Az elmúlt években egyre gyakrabban jelenik meg az a gondolat, hogy az élet alapvető folyamatai többé nem kizárólag a természet hosszú, vak kísérletezésének eredményei. A genetika, a mesterséges intelligencia és a laboratóriumi technológiák fejlődése lassan oda vezetett, hogy az élő rendszerek megértése után azok célzott megtervezése is reális lehetőséggé vált.
Ennek egyik legfrissebb példája egy olyan vírus létrehozása, amely korábban nem létezett a természetben, mégis képes pontosan azt a feladatot ellátni, amire alkotói szánták: egy friss tudományos kutatásban a kutatók elsőként írták le, hogy mesterséges intelligenciával tervezett, teljes vírusgenomok laboratóriumi körülmények között működőképesnek bizonyultak.
A vírust Evo–Φ2147 névre keresztelték, és teljes egészében mesterséges intelligencia segítségével tervezték meg. A kutatók nem egy meglévő élőlényt módosítottak, hanem genetikai értelemben a semmiből indultak ki. Az eredmény egy rendkívül egyszerű szerkezetű vírus lett, mindössze 11 génnel. Összehasonlításképpen: az emberi genom körülbelül 200 ezer gént tartalmaz. Az Evo–Φ2147 így a lehető legegyszerűbb biológiai rendszerek közé tartozik, és egyes szakértők szerint még az is vitatható, hogy önálló életformának tekinthető-e, mivel szaporodásra csak gazdaszervezet jelenlétében képes.
A vírus célja azonban világos és nagyon is gyakorlati. Az Evo–Φ2147-et kifejezetten az Escherichia coli baktérium elpusztítására tervezték. Az E-coli egyes törzsei súlyos fertőzéseket okozhatnak, és a baktérium antibiotikum-rezisztenciája világszerte egyre nagyobb problémát jelent. A kutatók úgynevezett bakteriofágként alkották meg a vírust, vagyis olyan vírusformaként, amely kizárólag baktériumokat fertőz meg.
A projekt mögött a Genyro nevű startup áll, amelyet brit kutatók és vállalkozók hoztak létre. A cég egyik alapítója és vezetője, Adrian Woolfson szerint az áttörés jelentősége túlmutat egyetlen víruson. Megfogalmazása szerint az elmúlt négymilliárd év során az élet a Földön kizárólag a darwini evolúció lassú, próbálkozásokkal teli folyamatán keresztül fejlődött. Ez a folyamat nem rendelkezett előrelátással vagy tudatos céllal. Most azonban megjelent egy új tényező: az AI-vezérelt genomtervezés képessége, amely képes lehet együtt létezni a természetes evolúcióval.
Az Evo–Φ2147 létrehozásához két technológiai fejlődési irány találkozására volt szükség. Az egyik a genetikai kódot „írni” képes mesterséges intelligencia, a másik pedig azok a laboratóriumi eszközök, amelyekkel az így megtervezett DNS fizikailag is összeállítható. A kutatás középpontjában az Evo2 nevű AI-modell állt, amely működési elvében hasonlít a szövegekkel dolgozó nyelvi modellekhez, ám itt nem szavakkal, hanem genetikai információval dolgozik.
Az Evo2 tanítása során kilencbillió DNS-bázispárt használtak fel. Ezek az A, C, T és G jelölésű építőelemek alkotják a genetikai kód alapját. A modell ezekből tanulta meg, hogyan épülnek fel a gének, és milyen szerkezeti mintázatok működnek a biológiában. Ennek eredményeként az Evo2 képes olyan genetikai szekvenciákat generálni, amelyek korábban nem léteztek, mégis funkcionálisan életképesek lehetnek.
A kutatók egy már ismert, baktériumokat fertőző természetes vírusból indultak ki, majd az Evo2 segítségével 285 teljesen új vírusváltozatot terveztek. Ezek közül végül mindössze 16 bizonyult alkalmasnak arra, hogy ténylegesen megtámadja az E. coli baktériumot. A legsikeresebb mesterséges vírusok azonban a természetes változatoknál mintegy 25 százalékkal gyorsabban pusztították el a baktériumokat.
A genetikai tervezés mellett kulcsszerepet játszott egy új DNS-összeállítási technológia is, amely a Sidewinder nevet kapta. A módszer kidolgozója, Kaihang Wang, a folyamatot egy könyv összeállításához hasonlította. Korábban a mesterséges genomok létrehozása olyan volt, mintha egy szétszaggatott könyv lapjait próbálnák újra összerakni anélkül, hogy tudnák, mi volt az eredeti sorrend. A Sidewinder ebben az analógiában olyan, mintha a lapok végre oldalszámot kapnának.
Az új technológia lehetővé teszi hosszú DNS-szakaszok rendkívül pontos laboratóriumi előállítását. A kutatók szerint a módszer akár százezerszer pontosabb lehet a korábbi eljárásoknál, miközben a költségeket és az időigényt is drasztikusan csökkenti. A becslések szerint a mesterséges genomok összeállítása így akár ezerszer gyorsabbá és olcsóbbá válhat. Ez azt jelenti, hogy olyan genetikai konstrukciók, amelyek korábban hetekig vagy hónapokig készültek, a jövőben akár néhány nap alatt létrehozhatók.
Az Evo–Φ2147 jelenleg nagyjából azt a komplexitási szintet képviseli, amelyet a kutatók ma még biztonsággal képesek kezelni. A vírus mindössze 5386 bázispárból áll, szemben az emberi genom 3,2 milliárd bázispárjával. Egyszerűsége ellenére azonban fontos gyakorlati lehetőségeket vet fel, különösen az antibiotikum-rezisztencia elleni küzdelemben.
A projektben részt vevő Samuel King és Brian Hie egy közös blogbejegyzésben arra hívták fel a figyelmet, hogy a baktériumok gyógyszer-ellenállása az egyik legsúlyosabb kihívás a modern orvoslás számára. Az antibiotikumokra nem reagáló fertőzések világszerte évente emberek százezreinek halálát okozzák. A kutatás célja az volt, hogy megvizsgálják, lehetséges-e olyan bakteriofág-terápiák tervezése, amelyek a baktériumok gyors evolúciójához is képesek alkalmazkodni.
A technológia potenciális felhasználási területei messze túlmutatnak a baktériumok elleni védekezésen. A kutatók szerint az Evo2 és a Sidewinder kombinációja felgyorsíthatja a vakcinák tervezését és előállítását is. Woolfson külön kiemelte az úgynevezett személyre szabott rákvakcinákat, amelyek jelenleg akár két-három hónap alatt készülnek el. Az új módszerekkel ez az idő akár néhány napra csökkenhet.
A mesterséges intelligencia ilyen jellegű alkalmazása ugyanakkor korábban már komoly aggodalmakat is felvetett. Más kutatások kimutatták, hogy AI-modellek képesek lehetnek mérgező fehérjék és toxinok genetikai megfelelőinek megtervezésére is, beleértve olyan anyagokat, mint a ricin vagy a botulinum toxin. Egy tavaly publikált tanulmány szerint számos ilyen potenciálisan veszélyes genetikai szekvencia átcsúszhat a jelenlegi biztonsági szűrőkön, amelyeket a DNS-nyomtatással foglalkozó cégek használnak.
Az egzisztenciális kockázatokkal foglalkozó szakértők ezért a mesterséges intelligenciával tervezett biológiai fegyvereket az emberiséget fenyegető legsúlyosabb veszélyek közé sorolják. Az Existential Risk Observatory értékelése szerint egy mesterségesen létrehozott járvány a világot fenyegető öt legnagyobb kockázat egyike lehet.
A Genyro kutatói ennek tudatában igyekeztek korlátozni a technológia lehetséges visszaéléseit. Az Evo2 tanítóadatbázisából tudatosan eltávolították azokat a genetikai mintákat, amelyek emberi kórokozók létrehozására adhatnának útmutatást. King és Hie szerint a modell így nem képes emberi vírusok genetikai szekvenciáinak előállítására, sem véletlenül, sem szándékosan.
Az Evo–Φ2147 létrehozása mindenesetre új korszakot jelez a biológiai kutatásban. A mesterséges intelligencia és a genomépítés találkozása lehetővé teszi, hogy a jövőben ne csupán megértsük az élet működését, hanem aktívan alakítsuk is annak legegyszerűbb formáit. Hogy ez pontosan milyen irányba vezet, az egyelőre nyitott kérdés – a technológia azonban már most kézzelfogható valósággá vált.
