعدت جينوماتها بشكل كبير عن أي جينوم طبيعي"، وفقًا للورقة البحثية، ومع ذلك كانت لا تزال قادرة على إصابة بكتيريا الإشريكية القولونية من سلالة C. العاثيات، أو العاثيات، هي فيروسات تهاجم البكتيريا حصريًا وهي غير ضارة للإنسان.
سبب أهميته: كوكتيلات العاثيات ومسببات الأمراض المتطورة
لم يكن هذا تمرينًا عشوائيًا لربط الجينات. والأهم من ذلك، أن نماذج الذكاء الاصطناعي أخذت في الاعتبار القيود على مستوى الجينوم بدلاً من مجرد ربط الجينات معًا. إحدى العاثيات المصممة، والتي أُطلق عليها اسم Evo-Φ36، كانت تحمل بروتينًا وظيفيًا مقطوعًا لم يعمل مطلقًا عندما أدخله المهندسون في النوع البري ΦX174. لقد كان يعمل هنا لأن السياق الجينومي المحيط الناتج عن الذكاء الاصطناعي قد تكيف بشكل مشترك لدعمه.
عندما تم دمج العديد من العاثيات الاصطناعية في "كوكتيل العاثيات"، تغلبت على المقاومة التي تكوّنها البكتيريا المستهدفة عادةً ضد النوع البري ΦX174. ويشير ذلك إلى تطبيق طبي واعد: تصميم علاجات بالعاثية تكيفية ضد مسببات الأمراض سريعة التطور والمقاومة للأدوية.
صاغ فريق ستانفورد العمل على أنه توسيع "ما يمكن أن يحققه علم الجينوم الاصطناعي" جنبًا إلى جنب مع التطور الموجه والهندسة العقلانية، مع "وضع مسار لتوليد علاجات العاثيات المرنة والتكيفية".
خبراء الأمن الحيوي يدقون ناقوس الخطر
ويأتي الوعد مصحوبا بمخاطر جسيمة. وفي مقال افتتاحي نُشر جنبًا إلى جنب مع الدراسة، قال الدكتور توماس إنجليسبي والدكتور موريتز هانكي من جامعة جونز هوبكنز إن النظام الطوعي الحالي لفحص أوامر الحمض النووي لم يعد كافيًا.
ودعوا إلى أن يكون مقدمو الأحماض النووية الاصطناعية - اللبنات الأساسية المستخدمة في تصنيع مسببات الأمراض - مطالبين قانونًا بفحص طلبات العملاء بحثًا عن تسلسلات مثيرة للقلق والتحقق من شرعية العملاء أنفسهم.
وكتب إنجليسبي وهانك: "نظرًا لأن الجينومات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون مختلفة تمامًا عن تسلسلات الحمض النووي التي تم تحديدها مسبقًا، فإن طرق الفحص التي يمكن أن تشير إلى تصميمات جديدة مثيرة للقلق تحتاج إلى تطوير عاجل".
وقد تم اقتباس خطهم الأكثر وضوحاً على نطاق واسع عبر تغطيات هيئة الإذاعة البريطانية، والجارديان، ونيويورك تايمز: "لم يعد السؤال هو ما إذا كان تصميم الجينوم الفيروسي التوليدي سوف يكون موجوداً. بل هو ما إذا كان المجتمع قادراً على بناء الرقابة التي تسمح لفوائده بالتكشف في حين تمنعه من التسبب في ضرر جسيم".
فجوة في الحوكمة أصبحت ملحة
تعد دراسة جامعة ستانفورد هي الأحدث في موجة من النتائج التي تظهر أن نماذج الذكاء الاصطناعي البيولوجية يمكن أن تنتقل من النظرية إلى المختبر. حتى الآن، أظهرت نماذج لغة الجينوم نتائج واعدة لتصميم الأنظمة البيولوجية، ولكن لم يتم إثبات قدرتها على توليد جينومات وظيفية كاملة. إن القفزة من تصميم أجزاء البروتين إلى تصنيع 16 فيروسًا جديدًا قابلاً للحياة هي على وجه التحديد عتبة القدرة التي حذر منها باحثو الأمن الحيوي.
أشارت افتتاحية جامعة جونز هوبكنز إلى أن المؤلفين أنفسهم تعاملوا مع المخاطر "بشكل أكثر تعمدًا من معظم مطوري نماذج الذكاء الاصطناعي البيولوجية القوية"، وحثوا على أن تستشير أعمال تصميم الجينوم الكامل في المستقبل متخصصي السلامة والأمن طوال دورة حياة المشروع.
وبالنسبة لصناع السياسات، فإن التوقيت محرج. وقد ركزت أطر حوكمة الذكاء الاصطناعي الحدودي حتى الآن على المخاطر الرقمية ــ الأمن السيبراني، والمعلومات المضللة، والوكلاء المستقلين ــ في حين تقدمت قدرات التصميم البيولوجي مع قدر ضئيل نسبيا من الإشراف المخصص. والآن تسلط نتيجة جامعة ستانفورد الضوء على هذه الفجوة بشكل واضح.
ابق في صدارة الذكاء الاصطناعي
تستمر الحدود بين أبحاث الذكاء الاصطناعي والعواقب الواقعية في التحرك. سواء تم التوصل إلى الإنجاز التالي في المختبر، أو في قاعة مجلس إدارة الشركة، أو في جلسة استماع تنظيمية، فإن AI Buzz Wire لديه السياق الذي تحتاجه.
اقرأ المزيد من أخبار الذكاء الاصطناعي →
