في مختبر بجامعة ستانفورد، راقب الباحثون بقعًا شفافة تنتشر عبر طبق بتري مليء بالبكتيريا — العلامة الواضحة على أن شيئًا كانوا قد بنوه بالكامل داخل جهاز كمبيوتر قد بدأ للتو في الحياة. الكائنات التي كانت تمحو تلك البكتيريا لم تُستخرج من الطبيعة. لقد كانت فيروسات مصممة بالذكاء الاصطناعي، وُلدت بواسطة نموذج حاسوبي يُدعى Evo ثم بُنيت كيميائيًا من الصفر، والنتائج تثير الآن أسئلة تتجاوز بكثير مختبرًا واحدًا في قبو ستانفورد.
Summary
أهم النقاط
- اقترح Evo، وهو نموذج ذكاء اصطناعي طورته جامعة ستانفورد ومعهد Arc، ما يصل إلى 700,000 جينوم فيروسي محتمل، تم تصنيع 285 منها كيميائيًا، وأنتج 16 منها فيروسات قادرة على التكاثر وقتل البكتيريا.
- تدرّب Evo أولًا على ما يقرب من تسعة تريليونات نوكليوتيد من ملايين الحيوانات والنباتات والميكروبات والفيروسات، ثم تخصص في 11 جينًا من العاثية Phi X-174 وحوالي 15,000 جينوم ذي صلة.
- كانت الفيروسات المولدة بالذكاء الاصطناعي قوية مثل الفيروسات الطبيعية، وبعضها تكاثر أسرع من العاثية الطبيعية Phi X-174 نفسها.
- تحظر قواعد السلامة البيولوجية الحالية لـالمعاهد الوطنية للصحة في الولايات المتحدة التجارب التي تجعل العوامل الممرضة أكثر خطورة، لكنها لا تغطي بوضوح تصميم الفيروسات بالحوسبة البحتة ما لم يتضمن ذلك “كيانًا مثيرًا للقلق”.
- يحذر الخبراء، بمن فيهم موريتز هانكه من مركز جونز هوبكنز لأمن الصحة، من اتساع الفجوة بين ما يمكن للذكاء الاصطناعي فعله الآن والقواعد المصممة لتنظيمه.
نموذج الذكاء الاصطناعي Evo يصمم جينومات فيروسية جديدة للبكتيريا
يعمل Evo كنسخة جينية من نموذج لغوي كبير، إذ يتنبأ بتسلسلات الحمض النووي بالطريقة نفسها التي يتنبأ بها ChatGPT بالكلمة التالية في الجملة. لكنه بدلًا من اللغة، تعلّم الأنماط المكتوبة في الشفرة الجينية للحياة نفسها. الفريق الذي يقف وراءه، والمتمركز في ستانفورد ومعهد Arc، سعى لمعرفة ما إذا كان هذا النوع من التعرف على الأنماط يمكن أن يذهب خطوة أبعد من تصميم بروتينات أو مضادات حيوية فردية — وأن ينتج في الواقع فيروسًا عاملًا.
كيف تم تدريب Evo
تمت “تعليم” النموذج على مرحلتين. استند التدريب الأولي لـ Evo إلى ما يقرب من تسعة تريليونات نوكليوتيد مأخوذة من ملايين الكائنات التي تمتد عبر ممالك الحيوان والنبات والميكروبات والفيروسات، ما أتاح له امتصاص الأنماط التي تمتد عبر شجرة الحياة بأكملها. وفقط بعد ذلك الأساس الواسع تبعته جولة ثانية متخصصة من التدريب، ركزت هذه المرة بشكل ضيق على 11 جينًا من العاثية Phi X-174 وحوالي 15,000 من أقرب أقربائها. بالنسبة لصمويل كينغ، طالب الدكتوراه في ستانفورد والمؤلف المشارك في البحث، بدا تدرّج التدريب بهذه الطريقة خطوة بديهية. قال: “لقد بدا ببساطة وكأنه الخطوة التالية الواضحة”.
من 700,000 مرشح إلى 16 فيروسًا عاملًا
بعد التدريب، اقترح Evo 700,000 جينوم فيروسي محتمل. قلّص الباحثون تلك المجموعة الهائلة إلى أكثر المرشحين وعدًا، وتم تصنيع 285 تسلسلًا منها كيميائيًا كحمض نووي، ثم أُدخلت في البكتيريا لمعرفة ما سيحدث. ستة عشر من تلك التسلسلات أنتجت فيروسات قادرة على التكاثر — وقادرة، وهذا هو الأهم، على قتل البكتيريا المستهدفة، الإشريكية القولونية E. coli، في هذه العملية. يُقال إن كينغ وزملاءه أدركوا أن العاثيات تعمل في الساعات الأولى من الصباح، وهم يشاهدون البقع الشفافة تتفتح على أطباق بتري. قال كينغ: “بدأنا نرى هذه البقع الشفافة وكان ذلك مثيرًا للغاية”. وعندما رأى الفريق الأوسع النتائج، يقول أستاذ مساعد ستانفورد برايان هي، “انفجر الغرفة تلقائيًا بالتصفيق”.
كيف أدت الفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي فعليًا في المختبر
لم تكن الفيروسات الستة عشر التي خرجت من التجربة فضوليات مختبرية هشة. لقد طابقت أداء الفيروسات الطبيعية، وفي بعض الحالات تفوقت عليها — وهي نتيجة فاجأت حتى الباحثين غير المشاركين في العمل.
المتانة والسرعة والمعالم العلمية
ثبت أن الفيروسات المصممة متينة مثل الفيروسات الطبيعية، وبعضها تكاثر أسرع حتى من Phi X-174 نفسها. قال أوليفر كروك، كيميائي البروتين في جامعة أكسفورد الذي لم يكن جزءًا من الدراسة: “إنها ليست مجرد نسخ مريضة من أشياء موجودة بالفعل”. ووصف باتريك كاي، عالم الأحياء التركيبية في جامعة مانشستر، هذا العمل بأنه “معلم مهم”، مضيفًا أن “أهميته تمتد إلى ما هو أبعد من العاثيات — فهو يشير إلى أن نماذج لغة الجينوم بدأت تتعلم مبادئ التصميم المشفرة بواسطة التطور، ما يفتح الباب أمام كتابة الجينوم بمساعدة الذكاء الاصطناعي”. ووصف مارك غويل، من مختبر البيولوجيا التركيبية في جامعة بومبيو فابرا، ذلك بأنه “نقطة تحول مهمة للغاية” لأنه، ولأول مرة، “نحن نبدأ في تصميم علم الأحياء على جهاز كمبيوتر”.
ومع ذلك، كان كروك حريصًا على تهدئة التوقعات. لم يخترع الذكاء الاصطناعي أي شيء جديد جوهريًا — الفيروسات الناتجة تشبه كثيرًا الأنواع الطبيعية وتعتمد على نفس البيولوجيا الأساسية بدلًا من آلية مبتكرة. وما إذا كان Evo يمكنه تنفيذ الحيلة نفسها مع عائلات فيروسية أخرى يبقى سؤالًا مفتوحًا. إذا كان النهج قابلًا للتعميم، يقول كروك، فقد ينتج أدوات مفيدة حقًا للطب والتكنولوجيا الحيوية: “الكثير من علمنا يعتمد على الفيروسات كتكنولوجيا”. وللمقارنة، يبلغ طول جينوم العاثية التي عمل معها الفريق حوالي 5,400 زوج قاعدي، مقارنة بحوالي 500,000 زوج قاعدي في أصغر خلية حية وحوالي ثلاثة مليارات في الجينوم البشري — وهي فجوة يقول هي إنها تجعل تصميم كائن حي بسيط “ربما يتطلب الكثير من العمل، لكنه ليس مستحيلًا”، وشيئًا “نحن بالتأكيد مهتمون بالعمل نحوه”.
ثغرات السلامة البيولوجية حول تصميم الفيروسات بالحوسبة
يأتي هذا الاختراق في لحظة لم تلحق فيها سياسة السلامة البيولوجية الأمريكية بما يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي توليده الآن على الشاشة. هذا التفاوت هو جوهر الجدل الدائر حول تخليق جينوم الفيروس الموجّه بالذكاء الاصطناعي.
ما الذي لا تغطيه قواعد السلامة البيولوجية الأمريكية
في أواخر يوليو، كشفت المعاهد الوطنية للصحة عن سياسة تتعلق بـأبحاث علوم الحياة عالية المخاطر تحظر إنشاء متحورات ممرِضة أكثر خطورة. ومع ذلك، فإن العمل الذي يُجرى بالكامل بطرق حاسوبية — تصميم الحمض النووي الفيروسي على جهاز كمبيوتر دون بنائه فعليًا — لا تغطيه السياسة “ما لم يتضمن كيانًا مثيرًا للقلق”، وفقًا للوكالة. من السهل تطبيق هذا التمييز على شيء مثل الجدري، الذي يُصنَّف بوضوح على أنه خطير. لكنه أكثر غموضًا بكثير عندما يكون الفيروس المعني قد خرج من نموذج ذكاء اصطناعي بدلًا من قائمة مسبقة بالعوامل الممرضة المعروفة، وهو بالضبط نوع الغموض الذي يشكل الآن النقاشات حول سياسة تنظيم السلامة البيولوجية في مجال الذكاء الاصطناعي التي تكافح لمواكبة التطور.
الاحتياطات والتحذيرات من الخبراء
لم ينتظر فريق ستانفورد ومعهد Arc حتى يلحق المنظمون بالركب. طوال مرحلة التدريب، لم يتعرض Evo لأي معلومات تتعلق بالفيروسات التي تصيب البشر أو الكائنات الممرِضة المرتبطة بها التي تؤثر في الحيوانات أو النباتات أو الفطريات — ما يعني أن النموذج ببساطة لا يمكنه إنتاج تلك التسلسلات الجينية من الأساس. قال برايان هي: “كان هدفنا ببساطة ممارسة أقصى درجات الحذر”. ووصف موريتز هانكه من مركز جونز هوبكنز لأمن الصحة هذا القرار بأنه “جدير بالثناء للغاية”، خاصةً أنه لم تكن هناك قواعد رسمية تفرضه: “لأنهم لا يحصلون على أي توجيه من أي جهة حول ما ينبغي عليهم فعله”.
ذهب هانكه وتوماس إنغلسبي، وكلاهما من جونز هوبكنز، إلى أبعد من ذلك في تعليق نُشر إلى جانب البحث في مجلة ساينس، محذرين من أن النتائج تثير “أسئلة عاجلة حول السلامة والأمن البيولوجيين“. وأوضحا أن القضية الحقيقية ليست ما إذا كان تصميم الجينوم الفيروسي التوليدي سيستمر في الوجود — فهو موجود بوضوح بالفعل — بل ما إذا كان يمكن استخدامه دون “تمكين ضرر جسيم”. عرض هانكه القلق بصراحة: “ما هو خطر ما لم أره من قبل؟” سأل، واصفًا “فجوة هائلة” بين سرعة تقدم العلم وبطء تبعية الضوابط. وأسوأ سيناريو في نظره سهل التخيل: “يمكنك أن تقول، ‘يا نموذج لغة الجينوم، اصنع لي جينوم إنفلونزا معدَّلًا ليكون أكثر قابلية للانتقال أو أكثر فتكًا'”.
لماذا يهم هذا: إن الاختصار الحاسوبي نفسه الذي سمح لـ Evo بتصميم 16 عاثية عاملة في غضون أشهر، باستخدام تسعة تريليونات نوكليوتيد من بيانات التدريب وجولة متابعة مستهدفة على Phi X-174، هو طريقة عامة الغرض. لا يوجد في التقنية الأساسية ما يقصرها على قاتلات البكتيريا غير الضارة. وهذا بالضبط هو الفارق الذي يشير إليه هانكه وإنغلسبي: طريقة بحث تتقدم أسرع من السياسة المصممة لاحتوائها، في مجال حيث أبحاث البيولوجيا التركيبية تطمس بشكل متزايد الخط الفاصل بين تصميم أدوية جديدة وتصميم مخاطر جديدة.
في الوقت الحالي، يقول الباحثون إن الضمانات التي طبقوها — استبعاد بيانات الفيروسات التي تصيب البشر، والعمل فقط على العاثيات، وتشغيل كل شيء داخل مختبر آمن — تقطع شوطًا طويلًا نحو إبقاء التكنولوجيا موجهة نحو الفائدة بدلًا من الضرر. ويجادل هي بأن هذا النهج لديه القدرة على “تحسين صحة الإنسان بشكل هائل” من خلال أدوية وعلاجات جديدة، بما في ذلك علاجات قائمة على العاثيات للعدوى المقاومة للمضادات الحيوية. وما إذا كان هذا الوعد سيصمد خارج نطاق Phi X-174، وما إذا كان المنظمون سيتحركون قبل أن يستهدف الإصدار التالي من هذه التجربة هدفًا أقل احتواءً، هما السؤالان اللذان من المرجح أن يحددا ما سيأتي بعد ذلك للفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي.
الأسئلة الشائعة
ما مدى فعالية الفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي في الاختبارات المعملية؟
من بين 285 تسلسلًا جينوميًا فيروسيًا مُصنَّعًا، أنتج 16 منها فيروسات قادرة على التكاثر وقتل البكتيريا في المختبر.
ما البيانات التي استُخدمت لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي Evo؟
تدرّب Evo أولًا على ما يقرب من تسعة تريليونات نوكليوتيد من ملايين الحيوانات والنباتات والميكروبات والفيروسات، ثم بشكل محدد على 11 جينًا من العاثية Phi X-174 وحوالي 15,000 جينوم ذي صلة.
لماذا لا تنظم سياسات السلامة البيولوجية الأمريكية الحالية الفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي؟
لأن تصميم الحمض النووي الفيروسي بالحوسبة البحتة لا تغطيه السياسات الحالية للمعاهد الوطنية للصحة في الولايات المتحدة ما لم يتضمن كيانًا مثيرًا للقلق، ما يخلق فجوة تنظيمية للفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي.
ما الاحتياطات التي اتخذها العلماء أثناء تدريب Evo؟
استبعدوا بيانات عن الفيروسات التي تصيب البشر والعوامل الممرِضة ذات الصلة، لمنع الذكاء الاصطناعي من توليد جينومات فيروسية محتملة الخطورة تصيب البشر.
{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”ما مدى فعالية الفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي في الاختبارات المعملية؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”من بين 285 تسلسلًا جينوميًا فيروسيًا مُصنَّعًا، أنتج 16 منها فيروسات قادرة على التكاثر وقتل البكتيريا في المختبر.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما البيانات التي استُخدمت لتدريب نموذج الذكاء الاصطناعي Evo؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”تدرّب Evo أولًا على ما يقرب من تسعة تريليونات نوكليوتيد من ملايين الحيوانات والنباتات والميكروبات والفيروسات، ثم بشكل محدد على 11 جينًا من العاثية Phi X-174 وحوالي 15,000 جينوم ذي صلة.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”لماذا لا تنظم سياسات السلامة البيولوجية الأمريكية الحالية الفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”لأن تصميم الحمض النووي الفيروسي بالحوسبة البحتة لا تغطيه السياسات الحالية للمعاهد الوطنية للصحة في الولايات المتحدة ما لم يتضمن كيانًا مثيرًا للقلق، ما يخلق فجوة تنظيمية للفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ما الاحتياطات التي اتخذها العلماء أثناء تدريب Evo؟”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”استبعدوا بيانات عن الفيروسات التي تصيب البشر والعوامل الممرِضة ذات الصلة، لمنع الذكاء الاصطناعي من توليد جينومات فيروسية محتملة الخطورة تصيب البشر.”}}]}
تم إعداد المقال بمساعدة الذكاء الاصطناعي ومراجعته من قبل الفريق التحريري.
