ژنوم‌های سفارشی با هوش مصنوعی: مرز جدید زیست‌شناسی مصنوعیدر زیست‌شناسی مرزی وجود دارد که تا چند سال پیش دست‌نیافتنی به نظر می‌رسید، اما امروزه، به لطف هوش مصنوعی، از آن فراتر رفته است: طراحی کل ژنوم از ابتدا به آسانی نوشتن یک متن به واقعیت تبدیل شده است. در ۶ آگوست ۲۰۲۶، تیمی از محققان به رهبری برایان ال. های، مطالعه‌ای را در مجله ساینس با عنوان «طراحی مولد باکتریوفاژها با مدل‌های زبان ژنوم» منتشر کردند که نقطه عطفی را نشان می‌دهد: برای اولین بار، یک مدل زبان ژنومی، ویروس‌های باکتریوفاژ عملکردی تولید کرده است که قادر به آلوده کردن باکتری‌های خاص و تکامل برای غلبه بر مقاومت باکتریایی هستند. اینها کپی‌های ساده‌ای از ویروس‌های موجود نیستند، بلکه ژنوم‌های کاملاً جدیدی هستند که توالی‌هایی دارند که در طبیعت یافت نمی‌شوند، معماری‌های ژنتیکی بازآرایی شده و راه‌حل‌های تکاملی بدیع دارند. این نتیجه، چشم‌اندازهای فوق‌العاده‌ای را برای فاژدرمانی، زیست‌شناسی مصنوعی و به طور کلی‌تر، برای توانایی ما در طراحی حیات ایجاد می‌کند. اما مانند هر پیشرفت بزرگ فناوری، این کشف نیز سوالات عمیقی را مطرح می‌کند که بسیار فراتر از آزمایشگاه می‌روند: سوالاتی در مورد ایمنی، حاکمیت، مسئولیت و در نهایت، معنای انسان بودن در عصری که مرز بین طبیعی و مصنوعی به طور فزاینده‌ای مبهم می‌شود.برای درک اهمیت این کشف، ابتدا باید از خود بپرسیم که ژنوم چیست. پاسخ این است که ژنوم کل ساختار ژنتیکی یک موجود زنده است، مجموعه کاملی از دستورالعمل‌های مورد نیاز برای ساخت و عملکرد آن شکل خاص از حیات. در مورد باکتریوفاژها، ویروس‌هایی که باکتری‌ها را آلوده می‌کنند، ژنوم نسبتاً کوچک است: ژنوم ΦX174، ویروسی که محققان به عنوان مدل انتخاب کرده‌اند، تقریباً از 5400 "حرف" کد ژنتیکی تشکیل شده است، اما بیایید فریب اندازه آن را نخوریم. این 5400 حرف شامل 11 ژن، حداقل هفت عنصر تنظیمی، دو توالی تشخیص و یک معماری پیچیده است که باید در هماهنگی کامل عمل کند. مانند یک ساعت سوئیسی مینیاتوری است: هر چرخ دنده باید در جای مناسب باشد، هر فنر باید کشش مناسب داشته باشد. یک خطا، یک جهش، می‌تواند کل ژنوم را غیرقابل زیست کند. این توضیح می‌دهد که چرا تاکنون، بیشتر پیشرفت‌ها در طراحی بیولوژیکی بر روی ژن‌های منفرد یا مدارهای ژنتیکی کوچک متمرکز بوده‌اند. طراحی کل ژنوم همیشه بسیار پیچیده، بسیار پرخطر و بسیار دشوار تلقی شده است.محققان از دو مدل هوش مصنوعی به نام‌های Evo 1 و Evo 2 استفاده کردند که بر روی صدها میلیارد جفت باز DNA از باکتری‌ها، آرکی‌ها و ویروس‌ها آموزش دیده بودند. وظیفه آموزش ساده و تقریباً پیش‌پاافتاده بود: با داشتن یک توالی از نوکلئوتیدها، نوکلئوتید بعدی را پیش‌بینی کنید. بدون برچسب، بدون قوانین صریح در مورد اینکه چه چیزی یک ژن، یک پروموتر یا یک توالی بسته‌بندی را تشکیل می‌دهد. فقط DNA روی DNA، برای ماه‌ها محاسبات. در طول این آموزش، مدل‌ها قوانین عمیقی را که بر DNA حاکم است، یاد گرفتند: کدام توالی‌ها کار می‌کنند و کدام‌ها کار نمی‌کنند، کدام ساختارها در طول میلیون‌ها سال تکامل حفظ شده‌اند و کدام‌ها به دلیل نامناسب بودن کنار گذاشته شده‌اند. کودکی را تصور کنید که در حال یادگیری یک زبان است: در ابتدا، آنها قوانین دستوری را نمی‌دانند، اما با گوش دادن به میلیون‌ها جمله، شروع به درک شهودی ترکیب کلمات می‌کنند که کدام ترکیب‌ها معنی دارند و کدام‌ها ندارند. به طور مشابه، Evo به میلیون‌ها ژنوم گوش داده و قوانین دستوری زندگی را آموخته است، اما بین تولید یک جمله و تولید یک ژنوم تفاوت اساسی وجود دارد. وقتی ChatGPT متن تولید می‌کند، می‌تواند اشتباه کند: یک کلمه نابجا یا توافق دستوری نادرست، قابل فهم بودن جمله را به خطر نمی‌اندازد. این مورد در مورد ژنوم صدق نمی‌کند. یک نوکلئوتید نادرست می‌تواند به این معنی باشد که ویروس تکثیر نمی‌شود، آلوده نمی‌شود و زنده نمی‌ماند. دقیقاً همین محدودیت دقت است که طراحی ژنوم را به چالشی بسیار پیچیده‌تر از تولید متن تبدیل می‌کند.فرآیند طراحی پیچیده است و نیاز به تعادل ظریفی بین وفاداری به مدل طبیعی و نوآوری دارد. محققان ابتدا مدل‌های Evo را بر روی یک مجموعه داده خاص شامل تقریباً ۱۵۰۰۰ ژنوم از Microviridae، خانواده‌ای از ویروس‌ها که ΦX174 به آن تعلق دارد، "اصلاح" کردند. سپس آنها مدل‌ها را با توالی‌های کوتاه از ابتدای ژنوم ΦX174 "تحریک" کردند و هزاران ژنوم کاندید جدید تولید کردند. اما تولید کافی نیست: انتخاب مورد نیاز است.