הבינה המלאכותית שפענחה את הביולוגיה

חוקרים פיתחו אלגוריתם המכונה ART – Automated Recommendation Tool. ארט קיבל שפע עצום של מידע אודות מכלול החלבונים בתא, וכתוצאה יכול היה לחזות כיצד שינויים באותם חלבונים ישפיעו על החומרים שהתא אמור ליצור

שימוש בבינה מלאכותית כדי לגלות את מסתורי הביולוגיה.    <a href="https://depositphotos.com/">המחשה: depositphotos.com</a>
שימוש בבינה מלאכותית כדי לגלות את מסתורי הביולוגיה. המחשה: depositphotos.com

עזבו את המחשב לרגע וצאו למרפסת בביתכם. אל תשכחו לחזור כדי להמשיך לקרוא את הרשומה, אבל כשאתם שם, הסתכלו מסביבכם ושימו לב לעצים הסובבים את ביתכם. אלו עשויים להיות עצי אורן או ברוש, אשוח או (אם התמזל מזלכם) תפוחים או תפוזים. כך או כך, דבר אחד מאפיין אותם: כולם צמחו מזרע זעיר אחד, נעזרו במשאבים הסובבים אותם – אדמה, מים, אוויר ושמש – והתעצבו כך שיוכלו להפיק מכל אלו את המירב. ולמרות השוני בין עץ אורן אחד למשנהו, ברור לכולנו שמדובר עדיין בעץ מאותו מין. עד כדי כך מדויק האלגוריתם שמכוון את הגדילה שלהם.

זהו אחד הפלאים הנפוצים ביותר על פני כדור-הארץ. נפוץ כל כך שאיננו שמים אליו לב – לא יותר מכפי שאנחנו מתפעלים מכך שעובר אנושי מושלם מתפתח מתא אחד בודד. ואף על פי כן, זהו פלא, והוא גם יכול ללמד אותנו על כוחה של הביולוגיה ביצירת מכונות מאין ומאפס. מתא אחד בלבד, שמתוכנת בצורה הנכונה, אנו יכולים לקבל את המכונה המופלאה שהיא הגוף האנושי, או אינסוף מכונות מופלאות אחרות: כריש, לווייתן, עץ וכל דבר בין לבין.

אבל אלו חזונות שעדיין רחוקים מאד מאיתנו. בינתיים, אנו נתקלים בקשיים אפילו בתכנות תאים בודדים להפקת חומרים מסוימים הנחוצים לאדם. נדרשו שנים ארוכות, למשל, עד שהצליחו חוקרים להנדס מיקרו-אורגניזמים כך שייצרו אינסולין אנושי. אפילו היום נדרשות שנים להנדסת אצות על מנת לשפר את יכולת ייצור הביו-דלק שלהן, או להנדסה גנטית של תאים שנועדה להתמודד עם מחלות גנטיות.

נעשו ניסיונות בעבר לתכנת תאים מחדש באמצעות הנדסה גנטית, אלא שהסתבר לחוקרים שלא מדובר במשימה פשוטה או קלה. בכל תא אנושי קיימים יותר מעשרים-אלף גנים. כל אחד מהם יכול להיות 'דלוק', 'כבוי' או כל רמה בין לבין. התוצרים של רבים מהגנים האלו משפיעים על הגנים המקוריים עצמם, או על גנים אחרים, או על חומרים אחרים בתא. אם נרצה להבין מה ההשפעה של משחק בגן מסוים, נצטרך לחשב את השפעתו על עוד עשרים-אלף גנים אחרים ועל עוד חלבונים אינספור… שכל אחד מהם יכול להשפיע על אותם עשרים-אלף גנים, שכל אחד מהם יכול להשפיע על עשרים-אלף גנים, שכל אחד מהם יכול להשפיע על…

הבנתם.

אתגר חישובי שעד כה רק מחשבי על יכלו להתמודד איתו

זהו אתגר חישובי בסקאלות שאפילו מחשבי-העל המתקדמים ביותר של היום אינם מסוגלים לפתור. וזהו רק האתגר הראשון בדרך ליצירת אורגניזמים המתוכנתים מראש. ואפילו אותו אנחנו לא מסוגלים לפתור, בלי שנים ארוכות של ניסוי וטעיה רק כדי לשנות גן או שניים בתאים ולהביא להשפעה הרצויה.

לפחות, זה היה המצב עד כה. אבל מחקר שהתפרסם בחודשים האחרונים מספק תקווה חדשה לתחום: תקווה שבינה מלאכותית מתקדמת מספיק תוכל לפתור את הפלונטר הזה ולהסביר למדענים בדיוק איך לתכנת מחדש את התאים על מנת להשיג את התוצאה המבוקשת.

המחקר, תוצר מעבדתו של ד"ר הקטור גרסיה מרטין, התפרסם בכתב העת המדעי המוערך נייצ'ר. ואפשר לסכם את המשמעויות שלו במילותיו הבאות של מרטין –

"האפשרויות אינסופיות. נכון להיום, ביו-הנדסה הוא תהליך איטי מאד. לקח 150 שנות-אדם ליצירת התרופה ארטמיסינין נגד מלאריה. אם אתה יכול לייצר תאים חדשים לפי דרישה תוך כמה שבועות או חודשים במקום שנים, תוכל ממש לחולל מהפכה בדברים שאפשר לעשות עם ביו-הנדסה."[1]

הבינה המלאכותית שלא מבינה ביולוגיה

משהו מוזר קורה במחוזות הבינה המלאכותית. בשנים האחרונות אנו עדים להופעתם של מנועי בינה מלאכותית המסוגלים לקבל כמויות גדולות של מידע, לעבד אותן ולספק תחזיות לעתיד בתחומים הקשורים לאותו מידע. מנועים אלו אינם 'מבינים' את משמעות המידע, או יוצרים תיאוריה או מודל מפורטים כפי שעושים בני-אדם. הם פשוט לומדים ממיליוני מקרים, ברמה הסטטיסטית, מה סביר ביותר שיקרה.

החוקרים במחקר המדובר פיתחו אלגוריתם דומה המכונה ART – Automated Recommendation Tool. או בעברית – פשוט ארט. ארט קיבל שפע עצום של מידע אודות מכלול החלבונים בתא, וכתוצאה יכול היה לחזות כיצד שינויים באותם חלבונים ישפיעו על החומרים שהתא אמור ליצור. הוא יכול היה, למשל, לחזות מה השינויים הנדרשים בתא על מנת להגביר את הייצור של חומרים מסוימים, כמו תרופות וביו-דלק. לחילופין, הוא יכול היה גם להסביר לחוקרים איך לדכא ייצור חומרים לא-רצויים כמו רעלנים. הוא אפילו יכול היה לחזות את רמות החומרים שהתא ייצר – מטלה קשה ביותר.

כמה מהצלחותיו של ארט שהודגמו במחקר כוללות, למשל, אופטימיזציה של תהליך ייצור ביו-דלק על-ידי תאים חיים. האלגוריתם הסתמך על מידע שהגיע מ- 27 מסלולים ביולוגיים קודמים, ועל-ידי כך פענח מסלול מטבולי מלאכותי חדש, שהיה יעיל יותר מהקיים כיום – ועל הדרך גם היה אוטומטי ולא הצריך תפעול מיוחד של התאים להמשך ייצור הביו-דלק.

לא הכל ורוד: תחזיותיו של ארט לא היו מדויקות לגמרי, אך הן תמיד כיוונו את החוקרים לכיוון הנכון לשיפור הייצור. לא ברור איך, אבל ארט 'הבין' את הדרך בה מייצרים תאים חומרים שונים, וסיפק לחוקרים את ההמלצות לכיווני מחקר חדשים ומבטיחים.

כדוגמה נוספת ליכולותיו של ארט, רתמו אותו החוקרים לשיפור הדרך בה שמרים מייצרים אלכוהול. החוקרים הנדסו מחדש את השמרים לפי המלצותיו של ארט, על מנת שייצרו חומרים המחקים את טעם הכשותנית – צמח המשמש כמרכיב חשוב בתעשיית הבירה. גידול הכשותניות דורש כמויות עצומות של מים ואנרגיה, כך שייצורו על-ידי השמרים אמור להוריד את מחיר הבירה – לפחות זו שמכילה כשותניות. ארט חזה אפילו את רמת ייצור חומרי הטעם המתאימה ביותר להפקת בירה מושלמת (Pale Ale, אם זה מעניין אתכם).

"זוהי הוכחה ברורה לכך שלמידת מכונה המובילה ביו-הנדסה הינה אפשרית, ודיסרפטיבית (מערערת) אם ניתן ליישמה בהיקף גדול. עשינו זאת עבור חמישה גנים, אך אנו מאמינים שאפשר לעשות זאת עבור הגנום המלא." אמר גרסיה מרטין. "זוהי רק ההתחלה."


[1] https://www.eurekalert.org/pub_releases/2020-09/dbnl-mlt092320.php

שיתוף ב print
שיתוף ב email
שיתוף ב whatsapp
שיתוף ב linkedin
שיתוף ב twitter
שיתוף ב facebook
דילוג לתוכן