Вчені використали програму штучного інтелекту під назвою Evo для розробки нових вірусних геномів, які відрізняються від будь-яких відомих природних вірусів, і 16 із них виявилися життєздатними живими вірусами під час створення та випробування в лабораторії.
Дослідження, опубліковане в четвер у журналі Science і детально описане в репортажах CNN, вітається як віха в генеративній біології. Але він також викликає термінові попередження щодо біозахисту, оскільки демонструє, що ті самі методи, які працюють у чат-ботах, тепер можуть створювати функціональні, нові патогени. For more context on this story, see our ongoing AI news.
Як навчали Ево
За даними CNN, генетичні послідовності, взяті з мільйонів джерел — «з усіх сфер життя» — служили мовною бібліотекою для Evo, подібно до того, як ChatGPT та інші великі мовні моделі навчаються на величезних колекціях тексту. Вивчаючи цю бібліотеку, модель змогла «вивчити еволюційні обмеження», які керують природними геномами — неписані правила щодо того, які генетичні механізми насправді працюють у живих істотах.
Потім вчені зі Стенфордського університету та Інституту Arc наказали Ево створити тисячі комбінацій геномів у певній структурі — у цьому випадку геноми, які можуть бути розміщені на E. coli бактеріальна клітина. З тисяч проектів, створених моделлю, команда створила та випробувала приблизно 300 у лабораторії. Шістнадцять із них були життєздатними вірусами.
Бактеріофаги, а не патогени людини
Важливе застереження зменшує тривогу: нові віруси є бактеріофагами, які інфікують бактерії, але не можуть заразити людей. Таким чином, робота припадає на обнадійливу сторону потенціалу технології. Дослідники повідомили, що один із нових вірусів містить аспект, який був «еволюційно віддаленим», що свідчить про те, що Evo спровокував генетичні зміни, для появи яких могли знадобитися мільйони років природної еволюції — стиснення глибокого еволюційного часу в один генеративний крок.
Найбільш вражаючий практичний результат отримано від змішування фагів, розроблених ШІ. Випробування показали, що суміш може подолати антибактеріальну стійкість у деяких E. штами coli — те, чого не могла б зробити «порівняна суміш фагів природного походження». Це не мала претензія. Стійкість до антибіотиків є однією з найсерйозніших повзучих загроз для глобальної охорони здоров’я, і фагова терапія — використання вірусів для знищення шкідливих бактерій — вже давно розглядається як можлива відповідь на ліки, які більше не діють.
Автори пишуть, що цей підхід «прокладає шлях для створення адаптивної та стійкої фагової терапії проти патогенів, що швидко розвиваються», розглядаючи Evo як механізм розробки ліків, які могли б йти в ногу з бактеріями, які вони мають перемогти.
«Термінові» запитання з біобезпеки
Ця обіцянка поєднується із занепокоєнням, яке визнають самі дослідники. У відповідній статті, також опублікованій в Science, лікарі з Центру безпеки здоров’я Джона Гопкінса висловили застережливий тон. «Хоча це багатообіцяюче для застосування в науках про життя, це також піднімає нагальні питання біобезпеки та біозахисту», — написали вони. «Можливість створювати вірусні геноми за допомогою генеративного штучного інтелекту зараз існує; управління для безпечного керування нею не існує».
Вони попередили, що такі геноми «можуть кодувати нові патогени, які можуть інфікувати людей, тварин або рослини способами, які неможливо стримати існуючими контрзаходами» — нагадуючи, що той самий генеративний метод, який виробляв нешкідливі бактеріофаги, спрямований на E. coli можна, в принципі, націлити на інші цілі.
Не кожен експерт вважає безпосередній ризик екстремальним. Хорді Гарсіа Охальво, професор системної біології в Університеті Помпеу Фабра в Барселоні, сказав Science Media Center, що «досягнутий прорив є значним». CNN відзначив його оцінку, згідно з якою ризик для біобезпеки, який створює це конкретне дослідження, нижчий, ніж для деяких інших інструментів штучного інтелекту, головним чином через те, що геноми все ще повинні бути індивідуально створені та перевірені в лабораторії після того, як Evo їх розробить — фізичне вузьке місце, яке не існує для тексту чи зображень.
Чому це важливо за межі біології
Результат Evo — це найяскравіша демонстрація того, що генеративний ШІ перейшов від мови та зображень до дизайну функціональних біологічних об’єктів. Це перегукується з напругою, яка зараз визначає більшу частину сфери штучного інтелекту: ті самі можливості, які обіцяють нові ліки та стійку терапію, також зменшують зусилля, необхідні для розробки потенційно шкідливих організмів.
Коментатори Johns Hopkins стверджували, що дослідницьке співтовариство має «розглядати питання біобезпеки та біозахисту більш свідомо, ніж більшість розробників потужних біологічних моделей ШІ». Цей аргумент застосовний далеко за межами Evo — це попередження про цілу нову категорію біологічних систем ШІ, результати яких можуть, на відміну від абзацу чи зображення, бути фізично створені у світі.
Що буде далі
Команда Стенфордського та Арк Інституту створила цю роботу як основу для терапії на основі фагів проти стійких до ліків бактерій. Важчим і невирішеним завданням є управління: як випустити та контролювати біологічні інструменти штучного інтелекту, дизайн яких можна синтезувати в живі організми. Як пояснюють подвійні науково-дослідні роботи, це зараз актуальне питання, а не гіпотетичне — і розрив між можливостями та наглядом — це саме те, до чого зараз намагаються закрити найбільш обережні голоси в галузі.
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
