Naslov koji zvuči kao početak distopijskog trilera ovaj put nije daleko od pravog znanstvenog postignuća. Istraživači sa Sveučilišta Stanford (Stanford University) i Arc Institute objavili su da su koristili generativnu umjetnu inteligenciju za dizajniranje novih funkcionalnih virusa koji ne postoje u prirodi, što je prvi eksperimentalno potvrđen primjer AI sustava koji je uspio generirati kompletne virusne genome sposobne za reprodukciju.
Vijest je izazvala burne reakcije jer kombinira dvije tehnologije koje već same po sebi privlače ogromnu pozornost: generativnu umjetnu inteligenciju i sintetičku biologiju. Međutim, kao i kod mnogih dramatičnih AI naslova, ključni detalji važni su za razumijevanje pravog značaja nalaza.
Prije svega, znanstvenici nisu stvorili virus koji je opasan za ljude.
U eksperimentu su korišteni bakteriofagi, tj. virusi koji inficiraju bakterije. Naime, istraživači su radili s obitelji virusa sličnih Phi X-174, malom i dobro proučenom soju koji napada bakteriju Escherichia coli. Takvi virusi ne mogu zaraziti ljude, životinje, biljke ili gljive, a ovaj izbor je napravljen iz sigurnosnih razloga.
Tehnološki dio priče je možda još fascinantniji. Tim je koristio modele Evo 1 i Evo 2, takozvane modele genomskog jezika. Rade na principu sličnom modelima velikih jezika poput ChatGPT-a: umjesto učenja obrazaca ljudskog jezika, obučavaju se na ogromnim količinama DNA sekvenci i pokušavaju predvidjeti koji će nukleotid (A, C, G ili T) vjerojatno doći sljedeći u genetskom kodu.
Istraživači su modelu zadali zadatak generiranja velikog broja mogućih virusnih genoma. Brojke pokazuju koliko je proces još uvijek daleko od “umjetne inteligencije koja samostalno izmišlja viruse jednim klikom”: generirano je oko 700 000 potencijalnih genoma, odabrano je otprilike 300 kandidata za laboratorijsku sintezu, a samo se njih 16 pokazalo funkcionalnim i sposobnim zaraziti i ubiti bakteriju E. coli.
Dakle, stopa uspjeha bila je vrlo niska, ali činjenica da je uspješno dizajniran potpuno novi funkcionalni virus ono je što ovaj rad čini povijesnim.
Rezultati su objavljeni u časopisu Science, a glavni autor Brian Hie opisao ih je kao “dokaz koncepta da generativni dizajn može generirati cijele funkcionalne genome”.
Zašto bi itko uopće želio dizajnirati nove viruse?
Odgovor leži u terapiji. Bakteriofagi se desetljećima istražuju kao potencijalna alternativa antibioticima, posebno protiv bakterija otpornih na lijekove. Ako umjetna inteligencija može dizajnirati viruse koji precizno napadaju specifične patogene bakterije, to bi moglo utrti put personaliziranim antivirusnim “lovcima na bakterije” koji se razvijaju mnogo brže od tradicionalnih antibiotika.
Međutim, gotovo istovremeno sa znanstvenim radom, objavljen je i popratni komentar stručnjaka za biosigurnost iz Centra za zdravstvenu sigurnost Johns Hopkins. Tom Inglesby i Moritz Hanke upozoravaju da je ovo klasičan primjer tehnologije “dvostruke namjene”: ista sposobnost koja može pomoći medicini potencijalno bi se mogla zloupotrijebiti za dizajniranje opasnijih patogena.
Njihova ključna poruka je: “Sposobnost sastavljanja virusnih genoma pomoću generativne umjetne inteligencije sada postoji; sustav kontrole za sigurno usmjeravanje te sposobnosti još ne postoji.”
Zanimljivo je da su autori projekta Evo 2 već prije pokušali ublažiti takve rizike. Službeni opis modela na Sveučilištu Stanford navodi da je osnovna verzija Evo 2 namjerno isključila genome virusa kako bi smanjila mogućnost stvaranja novih bolesti. Međutim, za ovaj konkretni eksperiment, istraživači su naknadno specijalizirali sustav na ograničeni skup bezopasnih bakteriofaga.
Važno je ovo postignuće staviti u realan kontekst. Inženjerski stvoreni virusi imali su vrlo male genome sa samo 11 gena. Ljudski patogeni virusi često imaju mnogo složenije interakcije sa stanicama domaćina, imunološkim sustavom i drugim biološkim procesima. Stručnjaci stoga naglašavaju da je dizajniranje novog ljudskog virusa mnogo teži problem od onoga što je prikazano u ovom radu.
Ipak, dugoročne implikacije su ozbiljne. Generativna biologija brzo napreduje, a modeli umjetne inteligencije već mogu predvidjeti strukturu proteina, dizajnirati nove proteine i enzime, analizirati mutacije povezane s bolestima ili generirati nove sekvence DNK koje nikada prije nisu postojale.
To znači da se granica između računalnog modeliranja i biološkog inženjerstva brzo zamagljuje. U prošlosti je biologija uglavnom opisivala postojeće organizme; sada počinje ulaziti u eru u kojoj se biološki sustavi mogu generirati, optimizirati i testirati pomoću umjetne inteligencije.
Poanta ove priče nije “umjetna inteligencija izumila je smrtonosni virus”, već nešto možda čak i značajnije: prvi put imamo uvjerljive dokaze da generativni modeli mogu dizajnirati potpuno nove funkcionalne biološke entitete. Danas su to bezopasni bakteriofagi. Sutra bi to mogli biti precizni terapijski virusi, novi sustavi za isporuku gena ili sintetski mikroorganizami.
