עד לא מזמן, הדיון סביב בינה מלאכותית התמקד בעיקר בשאלה מה היא מסוגלת לכתוב, לצייר או לחשב. עכשיו מתברר שהשאלה רחבה הרבה יותר: האם היא יכולה גם לתכנן דברים שיפעלו בתוך העולם הביולוגי?
פיתוח בקטריופאג'ים באמצעות בינה מלאכותית מאתגר תפיסות מדעיות קיימות
צוות חוקרים מסטנפורד וממכון Arc הצליח להשתמש בבינה מלאכותית כדי לתכנן קוד גנטי של בקטריופאג'ים, נגיפים שתוקפים חיידקים, ולאחר מכן ליצור במעבדה נגיפים פעילים על סמך אותם תכנונים. במחקר שפורסם בשבוע שעבר בכתב העת Science יצרו מודלי הבינה המלאכותית מאות תכנונים חדשים של פאג'ים. מתוך 285 תכנונים שנבדקו במעבדה, 16 הובילו ליצירת נגיפים פעילים שהצליחו להתרבות ולתקוף חיידקי אי-קולי (E. coli). בהמשך הראו החוקרים כי שילוב של כמה מהפאג'ים החדשים הצליח לפגוע גם בחיידקים שפיתחו עמידות לפאג' המקורי.
כדי להבין איך בינה מלאכותית בכלל יכולה לתכנן נגיף, צריך לחשוב על DNA כסוג של שפה. פרופ' רן ניר פז, מומחה למחלות זיהומיות בבית החולים הדסה והמוביל הקליני של המרכז הישראלי לטיפול בפאג'ים, מסביר כי החוקרים פיתחו מודלים שאומנו על כמויות גדולות של מידע גנטי ולמדו לזהות את הכללים והדפוסים שלפיהם גנומים בנויים ופועלים.
פרופ' רן ניר פז: "כמו שיש קלוד וכמו שיש ג'מיני, שמסוגלים על ידי שימוש בשפה רגילה לייצר משפטים, פסקאות או אפילו ספרים, החוקרים פיתחו שני מודלים, Evo 1 ו-Evo 2, שהתפקיד שלהם הוא להשתמש בשפה של ה-DNA וה-RNA"
"כמו שיש קלוד וכמו שיש ג'מיני, שמסוגלים על ידי שימוש בשפה רגילה לייצר משפטים, פסקאות או אפילו ספרים, החוקרים פיתחו שני מודלים, Evo 1 ו-Evo 2, שהתפקיד שלהם הוא להשתמש בשפה של ה-DNA וה-RNA", הוא מסביר.
במחקר הנוכחי, האנלוגיה הזאת מקבלת משמעות ממשית: אם מודלי שפה מייצרים טקסטים באורכים שונים, כאן המודלים מייצרים רצפים גנטיים באורכים וברמות מורכבות שונות. "ממילים קצרות, משפטים קצרים, עד ספרים ארוכים", מסביר פרופ' ניר פז. "ספר ארוך נניח יהיה קוף, בן אדם או כלב או חיה גדולה ומורכבת, והפסקאות או המשפטים הקצרים אמורים להיות בקטריופאג'ים, נשוא המאמר הזה, וירוסים של חיידקים".
כשהמחשב מתחיל לכתוב ביולוגיה
הרעיון של תכנון מערכות ביולוגיות במחשב אינו חדש. לדברי פרופ' ניר פז, אחד מחלוצי התחום היה הגנטיקאי האמריקני קרייג ונטר, ממובילי פרויקט ריצוף הגנום האנושי, שהקים מכון מחקר שעסק בין היתר בניסיון ליצור צורות חיים פשוטות באמצעות DNA שתוכנן וסונתז במעבדה.
פרופ' רן ניר פזצילום: דוברות הדסהאחת מפריצות הדרך הבולטות בתחום הגיעה לפני כעשור, הרבה לפני פריצתם של מודלי הבינה המלאכותית הגנרטיבית לחיינו, עם יצירתו של חיידק בעל גנום מינימלי שתוכנן במחשב ונבנה במעבדה כך שיוכל להתחלק ולהתרבות. "המטרה שלו הייתה דומה למדי למה שהחוקרים עשו פה: להשתמש בידע הקיים, שמכיל גם חורים בהבנה שלנו, על מנת לייצר צורת חיים שמסוגלת, במקרה שלהם, להתחלק לבד ולהקנות לה תכונות כאלה ואחרות", מסביר פרופ' ניר פז. "הם הראו את זה כבר לפני 10 שנים. זאת הייתה פריצת דרך די מרשימה ודי מדהימה".
אז מה השתנה מאז? בעיקר עוצמת הכלים החישוביים. "יש כלים חזקים יותר", אומר פרופ' ניר פז. לדבריו, החוקרים במחקר הנוכחי השתמשו בטכנולוגיות שמזכירות את אלה שמאחורי מודלי שפה, כדי ללמוד מכמויות עצומות של מידע גנטי וליצור מתוכו רצפים חדשים. "Evo 2 אומן על כמויות עצומות של מידע גנטי ממאגרי מידע, ומזה למד לבנות, נניח, פסקה חדשה שאפשר לקרוא ולהבין, או במקרה הזה וירוס בקטריופאג' שפוגע בחיידקים".
בעיני פרופ' ניר פז, התרומה המשמעותית ביותר של כלים כאלה עשויה להיות דווקא בהעמקת ההבנה שלנו בביולוגיה. "הכלים האלה יאפשרו לנו להבין יותר טוב הרבה מאוד פונקציות ביולוגיות שקיימות ואנחנו לא מכירים", הוא אומר. לדבריו, גם ביצורים שנחקרו היטב עדיין קיימים פערי ידע גדולים. "בגנום של בקטריופאג'ים אנחנו יודעים מה התפקיד בערך של 40% מהגנים והחלבונים. אנחנו פחות מבינים את כל השאר". מודלים שיודעים לזהות דפוסים בתוך כמויות עצומות של מידע גנטי עשויים, לדבריו, לסייע לפענח גם את אותם חלקים שעד היום נותרו בגדר תעלומה.
בקטריופאג'ים חדשים עשויים לשמש בעתיד לטיפול בזיהומים חיידקיים. אילוסטרציה
(צילום: shutterstock)
האפשרות השנייה, שכבר נבחנה במחקר הנוכחי, היא להשתמש בכלים האלה כדי לתכנן בקטריופאג'ים חדשים שישמשו בעתיד לטיפול בזיהומים חיידקיים, במיוחד כאלה שאינם מגיבים לאנטיביוטיקה. אלא שפרופ' ניר פז מדגיש כי הדרך לשם עוד ארוכה. "זה תחום שמאוד בחיתוליו", הוא אומר. לדבריו, אחת השאלות הגדולות שעדיין פתוחות היא האם עתיד הטיפול בפאג'ים נמצא דווקא בנגיפים מהונדסים שתוכננו במעבדה, או בפאג'ים טבעיים שאפשר לאתר, ללמוד ולהתאים לטיפול. "אין על זה תשובה. זו שאלה פתוחה".
גם המחקר החדש, על אף ההישג המרשים, ממחיש עד כמה הטכנולוגיה עדיין רחוקה מלהיות מדויקת: רק חלק קטן מהתכנונים שהציעו המודלים הפכו בפועל לפאג'ים מתפקדים. "יש פה עדיין המון תהליך למידה", הוא מציין. לדבריו, יהיה צורך בכמויות גדולות בהרבה של מידע ובשיפור משמעותי של המודלים לפני שניתן יהיה לסמוך על התוצרים שלהם באופן עקבי. "כמו בצ'אט GPT ודומיו, אנחנו לא יודעים לזהות מתי המכונה תשקר". ולצד המגבלות, הוא מזכיר גם את הצד השני של המשוואה: שאלת הבטיחות. "באותה מידה גם המכונה יכולה לייצר סכנות", הוא אומר.
הצד האפל של הביולוגיה הסינתטית
החשש הזה נמצא כיום בלב הדיון סביב החיבור בין בינה מלאכותית לביולוגיה. ככל שמודלים הופכים טובים יותר בתכנון מערכות ביולוגיות, כך גדל גם הפוטנציאל להשתמש בהם לא רק כדי להבין את הטבע או לפתח טיפולים חדשים, אלא גם כדי ליצור מערכות בעלות תכונות שלא היו קיימות קודם. מכאן עולה שאלה שקשה יותר להתעלם ממנה: מה קורה כשהיכולת הזאת מופנית לכיוונים מסוכנים, או כשהיא פשוט יוצאת משליטה?
פרופ' טל ברושצילום: אלבום פרטיפרופ' טל ברוש, מנהל היחידה למחלות זיהומיות בבית החולים אסותא אשדוד, מדגיש כי במקרה של המחקר הנוכחי אין סכנה ישירה לבני אדם. בקטריופאג'ים מצויים באופן טבעי גם בגוף האדם, אך הם פוגעים בחיידקים ולא בתאים אנושיים. "הבקטריופאג'ים הם לא משהו שמסכן אותנו בשום צורה שהיא, כי אלה נגיפים שהם נגיפים של חיידקים, זאת אומרת הם יכולים להזיק לחיידקים, לא לבני אדם", הוא מאשר. "מה שזה כן מראה לנו זה את היכולות ההולכות ומשתפרות של מה שנקרא ביולוגיה סינתטית, אפשרות להשתמש בכלים ביולוגיים מאוד מתקדמים ומניפולציות גנטיות בשביל לשנות יצורים חיים או לייצר יצורים חיים מהתחלה".
עם זאת, כמו בהתפתחויות מדעיות רבות אחרות, גם כאן הפוטנציאל הרפואי מתקיים לצד סיכונים ממשיים. מצד אחד, ביולוגיה סינתטית עשויה לאפשר לפתח בקטריופאג'ים חדשים נגד חיידקים עמידים לאנטיביוטיקה, ואף לשפר שימושים קיימים בנגיפים מהונדסים לצורכי טיפול. "יכולים להיות הרבה מאוד שימושים מאוד מבורכים בטכנולוגיות האלה", הוא אומר.
פרופ' טל ברוש: "יכול להיות שימוש לרעה או תאונה מעבדתית שתסתיים בזה שייקחו נגיף, חיידק, איזשהו יצור, ויגרמו לו להיות יותר אלים או יותר מידבק או עמיד לטיפולים ולחיסונים"
מאידך, אותה יכולת לשנות מערכות ביולוגיות עלולה לשמש גם לרעה, או להוביל לתוצאות מסוכנות. "יכול להיות שימוש לרעה או תאונה מעבדתית שתסתיים בזה שייקחו נגיף, חיידק, איזשהו יצור, ויגרמו לו להיות יותר אלים או יותר מידבק או עמיד לטיפולים קיימים או עמיד לחיסונים קיימים", מזהיר פרופ' ברוש. "בהחלט יש מעבדות ומדענים שמסוגלים לעשות כאלה דברים".
האם ניתן יהיה לנצח חיידקים עמידים לאנטיביוטיקה באמצעות בינה מלאכותית? אילוסטרציה
(צילום: shutterstock)
כדי להמחיש עד כמה האפשרות ליצור מחדש נגיפים אינה עוד רעיון תיאורטי בלבד, הוא מזכיר את האבעבועות השחורות. "זו אחת המחלות הכי קשות ואיומות שהיו בהיסטוריה", הוא אומר. לאחר הכחדת המחלה באמצעות חיסונים, הנגיף נעלם מהטבע וכיום נשמר בדגימות רשמיות תחת אבטחה מחמירה במעבדות ייעודיות בארצות הברית וברוסיה.
אלא שלפני כמה שנים הצליחה קבוצת חוקרים ליצור מחדש במעבדה נגיף של אבעבועות סוס, נגיף קרוב ממשפחת האבעבועות, באמצעות ביולוגיה סינתטית. החוקרים הסתמכו על הרצף הגנטי שלו וסינתזו את ה-DNA במעבדה. "לקחו את הרצף מהאינטרנט, יצרו את ה-DNA מחדש מאפס, ממש בראו אותו, וזה נעשה באמצעות טכנולוגיה הרבה פחות מתקדמת מזו שקיימת כיום", מתאר פרופ' ברוש.
החשש הוא שבינה מלאכותית תוכל בעתיד להרחיב את היכולות האלה, ולא רק לשחזר נגיף קיים אלא גם לסייע בחיפוש אחר שינויים שישפיעו על תכונותיו. "כיום אדם יכול לקחת את ה-AI ולהגיד לו 'אוקיי, אתה מכיר נגיפי שפעת, קורונה? בוא תנסה בכלים חישוביים מסובכים למצוא איך אפשר לעשות את נגיף הקורונה יותר מידבק, או לקחת את נגיף השפעת ולעשות אותו יותר קטלני'. או, למשל, 'בוא ניקח נגיף אחר שיש לנו חיסון טוב נגדו וננסה לשמר את היכולות שלו לחולל מחלה אבל נעשה אותו עמיד לחיסון'", אומר פרופ' ברוש.
איפה עובר הגבול?
האפשרות הזאת מעלה גם שאלה מורכבת של גבולות ופיקוח. "זו שאלה גדולה מאוד: מה אפשר לעשות עם הטכנולוגיה הזאת, ועד כמה נכון להטיל רגולציה על המדע. מצד אחד, אתה לא רוצה להציב בפני המדע חסמים, אלא לאפשר חופש מחקרי ומעבדתי. אם חוקרים לא יוכלו להיות חופשיים בשאלות המדעיות שהם מבקשים לחקור, המדע לא יתקדם. מצד שני, אתה גם לא רוצה שכל דבר שאדם מעלה על דעתו או רוצה לעשות יהיה אפשרי לביצוע", אומר פרופ' ברוש.
אלא שגם אם מחליטים להציב גבולות, היכולת לאכוף אותם על מערכות בינה מלאכותית אינה פשוטה. כיום כבר מוטמעים במודלים מנגנוני הגנה שנועדו למנוע מהם לספק מידע שעלול לשמש למטרות מסוכנות, אך פרופ' ברוש מציין כי המגבלות האלה אינן בהכרח חסינות מעקיפה. "אם תשאל היום את ה-AI איך לבצע פיגוע טרור, הוא לא יסכים לענות לך. אבל אפשר לנסות לשאול שאלות עקיפות, ובדרך הזאת לעקוף חלק מהמגבלות", הוא אומר.
עם זאת, הסיכון, כפי שמדגיש פרופ' ברוש, אינו חייב לנבוע דווקא מכוונה זדונית. גם מחקר לגיטימי עלול להסתיים בתוצאה מסוכנת אם מתרחשת תקלה. "יכולה להיות מגפה - לא כי מישהו רוצה לפתח נשק ביולוגי, אלא כי מישהו עובד על נגיפים, ובגלל התרשלות במעבדה או תאונה הדבר הזה דולף החוצה מבלי שהוא התכוון לזה", הוא אומר. "יש כאלה שמאמינים שזה מה שקרה בסין בתחילת הקורונה, למרות שככל הנראה רוב העדויות המדעיות שוללות את זה".
"אפשר לבקש מכלים חישוביים לנסות לבנות בתיאוריה איזו מולקולה תהיה הכי יעילה לטיפול בווירוס מסוים". אילוסטרציה
(צילום: shutterstock)
אלא שאותם כלים בדיוק עשויים גם להעניק לרפואה יכולות שלא היו לה בעבר. אחת האפשרויות היא לשפר את פיתוח החיסונים נגד נגיפים שמשתנים במהירות. "גם בחיסוני שפעת וגם בחיסוני קורונה אנחנו כל הזמן רודפים אחרי הזנב של עצמנו, כי הנגיפים כל הזמן משתנים", אומר פרופ' ברוש. כיום נדרש לעדכן את הרכב החיסונים בהתאם לזנים המשתנים, ואילו כלים חישוביים עשויים, לדבריו, לסייע לחזות טוב יותר אילו זנים צפויים להופיע, או לתכנן חיסונים שיוכלו להגן מפני מגוון רחב יותר של נגיפי שפעת או קורונה.
פרופ' ברוש: "כיום אדם יכול לקחת את ה-AI ולהגיד לו 'אתה מכיר נגיפי שפעת, קורונה? בוא תנסה בכלים חישוביים מסובכים למצוא איך אפשר לעשות את נגיף הקורונה יותר מידבק, או לקחת את נגיף השפעת ולעשות אותו יותר קטלני'"
הפוטנציאל אינו מסתכם בחיסונים. כלים חישוביים עשויים גם לשנות את הדרך שבה מחפשים תרופות חדשות. בעבר, מסביר פרופ' ברוש, היה צורך לבדוק מספר רב של חומרים ולבחון אילו מהם מצליחים לפעול נגד חיידק או נגיף מסוים. כיום ניתן להשתמש במודלים כדי לצמצם את החיפוש כבר בשלב התכנון. "אפשר לבקש מכלים חישוביים לנסות לבנות בתיאוריה איזו מולקולה תהיה הכי יעילה לטיפול בווירוס מסוים. אחר כך אפשר לייצר אותה מבחינה כימית ולבדוק אותה במעבדה, והסיכויים להצליח גדולים יותר", הוא אומר.
וזה אולי גם הסיפור הגדול יותר שמסתתר מאחורי המחקר החדש. אותה יכולת שמאפשרת לבינה מלאכותית לתכנן בקטריופאג'ים שעשויים יום אחד לסייע במאבק בחיידקים עמידים, יכולה בעתיד לשמש לתכנון חיסונים, תרופות ומערכות ביולוגיות חדשות. אבל ככל שהיכולת הזאת משתפרת, גדלה גם האחריות לוודא שהיא נשארת בשליטה. המחקר הנוכחי עוסק בנגיפים שאינם מסכנים בני אדם, אך הוא מספק הצצה לעידן שבו הגבול בין קוד שנכתב במחשב לבין ביולוגיה שפועלת בעולם האמיתי הולך ומצטמצם.
