من كتابة النصوص إلى كتابة الجينومات.. الذكاء الاصطناعي يصمم 16 فيروسًا جديدة
في خطوة تكشف انتقال الذكاء الاصطناعي من تحليل البيانات إلى تصميم أنظمة بيولوجية كاملة، نجح باحثون من جامعة ستانفورد وشركائهم في استخدام نموذج «إيفو» لتصميم جينومات لفيروسات بكتيرية لم تكن معروفة في الطبيعة، قبل تصنيعها واختبارها معمليًا، حيث تمكنت 16 عاثية جديدة من إصابة بكتيريا الإشريكية القولونية.
وتعني النتائج أن نماذج الذكاء الاصطناعي باتت قادرة على التعلم من الأنماط الموجودة في ملايين الجينومات، ثم استخدامها لتوليد تسلسلات وراثية جديدة ذات وظائف قابلة للاختبار، في تطور يفتح فرصًا أمام الطب والهندسة الحيوية، لكنه يفرض في الوقت نفسه أسئلة أكثر صعوبة حول حدود الأمن الحيوي.
الذكاء الاصطناعي يتعلم «لغة» الحمض النووي
يعتمد نموذج «إيفو» على فكرة تشبه نماذج اللغة المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي، لكن بدلًا من تعلم أنماط الكلمات والجمل، يتعلم أنماط الحمض النووي وتسلسل قواعده.
وتوضح جامعة ستانفورد أن النموذج دُرّب على بيانات ضخمة شملت نحو 80 ألف ميكروب و2.7 مليون جينوم بدائي وعاثي، بما يعادل نحو 300 مليار نيوكليوتيد، ما سمح له بتعلم العلاقات والقيود التطورية التي تظهر في الجينومات الطبيعية.
وهنا تكمن النقلة العلمية الأهم: النموذج لا يكتفي بالبحث عن تسلسل موجود بالفعل، بل يستطيع اقتراح تسلسلات جديدة ثم يترك للباحثين مهمة اختبار ما إذا كانت هذه التصميمات تعمل فعليًا.
16 فيروسًا اصطناعيًا تنتقل من الشاشة إلى المختبر
لم تتوقف التجربة عند إنتاج تسلسلات على جهاز كمبيوتر، فبعد تصنيع الحمض النووي الذي صممه النموذج واختباره، تمكن الباحثون من التحقق من نشاط 16 عاثية جديدة قادرة على إصابة بكتيريا الإشريكية القولونية، وهو ما يمثل دليلًا عمليًا على أن الذكاء الاصطناعي يستطيع المساهمة في تصميم جينومات فيروسية وظيفية.
والعاثيات هي فيروسات متخصصة في إصابة البكتيريا، وهو فارق مهم للغاية عند قراءة نتائج الدراسة؛ فالنتيجة لا تعني أن النموذج صمم فيروسات قادرة على إصابة البشر.
كما اتخذ الباحثون إجراءات للحد من مخاطر إساءة الاستخدام، من بينها استبعاد جينومات الفيروسات المعروفة بإصابة البشر وبعض الكائنات الأخرى من بيانات التدريب.
لماذا يهم هذا الاكتشاف شركات الأدوية؟
القيمة الاقتصادية والعلمية المحتملة للنتائج لا تتوقف عند تصميم فيروسات جديدة، فالعاثيات تحظى باهتمام متزايد باعتبارها أدوات محتملة لمواجهة البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية، بينما يمثل العثور على عاثية مناسبة في الطبيعة عملية قد تكون بطيئة وغير مضمونة.
أما التصميم الحاسوبي فيفتح نموذجًا مختلفًا: استخدام الذكاء الاصطناعي للبحث عن حلول بيولوجية جديدة على الكمبيوتر أولًا، ثم اختبار أفضل المرشحين في المختبر.
وهذا قد يقلل الوقت والموارد المطلوبة للوصول إلى أدوات جديدة في الهندسة الحيوية والطب، وهي إحدى النقاط التي يركز عليها فريق ستانفورد في تطوير «إيفو».
المشكلة تبدأ عندما يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا على تصميم الحياة
لكن النجاح العلمي نفسه يفتح بابًا آخر أكثر حساسية، فكلما ارتفعت قدرة النماذج على تصميم جينومات جديدة، زادت الحاجة إلى وضع حدود واضحة بين الاستخدامات البحثية والطبية المشروعة وبين الاستخدامات التي يمكن أن تزيد مخاطر الأمن الحيوي.
وتشير ستانفورد إلى أن الذكاء الاصطناعي أصبح قادرًا على الانتقال من تصميم جزيئات وبروتينات منفردة إلى أنظمة بيولوجية أكثر تعقيدًا، بما في ذلك جينومات كاملة.
وهذه النقلة هي التي تجعل النقاش التنظيمي أكثر إلحاحًا: المشكلة لم تعد فقط في قدرة الذكاء الاصطناعي على فهم الحياة، وإنما في قدرته المتزايدة على اقتراح تصاميم جديدة لها.
معركة جديدة بين الابتكار والأمن الحيوي
يدفع هذا التطور العلماء وصناع السياسات إلى إعادة النظر في قواعد التعامل مع نماذج الذكاء الاصطناعي البيولوجي.
فالمعادلة لم تعد «ذكاء اصطناعي مقابل أبحاث بيولوجية»، وإنما أصبحت مزيجًا من قدرات الحوسبة والبيانات الجينية والتصنيع الحيوي، بما يسمح بنقل التصميم من بيئة رقمية إلى مختبر خلال فترة أقصر بكثير.
وفي المقابل، يرى الباحثون أن هذه الأدوات يمكن أن تساعد في تسريع اكتشاف علاجات جديدة وفهم الجينومات وتطوير تطبيقات في الطب والزراعة والهندسة الحيوية.
«إيفو» لا يكتب نصًا.. بل يعيد رسم الاحتمالات البيولوجية
تكمن أهمية التجربة في أنها تقدم نموذجًا جديدًا للبحث العلمي، فبدلًا من أن يبدأ الباحث من جينوم موجود في الطبيعة ثم يحاول تعديله، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يقترح مسارات جينية جديدة انطلاقًا من الأنماط التي تعلمها من الطبيعة.
وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي بدأ يتحول من أداة لتحليل المعرفة العلمية إلى أداة لتوليد فرضيات وتصميمات بيولوجية جديدة.
والخط الفاصل المقبل لن يكون بين ما هو طبيعي وما هو صناعي فقط، بل بين ما يمكن للآلة أن تقترحه، وما ينبغي للإنسان أن يسمح بتحويله من كود جيني إلى مادة بيولوجية حقيقية.
«بوابة المصرف» تقرأ التطور الجديد
الخبر الأهم هنا ليس أن الذكاء الاصطناعي «صنع فيروسات»، وإنما أن الذكاء الاصطناعي التوليدي دخل مرحلة تصميم الجينومات واختبارها عمليًا.
وقد تكون التطبيقات الإيجابية هائلة، خصوصًا في مواجهة مقاومة المضادات الحيوية وتسريع اكتشاف أدوات جديدة في الطب والهندسة الحيوية.
لكن كل قفزة في القدرة على تصميم الحياة ترفع في المقابل سقف المسؤولية التنظيمية.
المعادلة الجديدة واضحة: كلما أصبح الذكاء الاصطناعي أفضل في كتابة الشفرة الجينية، أصبح العالم بحاجة إلى أن يكون أفضل في تحديد ما يجوز تحويله من شفرة إلى حياة.
