Wat volgt is een gesprek over het onderzoek naar het gebruik van AI in biologie, meer bepaald metabolic engineering, uitgebreid met ethische kwesties en vragen over een toekomst met industriële biologie. We gingen langs bij ir. Miguel De Block, bio-ingenieur en doctoraatstudent aan de UGent. Miguel maakt deel uit van het Centre for Synthetic Biology, de onderzoeksgroep waar ze artificieel biologische componenten (her)designen in functie van praktische toepassingen.
Dit interview werd opgenomen op maandag 5 mei, met de antwoorden herschreven om het artikel beknopt te houden. Wil je in meer detail of nuance over het onderwerp leren? Luister dan zeker het volledige interview met de knop hieronder.
Dag Miguel, kan je het onderwerp van je doctoraat uitleggen in mensentaal?
Ik denk dat het best is om te starten met de context om erna te kunnen gaan verfijnen en op die manier bij het onderwerp te komen. Op dit moment worden plantenmetabolieten zoals flavonoïden en alkaloïden, geproduceerd uit plantextracten. Deze stoffen maakt een plant aan om, bijvoorbeeld, zich te beschermen tegen herbivoren en pathogenen. Daarnaast kunnen we deze plantenextracten gebruiken voor verschillende producten in de farmaceutische wereld, bijvoorbeeld als anti-malariamedicijn, alsook in de cosmetica. Het brengt ook nadelen met zich mee aangezien we niet de volledige plant gebruiken maar slechts enkele specifieke moleculen, wat een lage yield met zich meebrengt.
Wat we bij onze vakgroep doen is een micro-organisme gebruiken die een bepaald plantenmetaboliet gaat produceren. Dit wordt bemoeilijkt omdat je het mechanisme van een plant moet gaan vertalen in een bacterie. Dit betekent dat je van een eukaryoot naar een prokaryoot systeem moet evolueren. Dit uitvoeren levert extra uitdagingen waaronder het gewenste gedrag van een enzym in verschillende omgevingen te voorspellen. Momenteel lukt dit al voor specifieke applicaties die ze in andere vakgroepen toepassen. Bij ons proberen we deze techniek meer te veralgemenen aan de hand van machine learning en AI.
Hoe gebruik jij AI in je onderzoek en wat zijn de tools die je voorhanden hebt?
AI kan je omschrijven als een tool die relaties in data herkent, kortweg patroonherkenning. Op basis van patronen in biologische sequenties, kan je nieuwe sequenties opstellen en kijken welke interessant zijn om te testen. Hiervoor kan je bijvoorbeeld gebruik maken van ESMFold gemaakt door Meta, een neef van AlphaFold gecreëerd door Google.
Zelf train ik modellen aan de hand van een eigen dataset. Deze is opgesteld door het labelen van de functionaliteit van biologische sequenties, waarvan de werking gemeten wordt in ons labo. De gelabelde data met letters, kan je vervolgens omzetten naar getallen. Deze conversie is nodig om het te gaan gebruiken in een computer aangezien die niet kan omgaan met letters. Op basis van het ontworpen model, kan je nieuwe sequenties naar voren duwen om de functionaliteit te verbeteren. De nieuwe voorop gestelde sequenties kunnen hierna extern geproduceerd worden. Na ongeveer twee weken krijgen we het gevraagde sample dat we vervolgens kunnen testen in ons labo.
Is AlphaFold de grootste ontwikkeling die AI met zich meebrengt in biologie voor de komende jaren?
AlphaFold is heel belangrijk geweest in het tonen dat AI en machine learning veel waarde heeft in ons vakgebied. Is het daarom het grootste dat bereikt is en bereikt zal worden? Dat weet ik niet, de AI-wereld beweegt snel en is moeilijk voorspelbaar.
Heb je binnen je onderzoek te maken met ethisch dilemma's en waar kan je hiervoor om advies vragen?
Binnen onze vakgroep hebben we een business developer die voornamelijk bezig is met patenten, maar het is ook de persoon die beter op de hoogte is van de ethische kant en de ethische commissie. Daarnaast werken we ook samen met kunstenaars en filosofen die complexe problemen eenvoudiger uitleggen aan mensen buiten de academische wereld. Dit doen we om een draagvlak te creëren voor ons onderzoek. Deze taak richt zich meer op onze maatschappelijke functie in plaats van het ethische aspect, maar het is die kant waar wij het meest op inzetten. Deze nadruk heeft zijn oorsprong in het aanzicht dat het aanpassen van biologische componenten een beetje gezien kan worden als "playing god".
Werd je onderzoek door een ethische commissie goedgekeurd?
Nee, mijn onderzoek heeft geen ethische commissie nodig. Ik gebruik geen menselijke data, om deze reden is het niet nodig om een volledige proces met de ethische commissie te doorlopen. De databases die ik gebruik zijn ook openbaar beschikbaar en worden volledig gescreend. Bij mijn FWO verzoek kreeg ik wel degelijk de vraag of ik ging gebruik maken van AI en menselijke data. Mijn antwoord daarop was nee. Daarnaast kreeg ik nog enkele vragen rond het thema AI dat ik naar eigen geweten moest invullen. In het vervolg zou dit eventueel beter gereguleerd kunnen worden met een ethische commissie die beslissingen voor mij maakt in plaats van mijzelf de verantwoordelijkheid te geven. Op het moment dat ik de nodige vragen ging invullen moest ik die zelf gaan interpreteren en is er weinig controle op de onderzoeker, alvorens er een publicatie wordt uitgebracht.
Denk je dat er rond het dagdagelijks gebruik van AI ook een ethische commissie moet opgericht worden?
Ik denk dat we generatieve AI niet meer kunnen wegdenken uit het dagdagelijkse leven. ChatGPT bijvoorbeeld kan gebruikt worden voor enorm veel toepassingen, al stel ik mij wel de vraag waarvoor mensen het soms gebruiken. Het is een handige tool om samenvattingen te maken alhoewel je telkens je data blootgeeft aan die bedrijven. Denk bijvoorbeeld aan journalistiek, bij het maken van een artikel gebeurt het dat je wel veel informatie blootgeeft over persoon X. Op dat vlak denk ik wel dat er iets van ethische controle aanwezig moet zijn. Die bedrijven kunnen nu eenmaal al de data die ze verzamelen verkopen. Daar zijn we ook mee bezig binnen ons onderzoek, zo geven we geen ongepubliceerde data mee aan taalmodellen. Op die manier kan ons onderzoek niet gekopieerd worden voor we het zelf openbaar maken.
Wat maakt jou het meest ongerust over de opkomst van AI in de komende jaren?
We hebben het reeds behandeld maar mijn voornaamste zorg is dat mensen niet genoeg bewust zijn van de data die ze blootgeven. Daarnaast hoor je ook geruchten dat AI jobs zal afnemen, wat ik een klein beetje paniek zaaien vind. Dat laatste is niet echt een bezorgdheid van mij. Ik denk dat AI nieuwe jobs en nieuwe kansen zal creëren. Waarschijnlijk zullen er jobs verdwijnen maar er zullen ook nieuwe bijkomen. Het is de rol van politici om regularisatie in te voeren en de juiste grens te trekken zodat AI niet alles overneemt van de mens. Daarnaast moeten er voldoende mogelijkheden gecreëerd worden om mensen te herscholen en ze te leren werken met de nieuwe technologie. Zelf ben ik dus niet bezorgd om de vermindering van jobs, maar eerder dat er onvoldoende actie wordt ondernomen om mensen cursussen en mogelijkheden aan te bieden.
Wat maakt jou het meest enthousiast over de opkomst van AI in de komende jaren?
Wat de technologie allemaal kan. Jammer genoeg wordt AI heel vaak in een negatieve context geplaatst, het pakt jobs af, het verbruikt veel energie en het verbruikt veel water. Mensen vergeten vaak het potentiaal van AI. Recent of toch al een jaar geleden, las ik een artikel over hoe AI een tumor in de borst kan detecteren nog voor die is ontwikkeld. Op die manier kan AI zijn steentje bijdragen om borstkanker uit de wereld te helpen. Als AI kan helpen zo een ziektes te vermijden en mensenlevens te redden, veel beter dan dat wordt het toch niet.