ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਅਤੇ ਆਰਕ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਪੂਰੇ ਵਾਇਰਲ ਜੀਨੋਮ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਇਤਿਹਾਸਕ ਮੀਲ ਪੱਥਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਹ ਕ੍ਰਾਂਤੀਕੜਾ ਮੋੜ ਰਵਾਇਤੀ ਜੀਵ ਵਿਗਿਆਨਕ ਖੋਜ ਤੋਂ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਯੁੱਗ ਵੱਲ ਇੱਕ ਤਬਦੀਲੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ AI ਜੀਵਨ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Evo: ਜੀਨੋਮਿਕਸ ਲਈ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ
ਇਸ ਖੋਜ ਦੇ ਕੇਂਦਰ ਵਿੱਚ Evo ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਲਾਰਜ ਲੈਂਗੂਏਜ ਮਾਡਲ (LLM) ਵਾਂਗ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ DNA ਦੀ "ਭਾਸ਼ਾ" 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਟੈਕਸਟ-ਅਧਾਰਤ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, Evo ਨੂੰ ਲੱਖਾਂ ਜੀਵਾਂ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਨਵਰ, ਪੌਦੇ, ਸੂਖਮ ਜੀਵ ਅਤੇ ਵਾਇਰਸ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਲਗਭਗ ਨੌਂ ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਨਿਊਕਲੀਓਟਾਈਡਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਆਪਣੀ ਸਟੀਕਤਾ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਦੋ-ਪੜਾਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਜੀਵਨ ਦੇ ਰੁੱਖ (tree of life) ਦੇ ਮੂਲ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, Evo ਨੂੰ phiX174 bacteriophage ਦੇ 11 ਜੀਨਾਂ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਲਗਭਗ 15,000 ਸਭ ਤੋਂ ਨੇੜਲੇ ਰਿਸ਼ਤੇਦਾਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਦੂਜੇ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਦੌਰ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਣਾ ਪਿਆ। ਇਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ, ਪ੍ਰਤਿਲੀਕ੍ਰਿਤੀ (replicating) ਬਨਸਪਤੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਖਮ ਵੇਰਵਿਆਂ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲੀ।
700,000 ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਤੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਾਇਰਸਾਂ ਤੱਕ
Evo ਦੀਆਂ ਜਨਰੇਟਿਵ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪੈਮਾਨਾ ਬਹੁਤ ਵੱਡਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੇ 700,000 ਸੰਭਾਵੀ ਵਾਇਰਲ ਜੀਨੋਮ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕੀਤੇ। ਫਿਰ ਖੋਜ ਟੀਮ ਨੇ ਸਖ਼ਤ ਚੋਣ ਰਾਹੀਂ ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਇਆ, 285 ਸੀਕੁਐਂਸਾਂ ਨੂੰ DNA ਤਾਰਾਂ ਵਜੋਂ ਰਸਾਇਣਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ E. coli ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਵਿੱਚ ਪਾ ਦਿੱਤਾ।
ਨਤੀਜੇ ਬਹੁਤ ਸਫਲ ਰਹੇ: ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ 16 ਸੀਕੁਐਂਸਾਂ ਨੇ ਪ੍ਰਤਿਲੀਕ੍ਰਿਤੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਵਾਇਰਸ ਪੈਦਾ ਕੀਤੇ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਇਹ AI-ਨਿਰਮਿਤ ਵਾਇਰਸ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ ਦੇ ਸਿਰਫ "ਬਿਮਾਰ" ਜਾਂ ਕਮਜ਼ੋਰ ਸੰਸਕਰਣ ਨਹੀਂ ਸਨ; ਉਹ ਕੁਦਰਤੀ ਵਾਇਰਸਾਂ ਵਾਂਗ ਹੀ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਨ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਤਾਂ ਅਸਲ phiX174 ਨਾਲੋਂ ਵੀ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਧ ਰਹੇ ਸਨ। ਮਾਹਰਾਂ ਨੇ ਨੋਟ ਕੀਤਾ ਕਿ AI ਨੇ ਜੀਨਾਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਅਤੇ ਵਿਵਸਥਾ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੇ ਅਣਪਛਾਤੇ ਬਦਲਾਅ ਵੀ ਕੀਤੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਬਾਰੇ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਕਦੇ ਵਿਚਾਰ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਸੀ।
ਦੋ-ਧਾਰੀ ਤਲਵਾਰ: ਮੈਡੀਕਲ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਬਨਾਮ ਬਾਇਓਸੇਫਟੀ ਕਮੀਆਂ
ਬਾਇਓਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਲਈ ਇਸਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਡੂੰਘੇ ਹਨ। AI-ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਵਾਇਰਸ phage therapy—ਬਹੁ-ਦਵਾਈ-ਰੋਧਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨੂੰ ਮਾਰਨ ਲਈ ਵਾਇਰਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ—ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਸਮੱਗਰੀ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਡਿਲੀਵਰੀ ਵਾਹਨ ਬਣਾ ਕੇ gene therapy ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਵਿਸ਼ਵਵਿਆਪੀ ਬਾਇਓਸੇਫਟੀ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ "ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਦੀ ਕਮੀ" ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਅਮਰੀਕੀ ਨੈਸ਼ਨਲ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟਸ ਆਫ ਹੈਲਥ (NIH) ਦੀਆਂ ਨੀਤੀਆਂ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪਾਥੋਜਨਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੰਮ—ਕੰਪਿਊਟਰ 'ਤੇ ਵਾਇਰਲ DNA ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ—ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਵਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ "ਅਣਜਾਣੇ" ਜੋਖਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਿਯਮਤ ਖਾਲੀਪਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਕੋਈ AI ਇੱਕ ਨਵਾਂ, ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਫੈਲਣ ਵਾਲਾ ਪਾਥੋਜਨ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਤਾਂ ਮੌਜੂਦਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਪ੍ਰਬੰਧ ਇਸ ਖ਼ਤਰੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਅਸਫਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਸ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ, ਸਟੈਨਫੋਰਡ ਦੀ ਟੀਮ ਨੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਸਰਗਰਮ ਉਪਾਅ ਕੀਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਕਿ Evo ਨੂੰ ਕਦੇ ਵੀ ਮਨੁੱਖੀ ਪਾਥੋਜਨਸ ਜਾਂ ਸਬੰਧਤ ਜਾਨਵਰ/ਪੌਦੇ ਦੇ ਵਾਇਰਸਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖਾਂ ਨੂੰ ਸੰਕਰਮਿਤ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਜੀਨੋਮ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੋਕਿਆ ਗਿਆ।
ਮੈਡੀਸਨ ਲਈ ਇਹ ਨਤੀਜਾ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ
ਫੇਜ ਥੈਰੇਪੀ, ਜੋ ਐਂਟੀਬਾਇਓਟਿਕ-ਰੋਧਕ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਾਇਰਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਕੁਦਰਤੀ ਫੇਜਾਂ ਦੇ ਸੀਮਤ ਸਾਧਨਾਂ ਕਾਰਨ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਇੱਕ AI ਜੋ ਨਵੇਂ, ਕੁਸ਼ਲ ਵਾਇਰਲ ਕੈਪਸਿਡ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹ ਉਸ ਸਾਧਨਾਂ ਦੇ ਡੱਬੇ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਜੀਨ-ਥੈਰੇਪੀ ਵੈਕਟਰ—ਅਕਸਰ ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਵਾਇਰਸ ਜੋ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਥੈਰੇਪਿਊਟਿਕ DNA ਪਹੁੰਚਾਉਂਦੇ ਹਨ—ਜੇਕਰ ਮੌਜੂਦਾ ਸਟ੍ਰੇਨਾਂ ਤੋਂ ਸੋਧਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜ਼ੀਰੋ ਤੋਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ, ਤਾਂ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਘੱਟ ਇਮਿਊਨੋਜੈਨਿਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਿਯਮਤ ਅੰਨ੍ਹੀ ਥਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ
ਅਮਰੀਕੀ ਫੰਡਿੰਗ ਏਜੰਸੀਆਂ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰਯੋਗਾਂ 'ਤੇ ਰੋਕ ਲਗਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਪਾਥੋਜਨਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਸ਼ੁੱਧ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਰਾਹੀਂ ਨਵੇਂ ਪਾਥੋਜਨਸ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। Evo ਦੇ ਕੰਮ ਨੇ ਉਸ ਧਾਰਾ ਨੂੰ ਬਚਾ ਲਿਆ ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਨੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੌਰਾਨ ਕਦੇ
ਇਹ ਅੰਤਰ ਸਿਰਫ਼ ਅਕਾਦਮਿਕ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਕਿਸੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵਾਇਰਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਮੂਹ 'ਤੇ ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੱਤੀ ਜਾਵੇ, ਤਾਂ ਇਹ ਉੱਚ-ਪ੍ਰਸਾਰ (high-transmissibility) ਜਾਂ ਰੋਗ ਪ੍ਰਤੀਰੋਧਕ ਸ਼ਕਤੀ ਤੋਂ ਬਚਣ (immune evasion) ਦੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੱਤ ਸਿੱਖ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਇੱਕ ਅਜਿਹਾ ਜੀਨੋਮ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ, ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਿੰਥੇਸਾਈਜ਼ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਮਹਾਂਮਾਰੀ ਪੱਧਰ ਦਾ ਖ਼ਤਰਾ ਪੈਦਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਮੌਜੂਦਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵੈੱਟ-ਲੈਬ (wet-lab) ਹੇਰਾਫੇਰੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦਰਿਤ ਹਨ; ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ 'ਇਨ ਸਿਲੀਕੋ' (in silico) ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦਾ ਕੋਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਧਿਕਾਰ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਦੂਰੋਂ ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵਾਇਰਸ ਬੈਕਟੀਰੀਓਫੇਜ (bacteriophages) ਸਨ—ਅਜਿਹੇ ਵਾਇਰਸ ਜੋ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨੂੰ ਸੰਕਰਮਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਨਸਾਨਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਦੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਖੋਜ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਤਤਕਾਲ ਜਨਤਕ ਸਿਹਤ ਦੀਆਂ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਸੀਮਤ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਚੋੜ
Evo ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਦੀਆਂ ਬਣਤਰਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪੂਰੇ, ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਵਾਇਰਲ ਜੀਨੋਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦਵਾਈਆਂ ਦੇ ਵਿਰੋਧ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬੈਕਟੀਰੀਆ ਨਾਲ ਲੜਨ ਅਤੇ ਜੀਨ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਦੇਣ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਬਹੁਮੁਖੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਨਿਯਮਨਕਰਤਾਵਾਂ (regulators) ਨੂੰ ਜੋਖਮ ਦੀ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀ ਮਜਬੂਰ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਜੀਵਨ ਲਈ ਅਜਿਹੇ ਡਿਜੀਟਲ ਨਕਸ਼ੇ ਜੋ ਕੁਦਰਤ ਵਿੱਚ ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਸਨ।