(Фото: shutterstock)
Команда ученых из Стэнфорда и института Arc сумела с помощью ИИ создать генетический код бактериофагов - вирусов, которые уничтожают бактерии. Затем по этому коду в лаборатории вывели активные вирусы. Из 285 проверенных вариантов 16 оказались способны размножаться и атаковать бактерии кишечной палочки (E. coli). Этот прорыв был описан в статье в научном журнале Science. Он вызвал, с одной стороны, восторг и надежду на создание новых лекарств, а с другой - опасения, ведь вмешательство ИИ в биологические системы может иметь и опсные последствия.
Чтобы понять принцип проектирования вирусов с помощью ИИ, нужно представить ДНК как своего рода язык. Проф. Ран Нир-Паз, специалист по инфекционным заболеваниям из больницы "Хадасса" в Иерусалиме, объясняет: исследователи создали модели, обученные на огромных объемах генетической информации. Они научились распознавать правила и паттерны, по которым устроены и работают геномы.
"Как Claude или Gemini способны с помощью обычного языка создавать предложения, абзацы или книги, так и разработчики создали две модели - Evo-1 и Evo-2. Их задача - использовать язык ДНК и РНК, - объясняет он. - Это можно сравнить с отдельными словами, предложениями и целыми книгами. "Книга" - это человек или другое крупное сложное животное. А абзацы или короткие предложения - это бактериофаги и вирусы бактерий".
►Биологические объекты, созданные компьютером
Идея компьютерного проектирования биологических систем не нова. Среди пионеров этой сферы был американский генетик Крейг Вентер, руководивший проектом по расшифровке генома человека. Один из главных прорывов в этой области произошел около 10 лет назад, когда ученые создали бактерию с минимальным геномом, спроектировав его на компьютере и собрав в лаборатории для самостоятельного деления и размножения. По словам проф. Нир-Паза, они хотели использовать существующие знания для создания формы жизни, способной делиться самостоятельно и наделенной определенными свойствами.
С тех пор появились более мощные инструменты, и в новом исследовании ученые применили технологии, похожие на алгоритмы языковых моделей. Это позволило обучиться на колоссальных объемах генетических данных и генерировать из них новые последовательности. Модель Evo-2 обучили на огромных массивах генетической информации из баз данных, благодаря чему она научилась строить вирус-бактериофаг, поражающий бактерии.
Эти инструменты позволят ученым лучше понять множество существующих биологических функций, не известных ранее. В геноме бактериофагов примерно понятна роль только 40% генов и белков. Модели, способные находить паттерны в гигантских объемах генетической информации, могут помочь расшифровать и эти загадочные участки.
Вторая возможность, уже проверенная в этом исследовании, заключается в проектировании новых бактериофагов. В будущем их можно использовать для лечения бактериальных инфекций, особенно устойчивых к антибиотикам. Однако до этого еще далеко.
Новая работа показывает, насколько технология пока далека от точности. Лишь малая часть предложенных моделями проектов превратилась в функционирующие фаги. "Пока это еще и процесс обучения, - отмечает проф. Нир-Паз. - Как и в случае с ChatGPT или его аналогами, пока невозможно точно определить, когда ИИ выдает ложную информацию". С таким же успехом машина может создать и угрозы".
►Темная сторона синтетической биологии
Чем лучше модели проектируют биологические системы, тем чаще возникает вопрос: что произойдет, если эти возможности направят на опасные цели или они просто выйдут из-под контроля?
Проф. Таль Брош, заведующий инфекционным отделением в больнице "Ассута" в Ашдоде, подчеркивает: в данном исследовании нет прямой угрозы для человека. Бактериофаги обитают в человеческом организме, это вирусы бактерий и они поражают бактерии, а не клетки человека.
Однако та же способность менять биологические системы может быть использована во вред или привести к опасным последствиям. "Злой умысел или лабораторная авария могут привести к тому, что вирус, бактерия или иной организм станут более агрессивными, заразными или устойчивыми к существующему лечению и вакцинам", - предупреждает проф. Брош.
Чтобы показать, что воссоздание вирусов перестало быть абстрактной теорией, он приводит в пример натуральную оспу. После искоренения болезни с помощью вакцин вирус исчез из природы. Однако несколько лет назад группа ученых смогла воссоздать в лаборатории вирус лошадиной оспы (близкого родственника натуральной оспы) с помощью методов синтетической биологии.
Есть опасения, что ИИ в будущем расширит эти возможности: он сможет не просто воссоздавать существующий вирус, но и помогать искать мутации, меняющие его свойства. По словам проф. Броша, можно спросить ИИ, как сделать коронавирус более заразным или сделать вирус гриппа более смертоносным, - и он найдет способ.
►Где проходит граница
Такие перспективы поднимают сложный вопрос о границах и контроле. "Это важный вопрос: что можно делать с этой технологией и насколько правильно регулировать науку. С одной стороны, не хочется ставить барьеры перед наукой, нужно сохранить свободу исследований. С другой стороны, нельзя допустить, чтобы любая идея была доступна к исполнению", - говорит проф. Брош.
Даже если границы будут обозначены, обеспечить их соблюдение в системах ИИ непросто. Сейчас в модели встраивают защитные механизмы против выдачи опасной информации, однако проф. Брош отмечает, что эти ограничения иногда возможно обойти.
При этом риск, как подчеркивает проф. Брош, не обязательно связан со злым умыслом. По его словам, эпидемия может начаться не потому, что кто-то разрабатывает биологическое оружие, а из-за утечки вируса по причине халатности или аварии в лаборатории.
Те же самые инструменты могут дать медицине невиданные ранее возможности. Одна из них - усовершенствование вакцин против быстро меняющихся вирусов. ИИ может помочь точнее прогнозировать появление штаммов или проектировать вакцины с более широкой защитой, а также способен изменить и сам поиск новых лекарств. Раньше, объясняет проф. Брош, приходилось тестировать огромное количество веществ, чтобы найти эффективное против конкретной бактерии или вируса. Теперь модели позволяют сузить поиск еще на этапе проектирования. Можно попросить ИИ теоретически спроектировать молекулу, наиболее эффективную для лечения конкретной инфекции. Затем ее можно синтезировать и проверить в лаборатории.
В этом и заключается главный смысл нового исследования. Технология, позволяющая ИИ проектировать бактериофаги для борьбы с устойчивыми бактериями, в будущем может пригодиться для создания вакцин, лекарств и новых биологических систем. Но по мере совершенствования этих методов растет и ответственность за сохранение контроля над ними.
Подробности на иврите читайте здесь
Перевод: Даниэль Штайсслингер