מהמחשב למעבדה: בינה מלאכותית תכננה וירוסים חדשים - והם עבדו

זה לא סוף העולם, אבל בהחלט מדובר באחד הרגעים שבהם כדאי לעצור ולהבין מה השתנה. עד עכשיו התרגלנו לכך שבינה מלאכותית כותבת טקסט, מציירת תמונות ומייצרת תוכנות. כעת התברר שהיא מסוגלת גם לכתוב משהו שונה לגמרי: גנום שלם של נגיף - רצף גנטי שלא נלקח כפי שהוא מן הטבע - ולתכנן אותו באופן שמאפשר לו לתפקד בעולם הביולוגי.

חוקרים מאוניברסיטת סטנפורד וממכון Arc בקליפורניה דיווחו בכתב העת המדעי Science כי הצליחו להשתמש במודלים המתמחים ב"שפת" הדנ"א כדי לתכנן בקטריופאג'ים חדשים. בקטריופאג' הוא נגיף שמדביק חיידקים. הוא אינו תוקף בני אדם, ובמקרה הזה היעד היה החיידק אי-קולי.

התוצאה המפתיעה: מתוך אלפי רצפים שהמערכת הציעה, החוקרים בחרו כ-300 מועמדים מבטיחים לבדיקה במעבדה. 16 מהם התבררו כבקטריופאג'ים מתפקדים - הם הצליחו להדביק חיידקים, להתרבות באמצעותם ולפגוע בהם. חלקם אף הציגו ביצועים טובים יותר מן הבקטריופאג' הטבעי שעליו התבסס המחקר.

כמו מודל שפה - אבל לדנ"א

כדי להבין את החידוש, אפשר לחשוב על המודלים שבהם השתמשו החוקרים - Evo 1 ו-Evo 2 - כעל קרובי משפחה רחוקים של מודלי השפה המוכרים לנו. מודל שפה לומד ממיליוני טקסטים אילו מילים נוטות להופיע יחד ומה המבנה של משפט תקין. מודל גנומי מנסה ללמוד מתוך כמויות אדירות של חומר גנטי אילו רצפי דנ"א מתיישבים זה עם זה ומהם הכללים המורכבים שמאפשרים למערכת ביולוגית לעבוד.

אלא שכאן הקושי גדול בהרבה מהשלמת משפט. בגנום של נגיף צריכות לפעול יחד מערכות רבות. שיבוש קטן במקום הלא נכון עלול להפוך את כל הרצף לחסר משמעות ביולוגית. עד כה מודלים כאלה הראו יכולת לתכנן גנים או מקטעים גנטיים. המחקר החדש מדגים לראשונה תכנון יוצר של גנום נגיפי שלם שממנו התקבלו בקטריופאג'ים מתפקדים.

החוקרים לא התחילו מדף ריק לחלוטין. נקודת המוצא הייתה בקטריופאג' מוכר בשם ΦX174, נגיף קטן שנחקר במשך עשרות שנים ותוקף אי-קולי. המודל יצר רצפים חדשים תוך שמירה על אילוצים הדרושים לפעילותם. התוצרים לא היו העתקים של נגיף קיים: הם כללו שילובים גנטיים ושינויים שלא זוהו באותו האופן בבקטריופאג'ים טבעיים מוכרים.

הפתעה מול חיידקים עמידים

אחת התוצאות המעניינות ביותר הופיעה כאשר החוקרים העמידו את הפאג'ים החדשים מול חיידקי אי-קולי שפיתחו עמידות כלפי ΦX174. תערובת של כמה מן הבקטריופאג'ים המתוכננים הצליחה להתגבר במהירות על העמידות בשלושה זנים של החיידק, בעוד שתערובת מקבילה שהתבססה על נגיפים טבעיים קרובים לא השיגה תוצאה דומה.

כאן נמצא גם הפוטנציאל הרפואי. אחד האיומים הגדולים על הרפואה המודרנית הוא התפתחות חיידקים העמידים לאנטיביוטיקה. טיפול באמצעות בקטריופאג'ים - נגיפים שהורגים חיידקים - הוא תחום שנחקר כבר שנים רבות. אם בעתיד יהיה אפשר לתכנן במהירות פאג' המותאם לחיידק מסוים ולמנגנוני העמידות שלו, ארגז הכלים נגד זיהומים עמידים עשוי להתרחב מאוד.

אבל הדרך לשם עוד ארוכה. רק 16 מתוך מאות התכנונים שנבדקו הצליחו בסופו של דבר להפוך לפאג'ים מתפקדים. כלומר, הבינה המלאכותית עדיין רחוקה ממצב שבו מבקשים "תכנן לי נגיף" ומקבלים תוצאה עובדת באופן צפוי. המחקר הוא הוכחת יכולת מרשימה, לא מפעל אוטומטי לייצור נגיפים.

האם נוצר כאן "יצור חדש"

כאן דרושה הסתייגות חשובה מהאופן הדרמטי שבו אפשר לתאר את המחקר. בקטריופאג' הוא נגיף, ונגיפים בדרך כלל אינם מוגדרים כיצורים חיים עצמאיים: הם תלויים בתא שאותו הם מדביקים כדי להתרבות. לכן המשפט "האנושות יצרה יצור ביולוגי חדש" נשמע מצוין, אבל מבחינה מדעית הוא רחב מדי.

גם עצם יצירתם של נגיפים סינתטיים אינה חדשה. מדענים הצליחו כבר לפני עשרות שנים להרכיב גנומים נגיפיים במעבדה. החידוש הגדול כאן שונה ומדויק יותר: מערכת יוצרת של בינה מלאכותית תכננה גנומים שלמים חדשים, ומתוך התכנונים האלה התקבלו נגיפים מתפקדים.

וזה, כשלעצמו, מספיק דרמטי.

עד היום יכולנו לומר שהאבולוציה היא הכותבת הגדולה של הגנומים. בני אדם למדו לקרוא אותם, להעתיק אותם, לשנות גנים מסוימים ולשלב מקטעים שונים. המחקר החדש מצביע על אפשרות נוספת: מחשב יכול ללמוד חלק מן ה"דקדוק" שהאבולוציה יצרה במשך מיליארדי שנים ולהציע רצפים שלמים חדשים שעשויים לעבוד.

ומה הלאה - חיידקים ותאים

מכאן קל מאוד לדמיין את התחנה הבאה: אם אפשר לתכנן גנום של נגיף קטן, האם בעתיד יהיה אפשר לתכנן גנום של חיידק? ומה לגבי תא מורכב יותר?

החוקרים עצמם רואים בעבודה בסיס להתקדמות לעבר מערכות ביולוגיות גדולות ומורכבות יותר. אבל הפער עצום. גנום של חיידק גדול ומורכב בהרבה מגנום הבקטריופאג' ששימש במחקר, ותא אאוקריוטי - תא מן הסוג המרכיב בעלי חיים, צמחים ופטריות - הוא מערכת מסובכת בסדרי גודל נוספים. החוקר בריאן היי הגדיר בעבר את הכיוון האפשרי כ"בינה מלאכותית שמייצרת חיים", אך עמיתיו הדגישו שיידרשו לשם כך גם פריצות דרך ניסיוניות משמעותיות.

לכן אין בסיס לקביעה שמעבדות ביולוגיות רגילות עומדות כבר עתה לקבל יכולת לייצר כרצונן יצורים חדשים. המחקר מוכיח משהו צר יותר, אך חשוב מאוד: בתחום מסוים ופשוט יחסית של העולם הביולוגי, בינה מלאכותית כבר אינה מסתפקת בניתוח החיים - היא מתחילה להשתתף בתכנון שלהם.

והצד שמדענים פחות אוהבים לדבר עליו

לא במקרה המחקר מעורר גם דיון חריף בבטיחות ביולוגית. החוקרים נקטו אמצעי זהירות, ובין השאר הוציאו ממאגרי האימון ששימשו את המודלים רצפים של נגיפים התוקפים בני אדם, בעלי חיים וצמחים. העבודה הנוכחית עסקה בבקטריופאג'ים בלבד, ואין בה הוכחה שהשיטה מסוגלת לייצר נגיף חדש המסוגל להדביק בני אדם.

ובכל זאת, עצם היכולת לכתוב גנום שלם באמצעות בינה מלאכותית משנה את השאלה. אם יכולות כאלה ילכו וישתפרו, יהיה צורך להבטיח שההתקדמות המדעית מלווה גם במנגנוני פיקוח ובטיחות. חוקרים בתחום הביטחון הביולוגי כבר מזהירים שהגנות המבוססות רק על הוצאת מידע מסוכן ממאגרי האימון אינן בהכרח פתרון מספיק לטווח הארוך.

אין כאן אפוקליפסה, וגם לא "בריאת חיים" בלחיצת כפתור. אבל קו מסוים אכן נחצה: תוכנת בינה מלאכותית הציעה גנומים שלמים שלא התקיימו כך בטבע, ובמעבדה התברר שחלקם מסוגלים לבצע את התפקיד שלשמו תוכננו.

לפני כמה שנים בינה מלאכותית למדה לכתוב משפטים חדשים. עכשיו היא מתחילה ללמוד לכתוב גם בדנ"א.