ידיעות בינה מלאכותית בנושא BIOTECHNOLOGY
מנכ״ל TikTok, Shou Zi Chew, חזה בכנס בסינגפור ש-AI יביא לפריצות דרך מדעיות גדולות בתוך שלוש שנים, במיוחד בפיזיקה, ביוטכנולוגיה, כימיה ומדע החומרים. הוא גם הזהיר מפני סיכונים גדולים בתחום הסייבר ושימוש לרעה בסוכנים אוטונומיים, וציין ש-TikTok מכשירה את העובדים לשימוש בטוח ב-AI.
חיים ישראל מ-Bank of America מנבא שבינה מלאכותית כללית (AGI) תהיה חזקה יותר מהאינטליגנציה האנושית עד אמצע 2027, עם פריצות דרך בתרופות, בחקלאות ובחיזוי מזג האוויר, ו-100 מיליארד סוכני AI עד סוף העשור — מה שמצביע על מהפכה שבה עלות האינטליגנציה שואפת לאפס.
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.
פרופ' James Zou מ-Stanford מפעיל סטארטאפ ביוטכנולוגי שבו 30,000 סוכני AI אחראים על מחקר וניסויים. המטרה: לשחרר מדענים אנושיים ליצירתיות, בעוד ה-AI מתפקד כשותף מחקר אוטונומי עם תפקידים מגוונים.
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 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.
חוקרי הטכניון מפתחים טכנולוגיות עתידיות בתחומי ה-AI, הקוונטיקה וחקר הסרטן. בין היתר, ננו-חלקיקים ביומימטיים ״מדברים״ עם תאים סרטניים כדי לעצור את התפתחותו של סרטן שד מסוג Triple Negative, במחקר שמציג חיבור בין תחומי מדע ומפגשים אישיים.
חוקרים מיפן פיתחו שיטה מבוססת AI, LM-QASAS, שעוקבת אחר תגובות חיסוניות בלי להסתמך על מאגרי נוגדנים קיימים. בבדיקת קורונה עם עשרה משתתפים, היא הצליחה לזהות נוגדנים ספציפיים ולעקוב אחרי דפוסי תגובה לאורך זמן, מה שעשוי לשפר את מחקר החיסונים ואת המחקר של מחלות חדשות.
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.
דרום קוריאה מציגה שתי יוזמות מרכזיות לשילוב AI בתחומי הביוטק והרפואה: תמיכה רגולטורית במוצרים רפואיים מבוססי AI ותוכנית אסטרטגית לאומית לפיתוח מודלים עצמאיים ויצירת תשתיות נתונים. המהלך נועד למקם את המדינה בחזית החדשנות הבינלאומית.
פלטפורמת GigaTIME – AI חדשה מבית Microsoft – חושפת אינטראקציות חיסוניות בסרטן מפסים פתולוגיים סטנדרטיים. הטכנולוגיה יוצרת מפות חלבונים וירטואליות בתוך שניות, חוסכת כ-95% מעלויות המעבדה ומזהה מעל 1,200 קשרים קליניים משמעותיים. בכך היא מאפשרת מחקר בהיקף חסר תקדים עם פוטנציאל לפיתוח טיפולים מותאמים אישית.
חוקרים פיתחו מודל AI בשם RiboNN שחוזה ביעילות את תרגום רצפי mRNA לחלבונים. הכלי, שפותח בשיתוף אוניברסיטת טקסס וסאנופי, משתמש בלמידה עמוקה כדי לנתח אלפי ניסויים ומציע דיוק חסר תקדים. הפריצה תאפשר תכנון מהיר וממוקד של תרופות mRNA למחלות כמו סרטן וזיהומים, עם פוטנציאל לחיסכון מהותי בזמן מחקר.
