Pertama di Dunia, Ilmuwan Ciptakan Virus dengan Bantuan AI

TrenHarapan – Kelompok ilmuwan berhasil menciptakan virus yang genomnya dirancang menggunakan kecerdasan buatan. Pencapaian ini menjadi tonggak penting dalam perkembangan bioteknologi modern. Virus tersebut merupakan bakteriofag, yaitu virus yang secara khusus menginfeksi bakteri. Karena itu, penelitian ini tidak melibatkan virus yang ditujukan untuk menginfeksi manusia. Dalam pengujian laboratorium, beberapa bakteriofag hasil rancangan AI mampu menyerang bakteri Escherichia coli. Bahkan, kombinasi beberapa fag dapat mengatasi varian bakteri yang sebelumnya resisten terhadap fag alami. Temuan ini menunjukkan bahwa AI generatif tidak hanya mampu membuat teks atau gambar. Teknologi serupa kini mulai digunakan untuk merancang susunan genetik organisme biologis sederhana. Namun, keberhasilan tersebut juga membuka diskusi besar mengenai keselamatan dan biosekuritas.

Model Bahasa Genom Digunakan untuk Merancang Bakteriofag

Penelitian ini dipimpin oleh Brien Hie, insinyur kimia dari Stanford University. Timnya menggunakan model bahasa genom yang bekerja dengan prinsip serupa model bahasa besar atau LLM. Bedanya, sistem tersebut memproses urutan genetik sebagai “bahasa”. Model kemudian mencari pola yang dapat menghasilkan genom bakteriofag yang berfungsi. Penelitian tersebut dipublikasikan dalam makalah bertajuk Generative design of bacteriophages with genome language models di jurnal Science. Menurut para peneliti, kemampuan menghasilkan genom secara cepat dapat membuka peluang baru dalam terapi fag. Selain itu, metode tersebut berpotensi memperluas perangkat yang tersedia dalam bidang bioteknologi. Meski begitu, penelitian masih berada pada tahap awal. Tingkat keberhasilan pembuatan virus yang benar-benar berfungsi juga masih relatif rendah.

Evo1 dan Evo2 Dilatih dari Jutaan Data Genetik

Tim peneliti menggunakan model AI bernama Evo1 dan Evo2 dalam eksperimen tersebut. Sistem itu dilatih menggunakan data genetik dari sekitar dua juta bakteriofag. Namun, para peneliti menerapkan pembatasan penting sejak awal. Data genetik virus yang mampu menginfeksi manusia, hewan, atau tumbuhan dikeluarkan dari data pelatihan. Langkah ini bertujuan mengurangi risiko model menghasilkan rancangan yang berpotensi berbahaya. Setelah proses generatif berlangsung, AI menghasilkan ribuan kandidat genom bakteriofag. Dari jumlah tersebut, para peneliti memilih sekitar 300 kandidat untuk diuji lebih lanjut. Tahap seleksi tetap melibatkan evaluasi manusia dan prosedur laboratorium. Dengan demikian, AI tidak bekerja sendiri dalam menghasilkan virus yang akhirnya diuji.

Hanya 16 Bakteriofag Berhasil Hidup dan Berfungsi

Meski AI mampu menghasilkan ribuan rancangan, sebagian besar tidak berhasil menjadi virus aktif. Dari sekitar 300 genom yang dipilih untuk diuji, hanya 16 bakteriofag yang dapat hidup dan berfungsi. Angka tersebut memperlihatkan bahwa proses desain biologis masih jauh dari sempurna. Genom yang terlihat masuk akal secara komputasional belum tentu dapat bekerja di dunia nyata. Meski demikian, keberhasilan 16 fag tetap dianggap penting. Beberapa di antaranya kemudian dikombinasikan untuk menghadapi dua varian E. coli. Hasilnya cukup menjanjikan karena kombinasi tersebut mampu mengatasi resistensi bakteri terhadap bakteriofag alami. Dari sudut pandang medis, temuan ini membuka peluang untuk mengembangkan terapi yang lebih spesifik terhadap infeksi bakteri tertentu.

Baca Juga : Baru Gajian tapi Saldo Cepat Menipis? Simak 4 Tips Hemat Ini

Terapi Bakteriofag Bisa Mendapat Dorongan Baru

Bakteriofag bukan konsep baru dalam dunia medis. Virus jenis ini telah lama dipelajari sebagai alternatif untuk melawan infeksi bakteri. Minat terhadap terapi fag meningkat karena masalah resistensi antibiotik terus berkembang. Dalam konteks tersebut, AI dapat membantu mempercepat pencarian fag yang sesuai dengan target bakteri tertentu. Secara teori, sistem generatif dapat menghasilkan banyak kandidat untuk kemudian disaring secara aman. Namun, pendekatan ini masih membutuhkan pengujian yang ketat. Efektivitas di laboratorium juga tidak otomatis berarti aman untuk manusia. Karena itu, penelitian klinis dan evaluasi regulatori tetap diperlukan sebelum teknologi seperti ini dapat digunakan sebagai terapi rutin.

Temuan Ini Juga Memunculkan Pertanyaan Biosekuritas

Di balik potensi medisnya, penelitian ini memunculkan pertanyaan serius mengenai biosekuritas. Para peneliti sendiri menekankan bahwa desain genom utuh membutuhkan pengawasan ketat. Mereka juga menyarankan keterlibatan ahli keselamatan dan keamanan sejak tahap awal proyek. Kekhawatirannya sederhana. Teknologi yang dapat menghasilkan genom biologis bermanfaat juga berpotensi disalahgunakan. Karena itu, tim penelitian sengaja tidak memasukkan virus manusia, hewan, dan tumbuhan dalam data pelatihan mereka. Para ilmuwan juga memperingatkan agar pendekatan serupa tidak diarahkan pada patogen yang dapat menyebabkan penyakit. Di sinilah tata kelola menjadi penting. Kemampuan teknologinya berkembang cepat, sedangkan regulasinya masih berusaha mengejar.

Regulasi AI Saja Dinilai Belum Cukup

Sejumlah pakar menilai pengawasan tidak boleh hanya difokuskan pada model AI. Filippa Lentzos dari King’s College London menekankan pentingnya pendekatan berlapis. Pengawasan dapat mencakup akses terhadap model, evaluasi penelitian, dan proses sintesis DNA. Selain itu, standar keselamatan laboratorium tetap menjadi bagian penting. Tom Ellis dari Imperial College London juga menilai pembatasan akses terhadap data genetik berisiko dapat membantu mengurangi ancaman. Namun, ia mengingatkan bahwa merancang genom kompleks masih sangat sulit. Bakteriofag yang digunakan dalam penelitian ini memiliki genom relatif kecil. Oleh sebab itu, keberhasilan tersebut belum berarti AI dapat dengan mudah menciptakan patogen kompleks. Konteks ini penting agar risiko teknologi tidak dibesar-besarkan, tetapi juga tidak diremehkan.

Sintesis DNA Menjadi Titik Pengawasan yang Penting

Salah satu bagian paling penting dalam diskusi ini adalah tahap sintesis DNA. Rancangan digital tidak dapat menjadi organisme biologis tanpa proses fisik di laboratorium. Karena itu, penyaringan pesanan DNA sering dianggap sebagai salah satu lapisan pengamanan yang efektif. Sistem dapat menandai urutan genetik yang terkait dengan agen biologis berisiko. Selain itu, laboratorium juga dapat menerapkan prosedur keamanan yang lebih ketat. Pendekatan seperti ini membuat pengawasan tidak hanya bergantung pada perusahaan pembuat AI. Sebaliknya, kontrol diterapkan pada beberapa tahapan sekaligus. Menurut saya, model berlapis seperti ini lebih masuk akal karena teknologi biologi sintetis memiliki banyak titik intervensi.

AI Membuka Peluang Besar sekaligus Tanggung Jawab Baru

Keberhasilan menciptakan bakteriofag dengan bantuan AI menunjukkan arah baru dalam ilmu kehidupan. Teknologi generatif kini mulai bergerak dari dunia digital menuju desain biologis nyata. Potensinya sangat besar, terutama untuk terapi fag dan pengembangan alat bioteknologi. Namun, kemampuan tersebut juga membawa tanggung jawab yang tidak kecil. Penelitian harus berlangsung dengan prinsip kehati-hatian, transparansi, dan pengawasan yang kuat. Selain itu, regulasi perlu berkembang seiring kemampuan teknologinya. Virus Dirancang AI Pertama ini mungkin baru langkah awal. Nilai terbesarnya bukan hanya pada virus yang berhasil dibuat, tetapi juga pada pertanyaan penting tentang bagaimana manusia menggunakan AI secara aman dalam biologi.