Tekoäly piirsi 302 virusta, joista 16 heräsi eloon

Yhdysvaltalaiset tutkijat antoivat tekoälymallille tehtävän: kirjoita viruksen perimä. Mallin ehdotuksista 302 rakennettiin oikeaksi DNA:ksi ja vietiin bakteeriviljelmään. Kuusitoista niistä heräsi eloon, tartutti bakteerin ja lisääntyi.

Tulokset julkaistiin Science-lehdessä 6. elokuuta. Työn takana ovat Stanfordin yliopiston ja Arc Instituten tutkijat, ja ryhmää johti Brian Hie. Kyse ei ole ihmisiä sairastuttavista viruksista vaan bakteriofageista, ja ero on olennainen.

Mikä bakteriofagi on

Bakteriofagi eli lyhyemmin faagi on virus, joka tartuttaa bakteereja. Se ei osaa tarttua ihmissoluun sen paremmin kuin kissaan tai kasviin. Faagi kiinnittyy bakteerin pintaan, työntää perimänsä sisään ja valjastaa bakteerin oman koneiston uusien faagien tehtaaksi. Lopulta bakteerisolu hajoaa ja virukset vapautuvat.

Faageja on maapallolla enemmän kuin mitään muuta biologista rakennetta. Niitä on merivedessä, maaperässä ja ihmisen suolistossa. Osassa maailmaa faageja käytetään jo lääkkeenä: kun antibiootti ei tehoa, potilaalle annetaan virus, joka syö juuri sen bakteerin.

Mitä perimän suunnittelu alusta asti tarkoittaa

Tutkijat käyttivät Evo-nimistä genomimallia. Sitä on koulutettu samaan tapaan kuin kielimalleja koulutetaan tekstillä, mutta oppimateriaalina oli DNA. Malli on lukenut miljoonien eliöiden perimää ja oppinut, millainen emäsjono on biologisesti järkevä.

Aiemmin tekoälyllä on suunniteltu yksittäisiä proteiineja. Nyt tehtävä oli askelta isompi: koko perimä kerralla. Esikuvana oli ΦX174, pieni ja perusteellisesti tutkittu faagi, jonka perimässä on noin 5 400 emäsparia ja yksitoista geeniä. Geenien pitää olla oikeassa järjestyksessä, oikean mittaisia ja toimia yhdessä, tai mikään ei toimi.

Evo tuotti perimiä, jotka muistuttivat ΦX174:ää rakenteeltaan mutta poikkesivat siitä sisällöltään huomattavasti. Tutkijat karsivat ehdotuksia ensin laskennallisesti, tilasivat jäljelle jääneistä DNA:ta synteesipalvelusta ja veivät ne kolibakteerin eli Escherichia colin sekaan katsomaan, tapahtuuko mitään.

Kuusitoista onnistujaa 302:sta

Valtaosa ei tehnyt yhtään mitään. Syntetisoiduista 302 perimästä 16 tuotti toimivan viruksen, joka tartutti bakteerin ja lisääntyi. Osuus on noin viisi prosenttia. Se kuulostaa vaatimattomalta, mutta nollasta se on pitkä matka.

Osa onnistujista pärjäsi kokeissa luonnon esikuvaansa paremmin: ne hajottivat bakteerisoluja nopeammin ja voittivat ΦX174:n suorassa kilpailussa. Yhdessä suunnitellussa faagissa oli kapsidiproteiini, joka oli sukua evolutiivisesti kaukaiselle faagille. Rakenne varmistettiin kryoelektronimikroskopialla. Malli ei siis vain jäljitellyt esikuvaansa, vaan yhdisteli aineksia laajemmalta alueelta.

Käytännön kannalta kiinnostavin havainto koski vastustuskykyä. Bakteerit kehittävät faageille vastustuskyvyn samaan tapaan kuin antibiooteille. Kun tutkijat antoivat bakteereille useaa suunniteltua faagia yhtä aikaa, sekoitus mursi vastustuskyvyn kannoissa, joihin yksittäinen faagi ei enää tehonnut.

Kaksikäyttöriski on tunnistettu, ei poistettu

Sama menetelmä, joka suunnittelee bakteerin tappavan faagin, voisi periaatteessa suunnitella jotain muutakin. Tutkijat eivät sivuuta asiaa. Evon koulutusaineistosta poistettiin tarkoituksella aitotumaisia eliöitä tartuttavat virukset, siis ihmisen, eläinten ja kasvien virukset. Malli ei ole nähnyt niitä eikä siten osaa kirjoittaa niitä.

Rajaus on aito mutta ei lopullinen. Toinen ryhmä voi kouluttaa vastaavan mallin ilman samaa rajausta. Johns Hopkinsin bioturvallisuuden tutkijat ovat huomauttaneet, että tekoälyn tuottamat sekvenssit voivat livahtaa DNA:ta myyvien yritysten seulonnan ohi: seulonta etsii tunnettuja vaarallisia sekvenssejä eikä tunnista uudenlaista mutta toiminnaltaan samanlaista DNA:ta.

Ongelma on tuttu muualtakin biologian ja tekoälyn rajapinnalta. AI Suomi kertoi aiemmin tapauksesta, jossa DNA-todistetta muokattiin niin, ettei laboratorio huomannut mitään. Molemmissa tapauksissa valvonta perustuu siihen, että väärinkäyttö näyttäisi tutulta. Kun malli tuottaa jotain, mitä kukaan ei ole ennen nähnyt, tunnistaminen on vaikeampaa.

Antibioottien jälkeinen aika

Antibioottiresistenssi ei ole kaukainen uhkakuva vaan tilasto. Arvioiden mukaan lääkkeille vastustuskykyiset bakteeri-infektiot aiheuttavat suoraan yli miljoona kuolemaa vuodessa. Uusia antibiootteja kehitetään hitaasti, koska lääkeyhtiöille ne ovat huono kauppa: kallis kehitys, lyhyt käyttö ja säästäminen viimeiseksi hoidoksi.

Faagihoito on vanha idea, jota on käytetty Georgiassa ja Puolassa vuosikymmeniä. Sen pullonkaula on aina ollut sopivan faagin löytäminen. Jokainen faagi tehoaa kapeaan joukkoon bakteerikantoja, ja oikean etsiminen luonnosta on hidasta. Jos mallilta voi tilata faagin tiettyä kantaa vastaan, etsintäaika lyhenee ratkaisevasti.

Tavallisen lukijan kannalta uutinen tarkoittaa toistaiseksi lähinnä sitä, että biologian suunnittelu siirtyy samaan sarjaan ohjelmoinnin ja kuvantuotannon kanssa. Työ, joka vaati aiemmin vuosia laboratoriossa, tehdään osittain mallilla. Sama siirtymä näkyy lääkeyhtiöiden laskentainvestoinneissa ja proteiinitutkimuksessa.

Tutkimuksen kiinnostavin luku ei ehkä ole 16 vaan 286. Niin monta suunniteltua perimää jäi elottomaksi. Malli osaa kirjoittaa DNA:ta, joka näyttää oikealta, mutta ero näyttämisen ja toimimisen välillä ratkeaa yhä laboratoriossa. Juuri se pitää väärinkäytön kynnyksen toistaiseksi korkealla: sekvenssin voi pyytää kuka tahansa, mutta harva pystyy testaamaan satoja versioita ja seulomaan niistä toimivan.