AI i technologia · Stanford i Baltimore
Sztuczna inteligencja zaprojektowała 16 nowych wirusów, eksperci ostrzegają przed zagrożeniami dla bezpieczeństwa biologicznego
Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda oraz Arc Institute wykorzystali modele generatywnej sztucznej inteligencji Evo1 i Evo2 do zaprojektowania 16 kompletnych, funkcjonalnych genomów bakteriofagów, które nie występują w naturze. Wyniki badania opublikowano w czwartek na łamach czasopisma Science.
Tekst AI na podstawie relacji JN, Rzeczpospolita, BBC i innych wydawców. Zmieniony . Jak powstaje
Dla członkówPierwsze 30 sekund dla wszystkich. Głos syntetyczny (AI).
W skrócie
Modele Evo1 i Evo2, wytrenowane na około dwóch milionach genomów bakteriofagów, stworzyły 16 funkcjonalnych wirusów z około 700 000 kandydatów, jak poinformowano w czwartek w Science.
Koktajl 16 zaprojektowanych przez AI fagów zwalczył szczepy E. coli oporne na naturalne fagi, co sugeruje potencjalne nowe terapie przeciwko bakteriom opornym na antybiotyki.
Tom Inglesby i Moritz Hanke z Johns Hopkins napisali w Science, że zdolność do tworzenia genomów wirusowych za pomocą AI już istnieje, ale brakuje mechanizmów zarządzania, które pozwoliłyby bezpiecznie nią kierować.
Tom Ellis z Imperial College London nazwał zagrożenie "bardzo wyolbrzymionym", biorąc pod uwagę, że ΦX174 to najmniejszy znany genom wirusowy, podczas gdy wirusolog z KU Leuven, Marc Van Ranst, wezwał do wprowadzenia regulacji w zakresie bezpieczeństwa biologicznego.
Sztuczna inteligencja projektuje nowe wirusy od podstaw
Naukowcy z Uniwersytetu Stanforda oraz Arc Institute wykorzystali modele generatywnej sztucznej inteligencji o nazwie Evo1 i Evo2 do zaprojektowania kompletnych, funkcjonalnych genomów wirusów, które nie istnieją w przyrodzie. Wyniki badania opublikowano w czwartek w czasopiśmie Science. Szesnaście uzyskanych wirusów to bakteriofagi, które infekują wyłącznie bakterie i nie stanowią zagrożenia dla ludzi. Jest to pierwszy przypadek, w którym sztuczna inteligencja została użyta do zaprojektowania całego replikującego się genomu.
Metoda ta przypomina sposób, w jaki duże modele językowe, takie jak ChatGPT, uczą się wzorców tekstowych. Zamiast słów, modele Evo przyswoiły "gramatykę" DNA z milionów sekwencji genetycznych. Modele zostały wytrenowane na danych genetycznych pochodzących z około dwóch milionów bakteriofagów, przy czym wirusy infekujące ludzi, zwierzęta lub rośliny zostały celowo wykluczone z danych treningowych. Po otrzymaniu fragmentu naturalnego wirusa, sztuczna inteligencja stworzyła pełne plany genetyczne nowych jednostek.
- Kandydaci wygenerowani przez AI
- 700000
- Wyselekcjonowani do syntezy
- 302
- Żywotne bakteriofagi
- 16
Dane z tekstu artykułu
Od 700 000 kandydatów do 16 działających wirusów
Zespół wykorzystał ΦX174, niewielki i dobrze przebadany bakteriofag, jako szablon. Sztuczna inteligencja wygenerowała około 700 000 kandydatów na genomy, z których naukowcy wyselekcjonowali 302 najbardziej obiecujące projekty do syntezy laboratoryjnej. Każdy z nich został zbudowany i wprowadzony do bakterii E. coli, które odczytały kod genetyczny i wytworzyły nowe fagi. Tylko 16 okazało się zdolnych do życia. Choć wskaźnik skuteczności był niski, uzyskane wirusy były realne i funkcjonalne.
Samuel King, doktorant w laboratorium, opisał moment, w którym zespół zdał sobie sprawę, że fagi działają.
„Zaczęliśmy dostrzegać wyraźniejsze punkty i to było niezwykle ekscytujące.”
Brian Hie, profesor na Uniwersytecie Stanforda i główny badacz, powiedział BBC, że praca ta otwiera nowe terytorium naukowe.
„To kolejny krok w złożoności, którą może zaprojektować generatywna sztuczna inteligencja. Po raz pierwszy użyto jej do zaprojektowania kompletnego genomu, czegoś, co potrafi się replikować i pełnić inne funkcje wewnątrz komórek... to było dla nas nowe terytorium.”
Jeden z 16 zaprojektowanych przez AI fagów zawierał cechy bardzo odległe od znanych naturalnych odpowiedników, co sugeruje, że sztuczna inteligencja zaprojektowała rozwiązania, których naturalna ewolucja mogłaby nie wykształcić przez miliony lat. Koktajl nowych fagów zwalczył szczepy E. coli, które uodporniły się na naturalne fagi, co wskazuje na potencjalne nowe terapie przeciwko bakteriom opornym na antybiotyki.
Obawy o bezpieczeństwo biologiczne i luka w zarządzaniu
Naukowcy wprowadzili zabezpieczenia: wykluczyli wirusy infekujące ludzi z danych treningowych, pracowali wyłącznie z nieszkodliwymi fagami i przeprowadzili wszystkie eksperymenty w bezpiecznym laboratorium. Metoda jest jednak teraz publicznie dostępna. Tom Inglesby i Moritz Hanke z Johns Hopkins Center for Health Security ostrzegli w towarzyszącym artykule w Science, że zarządzanie nie nadąża za technologią.
„Zdolność do tworzenia genomów wirusowych za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji już istnieje; brakuje natomiast mechanizmów zarządzania, które pozwoliłyby bezpiecznie nią kierować.”
Nie wszyscy eksperci podzielają te obawy. Tom Ellis z Imperial College London nazwał ΦX174 "dosłownie najmniejszym i najłatwiejszym do stworzenia genomem" i powiedział The Guardian, że zagrożenie jest "bardzo wyolbrzymione" w porównaniu z prostą modyfikacją istniejących patogenów. Marc Van Ranst, wirusolog z KU Leuven, porównał ten postęp do nauki gramatyki po opanowaniu słownictwa.
„Kiedy uczysz się również gramatyki, możesz napisać powieść. W tym przypadku sztuczna inteligencja uczy nas gramatyki materiału genetycznego.”
Van Ranst ostrzegł, że technologia jest łatwo dostępna i wezwał do wprowadzenia regulacji dotyczących bezpieczeństwa biologicznego. Jordi García Ojalvo z Universitat Pompeu Fabra w Barcelonie nazwał wyniki "znaczącym przełomem" w komentarzach dla Science Media Centre. Naukowcy zapowiedzieli, że kolejnym krokiem będzie przetestowanie systemu z innymi typami wirusów.
Zapytaj o ten tekst
Źródła i kontekst
- Tom Inglesby
- Profesor w Johns Hopkins Center for Health Security, współautor ostrzeżenia dotyczącego bezpieczeństwa biologicznego w Science
- Marc Van Ranst
- Wirusolog z KU Leuven, który skomentował znaczenie badania i wezwał do regulacji w zakresie bezpieczeństwa biologicznego
- Samuel King
- Doktorant w laboratorium Briana Hie na Uniwersytecie Stanforda, który zaobserwował pierwsze oznaki działania fagów zaprojektowanych przez AI
- Miejsca
- Stany Zjednoczone, Hongkong, Manchester, Meksyk, Waszyngton
Pollar jest bezpłatny i bez reklam w tekście. Utrzymują go członkowie.
Wesprzyj Pollar