حقق باحثون من جامعة ستانفورد ومعهد "آرك" (Arc Institute) إنجازاً تاريخياً باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لتصميم جينومات فيروسية كاملة من الصفر. يمثل هذا الاختراق تحولاً من الاكتشاف البيولوجي التقليدي إلى عصر التصميم الحوسبي، حيث يملي الذكاء الاصطناعي بنية الحياة.
Evo: النموذج اللغوي الكبير لعلم الجينوم
في قلب هذا البحث يكمن Evo، وهو نموذج توليدي متخصص يعمل بشكل مشابه للنماذج اللغوية الكبيرة (LLM) ولكنه يعمل على "لغة" الحمض النووي (DNA). وعلى عكس النماذج القائمة على النصوص، تم تدريب Evo على مجموعة بيانات ضخمة تضم حوالي تسعة تريليونات من النوكليوتيدات المستمدة من ملايين الكائنات الحية، بما في ذلك الحيوانات والنباتات والميكروبات والفيروسات.
ولتحسين دقته، استخدم الباحثون عملية تدريب مكونة من مرحلتين. فبعد تعلم الأنماط التأسيسية لشجرة الحياة، خضع Evo لجولة ثانية متخصصة من التدريب باستخدام الجينات الـ 11 لـ phiX174 bacteriophage وحوالي 15,000 من أقرب أقربائه. وقد سمح ذلك للنموذج بإتقان الفروق الدقيقة المحددة المطلوبة لتصميم كيانات بيولوجية وظيفية وقادرة على التكاثر.
من 700,000 مقترح إلى فيروسات وظيفية
إن حجم القدرات التوليدية لـ Evo هائل؛ حيث اقترح النموذج 700,000 جينوم فيروسي محتمل. ثم قام فريق البحث بتضييق هذه النطاقات من خلال عملية اختيار صارمة، حيث قاموا بتخليق 285 تسلسلاً كيميائياً كخيوط من الحمض النووي (DNA) وحقنها في بكتيريا E. coli.
كانت النتائج ناجحة للغاية: حيث أنتجت 16 من التسلسلات المُخلّقة فيروسات قادرة على التكاثر. والجدير بالذكر أن هذه الفيروسات التي أنتجها الذكاء الاصطناعي لم تكن مجرد نسخ "ضعيفة" أو ممرضة من الأنواع الموجودة؛ بل كانت قوية مثل الفيروسات الطبيعية، بل إن بعضها كان يتكاثر بشكل أسرع من فيروس phiX174 الأصلي. وأشار الخبراء إلى أن الذكاء الاصطناعي أدخل حتى تغييرات غير متوقعة في ترتيب وتنسيق الجينات لم يضعها العلماء البشر في اعتبارهم من قبل.
سلاح ذو حدين: طفرات طبية مقابل ثغرات السلامة البيولوجية
إن التداعيات على التكنولوجيا الحيوية عميقة. إذ يمكن للفيروسات المصممة بالذكاء الاصطناعي أن تُحدث ثورة في العلاج بالعاثيات (phage therapy) — أي استخدام الفيروسات لقتل البكتيريا المقاومة للأدوية المتعددة — وتعزيز العلاج الجيني من خلال إنشاء وسائل نقل أكثر كفاءة للمواد الوراثية.
ومع ذلك، فقد سلط هذا التطور الضوء على "انفصال" حرج في لوائح السلامة البيولوجية العالمية. تركز سياسات المعاهد الوطنية للصحة (NIH) في الولايات المتحدة حالياً على حظر التجارب التي تجعل مسببات الأمراض المعروفة أكثر خطورة، لكنها لا تغطي صراحة العمل الحوسبي البحت — أي تصميم الحمض النووي الفيروسي على الكمبيوتر. وهذا يخلق فراغاً تنظيمياً للمخاطر "غير المعروفة": فإذا صمم الذكاء الاصطناعي مسبباً جديداً للمرض وعالي القدرة على الانتقال لم يكن موجوداً في الطبيعة من قبل، فقد تفشل الضمانات الحالية في تحديد التهديد.
وللتخفيف من ذلك، نفذ فريق ستانفورد تدابير سلامة استباقية من خلال ضمان عدم تدريب Evo أبداً على مسببات الأمراض البشرية أو الفيروسات الحيوانية/النباتية ذات الصلة، مما منع النموذج فعلياً من القدرة على توليد جينومات تصيب البشر.
لماذا تهم هذه النتيجة الطب
لطالما تعثر العلاج بالعاثيات، الذي يستخدم الفيروسات لاستهداف البكتيريا المقاومة للمضادات الحيوية، بسبب محدودية الأدوات المتاحة من العاثيات الطبيعية. إن وجود ذكاء اصطناعي يمكنه استحضار قفيصات (capsids) فيروسية جديدة وفعالة قد يوسع تلك الأدوات بشكل كبير. وبالمثل، فإن ناقلات العلاج الجيني — وهي غالباً فيروسات مهندسة تنقل الحمض النووي العلاجي إلى الخلايا — قد تصبح أكثر دقة وأقل تحفيزاً للمناعة إذا تم تصميمها من الصفر بدلاً من تعديل السلالات الموجودة.
كشف النقطة العمياء التنظيمية
تقيد وكالات التمويل الأمريكية حالياً التجارب التي تجعل مسببات الأمراض المعروفة أكثر خطورة، لكنها لا تتطرق صراحة إلى إنشاء مسببات أمراض جديدة من خلال التصميم الحوسبي البحت. وقد تجاوز عمل Evo هذا البند لأن النموذج لم يرَ فيروسات تصيب البشر أثناء التدريب؛ حيث استبعد الباحثون عمداً أي تسلسلات يمكن أن تؤدي إلى ظهور مسببات أمراض بشرية. ومع ذلك، تظل هناك إمكانية لأن يقوم الذكاء الاصطناعي، دون مثل هذه الضمانات، بابتكار فيروس ليس له سابقة طبيعية — "مجهول اصطناعي" قد لا تكتشفه مجالس المراجعة الحالية.
الفجوة ليست مجرد مسألة أكاديمية. فإذا سُمح لنموذج ما بالتدريب على مجموعة أوسع من البيانات الفيروسية، فقد يتعلم اللبنات الأساسية للقدرة العالية على الانتقال أو التهرب المناعي، ومن ثم يُنتج جينومًا قد يشكل، بمجرد تخليقه، تهديدًا على مستوى الجائحة. تركز آليات الرقابة الحالية على التلاعب في المختبرات الرطبة (wet-lab)؛ وهي تفتقر إلى تفويض واضح لتقييم مخاطر التصميم الحاسوبي (in silico)، والذي يمكن تنفيذه عن بُعد وعلى نطاق واسع.
كانت الفيروسات المنتجة عبارة عن عاثيات (bacteriophages) — وهي فيروسات تصيب البكتيريا لا البشر. وتقتصر فائدتها إلى حد كبير على مكافحة البكتيريا والأبحاث المختبرية، مما يحد من المخاوف المباشرة على الصحة العامة.
الخلاصة
يوضح Evo أن الذكاء الاصطناعي يمكنه الانتقال من التنبؤ ببنى البروتينات إلى صياغة جينومات فيروسية كاملة ووظيفية. تَعِد هذه التقنية بأدوات أسرع وأكثر تنوعًا لمحاربة البكتيريا المقاومة للأدوية وتقديم العلاجات الجينية، لكنها تفرض أيضًا على المنظمين مواجهة فئة جديدة من المخاطر: مخططات رقمية للحياة لم تكن موجودة قط في الطبيعة.