מודלי הבינה המלאכותית Evo 1 ו־Evo 2 תכננו מאות גרסאות חדשות של בקטריופאג' זעיר. 16 מתוך 285 הגנומים שנבנו במעבדה יצרו נגיפים פעילים המסוגלים להתרבות בתאי אי־קולי. ההישג עשוי לקדם בעתיד טיפולים בחיידקים עמידים לאנטיביוטיקה, אך גם מעורר שאלות של בטיחות ביולוגית
בינה מלאכותית תכננה נגיפים המסוגלים להדביק חיידקים ולהתרבות בתוכם. זהו הישג ראשון מסוגו, המלמד כי בינה מלאכותית מתחילה לעשות יותר מאשר לנתח את הקוד הגנטי של יצורים חיים: היא מסוגלת גם לכתוב גרסאות חדשות שלו.
הנגיפים שנוצרו הם בקטריופאג'ים, או בקיצור פאג'ים – נגיפים המדביקים חיידקים, ולא בני אדם, בעלי חיים או צמחים. החוקרים נעזרו בבינה מלאכותית כדי לתכנן מאות גרסאות חדשות של פאג' מוכר היטב, ולאחר מכן הרכיבו במעבדה את הגנומים שתוכננו.
מתוך 285 גנומים שתכננה הבינה המלאכותית ונבדקו בניסוי, 16 יצרו פאג'ים מתפקדים שהיו מסוגלים להדביק חיידקי Escherichia coli – אי־קולי.
המחקר, שפורסם בכתב העת Science, הוא צעד חשוב בתחום המכונה לעיתים "ביולוגיה יוצרת", שבו נעזרים בבינה מלאכותית כדי לתכנן מולקולות ומערכות ביולוגיות חדשות. עם זאת, חשוב להבין מה בדיוק הודגם במחקר – ומה עדיין לא.
הטורפים הטבעיים של החיידקים
פאג'ים הם למעשה טורפים של חיידקים. הם נמנים עם הישויות הביולוגיות הנפוצות והמגוונות ביותר בכדור הארץ, והתפתחו לצד החיידקים במשך מיליארדי שנים.
רוב הפאג'ים מתמחים מאוד בסוג מסוים של חיידקים. הם מזהים מולקולות על פני החיידק, נצמדים אליו ומזריקים לתוכו את החומר הגנטי שלהם. הפאג' משתלט על המנגנון המולקולרי של החיידק ומאלץ אותו לייצר עותקים חדשים של הנגיף. לבסוף התא הנגוע מתבקע ומשחרר את הפאג'ים החדשים.
תכונות אלה הופכות את הפאג'ים למערכת מתאימה במיוחד לבחינת יכולותיה של הבינה המלאכותית. הגנומים שלהם עשויים להיות קטנים מאוד, ולכן אפשר לייצר את הדנ"א במעבדה בזמן קצר יחסית ולבדוק אם הוא פועל. גם תוצאת הניסוי ברורה: ההוראות הגנטיות יוצרות פאג' מתפקד – או שאינן מצליחות לעשות זאת.
מערכות הבינה המלאכותית ששימשו במחקר, Evo 1 ו־Evo 2, פועלות על רצפים גנטיים באופן המזכיר את פעולתם של מודלי שפה גדולים, דוגמת ChatGPT, על טקסט.
מודל שפה לומד דפוסים במילים ובמשפטים. מודל גנומי לומד דפוסים ברצפי דנ"א.
אולם גנום אינו רק שרשרת של הוראות שאפשר לשנות בה אות אחת בכל פעם. החלקים השונים שלו חייבים לפעול יחד. הדנ"א של פאג' צריך לכלול הוראות לזיהוי החיידק המתאים, להשתלטות על המנגנון שלו, לייצור החלבונים הנכונים במועד המתאים ולהרכבת חלקיקי נגיף חדשים.
יותר משני מיליון גנומים שימשו לאימון
החוקרים אימנו את מודלי הבינה המלאכותית על יותר משני מיליון גנומים של פאג'ים. לאחר מכן הם ביקשו מהם לתכנן גרסאות חדשות של פאג' קטן ונחקר היטב המכונה ΦX174.
הגנום של ΦX174 מכיל כ־5,400 אותיות דנ"א בלבד והוראות לייצור 11 חלבונים. הוא מדביק זן של אי־קולי שאינו מזוהה עם מחלה, ולכן הוא משמש מערכת פשוטה יחסית לבדיקת הטכנולוגיה.
החוקרים ביצעו גם התאמה נוספת של המודלים באמצעות גנומים של כ־15 אלף קרובי משפחה של ΦX174.
לכן לא נכון לומר שהבינה המלאכותית המציאה נגיף יש מאין. היא השתמשה בדפוסים שנמצאו בביולוגיה הקיימת כדי ליצור שילובים חדשים בתוך מערכת שמדענים כבר מכירים היטב.
לאחר שלב התכנון סינתזו החוקרים את רצפי הדנ"א באופן כימי והחדירו אותם לתאי אי־קולי, כדי לבדוק אם יוכלו לייצר פאג'ים מתפקדים. רוב הרצפים נכשלו, אך 16 מתוך 285 התכנונים הצליחו.
כמה מן הפאג'ים שנוצרו התנהגו באופן דומה למדי ל־ΦX174, אף שרצפי הדנ"א שלהם היו שונים במידה ניכרת. במקרה אחד כלל הגנום שיצרה הבינה המלאכותית שילוב של רכיבים גנטיים שלא היה יכול לפעול בגנום המקורי, אך פעל בתוך הגנום החדש והמותאם.
האם הפאג'ים יוכלו לעקוף עמידות של חיידקים?
החוקרים בדקו גם אם הפאג'ים החדשים יוכלו להתגבר על עמידות חיידקית. הם חשפו אותם לגרסה של אי־קולי שהייתה עמידה לפאג' המקורי. לאחר מחזורים חוזרים של חשיפה הופיעו פאג'ים בני־כלאיים שהצליחו להדביק גם את החיידקים העמידים.
הבינה המלאכותית לא תכננה ישירות את הפאג'ים הסופיים האלה. במקום זאת, היא יצרה אוכלוסיית מוצא מגוונת, שסיפקה לאבולוציה אפשרויות רבות יותר לפעול עליהן.
גישה זו עשויה לסייע בעתיד במאבק בעמידות לאנטיביוטיקה. חיידקים מפתחים עמידות גוברת לתרופות אנטיביוטיות, וכמה מהזיהומים שהם גורמים כבר נעשים קשים מאוד לטיפול. פאג'ים נחקרים זה שנים כחלופה אפשרית, משום שהם מסוגלים לתקוף חיידקים ולהשמידם, ואף להתפתח בתגובה לעמידות שהחיידקים מפתחים נגדם, בלי לפגוע בתאים אנושיים.
אחד הקשיים הגדולים בטיפול בפאג'ים הוא מציאת הנגיף המתאים לחיידק הגורם לזיהום. בעתיד עשויה הבינה המלאכותית לסייע בחיזוי הפאג'ים שסביר כי יהיו יעילים נגד חיידקים מסוימים העמידים לתרופות.
המרחק מטיפול בחולים עדיין גדול
קיים פער גדול בין תכנון פאג' במחשב לבין השימוש בו לטיפול בחולה. כל טיפול אפשרי יצטרך להיבדק נגד זני החיידקים שגורמים בפועל לזיהומים בבני אדם, כדי לוודא שהוא יעיל ובטוח. לאחר מכן יהיה צורך לייצר אותו בהתאם לתקנים המחמירים החלים על תרופות.
הפאג' שנבדק במחקר פשוט במיוחד. לפאג'ים רבים שעשויים להיות שימושיים נגד זיהומים מסוכנים יש גנומים גדולים בהרבה ומנגנונים ביולוגיים מורכבים הרבה יותר. מדענים עדיין אינם מבינים חלק ניכר מהמנגנונים האלה.
שימוש בפאג'ים מותאמים אישית לחולים מסוימים יעורר גם שאלות רגולטוריות מורכבות. משום כך יש לראות במחקר הוכחת היתכנות – ולא הגעתו של טיפול רפואי חדש המבוסס על פאג'ים שתכננה בינה מלאכותית.
פאג'ים משמשים את הביולוגיה כבר עשרות שנים להבנת יסודות הגנטיקה ופעילותם של תאים. כעת הם מספקים לחוקרים דרך לבדוק אם בינה מלאכותית יכולה לעשות יותר מפענוח דנ"א קיים: האם היא מסוגלת לתכנן גנום שלם שבאמת פועל?
השאלה הבאה היא אם השיטה תצליח גם במערכות מורכבות יותר. האם בינה מלאכותית תוכל לתכנן פאג'ים בעלי גנומים גדולים יותר? האם היא תוכל לסייע בהתמודדות עם חיידקים הגורמים למחלות קשות בבני אדם? והאם תוכל לעשות זאת באמינות שתאפשר שימוש מחוץ למעבדה?
שאלות של בטיחות ביולוגית
המחקר עסק בפאג' פשוט יחסית המדביק חיידקים, ולא בנגיף המסוגל לגרום מחלה בבני אדם. הוא אינו מוכיח שאפשר לבקש מבינה מלאכותית ליצור נגיף מסוכן ולקבל מיד תכנון מוכן לשימוש.
עם זאת, הוא מראה שמערכות בינה מלאכותית מתחילות לעבור מקריאת רצפים ביולוגיים ליצירת רצפים חדשים המסוגלים לפעול בעולם הממשי.
משום כך חשוב יותר ויותר לבחון כיצד מאמנים מערכות כאלה, לאיזה מידע ביולוגי הן מקבלות גישה וכיצד יש לסרוק תכנונים שעלולים להיות מסוכנים.
אי אפשר להשאיר את השאלות האלה רק בידי חוקרי בינה מלאכותית. גם ביולוגים, רופאים, רגולטורים, מומחים לאתיקה ואנשי בטיחות ביולוגית יצטרכו להיות מעורבים בהתפתחות הטכנולוגיה.
לעת עתה נכון לראות בהישג הוכחת עיקרון: בינה מלאכותית הצליחה ליצור גרסאות חדשות של גנום נגיפי שלם, וכמה מהן אכן תפקדו.
המשימה הקשה יותר תהיה לגלות עד כמה רחוק מגיעה היכולת הזאת – ולוודא שהבנת הסיכונים והפיקוח עליהם מתקדמים בקצב דומה להתפתחות הטכנולוגיה.
שאלות ותשובות
האם הבינה המלאכותית יצרה נגיף מאפס?
לא בדיוק. המודלים אומנו על יותר משני מיליון גנומים של פאג'ים ועברו התאמה באמצעות כ־15 אלף גנומים הקרובים לפאג' ΦX174. הם יצרו שילובים חדשים על סמך דפוסים שנלמדו מיצורים קיימים.
כמה מהנגיפים שתוכננו אכן פעלו?
מתוך 285 גנומים שנבנו ונבדקו במעבדה, 16 יצרו פאג'ים מתפקדים שהצליחו להדביק חיידקי אי־קולי ולהתרבות בתוכם.
האם הנגיפים האלה מסוכנים לבני אדם?
הפאג'ים שנבדקו מדביקים חיידקים, ולא תאים אנושיים. המחקר אינו מראה שבינה מלאכותית יכולה ליצור בלחיצת כפתור נגיף הגורם מחלות בבני אדם, אך הוא מדגיש את הצורך בפיקוח ובבדיקות בטיחות ביולוגית.
האם אפשר יהיה להשתמש בהם במקום אנטיביוטיקה?
ייתכן שבעתיד בינה מלאכותית תסייע לתכנן או לבחור פאג'ים נגד חיידקים עמידים לאנטיביוטיקה. עם זאת, הדרך מטכנולוגיה ניסויית לטיפול מאושר בחולים עדיין ארוכה ודורשת מחקרי יעילות, בטיחות, ייצור ורגולציה.
למאמר המדעי: פתיחת המאמר המדעי
