Μικροσκοπικοί ιοί που μολύνουν βακτήρια θα μπορούσαν κάποια μέρα να μας βοηθήσουν να αντιμετωπίσουμε λοιμώξεις που δεν ανταποκρίνονται πλέον στα αντιβιοτικά. Πρώτα όμως οι επιστήμονες πρέπει να κατανοήσουν πώς λειτουργούν αυτοί οι ιοί, και η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να τους προσφέρει ένα ισχυρό εργαλείο για να το πετύχουν.
Γνωστοί ως βακτηριοφάγοι, ή απλώς φάγοι, οι ιοί αυτοί μολύνουν βακτήρια και τα χρησιμοποιούν για να δημιουργήσουν αντίγραφά τους. Θεωρείται ότι υπάρχουν στη Γη περισσότεροι φάγοι από οποιονδήποτε άλλο τύπο βιολογικής οντότητας. Εδώ και δισεκατομμύρια χρόνια εξελίσσονται αναπτύσσοντας τρόπους προκειμένου να εντοπίζουν τα βακτήρια, να εισέρχονται σε αυτά και να ξεπερνούν τις άμυνές τους.
Αυτή η εκπληκτική ποικιλομορφία θα μπορούσε να αποτελέσει σημαντικό όφελος για την ιατρική. Ορισμένοι βακτηριοφάγοι ήδη μελετώνται ως θεραπείες για βακτηριακές λοιμώξεις, όμως η εύρεση του κατάλληλου ιού για κάθε λοίμωξη δεν είναι μια απλή υπόθεση. Οι επιστήμονες πρέπει να καταλάβουν γιατί ένας φάγος μπορεί να μολύνει ένα συγκεκριμένο βακτήριο ενώ ένας άλλος όχι, γιατί ορισμένοι μπορούν να ξεπερνούν τις βακτηριακές άμυνες αλλά και γιατί κάποιοι λειτουργούν καλύτερα από άλλους στο πολύπλοκο περιβάλλον του ανθρώπινου οργανισμού.
Η ιδέα αυτή δεν είναι πλέον καθαρά θεωρητική. Σε μια νέα μελέτη, που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Science, ερευνητές του Πανεπιστημίου Stanford χρησιμοποίησαν μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης για να σχεδιάσουν το DNA ενός ολόκληρου φάγου. Όταν το συνθετικό DNA κατασκευάστηκε στο εργαστήριο, παρήγαγε έναν λειτουργικό ιό – μια σημαντική απόδειξη ότι η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει αρκετά για ένα βιολογικό σύστημα ώστε να σχεδιάσει κάτι που λειτουργεί στον πραγματικό κόσμο.
Τι ακολουθεί;
Για τους επιστήμονες που μελετούν τους φάγους, ωστόσο, το πιο ενδιαφέρον ερώτημα είναι τι θα ακολουθήσει. Αν η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να μάθει αρκετά ώστε να κατασκευάσει έναν φάγο, θα μπορούσε άραγε να μας βοηθήσει να κατανοήσουμε πώς λειτουργούν αυτοί οι εκπληκτικοί ιοί;
Οι ερευνητές του Stanford ξεκίνησαν με τον ΦΧ174, έναν βακτηριοφάγο που μολύνει το βακτήριο E. coli. Είναι ένας από τους μικρότερους, απλούστερους και καλύτερα μελετημένους φάγους που γνωρίζουμε.
Αυτό τον καθιστά κατάλληλο πειραματικό μοντέλο για να αποδειχθεί ότι ένα γονιδίωμα σχεδιασμένο από τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κατασκευαστεί και να χρησιμοποιηθεί για τη δημιουργία ενός βιώσιμου βακτηριοφάγου. Ωστόσο, απέχουμε αρκετά ακόμα από τους πολύ πιο περίπλοκους φάγους που ενδιαφέρουν τους επιστήμονες για την ανάπτυξη φαρμακευτικών θεραπειών.
Ορισμένοι φάγοι που ενδέχεται να είναι χρήσιμοι θεραπευτικά είναι από πέντε έως 50 φορές μεγαλύτεροι από τον ΦΧ174. Διαθέτουν δίκλωνα γονιδιώματα DNA και μπορεί να περιέχουν εκατοντάδες γονίδια. Διαθέτουν επίσης εξελιγμένους μοριακούς μηχανισμούς που τους επιτρέπουν να αναγνωρίζουν συγκεκριμένα βακτήρια, να αναπαράγονται μέσα σε αυτά και να ξεπερνούν τα πολυάριθμα αμυντικά συστήματα που έχουν εξελίξει τα βακτήρια για να τους αντιμετωπίζουν.
Αυτή η πολυπλοκότητα έχει μεγάλη σημασία, επειδή ένας φάγος που αναπτύσσεται ως φάρμακο πρέπει να κάνει περισσότερα από το να αναπαράγεται. Πρέπει να εντοπίζει και να μολύνει τα σωστά βακτήρια, να λειτουργεί αποτελεσματικά στις συνθήκες που επικρατούν μέσα στον ασθενή και, ιδανικά, να παραμένει χρήσιμος καθώς τα βακτήρια εξελίσσουν αντοχή.
Ωστόσο, μεγάλο μέρος της ποικιλομορφίας των φάγων παραμένει μυστήριο, και εδώ ακριβώς η τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσε να αποδειχθεί ιδιαίτερα χρήσιμη.
Ο ρόλος της τεχνητής νοημοσύνης
Ήδη βλέπουμε την τεχνητή νοημοσύνη να βοηθά στην πιο ενδελεχή εξέταση της βιολογίας των φάγων. Λογισμικά όπως το AlphaFold μπορούν να προβλέπουν την τρισδιάστατη δομή των πρωτεϊνών από τις αλληλουχίες των αμινοξέων τους. Αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για πρωτεΐνες φάγων των οποίων οι λειτουργίες παραμένουν άγνωστες.
Ένα γονίδιο που κάποτε έμοιαζε απλώς με μια μυστηριώδη αλληλουχία DNA μπορεί πλέον να μας δώσει στοιχεία για το σχήμα της πρωτεΐνης που παράγει και, επομένως, για το τι μπορεί να κάνει αυτή η πρωτεΐνη.
Η τεχνητή νοημοσύνη δεν αντικαθιστά τα πειράματα, αλλά μπορεί να μας δώσει νέες ιδέες για δοκιμή.
Στο Becky Mayer Centre for Phage Research του Πανεπιστημίου του Leicester, μεγάλο μέρος της έρευνας ξεκινά από την τεράστια ποικιλομορφία των φάγων που υπάρχουν στη φύση. Απομονώνονται, προσδιορίζεται η αλληλουχία του DNA και μελετώνται βακτηριοφάγοι που μολύνουν βακτήρια όπως E. coli, Klebsiella και Pseudomonas, καθώς και πολλά άλλα επιβλαβή βακτήρια που είναι δύσκολο να αντιμετωπιστούν.
Ξανά και ξανά, όταν μελετώνται λεπτομερώς αυτούς τους φάγους, ανακαλύπτονται απρόσμενοι βιολογικοί μηχανισμοί.
Διαφορετικοί φάγοι αναγνωρίζουν διαφορετικά σημεία των βακτηριακών κυττάρων. Χρησιμοποιούν διαφορετικές πρωτεΐνες και μοριακές στρατηγικές για να ξεπερνούν τις βακτηριακές άμυνες. Μπορούν επίσης να συμπεριφέρονται διαφορετικά όταν συνδυάζονται με αντιβιοτικά ή όταν τοποθετούνται σε συνθήκες που προσομοιάζουν περισσότερο εκείνες στο εσωτερικό του ανθρώπινου οργανισμού.
Οι συλλογές αυτών των φυσικών φάγων θα μπορούσαν να προσφέρουν στην τεχνητή νοημοσύνη κάτι εξαιρετικά πολύτιμο: μια τεράστια βιβλιοθήκη πραγματικών βιολογικών λύσεων.
Αντί να ζητάμε απλώς από την τεχνητή νοημοσύνη να σχεδιάσει ένα νέο γονιδίωμα φάγου, θα μπορούσαμε να τη χρησιμοποιήσουμε για να συνδέσουμε τρία πράγματα: την αλληλουχία του DNA, τη δομή των πρωτεϊνών και την πραγματική συμπεριφορά του φάγου.
Για παράδειγμα, θα μπορούσε η τεχνητή νοημοσύνη να εντοπίσει τα γενετικά χαρακτηριστικά που καθορίζουν ποια βακτήρια μπορεί να μολύνει ένας φάγος; Θα μπορούσε να αποκαλύψει ποιες πρωτεΐνες βοηθούν έναν φάγο να νικήσει τις βακτηριακές άμυνες; Θα μπορούσε να εξηγήσει γιατί ορισμένοι φάγοι λειτουργούν ιδιαίτερα καλά σε συνδυασμό με συγκεκριμένα αντιβιοτικά;
Τελικά, θέλουμε να κατανοήσουμε τι διαφοροποιεί έναν φάγο που φαίνεται πολλά υποσχόμενος σε ένα εργαστηριακό πείραμα από έναν φάγο που πράγματι λειτουργεί στο πολύ πιο περίπλοκο περιβάλλον ενός ζωντανού ασθενούς.
Η τεχνητή νοημοσύνη ίσως μπορέσει να εντοπίσει μοτίβα μέσα σε αυτή την τεράστια βιολογική ποικιλομορφία που είναι δύσκολο να διακρίνουν οι άνθρωποι. Θα μπορούσε να βοηθήσει στην πρόβλεψη του ποιοι φυσικοί φάγοι είναι πιο πολλά υποσχόμενοι, να εντοπίσει πρωτεΐνες των οποίων τις λειτουργίες έχουμε παραβλέψει, να υποδείξει πού μπορεί να βρούμε χρήσιμους φάγους και, τελικά, να προτείνει αλλαγές που θα μπορούσαν να τους καταστήσουν πιο αποτελεσματικούς.
Όμως κάθε πρόβλεψη θα πρέπει και πάλι να δοκιμάζεται στον πραγματικό κόσμο.
Το πιο συναρπαστικό κομμάτι
Αυτή η συνεχής αλληλεπίδραση ανάμεσα στους υπολογιστές και τα πειράματα μπορεί να είναι το πιο συναρπαστικό μέρος της διαδικασίας. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προτείνει έναν βιολογικό κανόνα ή να κάνει μια πρόβλεψη, οι επιστήμονες μπορούν να την ελέγξουν πειραματικά και τα αποτελέσματα μπορούν στη συνέχεια να τροφοδοτήσουν τον επόμενο γύρο ανάλυσης.
Η μελέτη του Stanford θέτει ένα σημαντικό ερώτημα: έχει η τεχνητή νοημοσύνη μάθει γενικούς κανόνες για το πώς λειτουργούν τα γονιδιώματα των φάγων ή απλώς έμαθε αρκετά για έναν ασυνήθιστα μικρό και καλά μελετημένο φάγο ώστε να μπορέσει να τον αναπαράγει με επιτυχία;
Δεν μπορεί να απαντηθεί ακόμα το ερώτημα. Ο τρόπος για να διαπιστωθεί είναι να δοθούν στην τεχνητή νοημοσύνη πολύ περισσότερα βιολογικά δεδομένα τα οποία και θα μελετήσει.
Ευτυχώς, οι φάγοι αποτελούν μια σχεδόν ασύλληπτα πλούσια πηγή πληροφοριών. Η φύση έχει περάσει δισεκατομμύρια χρόνια πειραματιζόμενη με διαφορετικούς τρόπους ώστε οι ιοί να μολύνουν βακτήρια, να αναπαράγονται, να αποφεύγουν τις άμυνες και να επιβιώνουν σε διαφορετικά περιβάλλοντα.
Τώρα είναι η ευκαιρία να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη προκειμένου να μας βοηθήσει να κατανοήσουμε αυτό το τεράστιο φυσικό «πείραμα».
Ο απώτερος στόχος των ερευνητών δεν είναι απλώς η τεχνητή νοημοσύνη να σχεδιάζει νέους φάγους, αλλά να τη χρησιμοποιήσουμε για να αποκαλύψουμε τους κρυμμένους κανόνες μέσα στην απίστευτη ποικιλομορφία της βιολογίας των φάγων – και στη συνέχεια να αξιοποιηθούν αυτοί οι κανόνες ώστε να μετατρέψουμε τόσο τους φυσικούς όσο και τους τεχνητά τροποποιημένους φάγους σε καλύτερες θεραπείες για τις βακτηριακές λοιμώξεις.
Πηγή: THE CONVERSATION. COM
