Raske arvata kas uue nädala algusele satub veel midagi maailma toimimise osas olulist peale USA alamaid tabanud TikToki võõrutusnähtuse. Pool riigist seisis pühapäeval 12 tundi kohkunult tühja TikToki ekraani ees. Mõeldes tagasi ajale kui Ameerikas oli äge olla. Mis sellest, et hiinlaste abiga. Raske elujärg eeldab tarka ja usaldusväärset juhti. Enamuse arvates just sellist kes algatab TikToki keelu ja siis püüab seda mitte täide viia.
Kas ja millal inimkonnale kainust juurde tuleb, selgub ainult neile, kes suudavad vastust kaua oodata. Kannatuste tee valinutele on vähemalt optimistlikke uudiseid. Seda vastupidavuse, mitte kainuse lootuse osas.
Lõppenud aastal omistati Nobeli preemia keemia vallas Google DeepMind tehisintellekti arendajatele Demis Hassabisele ja John Jumperile ning biokeemik David Bakerile edusammude eest valkude struktuuri kirjeldamisel. Au kuma valgustab TI ja inimlike probleemide lahendamise vahelist silda. Koostöös sündinud tehisintellektisüsteemiga AlphaFold lahendati üks eluteaduste suurtest väljakutsetest. Ainus pärand mida jagame kõikide esivanematega on geenides kirjeldatud valkude struktuuri kirjeldus.
Geenides ei kirjeldata keha rasvasisaldust, silmavärvi ega nina kuju, vaid kogu elusa loodusega jagatud kahekümne aminohappe järjestust. Millest kujundatakse alles elusa aine keskkonnas teatud omadustega valgustruktuurid. Need siis omakorda osalevad kõige ülejäänu korraldamises, loomises ning kujundamises. Arusaadavalt soovis inimene seda protsessi mõista. Oma nutikuse, tehniliste seadmete ja seniste arvutite kombinatsioonist hoolimata olid edusammud tagasihoidlikud. Enne AlphaFoldi nõudis valgu struktuuri määramine paljude erialade esindajate koostööd, see oli väga mahukas ning kulukas protsess, millele kulus sageli aastaid. Kahel korral on Nobeli preemia omistatud üksikute valgustruktuuride kirjeldamise eest. Ent AlphaFoldi abiga kirjeldati lühikese ajaga üle 200 miljoni valgustruktuuri. Ehk peaaegu kõiki teadusele teadaolevaid valke.
Valkude toime rajaneb nende kolmemõõtmelisele kujule, milles kindlates kohtades paiknevatest füüsikalistest teguritest tärkavad talitluslikud omadused sarnaselt meie igapäevaste asjade loogikale. Pliiats, lusikas, küünetangid või kassi toidukauss toimivad ainult teatud ehituslike eelduste tulemusena. Molekulaarses maailmas määravad taolised struktuurid keha omadusi ja võimeid ning suures toimetuleku vaates midagi mida nimetame terviseks.
Teaduses on konkurents tervitatav. AlphaFold kuulub Google emafirma Alphabet portfelli. TI valdkonnas konkureeriva OpenAI juht Sam Altman teatas, et nende GPT suure keelemudeli paradigmas valminud lahendus oskab kujundada valkude juhtkoodi ning rakkude programme kujundades suudab muuta tavalisi rakke tüvirakkudeks. Altman on varasemalt vihjanud, et nad teavad rohkem kui saavad avalikkusega jagada. Samas vihjates, et nende arendatud intelligentsed tööriistad võivad kiirendada teaduslikke avastusi ja innovatsiooni oluliselt kaugemale sellest, mida suudaks inimene.
Värske teadaande algus paigutubki mõne aasta taha kui Altman rahastas eraisikuna eluea pikendamise uuringutega tegelevat ettevõtet Retro Biosciences. Järgnevas koostöös OpenAI inseneridega arendati inimeste tekste analüüsiva TI metoodika analoogiana rakkude bioloogilist keelemudelit. Geneetilise informatsiooni sõnumite koostamise tehnoloogia arendamise üheks eesmärgiks oli tüvirakkude abiga pikendada inimese eluiga umbes 10 aasta võrra.
Iga inimene alustab oma teekonda üksiku viljastatud munarakuna. Seda umbes poole tunnist etappi võib pidada ülimaks "tüvirakuks", millest kujunevad kõik keha moodustavad rakud, varbaküüntest kuni aju, südame ja luudeni. Keha hoiab sünnijärgselt osa tüvirakke alles, kasutades neid omamoodi remondimeeskonna ressursina, mille abil parandab vigastusi või asendab kulunud rakke. Olgu näiteks iga päev uuenev veri, mille rakud luuakse luuüdis hoitavatest tüvirakkudest. Tüvirakud on üks osa kohanemisvõimet hoidvatest mehhanismidest. Mille kõige suuremaks väljakutseks on vastu pidada eluaastatele.
OpenAI uus TI mudel õpetati otsima geneetilist „sõnastust“, mille abil saaks valkude talitlust muutes disainida juba väljakujunenud ülesannetega rakkudest uusi universaalseid tüvirakke. Tehniline lahendus erineb Nobeli preemiaga hinnatud AlphaFold metoodikast, kuna väljakutseks on rohkem valkude koostöö rakukeskkonnas reaktsioonide rohkes dünaamilises olustikus. Avalikkusega jagatud teabes piirdutakse ettevõtmise tutvustamise järel sõnumiga, et tulemused ületasid kõiki ootuseid. Arvatavalt saab detailidest rohkem teada mõnest peagi avaldatavast teadusartiklist.
Reaktsioonid on polariseerunud. Osaliselt OpenAI vastaste hoiakute tõttu. Hoiatatakse ka rakkude kasvupotentsiaali edendamisega kaasnevast vähiriskist ja sekkumisest looduse plaanidesse. Ent õnnestumise puhul võib olla tegemist veel ühe Nobeli Preemia suurusjärgus edusammuga. 2012. aastal sai jaapanlane Shinya Yamanaka Nobeli Preemia avastuste eest kuidas väikese hulga geenide manipuleerimine võib väljakujunenud funktsiooniga rakud viia tagasi tüvirakkude seisundisse. Sellest ajast peale loodetakse tüvirakkudega vananemist edasi lükata. Märgatavad edusammud puuduvad. Saab näha kas nüüd saavutati midagi erilist.
Kommentaarid
Alates 02.04.2020 kuvab ERR kommenteerija täisnime.