ידיעות בינה מלאכותית בנושא BIOLOGY
Biohub, גוגל, מטא והממשל האמריקאי מכריזים על הרחבה של Virtual Biology Initiative עם השקעה של 1.8 מיליארד דולר — ההשקעה הגדולה אי פעם בנתונים ביולוגיים עבור AI. המטרה: לבנות מודל של תא וירטואלי שיאפשר לחוקרים לערוך ניסויים דיגיטליים לפני המעבדה, מה שיחסוך שנים ועשרות מיליוני דולרים. שותפים מסחריים יקבלו שנת גישה בלעדית לנתונים לפני שיהפכו לציבוריים.
חוקרים משוודיה פיתחו מדען AI אוטונומי שמסוגל לנתח מאגרי מידע עצומים, לנסח השערות, לתכנן ניסויים במעבדה וללמוד מהתוצאות. במבחן על שמרי בירה, הוא ניתח כ-60,000 קשרים, יצר כמעט 2,000 השערות הניתנות לבדיקה וביצע את הניסויים. הפיתוח, שמומן בין היתר על ידי תוכנית WASP, צפוי להאיץ מחקר בביולוגיה ורפואה – אך החוקרים מדגישים שמדענים אנושיים עדיין חיוניים להכוונת המחקר ולשמירה על אתיקה.
חוקרי DeepMind פרסמו ב-Nature שיטה להטבעת סימן מים דיגיטלי בחלבונים שתוכננו על ידי AI. הטכנולוגיה, המבוססת על SynthID, הוטמעה ב-ProteinMPNN וב-AlphaFold 3, ואומתה במעבדה על שלוש מטרות (VEGF-A, PD-L1, SC2RBD) — עם תפקוד זהה לזה של חלבונים רגילים ושיעור טעות של 0.1%. המטרה: לאפשר סריקה אוטומטית של הזמנות DNA סינתטיות ולשפר את הביטחון הביולוגי.
Anthropic פרסמה שמודל ה-AI שלה, Claude, זיהה מערכת אנזימטית חדשה שדומה ל-CRISPR בחיפוש שערכו 950 סוכנים במשך 21.5 שעות. התגלית, שפורסמה ב-preprint ולא עברה ביקורת עמיתים, מעלה שאלות על תפקיד ה-AI במחקר ביולוגי וחושפת מחלוקת לגבי שימוש בנתונים קודמים.
חוקרי סטנפורד יצרו מסגרת קוד פתוח, Paper2Agent, שהופכת מאמרים מדעיים לסוכני AI שמפעילים את שיטות המחקר המתוארות בהם. בהדגמה עם AlphaGenome של DeepMind, הם יצרו 22 כלים אוטומטיים ב-45 דקות ובעלות של פחות מ-15 דולר. בנוסף, שלושה סוכנים שיתפו פעולה לזיהוי גן חדש הקשור לפסוריאזיס.
חוקרים מאוניברסיטת תל אביב גילו ש-AI מתמקד בתכונות אקוסטיות, אך מתעלם מההקשר בתקשורת עם בעלי חיים — מה שמגביל את היכולת לפענח אותה. במקביל, פרויקטים כמו Earth Species Project מתקדמים עם מודלים חדשים כמו NatureLM-audio, אך המחקר מראה שהאתגר גדול משחשבו — נדרש שינוי פרדיגמטי בתחום.
חוקרים מפחיתים את החשש שבינה מלאכותית תאפשר יצירת נשק ביולוגי, ומדגישים שהמכשול העיקרי הוא הייצור הפיזי, לא התכנון. למרות סימנים מטרידים בסימולציות של Anthropic ו-OpenAI, הסכנה המיידית נמוכה בגלל מגבלות מעבדה והצורך בידע אנושי.
שני דוחות חדשים מזהירים שההתקדמות של ה-AI בביולוגיה עלולה להוביל לנשק ביולוגי הרסני, אך בעזרת תשע אסטרטגיות לצמצום הסיכון ושיתוף פעולה בין-מגזרי, אפשר עדיין לנהל את הסיכון. בין ההמלצות: הגבלת הגישה לנתונים ביולוגיים וחיזוק מדיניות בריאות הציבור כאמצעי הרתעה. בוושינגטון, צוות הביואבטחה צומצם למרות החששות.
מדענים השתמשו במודלי AI גנרטיביים (Evo 1 ו-Evo 2) לעיצוב גנומים שלמים של נגיפים – לראשונה בהיסטוריה. מתוך 285 נגיפים שנבנו במעבדה, 16 הצליחו לחסל חיידקי E. coli, ובהם זנים עמידים לאנטיביוטיקה. החוקרים טוענים שהנתונים הוסרו ממאגר האימון כדי למנוע עיצוב נגיפים הפוגעים בבני אדם.
/https://tf-cmsv2-smithsonianmag-media.s3.amazonaws.com/filer_public/37/31/37310244-a744-4aff-883f-644ac47266a4/brianhie_image_2024-3.png)
חוקרים ישראלים פיתחו מערכת AI בשם MEDA שמצליחה לנסח משוואות מדעיות מתוך מאמרים קיימים. בבדיקה של 12 מערכות נמצאה בעיה קריטית: מודלים שמסתמכים רק על נתונים גולמיים הניבו משוואות חסרות ביסוס ביולוגי ורפואי. המערכת הישראלית, שמשלבת מודל שפה עם חיפוש מתמטי, מייצרת משוואות שקופות וניתנות לבדיקה, וזמינה כקוד פתוח לחוקרים אחרים.
חוקרים מסטנפורד ומכון Arc השתמשו במודל AI בשם Evo 2 כדי לתכנן 16 נגיפים חדשים שמחסלים חיידקי E. coli. המחקר מציע כלי מבטיח למלחמה בעמידות לאנטיביוטיקה, אך מעלה גם חששות בטיחותיים בשל היותו של המודל בקוד פתוח.
חוקרים מ-Stanford השתמשו במודל AI שנקרא Evo 2 כדי לעצב 16 וירוסים (בקטריופאג'ים) סינתטיים שמעולם לא היו קיימים. הווירוסים מצליחים להרוג חיידקי E. coli עמידים. זהו צעד ענק בביולוגיה גנרטיבית, אך גם מעורר דאגות כבדות לגבי שימוש לרעה ב-AI ליצירת נשק ביולוגי.
Chai Discovery גייסה 400 מיליון דולר בסבב C לפי שווי 3.8 מיליארד דולר, פי שלושה מהשווי בדצמבר. החברה מפתחת מודלי AI לעיצוב נוגדנים ומשתפת פעולה עם Pfizer, Eli Lilly ו-Novartis. הנתון שמטריד: מתוך 20 מיליארד דולר שהושקעו בתחום, אף תרופת AI עדיין לא אושרה.
Anthropic מכריזה על שני מוצרים חדשים: Claude Cowork מתרחב למובייל עם משימות שרצות ברקע גם בלי לפטופ פתוח, ו-Claude Science — סביבת עבודה ייעודית לחוקרים בבטא. השירותים זמינים כעת למשתמשי Max, עם הכפלת מגבלות השימוש ב-Cowork עד תחילת אוגוסט.
מחקר ORCA בחן 5 מודלי AI מובילים ב-500 שאלות מתמטיות. ג'מיני של גוגל ו-Grok-4 (xAI) מובילים עם כ-63% דיוק, אך שיעור הטעויות הממוצע עומד על 40%. רוב הכשלים נובעים מ'חישובים מרושלים' וכשלי לוגיקה. מומלץ לאמת תוצאות קריטיות בכלים מקצועיים.
ניתוח AI של 460,000 תקצירי מחקרים מ-1925 עד 2023 חשף מעבר מחקרי ממנגנונים תאיים למחלות גיל כמו אלצהיימר, לצד פער בין מחקר בסיסי לקליני. הניתוח מזהה תחומים צומחים שטרם מוצו, כמו אוטופגיה וביולוגיית RNA, ומספק כלי לאינטגרציה בין-תחומית בעידן הזדקנות האוכלוסייה.
מחקר חדש של Shift Bioscience מראה שמודלי AI Virtual Cells כן עובדים – כשהם נמדדים נכון. מסגרת כיול מדדים משופרת חושפת ביצועים העוקפים baselines פשוטים ומחזירה את האמון ב-AI ככלי מרכזי לאיתור מטרות גנטיות ולהאצת מחקר ההזדקנות.
CellWhisperer הוא כלי AI מבוסס-צ'אט שמקשר בין טקסט לביטוי גנים במיליוני תאים ומעל 20 אלף מחקרים, מאפשר חקר single-cell בשפה טבעית, מזהה מרקרים ותאי מפתח, ומסמן צעד מעשי ראשון לעבר סוכני מחקר חכמים בביולוגיה.
מחקר חדש מציג פרדיגמה חדשה לפיתוח תרופות למחלות לב באמצעות AI, אומיק וביולוגיה מערכתית. השילוב הטכנולוגי מאפשר תכנון תרופות ממוקדות למנגנונים מולקולריים ספציפיים, כולל טיפולי RNA פורצי דרך לגנים "לא ניתנים לטיפול". החוקרים קוראים להשקעה גלובלית ולנהגה בריאותית שתבטיח נגישות לטיפולים החדשים.
חוקרים מאונ' פנסילבניה גילו בעזרת בינה מלאכותית משפחת תרכובות אנטיביוטיות חדשות בחיידקים קדומים. מתוך 12,000 מועמדים, 93% הראו יעילות נגד חיידקים עמידים, עם מנגנון פעולה מהפכני שמקנה תקווה למאבק בעמידות לאנטיביוטיקה.
