Az egyik előző cikkben írtam arról, hogy Dava Newman az MIT Media Lab vezetője Davosban beszámolt arról, hogy a generatív mesterséges intelligencia eszközeit elkezdték felhasználni a laboratóriumokban, létrehozva a generatív biológiát. Bár nem fejtette ki részletesen, hogy miről is van szó, azt megjegyezte hogy ezáltal egy olyan mesterséges intelligencia rendszert fognak létrehozni, ami képes érteni a világunkat, ezáltal olyan globális összetett problémák vállnak megoldhatóvá, mint a faji diverzitás megőrzése vagy a klímaváltozás.
Az EvolutionaryScale nemrég publikus beta elérhetőséggel tette közzé az ESM3-at a biológia kutatók számára, amely egy olyan multimodális generatív nyelvi modell, amelyet nem szövegeken tanítottak be, hanem fehérje szekvenciákon. A fehérjék az élet alapvető építőkövei, amelyek évmilliárdok alatt fejlődnek, olyan irányba, hogy különböző biológiai funkciókat lássanak el. Ilyen biológia funkció lehet, például az immunválasz, vagy az emésztés. A fehérjék a komplex molekulák hosszú aminosav-láncokból állnak, amelyeket pontos szekvenciák határoznak meg, mivel a szerkezetük közvetlenül befolyásolja a működésüket.
A korábbi mesterséges intelligencia megoldások, mint például az AlphaFold arra voltak jók, hogy előre tudják jelezni, hogy ezek a fehérje molekulák miként hajtódnak össze és milyen térbeli alakot vesznek fel, ez egy kiindulási alap a gyógyszer fejlesztésben. Az ESM3 ehhez képest teljesen új fehérje molekulákat tud generálni, csak úgy mint ahogy a ChatGPT szöveget generál. Ami igazán lenyűgöző ebben, hogy képes 500 millió évnyi evolúciós folyamatokat végigvinni, és korábban a természetben soha nem létezett fehérjéket alkotni. A rendszer képes arra, hogy a fehérjét úgy hozza létre, hogy az kifejezetten valamilyen előre betáplált biológiai funkció ellátására legyen képes, tehát gyakorlatilag egy fehérjemérnöki eszköz. Az egyik ilyen eredménye, hogy olyan fluoreszcens fehérjéket tudott generálni, amelyeket egyébként az orvosi kutatásokban széles körben használtak, csak eddig medúzákból kellett kinyerni őket. Az ESM3 nem a medúzából kinyert fehérjét állította elő, hanem attól genetikailag teljesen eltérőt, amely funkciójában azonban helyettesíteni tudja a medúzák fehérjéjét.
Ez az áttörés azért fontos, mert egyrészt validálja a generatív modellek nem csak szövegeken való használatának működőképességét. Másrészt innentől kezdve, nem csak arra vagyunk képesek, hogy azt elemezzük hogy az evolúció során valami hogyan fejlődött, hanem aktívan képesek vagyunk evolúciós folyamatokat lefuttatni. Ez nem csupán a gyógyszergyártásban nyit meg új kapukat, hanem például a környezetvédelmet is új dimenzióba helyezi. Gondoljunk például arra, hogy innentől kezdve képesek leszünk olyan fehérjéket előállítani ami műanyagot emészt azaz műanyagot képes lebontani, vagy ilyen típusú szennyezéseket képes kimutatni. A kutatók tehát olyan eszközt kaptak a kezükbe, amellyel nagy előrelépésekre lesznek képesek már ebben az évtizedben.
