O echipă de cercetători din Statele Unite a folosit modele de inteligență artificială pentru a proiecta virusuri sintetice complet noi, iar 16 dintre ele au reușit să infecteze bacterii și să se multiplice. Studiul a fost publicat în revista Science.
Rezultatul este, în egală măsură, o realizare tehnică și un semnal de alarmă. Aceleași unelte care pot accelera terapiile genice pot, teoretic, să fie întoarse împotriva noastră.
Cum au fost create virusuri sintetice cu ajutorul AI
Autorii lucrării sunt cercetători de la Arc Institute din Palo Alto și de la Universitatea Stanford. Ei au lucrat cu Evo 1 și Evo 2, două modele lingvistice antrenate nu pe cărți și pagini web, ci pe secvențe genetice. Principiul de funcționare seamănă cu cel al unui chatbot obișnuit. Modelele au parcurs trilioane de nucleotide, cărămizile ADN-ului, și au învățat un fel de „gramatică” a codului genetic.
Pentru acest experiment, echipa a mai antrenat modelele pe aproximativ 15.000 de virusuri din aceeași familie cu Phi X-174, un virus minuscul care infectează exclusiv bacteria Escherichia coli.
Filtrul de siguranță aplicat de la început
Cercetătorii au restrâns deliberat perimetrul experimentului. Din setul de antrenament au fost excluse orice secvențe capabile să infecteze oameni, alte animale, plante sau ciuperci. Cu alte cuvinte, modelele au avut voie să inventeze doar virusuri care atacă bacterii. Aceste virusuri se numesc bacteriofagi și sunt studiate de aproape un secol.
De la 700.000 de variante la 16 virusuri viabile
Modelele Evo au generat în jur de 700.000 de genomuri virale posibile. Echipa a triat lista și a păstrat cele 285 de variante cu cele mai bune șanse. ADN-ul acestor 285 de candidate a fost apoi sintetizat în laborator și introdus în bacterii. Șaisprezece dintre construcții au dat naștere unor virusuri funcționale.
Performanța lor nu a fost una marginală. Toate cele 16 s-au dovedit cel puțin la fel de viabile ca Phi X-174, iar unele s-au înmulțit chiar mai repede decât modelul natural.
Cine este, de fapt, Phi X-174
Virusul folosit ca referință are o istorie remarcabilă. A fost izolat în 1935, din probe recoltate din canalizarea Parisului, în laboratorul lui Félix d’Hérelle de la Institutul Pasteur. Genomul lui are doar 5.386 de nucleotide și a fost primul genom ADN secvențiat complet, de echipa lui Fred Sanger, în 1977. În 2003, grupul lui Craig Venter l-a asamblat integral pornind de la oligonucleotide sintetizate, un moment de referință pentru biologia sintetică.
Beneficiile posibile
Aplicațiile legitime nu sunt puține. Virusurile proiectate pe calculator ar putea îmbunătăți terapiile genice, în care un vector viral duce o genă corectată în celulele bolnave. Un al doilea domeniu este terapia cu bacteriofagi, o alternativă studiată intens pentru infecțiile provocate de bacterii rezistente la antibiotice. Un fag proiectat la comandă ar putea ținti exact tulpina problematică.
În plus, modelele care „scriu” genomuri îi ajută pe cercetători să înțeleagă mai bine regulile după care funcționează ADN-ul. Instrumente similare sunt deja folosite în editarea genetică, unde enzimele CRISPR neconvenționale deschid direcții noi în oncologie.
Riscul care îngrijorează comunitatea științifică
Problema nu este echipa care a publicat studiul, ci cei care vor folosi tehnologia în continuare. Precauțiile luate la Arc Institute nu sunt obligatorii pentru nimeni altcineva. Cercetători independenți au arătat deja că unele chatboturi comerciale pot oferi asistență problematică în zona armelor biologice. Un model care proiectează direct genomuri ridică miza cu un nivel.
Diferența esențială ține de trecerea de la descriere la creație. Un sistem care poate scrie de la zero secvențe funcționale schimbă natura riscului, chiar dacă versiunile actuale sunt limitate la bacterii.
Discuția se suprapune peste dezbaterea mai largă despre guvernanța AI. În iulie, peste 1.100 de angajați din laboratoarele de inteligență artificială au cerut public un mecanism de frânare a dezvoltării, iar incidente precum evadarea unui agent OpenAI dintr-un mediu de testare au alimentat neîncrederea.
Ce urmează
Reglementarea rămâne principala necunoscută. Cadrul actual nu prevede obligații clare pentru firmele care antrenează modele capabile să genereze secvențe biologice. O parte dintre specialiști cer proceduri de verificare la nivelul furnizorilor de ADN sintetizat, adică exact în punctul în care o secvență digitală devine materie vie. Este singura etapă în care un filtru poate fi aplicat cu adevărat.
Până atunci, virusurile sintetice generate de AI rămân un exemplu manual despre cât de repede se mișcă tehnologia și cât de încet se mișcă regulile.
Surse: studiul publicat în Science.
