Generativna veštačka inteligencija do sada je naučila da proizvodi tekst, slike, muziku i kompjuterski kod, a sledeća granica postaje sama biologija. Naučnici su prvi put pomoću AI modela dizajnirali kompletne genome novih funkcionalnih bakteriofaga – virusa čiji prirodni zadatak nije da napadaju ljude, već bakterije. Model je predložio veliki broj genetskih sekvenci, a istraživači su zatim u laboratoriji sintetisali nekoliko stotina kandidata. Šesnaest njih zaista se sastavilo u funkcionalne viruse sposobne da pronađu, zaraze i unište bakteriju Escherichia coli. Phys.org je 10. avgusta ovu studiju predstavio kao potencijalno važan korak u razvoju novih načina borbe protiv bakterija koje postaju otporne na klasične antibiotike.
Osnova eksperimenta bio je bakteriofag ΦX174, veoma mali virus sa genomom kraćim od 6.000 parova baza. AI sistem Evo 2 nije dobio zadatak da ga jednostavno kopira. Umesto toga, koristio je ogromno znanje o biološkim sekvencama kako bi predložio nove genome koji bi trebalo da zadrže osnovne funkcije potrebne virusu – prepoznavanje bakterije, ubacivanje genetskog materijala, umnožavanje i sklapanje novih virusnih čestica. Od približno 300 laboratorijski sintetisanih kandidata, samo 16 je funkcionisalo, ali upravo to predstavlja dokaz da se čitav genom može projektovati računarski, a zatim pretvoriti u biološki organizovan sistem. Neki od dobijenih fagova pokazali su čak bolje osobine od prirodnog virusa koji je poslužio kao početna inspiracija.
Najzanimljiviji rezultat pojavio se kada su bakterije razvile otpornost na prirodni ΦX174. Jedan virus tada više nije bio dovoljan, ali kombinacija više AI-dizajniranih fagova mogla je da savlada otporne bakterije. To je veoma slično ideji koktela lekova: bakterija može mutacijom izbeći jedan napad, ali mnogo teže istovremeno razvija zaštitu od nekoliko genetski različitih virusa koji koriste različite načine ulaska ili umnožavanja. Fagoterapija sama po sebi nije nova – virusi koji ubijaju bakterije proučavaju se više od jednog veka – ali mogućnost brzog računarskog dizajna velikog broja novih varijanti mogla bi dramatično ubrzati razvoj terapija protiv problematičnih bakterija kao što su MRSA, Pseudomonas ili uzročnici tuberkuloze.
Istovremeno, ovakav uspeh otvara ozbiljna pitanja biosigurnosti. Sistem koji može da projektuje funkcionalne virusne genome mora imati stroga ograničenja, čak i kada se trenutno koristi na malim bakteriofazima koji nisu opasni za čoveka. Autori upravo zato naglašavaju da je dokaz mogućnosti podjednako važan kao i konkretna medicinska primena. Biologija postaje oblast u kojoj AI ne predlaže samo tekstualnu hipotezu, već genetski kod koji laboratorija može fizički da napravi. U najboljem scenariju to bi moglo dati novu generaciju veoma preciznih antibakterijskih terapija. Ali ista tehnologija zahteva nivo kontrole proporcionalan njenoj moći. Šesnaest sićušnih virusa koji uništavaju E. coli zato predstavljaju mnogo više od jednog laboratorijskog eksperimenta – oni pokazuju da je granica između kompjuterskog dizajna i živog sistema postala znatno tanja.
S.B.
