Краткое содержание исследования
Стэнфордский университет с помощью генеративного ИИ создал 16 фагов, не существующих в природе (вирусов, которые поглощают бактерии), что вызвало опасения относительно возможности создания ИИ смертоносных вирусов. Однако цель исследования заключалась в решении проблем, связанных с использованием фагов для лечения бактериальных инфекций: сложность подбора подходящих фагов и быстрая развиваемость устойчивости бактерий к ним. Созданные ИИ варианты фагов представляют собой лишь их „подделки“; они далеки от возможности вызвать эпидемии из-за низкого уровня успешности, простоты структуры и невозможности решения ключевых задач в области разработки вирусов (оригинальность, сложные функции).
1. Настоящая цель исследования: не создание вирусов, а помощь в борьбе с устойчивостью к антибиотикам
Многие думают, что речь идет о создании новых вирусов ИИ, но на самом деле команда стремилась решить проблему устойчивости бактерий к антибиотикам. Например, в 2015 году профессор заразился „супербактерией“ Acinetobacter baumannii; все антибиотики оказались бесполезными, и его спасли только фаги. Однако использование фагов не получило широкого распространения из-за сложности подбора подходящих вариантов и быстрого развития устойчивости бактерий. Команда из Стэнфорда хотела, чтобы ИИ помог в создании фагов, способных уничтожать конкретные виды бактерий, избавляя людей от необходимости случайного поиска подходящих фагов в природе.
2. Почему метод лечения фагами не получил распространения?
Метод лечения фагами существует дольше, чем антибиотиков (был популярен в 1920–1930-х годах), но после появления пенициллина его использование угасло:
- Подбор фагов – дело случая: хотя в мире существует около 10³¹ видов фагов, найти тот, который уничтожит конкретную бактерию, сложно, как найти определенный камень в пустыне;
- Бактерии развивают устойчивость: даже если найден подходящий фаг, бактерии быстро приобретают к нему устойчивость, и приходится искать новые варианты;
Это похоже на ситуацию, когда вы находите ключ, подходящий для определенного замка, но замок меняется, и вам приходится искать новый ключ – очень неудобно.
3. Механизм создания фагов с помощью ИИ: „подражание” существующим вирусам
ИИ не создает фагов из ничего, а подражает их генетической структуре на основе обучающих данных:
Команда использовала геномы 2 миллионов фагов для тренировки ИИ; также были специально усилены последовательности, похожие на геном фага 174 (поскольку Escherichia coli развивает к нему устойчивость; целью было создание версии фага, преодолевающей эту устойчивость). Из 302 полученных последовательностей только 16 оказались эффективными против Escherichia coli; их генетическая схожесть с фагом 174 составляет 97% – это по сути „копирование с небольшими изменениями“, а не полностью новые вирусы.
4. Почему не стоит бояться создания ИИ смертоносных вирусов?
Опасения относительно возможности создания эпидемических вирусов ИИ беспочвенны:
- Низкий уровень успешности: из 302 кандидатов только 16 оказались полезными; фаги являются одними из самых простых вирусов (их геномы содержат всего около 5 тысяч пар оснований, в то время как геномы вирусов COVID-19 и гриппа составляют соответственно 30 тысяч и 14 тысяч пар оснований);
- Сложность функций: смертоносные вирусы должны обходить иммунную систему человека и одновременно обладать инфекционной силой и токсичностью – это не входит в возможности ИИ;
- Неправильное направление разработки: ИИ хорошо справляется с созданием массовых „подделок“, но для создания опасных вирусов требуется оригинальность, что пока не в его возможностях.
5. Значение исследования
Исследование демонстрирует потенциал ИИ в создании полезных фаговых последовательностей, но не решает основных проблем, связанных с использованием фагов для лечения:
Подобно тому, как ИИ может написать 1000 статей, но не всегда найдет одну, которая окажется эффективной в лечении; создание эффективных фагов сложнее, чем разработка антибиотиков (структура антибиотиков гораздо проще, чем у вирусов). Следовательно, это лишь небольшая попытка ИИ в области биологии и далеко не начало создания смертоносных вирусов.
Вывод
Суть исследования заключается в использовании ИИ для помощи человечеству в поиске эффективных фагов, а не в создании опасных вирусов. Беспокойство о возможной эпидемии из-за ИИ преждевременно; учитывая низкий уровень успешности исследования, гораздо важнее сосредоточиться на реальных проблемах, таких как устойчивость бактерий к антибиотикам.