ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებით ბუნებაში არსებული ვირუსებისგან გენეტიკურად განსხვავებული ვირუსული გენომების შექმნა ბიომედიცინის განვითარების ახალ შესაძლებლობებს აჩენს. Science-ში 2026 წლის აგვისტოში გამოქვეყნებული კვლევის მიხედვით, Stanford University-ისა და Arc Institute-ის მეცნიერებმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი Evo გამოიყენეს ახალი ვირუსული გენომების შესაქმნელად, რომელთა ნაწილი ლაბორატორიულ პირობებში ფუნქციური აღმოჩნდა. მიუხედავად იმისა, რომ კვლევაში შექმნილი ვირუსები ადამიანებს არ აინფიცირებენ, მიღებული შედეგები ერთდროულად მიუთითებს როგორც ანტიმიკრობული რეზისტენტობის წინააღმდეგ ფაგოთერაპიის განვითარების პოტენციალზე, ისე ახალი ბიოუსაფრთხოების რისკების გაჩენაზე.
კვლევის ფარგლებში მეცნიერებმა Evo-სთვის გენეტიკური ინფორმაციის ფართო მონაცემთა ბაზა გამოიყენეს, რომელიც სიცოცხლის სხვადასხვა ფორმის მილიონობით გენომურ თანმიმდევრობას მოიცავდა. გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა ამ მონაცემებიდან ევოლუციური კანონზომიერებები და გენომური შეზღუდვები შეისწავლა და შემდეგ კონკრეტული ბიოლოგიური პირობების შესაბამისი ახალი გენომური კომბინაციები შექმნა. კვლევის მიზანი იყო ისეთი ვირუსების იდენტიფიცირება, რომლებიც Escherichia coli-ის ბაქტერიულ უჯრედებში გამრავლებას შეძლებდნენ.
გენერირებული ათასობით გენომიდან მეცნიერებმა დაახლოებით 300 ლაბორატორიულად შეამოწმეს და 16 ფუნქციური ვირუსი გამოავლინეს. ეს ვირუსები ბაქტერიოფაგებს, ანუ ბაქტერიების დამაინფიცირებელ ვირუსებს, მიეკუთვნება და ადამიანების ინფიცირება არ შეუძლიათ. განსაკუთრებით მნიშვნელოვანია ის ფაქტი, რომ ზოგიერთი გენომური მახასიათებელი ბუნებრივად არსებულ ვირუსებთან შედარებით ევოლუციურად მნიშვნელოვნად განსხვავებული აღმოჩნდა. ავტორების შეფასებით, ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა ისეთი გენეტიკური შესაძლებლობების კომბინაცია წარმოშვა, რომელთა ბუნებრივად ჩამოყალიბებას შესაძლოა ძალიან ხანგრძლივი ევოლუციური პერიოდი დასჭირვებოდა.
კვლევის ერთ-ერთი ყველაზე მნიშვნელოვანი შედეგი ანტიბიოტიკორეზისტენტობის წინააღმდეგ პოტენციურ გამოყენებას უკავშირდება. ახალი ფაგების ნარევმა გარკვეულ E. coli-ის რეზისტენტულ შტამებზე ეფექტი გამოავლინა და შეძლო ისეთი ბაქტერიული პოპულაციების დამარცხება, რომლებზეც ბუნებრივი წარმოშობის ფაგების შედარებით ნარევს მსგავსი მოქმედება არ ჰქონდა. აღნიშნული შედეგები ფაგოთერაპიის პერსპექტივას აძლიერებს, განსაკუთრებით იმ ფონზე, როდესაც ანტიმიკრობული რეზისტენტობა თანამედროვე მედიცინის ერთ-ერთ უმნიშვნელოვანეს გამოწვევად რჩება.
ფაგოთერაპია ბაქტერიული ინფექციების სამკურნალოდ ბაქტერიოფაგების გამოყენებას გულისხმობს და განსაკუთრებით საინტერესო ხდება იმ შემთხვევებში, როდესაც პათოგენები ანტიბიოტიკების მიმართ რეზისტენტულნი არიან. ხელოვნური ინტელექტის გამოყენებამ შესაძლოა მომავალში შესაძლებელი გახადოს ფაგების უფრო სწრაფი და მიზანმიმართული დიზაინი კონკრეტული ბაქტერიული პათოგენების წინააღმდეგ. თუმცა, მიმდინარე კვლევა ჯერ კიდევ ადრეულ ეტაპზეა და მიღებული შედეგების კლინიკურ პრაქტიკაში გადატანის შესაძლებლობა დამატებით კვლევებს საჭიროებს.
ამასთან, კვლევამ მნიშვნელოვანი ბიოუსაფრთხოების საკითხები წამოჭრა. Johns Hopkins Center for Health Security-ის ექსპერტებმა Science-ში გამოქვეყნებულ თანმხლებ ანალიზში აღნიშნეს, რომ გენერაციული ხელოვნური ინტელექტის საშუალებით ვირუსული გენომების კომპოზიციის შესაძლებლობა უკვე რეალობად იქცა, მაშინ როდესაც მათი უსაფრთხო გამოყენების მარეგულირებელი მექანიზმები ჯერ კიდევ განვითარების პროცესშია. განსაკუთრებით მაღალი რისკის სფეროდ სახელდება ისეთი ვირუსების გენომების გენერირება, რომლებიც ეუკარიოტულ ორგანიზმებს, მათ შორის ადამიანებს, ცხოველებს ან მცენარეებს აინფიცირებენ.
ამ ეტაპზე კვლევის ბიოუსაფრთხოების რისკი გარკვეული ფაქტორებით შეზღუდულია. ექსპერიმენტში გენერირებული გენომების უმრავლესობა ფუნქციურ ვირუსად არ გარდაიქმნა და თითოეული კანდიდატის ლაბორატორიული შეფასება გახდა საჭირო. შესაბამისად, ხელოვნური ინტელექტის მოდელს ჯერ არ შეუძლია საიმედოდ და ავტომატურად შექმნას ფუნქციური ვირუსი. მიუხედავად ამისა, ტექნოლოგიის სწრაფი განვითარება აუცილებელს ხდის ბიოუსაფრთხოების, ბიოეთიკისა და ტექნოლოგიური ზედამხედველობის მექანიზმების პარალელურ განვითარებას.
ამრიგად, ხელოვნური ინტელექტის მიერ ახალი ბაქტერიოფაგების გენომების შექმნა მნიშვნელოვანი სამეცნიერო მიღწევაა, რომელსაც შესაძლოა მნიშვნელოვანი როლი ჰქონდეს ანტიმიკრობული რეზისტენტობის წინააღმდეგ ახალი ფაგოთერაპიული მიდგომების განვითარებაში. ამავე დროს, კვლევა აჩვენებს, რომ გენერაციული ბიოლოგიის შესაძლებლობების გაფართოებასთან ერთად უსაფრთხოების საკითხები მხოლოდ ტექნოლოგიური განვითარების შემდგომ ეტაპზე არ უნდა განიხილებოდეს — ბიოუსაფრთხოების კონტროლი, რისკების შეფასება და შესაბამისი რეგულაცია ასეთი ტექნოლოგიების განვითარების განუყოფელი ნაწილი უნდა გახდეს.
წყარო: edition.cnn.com
