Mesterséges intelligencia tervezett meg vírusokat, amelyek képesek szaporodni és megfertőzni a baktériumokat. Ez az első alkalom, hogy az MI pusztán az élőlények genetikai kódjának elemzésénél többet kezd tenni – akár új verziókat is képes írni belőle.
A mesterséges intelligencia segítségével kutatóknak sikerült olyan új vírusgenomokat létrehozniuk, amelyek a laboratóriumban működőképes bakteriofágokat eredményeztek.
A kísérlet azt mutatja, hogy a mesterséges intelligencia már nemcsak képes elemezni az élővilág genetikai kódját, hanem új genetikai szekvenciákat is létre tud hozni.
A kutatás során a tudósok bakteriofágokra, vagyis olyan vírusokra összpontosítottak, amelyek baktériumokat fertőznek meg. A szakemberek mesterséges intelligenciával több száz új változatot terveztek egy jól ismert bakteriofágból, majd ezeket a genetikai szekvenciákat laboratóriumban is előállították.
A 285 mesterséges intelligencia által tervezett genom közül 16 bizonyult működőképesnek: ezek képesek voltak megfertőzni az E. coli baktériumot.
Az eredmény fontos mérföldkő az úgynevezett generatív biológia területén, amelyben a mesterséges intelligenciát új biológiai molekulák és szervezetek megtervezésére használják.
A kutatás ugyanakkor azt is megmutatja, milyen hosszú út vezet még egy számítógépen megtervezett genetikai szekvenciától egy valódi, biztonságosan alkalmazható kezelésig.
A vírusok a baktériumok „ragadozói” lehetnek
A bakteriofágok lényegében a baktériumok természetes ellenségei. Rendkívül sokféle változatuk létezik és évmilliárdok óta fejlődnek együtt a baktériumokkal.
A legtöbb bakteriofág nagyon specializált. Felismeri egy adott baktérium felszínén található molekulákat, hozzákötődik a sejthez, majd befecskendezi saját genetikai anyagát. Ezután átveszi a baktérium molekuláris működésének irányítását és arra használja fel a sejtet, hogy új vírusokat állítson elő.
Olvasd el: Robot segíti a szívritmuszavarok kezelését – A jövő technológiája Szegeden
Végül a fertőzött baktériumsejt felrobban és az új bakteriofágok kiszabadulnak.
A bakteriofágok azért is alkalmasak az MI képességeinek tesztelésére, mert genomjuk egy része viszonylag kicsi, így a kutatók gyorsabban képesek előállítani és laboratóriumban ellenőrizni az általuk megtervezett DNS-t.
A kísérlet eredménye ráadásul egyértelmű: a genetikai utasítások vagy működő bakteriofágot hoznak létre, vagy nem.
Az MI úgy tanul a genetikai kódból, mint a nyelvből
A kutatásban használt mesterségesintelligencia-rendszerek, az Evo 1 és az Evo 2, hasonló elven dolgoznak, mint a szövegeket feldolgozó nagy nyelvi modellek.
Egy nyelvi modell megtanulja a szavak és mondatok mintázatait. A genommodellek ezzel szemben a DNS-szekvenciákban található mintázatokat tanulják meg.
A genetikai kód azonban jóval összetettebb annál, mint hogy egyszerűen betűket cserélünk ki benne. A genom különböző részeinek összehangoltan kell működniük. Egy bakteriofágnak például képesnek kell lennie felismerni a megfelelő baktériumot, átvenni annak működését, megfelelő időben előállítani a szükséges fehérjéket, majd összeállítani az új vírusokat.
A kutatók ezért több mint 2 millió bakteriofág genomján tanították a mesterséges intelligenciát.
Ezután arra kérték a rendszereket, hogy egy kis méretű, jól tanulmányozott bakteriofág, a ΦX174 új változatait tervezzék meg.
A ΦX174 genomja körülbelül 5400 DNS-betűből áll, s mindössze 11 fehérje előállításához tartalmaz utasításokat. Ráadásul olyan E. coli törzset fertőz, amely nem kapcsolódik emberi betegségekhez, ezért viszonylag egyszerű és biztonságosabb modellként használható a technológia tesztelésére.
A kutatók emellett mintegy 15 ezer, a ΦX174-hez közeli rokon vírus genomjával is tovább finomították a modelleket.
A mesterséges intelligencia tehát nem a semmiből „talált ki” egy vírust. Már létező biológiai mintázatokból tanult, majd ezek alapján hozott létre új genetikai kombinációkat egy olyan rendszerben, amelyet a tudósok már viszonylag jól ismernek.
Tizenhat működő vírus született
A kutatók ezután kémiai úton előállították az MI által létrehozott DNS-szekvenciákat, majd E. coli baktériumokba juttatták azokat.
A legtöbb tervezett genom nem működött. 285 változatból azonban 16 képes volt működő bakteriofágot létrehozni.
Néhány új vírus annak ellenére is a ΦX174-hez hasonlóan viselkedett, hogy genetikai szekvenciája jelentősen eltért az eredetitől.
Az egyik esetben például olyan genetikai elemek kombinációja jött létre, amely az eredeti vírusban nem működött volna, az MI által módosított genomban azonban igen.
A kutatók azt is megvizsgálták, hogy az új bakteriofágok képesek lehetnek-e megbirkózni a baktériumok védekezésével.
Ehhez olyan E. coli változatot használtak, amely ellenálló volt az eredeti bakteriofággal szemben. Az MI által létrehozott vírusokat többször egymás után kitették ezeknek a baktériumoknak.
A folyamat végére olyan hibrid bakteriofágok jelentek meg, amelyek már képesek voltak megfertőzni a korábban ellenálló baktériumokat is.
Fontos azonban, hogy ezeket a végső változatokat már nem közvetlenül a mesterséges intelligencia tervezte meg. Az MI egy változatos kiindulási populációt hozott létre, amelyből az evolúció új lehetőségeket választhatott ki.
Segíthet az MI az antibiotikum-rezisztencia elleni küzdelemben?
A technológia egyik fontos jövőbeli alkalmazási területe az antibiotikum-rezisztencia elleni küzdelem lehet.
A baktériumok egyre több antibiotikummal szemben válnak ellenállóvá, így bizonyos fertőzések kezelése nehezebbé válik. A bakteriofágokat már régóta vizsgálják lehetséges alternatívaként, mivel képesek célzottan megtámadni és elpusztítani baktériumokat, miközben az emberi sejteket nem károsítják.
A probléma azonban az, hogy minden fertőzéshez meg kell találni a megfelelő bakteriofágot.
A mesterséges intelligencia idővel abban is segíthet, hogy a kutatók előre jelezzék, mely bakteriofágok lehetnek a leghatékonyabbak egy adott, gyógyszerrezisztens baktériummal szemben.
Még nagy a különbség a laboratóriumi eredmények és a gyógyítás között
A kutatás ugyanakkor nem jelenti azt, hogy hamarosan MI által tervezett vírusokkal kezelhetnek betegeket.
Egy ilyen terápiának először bizonyítania kellene, hogy valóban hatékony és biztonságos az emberekben előforduló fertőzéseket okozó baktériumokkal szemben. Ezután a gyógyszerekhez hasonló szigorú gyártási és szabályozási követelményeknek is meg kellene felelnie.
Ráadásul a kutatásban használt ΦX174 rendkívül egyszerű bakteriofág. Sok, súlyos fertőzések kezelésére potenciálisan alkalmas vírus ennél jóval nagyobb genommal és sokkal összetettebb biológiai működéssel rendelkezik.
A tudósok ezeknek a rendszereknek a működését sem értik még teljes egészében.
A kutatás ezért inkább arra bizonyíték, hogy az elképzelés működhet, mintsem egy új, MI-alapú fágterápia megszületése.
A biobiztonság kérdése is egyre fontosabb
A kísérletben egy egyszerű, baktériumokat fertőző bakteriofágról volt szó, nem pedig olyan vírusról, amely emberi betegséget képes okozni.
A kutatás tehát nem bizonyítja, hogy egy mesterséges intelligenciát egyszerűen arra lehetne kérni, hogy hozzon létre egy veszélyes vírust, majd az valóban meg is jelenne a számítógép eredményeként.
Azt azonban megmutatja, hogy az MI kezd elmozdulni a meglévő biológiai szekvenciák elemzésétől az új, működő genetikai szekvenciák létrehozása felé.
Ez egyben új biztonsági kérdéseket is felvet. Fontossá válik, hogyan tanítják ezeket a rendszereket, milyen biológiai adatokhoz férhetnek hozzá és milyen módon lehet kiszűrni a potenciálisan veszélyes terveket.
Ezeket a kérdéseket pedig nem lehet kizárólag a mesterséges intelligenciával foglalkozó kutatókra bízni. Biológusokra, orvosokra, szabályozó hatóságokra, etikai szakértőkre és biobiztonsági szakemberekre egyaránt szükség lesz.
A mostani eredmény leginkább egy fontos bizonyítékként értelmezhető: a mesterséges intelligencia képes lehet egy teljes vírusgenom új változatainak megtervezésére úgy, hogy azok közül néhány a valóságban is működőképes legyen.
A következő nagy kérdés az, hogy meddig terjedhet ez a képesség. Képes lesz-e az MI összetettebb bakteriofágok tervezésére, segíthet-e a súlyos emberi fertőzéseket okozó baktériumok elleni küzdelemben, s mindez megvalósítható-e kellő megbízhatósággal és biztonság mellett?
A kutatás egyelőre ezekre a kérdésekre nem ad választ – de világossá teszi, hogy a mesterséges intelligencia és a biológia találkozása új szakaszba léphet.
Forrás: medicalxpress
