באופן מפתיע, מסתבר עכשיו שדווקא בינות מלאכותיות ‘מציירות’, כמו דאלי, יכולות לדחוף קדימה את עולם המדע
אנחנו שומעים חדשות לבקרים על מנועי בינה מלאכותית חדשים ליצירת טקסטים וציורים, שקל לשכוח שלבינה המלאכותית יש פוטנציאל גדול עוד יותר: ליצור ידע מדעי ולפתח טכנולוגיות חדשות. באופן מפתיע, מסתבר עכשיו שדווקא בינות מלאכותיות ‘מציירות’, כמו דאלי, יכולות לדחוף קדימה את עולם המדע.
שתי מעבדות ביו-טכנולוגיות החלו לאחרונה להשתמש בבינות מלאכותיות ‘מציירות’, כדי להפיק שרטוטים ותרשימים של חלבונים חדשים שמעולם לא התקיימו בטבע. באחת מהמעבדות המשיכו החוקרים וייצרו את החלבון החדש – והראו שהוא מסוגל לבצע את המטלה שהגדירו לו, טוב יותר מכל חלבון אחר שתוכנן עד כה. וכמובן שכל אחת משתי המעבדות השיקה תוכנה שמאפשרת לכל אדם לשרטט את חלבוני העתיד.
אבל מה כל זה אומר?
נתחיל, איך לא, בהתחלה.
חלבונים הם אחת מאבני הלגו החשובות ביותר של הגוף. הם משמשים גם כחומר בניין וגם פועלים ממש כמכונות בתוך הגוף: הם מפרקים את המזון, עוזרים בייצור האנרגיה בתא, מאפשרים לתאים לשמור על מבנה קשיח ומשחקים באופן כללי תפקיד בכל פעולה אפשרית בתא. החלבונים גם מאפשרים לתאים להגיב ‘ולשוחח’ זה עם זה, מכיוון שהקולטנים שעל פני השטח של התא עשויים – ניחשתם – מחלבונים. וכמובן, גם וירוסים משתמשים בחלבונים כדי להתחבר לתאים ולפלוש לתוכם, וחיידקים משחררים חלבונים זדוניים משלהם, שפוגעים בתאים.
אין פלא שמפתחי תרופות מתמקדים בראש ובראשונה בחלבונים כשהם רוצים למצוא מזור למחלה כלשהי. בחלק מהמקרים הם מזהים את החלבון הגורם למחלה, ואז מנסים להמציא חלבון משלהם שיתפוס את המזיק הקטן ויישתק אותו. במקרים אחרים הם מנסים למצוא חלבון שיכול להרוג חיידקים או וירוסים, או אולי להתחבר לתאי סרטן ולשגר איתות למערכת החיסון שתבוא לחסל אותם. כך או כך או כך – חלבונים נתפסים כתשובה אפשרית למחלות אינספור.
יש רק בעיה אחת: מאד קשה לתכנן חלבונים חדשים.
חלבונים של בני-אדם מורכבים בעצמם מאוסף של אבני לגו: עשרים סוגים שונים של חומצות אמינו שיכולות להתחבר אחת לשנייה כדי ליצור גדיל ארוך, שמכיל לעיתים עשרות-אלפי אבני-בניין כאלו. לאחר שהגדיל נוצר, הוא מתחיל מיד להתקרזל מסביב לעצמו: החומצות השונות מושכות אחרות שנמצאות במרחק מהן, דוחות אחרות ויוצרות ומבתקות קשרים. בסוף תהליך ההתקפלות הזה מתקבלת המכונה התלת-ממדית המוגמרת, הלוא היא החלבון. כל זה קורה בתאים מדי דקה, אבל כדי להבין מראש איך ליצור את המכונות האלו, היינו זקוקים עד היום למחשבי-על – ואפילו הם לא הספיקו כדי לפתור את בעיית ההתקפלות של החלבונים המורכבים יותר.
ואז הגיע דאלי.
דאלי – Dall-E – הוא מנוע בינה מלאכותית המשמש להפקת תמונות וציורים. הוא פועל בצורה מוזרה מאד: הוא לוקח ‘רעש’ לבן אקראי, ומנקה ומסנן אותו בהדרגתיות, עד שנותרת מאחור תמונה שמתאימה לרצון המשתמש. אין פלא שאחד המנועים הדומים הפועל לפי אותה שיטה מכונה Stable Diffusion – דיפוזיה (או פיזור) יציבה. התוהו-ובוהו מתפזר, ומתקבלת תמונה יציבה.
שתי מעבדות ביו-טכנולוגיה השיקו בינות מלאכותיות שפועלות על עקרון דומה כדי ‘לצייר’ חלבונים. שתיהן מתחילות ממצב של אי-סדר קיצוני, באמצעות פירוק הקשרים שבין חומצות האמינו מהן בנוי החלבון. לאחר הפירוק, התוכנות מנסות לחבר אותן מחדש לחלבון בתצורה סופית מסוימת שהמשתמש מגדיר.
בני-אדם זקוקים לחודשים ואפילו שנים ארוכות כדי לתכנן חלבון חדש. הבינות המלאכותיות החדשות, לעומתם, מסוגלות לעשות זאת באופן כמעט מיידי. כדי להדגים את יכולת המנוע שלהם, בחרה אחת מהמעבדות – Generate Biomedicines – להפיק חלבונים בצורת כל 26 אותיות האלף-בית הלטיני. למה? למה לא. כשכל-כך קל לייצר חלבון חדש, אין סיבה להתאפק.
ובכל זאת, יש להודות שחלבונים בצורת אותיות האלף-בית אינם עומדים לשנות את עולם הבריאות מחר בבוקר. אלא שלכולם ברור שמדובר רק בהדגמת יכולות. בינה מלאכותית שיכולה היום לייצר חלבון בצורת האות A, תוכל מחר בבוקר גם לייצר חלבון שיתחבר לווירוסים וישתק אותם, או חלבון שיזהה תאים סרטניים ויבצע בהם סיכול ממוקד, או חלבון שיתחבר לשומן בעורקים ויעזור לפרק אותו. והבינה המלאכותית תוכל לשרטט את כל אלו עבורנו.
אבל מי ערב לנו שאת החלבונים היפים שהיא תשרטט, נוכל באמת ליצור במעבדה?
בשלב זה נכנסה למשחק בינה מלאכותית אחרת, שהחוקרים הריצו על השרטוטים היפהפיים של הבינה הראשונה. הבינה השנייה הייתה אמורה לקבוע האם אפשר באמת ליצור את החלבונים החדשניים במעבדה – והיא קבעה שמתוך כל הרעיונות שהופקו, 55 אחוזים מהם אפשר בהחלט להפיק במציאות.
המעבדה השנייה – זו של דיוויד בייקר מאוניברסיטת וושינגטון – הלכה צעד אחד מעבר לכך. החוקרים הלכה למעשה יצרו חלבון חדש לפי ההשראה וההוראות שסיפקה להם הבינה המלאכותית. לא מדובר בסתם חלבון, אלא ביצירה עם פוטנציאל להתמודד עם מחלה קיימת. הם בחרו לייצר חלבון שמסוגל להיצמד להורמון הפראתירואיד, שמבקר את רמות הסידן בדם. כאשר בדקו החוקרים את החלבון החדש, הם גילו שהוא מסוגל להיקשר להורמון טוב יותר וחזק יותר מכל חלבון אחר שהתגלה עד כה – כולל כאלו הניתנים בטיפולים תרופתיים.
כדי להמחיש את משמעות הפיתוח הזה, הנה מה שבייקר עצמו אמר בראיון ל- MIT Technology Review –
“בעצם נתנו למודל את ההורמון ושום דבר אחר, ואמרנו לו ליצור חלבון שייקשר אליו.” אמר, והוסיף כי, “הוא העלה את התוכנית הזו לחלבון משום-דבר ממש.”[1]
והנה לכם הדרך בה תרופות יפותחו בעתיד: על-ידי בינה מלאכותית שתוכל להעלות רעיונות לתרופות חדשות תוך דקות ספורות, לבדוק אותן בסימולציות ממוחשבות – ובסוף גם לבחור את המוצלחות מביניהן ולהתקדם עמן לניסויים קליניים. הזכות לעשות ניסויים ממוחשבים שכאלו לא תהיה שמורה לחוקרים גדולים במעבדות השן ובחברות התרופות. בזכות המודלים הממוחשבים, היא תגיע גם לילדים בבתי-הספר. כפי שחלק מילדי האינטרנט ייצרו אלגוריתמים, משחקים וחברות לפני שסיימו את לימודיהם בבית-הספר, כך יהיו בקרוב גם ילדים שיפתחו את רפואת העתיד ויזניקו אותה קדימה.
קשה לי לעצור כאן מבלי להוסיף מילה-או-שתיים של אזהרה. באותה קלות שאפשר יהיה לייצר חלבון טוב ומיטיב, יוכלו הילדים גם לייצר רעל עצבים וסמים. וכאשר הטכנולוגיה תתקדם עוד יותר, הם יוכלו גם לייצר מכונות ננו-טכנולוגיות של ממש, שיטיילו בגופנו ויעשו… דברים. ברור שיש גם פוטנציאל נזק בטכנולוגיה הזו, שמאפשרת לנו לשחק עם אבני הלגו של הביולוגיה ולהרכיבן מחדש בכל צורה שנרצה. אבל הפוטנציאל לטוב גדול כל-כך – ואני לא מתבייש לכתוב כאן שהוא אינסופי – שקשה לי כבר לחכות להגעתה של הטכנולוגיה למעבדות ואפילו להמונים. היא תספק עוד כלי רב-עוצמה בידיהם של אנשי המדע, ושיקדם אותנו עוד צעד גדול אל עתיד ללא מחלות.
וציטוט אחרון מדיוויד בייקר, שכבר שנים רבות מתכנן חלבונים במעבדתו –
“ההתקדמות המדעית מתרחשת בקיטועין – בעליות ובמורדות. אבל עכשיו אנחנו במרכז של מה שאפשר לקרוא לו רק מהפכה טכנולוגית.”[2]
[1] https://www.technologyreview.com/2022/12/01/1064023/biotech-labs-are-using-ai-inspired-by-dall-e-to-invent-new-drugs/
[2] https://www.technologyreview.com/2022/12/01/1064023/biotech-labs-are-using-ai-inspired-by-dall-e-to-invent-new-drugs/
עוד בנושא באתר הידען:
