ამერიკის შეერთებული შტატების მკვლევრებმა ხელოვნური ინტელექტი გამოიყენეს ვირუსების შესაქმნელად, რამაც ახალი მედიკამენტების შემუშავების გზები გახსნა და ამავდროულად ბიოუსაფრთხოების შიშები გაზარდა.
მეცნიერები იყენებენ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის ახალ ფორმას სპეციალიზებული ვირუსების დაპროექტებისთვის, რომლებსაც შეუძლიათ მავნე ბაქტერიებზე ნადირობა და მათი განადგურება. ამ ტექნოლოგიურმა სიახლემ შესაძლოა მიგვიყვანოს ანტიბიოტიკების ახალ თაობამდე, რომელიც შექმნილია წამლებისადმი რეზისტენტული “სუპერბაქტერიების” დასამარცხებლად.
ხელოვნური ინტელექტის მოდელ Evo 2-ის გამოყენებით, რომელსაც ახალი დნმ-ის შექმნა შეუძლია, სტენფორდის უნივერსიტეტის მეცნიერებმა შექმნეს ვირუსების სერია, რომლებიც ცნობილია როგორც ბაქტერიოფაგები – მიკროორგანიზმები, რომლებსაც ბაქტერიების განადგურება შეუძლიათ.
ლაბორატორიულ ტესტებში Evo 2-ის მიერ დაპროექტებული 16 “განსაკუთრებით კარგი” ვირუსის ნარევმა შეძლო სწრაფად გაენადგურებინა E. coli ბაქტერიები, რომლებიც უკვე იმუნურნი იყვნენ ბუნებრივი ფაგების მიმართ.
E. coli არის ბაქტერიების ჯგუფი, რომელსაც შეუძლია ნაწლავური ინფექციების გამოწვევა და რომელიც სულ უფრო რეზისტენტული ხდება არსებული ანტიბიოტიკების მიმართ.
ანტიბიოტიკებისადმი რეზისტენტობა იზრდება მთელ მსოფლიოში, რაც ძირითადად გამოწვეულია ამ ტიპის ანტიბიოტიკების არასწორი და ჭარბი გამოყენებით, რაც იწვევს ბაქტერიების მიერ გადარჩენის გზების განვითარებას და არსებულ მედიკამენტებს უსარგებლოს ხდის.
“თუ ბაქტერია მოიპოვებს რეზისტენტობას ერთ ფაგზე, მედიკამენტისთვის თამაში დასრულებულია”, – განაცხადა ბრაიან ჰიმ, სტენფორდის ქიმიურმა ინჟინერმა და კვლევის თანაავტორმა.
“მაგრამ თუ ნარევში გაქვთ რამდენიმე გენეტიკურად განსხვავებული ფაგი, ბაქტერიისთვის უფრო რთული იქნება რეზისტენტობის განვითარება მთელ კოქტეილზე”.
მკვლევრებმა აღნიშნეს, რომ ეს ტექნოლოგია მომავალში შესაძლოა გამოყენებულ იქნეს სხვა მავნე ბაქტერიების სამიზნედ დასასახად, როგორებიცაა ტუბერკულოზის გამომწვევი ან საავადმყოფოს ხშირი ინფექციის (MRSA) გამომწვევი ბაქტერიები.
მკვლევრებმა Evo 2 AI მოდელი ღიად და უფასოდ გახადეს ხელმისაწვდომი ყველასთვის ჩამოსატვირთად და გამოსაყენებლად, რამაც უსაფრთხოების შეშფოთება გამოიწვია.
კვლევის ავტორებმა აღიარეს, რომ ინსტრუმენტის ღია წყაროდ ქცევამ გამოიწვია დისკუსიები უსაფრთხოებაზე და რომ ერთ-ერთი მთავარი შეშფოთება არის ის, რომ “ბოროტმოქმედებმა” შესაძლოა გამოიყენონ ინსტრუმენტის მოდიფიცირებული ვერსიები მავნე ბიოლოგიური აგენტების დაპროექტებისთვის.
“როგორც ავტორები ხაზს უსვამენ, ეს აჩენს სერიოზულ მარეგულირებელ და უსაფრთხოების შეშფოთებას, რბილად რომ ვთქვათ”, – განაცხადა საიმონ კლარკმა, გაერთიანებული სამეფოს რედინგის უნივერსიტეტის უჯრედული მიკრობიოლოგიის ასოცირებულმა პროფესორმა, რომელიც არ მონაწილეობდა კვლევაში.
“მიუხედავად იმისა, რომ ამ ტიპის სამუშაო ჩვეულებრივ მკაცრად რეგულირდება, დამაიმედებელია, რომ ამ მეცნიერებმა გამოიჩინეს შეკავება მნიშვნელოვანი დამცავი ბარიერების უზრუნველყოფით, თუმცა არ არსებობს გარანტია, რომ ყველა სხვა მეცნიერი, რომელიც მსგავსი რამის გაკეთებას შეეცდება, ასეთი ფრთხილი იქნება”, – დასძინა მან.
იგი ამტკიცებდა, რომ ბუნებრივად არსებული პათოგენები ამჟამად უფრო დიდ რისკს წარმოადგენს, ვიდრე ხელოვნური ინტელექტით დაპროექტებული, რადგან მათზე წვდომა და წარმოება უკვე უფრო ადვილია, ვიდრე ნულიდან ახლის შექმნა.
ავტორების თქმით, AI-ით დაპროექტებული ბიოლოგიის უპირატესობა ბუნებრივ ევოლუციასთან შედარებით არის უსაფრთხოების შემოწმებების უშუალოდ პროცესში ჩაშენების შესაძლებლობა.
მოდელი Evo 2 გადამზადდა მილიონობით ბუნებრივ გენომზე მთელი მსოფლიოდან, რამაც მას საშუალება მისცა ესწავლა რთული “გრამატიკა” და წესები, რომლებიც დნმ-ის მიმდევრობას ფუნქციურად ხდის.
როგორც სხვა ბიოლოგიური AI მოდელების შემთხვევაში, ეს მონაცემთა ბაზა მოიცავს ბიოლოგიურ მონაცემებს, როგორებიცაა გენეტიკური მიმდევრობები და პათოგენების მახასიათებლები.
ამჟამად არ არსებობს უნივერსალური ჩარჩო, რომელიც არეგულირებს ამ მონაცემთა ბაზებს, და მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი შემქმნელი ნებაყოფლობით გამორიცხავს მაღალი რისკის მონაცემებს, მკვლევრები ამტკიცებენ, რომ მკაფიო და თანმიმდევრული წესები უნდა გავრცელდეს ყველაზე.
2025 წლის თებერვალში Evo 2-ის გუნდმა გამოაცხადა, რომ მათ გამორიცხეს პათოგენები, რომლებიც აინფიცირებენ ადამიანებსა და სხვა რთულ ორგანიზმებს თავიანთი მონაცემთა ბაზებიდან ეთიკური და უსაფრთხოების რისკების გამო, და რათა “აღეკვეთათ Evo-ს გამოყენება ბიოლოგიური იარაღის შესაქმნელად”.
ამ წლის დასაწყისში 100-ზე მეტმა მკვლევარმა მთელი მსოფლიოდან დაწერა ღია წერილი, სადაც ამტკიცებდნენ, რომ მიუხედავად იმისა, რომ სამეცნიერო მონაცემებზე ღია წვდომამ დააჩქარა აღმოჩენები, ახალი ბიოლოგიური მონაცემების მცირე ნაწილი ბიოუსაფრთხოების რისკებს შეიცავს ბოროტად გამოყენების შემთხვევაში.
“ბიოლოგიური მონაცემების მართვის ფსონები მაღალია, რადგან ხელოვნური ინტელექტის მოდელები შეიძლება დაეხმარონ სერიოზული ბიოლოგიური საფრთხეების შექმნას”, – წერდნენ ავტორები.
მკვლევრებმა განაცხადეს, რომ სწორი ბალანსის პოვნა ღიაობასა და აუცილებელ უსაფრთხოების შეზღუდვებს შორის მაღალი რისკის მონაცემებზე აუცილებელი იქნება, რადგან AI სისტემები უფრო ძლიერი და ფართოდ ხელმისაწვდომი ხდება.
