Naukowcy biją na alarm: milion gatunków balansuje na krawędzi wyginięcia, a my bezpowrotnie tracimy ich genetyczne dziedzictwo. Google postanowiło wejść do gry, wykorzystując AI do sekwencjonowania genomów 13 takich gatunków – szybciej i taniej niż kiedykolwiek wcześniej. Brzmi jak scenariusz science-fiction z happy endem, ale sprawdźmy, co tak naprawdę kryje się za tymi głośnymi nagłówkami.

TL;DR

  • Google zsekwencjonowało genomy 13 zagrożonych gatunków w ramach współpracy z Vertebrate Genomes Project pod wodzą Ericha Jarvisa.
  • Narzędzia AI, takie jak DeepPolisher, redukują błędy w asamblacjach genomowych o 50%, a błędy typu indels o 70%.
  • Google.org finansuje prace nad kolejnymi 150 gatunkami, udostępniając dane w modelu open access.
  • Praktyczne korzyści: analiza genomu papugi kākāpō pozwoliła uratować ten gatunek przed całkowitym wyginięciem.
  • Postęp technologiczny: czas sekwencjonowania skrócił się z 13 lat do kilku dni, a koszt z 3 mld USD do tysięcy dolarów.

Dlaczego genomy zagrożonych gatunków to sprawa życia i śmierci

Wyobraź sobie, że milion gatunków może po prostu wyparować, zabierając do grobu unikalny kod genetyczny, który mógłby pomóc w ratowaniu ekosystemów, a nawet w leczeniu ludzkich chorób. Sekwencjonowanie genomu – czyli pełne odczytanie instrukcji zapisanej w DNA – pozwala nam zrozumieć mechanizmy adaptacyjne i planować programy hodowlane bez ryzyka chowu wsobnego. Google połączyło siły z Vertebrate Genomes Project, którym kieruje Erich Jarvis z Rockefeller University, by przechwycić te bezcenne dane, zanim natura powie „do widzenia”.

Projekt bierze na warsztat kręgowce, priorytetowo traktując te gatunki, które człowiek zdążył już mocno przycisnąć do muru. Bez dostępu do genomów tracimy nie tylko bioróżnorodność, ale też kluczową wiedzę o ewolucji – od drzewa filogenetycznego po rekonstrukcję naszych wspólnych przodków. Ironia losu jest tu aż nadto widoczna: technologiczny gigant ratuje naturę, której wcześniej szukaliśmy głównie w jego wyszukiwarce. Czy mózg muszki owocówki, który ożył w komputerze,to dopiero początek cyfrowej biologii?

Spektakularnym przykładem sukcesu jest kākāpō, jedyna na świecie nocna i nielotna papuga z Nowej Zelandii. Zespół z University of Otago przeanalizował genomy wszystkich żyjących jeszcze osobników i na tej podstawie uruchomił program hodowlany, który dosłownie ściągnął ten gatunek znad przepaści.

13 gatunków pod lupą: od tamaryn po pingwiny

Google udostępniło już genomy dziewięciu z trzynastu badanych gatunków, a wszystkie dane trafiły do otwartego obiegu dla naukowców. Wybrałam najbardziej dramatyczne przypadki z tej listy, bo idealnie pokazują one skalę ekologicznej katastrofy, w której tkwimy po uszy. To nie są tylko suche dane, to walka o przetrwanie konkretnych mieszkańców naszej planety.

Oto kilka przykładów z listy Google:

  • Krytycznie zagrożona tamaryna czubata (cotton-top tamarin) z Kolumbii – jej zamiłowanie do owoców jest kluczowe dla rozsiewania nasion w lasach tropikalnych.
  • Złota żaba mantella (golden mantella frog) z Madagaskaru – jedna z najmniejszych i najrzadszych żab świata, wegetująca w resztkach pociętych lasów.
  • Zebry Grevy’ego – największe dzikie koniowate, których populacja w Afryce zaliczyła drastyczny zjazd.
  • Koziorożce nubijskie (Nubian ibex) – dumne kozice górskie z Afryki i Bliskiego Wschodu, balansujące na skraju zagłady.
  • Żółw wydłużony (elongated tortoise) z Azji Południowo-Wschodniej – tutaj trwają intensywne wysiłki nad reintrodukcją osobników z hodowli.

Resztę zestawienia uzupełniają jelenie hokejowe (hog deer), jelenie Elda, tamaryny lwiookie (golden lion tamarins) oraz pingwiny afrykańskie. Każdy zsekwencjonowany genom to realna szansa na uniknięcie inbredu i zachowanie resztek różnorodności genetycznej.

Narzędzia AI Google: DeepPolisher i spółka w akcji

Google nie rzuca słów na wiatr – ich narzędzia oparte na sztucznej inteligencji to efekt dekady intensywnych badań w dziedzinie genomiki. DeepPolisher, najnowszy hit z 2025 roku, to model głębokiego uczenia bazujący na architekturze Transformer. Jego zadaniem jest „polerowanie”, czyli korygowanie błędów w asamblacjach genomowych. Narzędzie analizuje odczyty z sekwencera oraz jakość mapowania, poprawiając bazę po bazie i redukując ogólną liczbę błędów o 50%, a wstawki i usunięcia (indels) o imponujące 70%.

Podczas testów na danych z Human Pangenome Reference Consortium, model podbił jakość z poziomu Q66,7 do Q70,1 – co oznacza mniej niż jeden błąd na 500 tysięcy baz. Z kolei DeepVariant identyfikuje warianty genetyczne z precyzją godną sieci neuronowych, a DeepConsensus poprawia dokładność długich odczytów, zwiększając wydajność procesu o 250%. Dzięki temu inteligencja neuronowo-symboliczna kontra halucynacje AI znajduje zastosowanie w twardej nauce, skracając czas pracy z dekad do dni.

Ewolucja tych narzędzi od 2015 roku robi wrażenie: odczytanie pierwszego ludzkiego genomu kosztowało 3 mld USD i trwało 13 lat. Dziś, dzięki AI, zamykamy się w kilku dniach i tysiącach dolarów. Bez takiego wsparcia sekwencjonowanie milionów gatunków byłoby jedynie mrzonką.

Współprace i pieniądze: od Earth BioGenome do funduszu AI

Vertebrate Genomes Project pod wodzą Jarvisa mierzy wysoko – celem jest 70 tysięcy gatunków kręgowców. Proces podzielono na fazy: od rzędów, aż po każdy pojedynczy gatunek, ze szczególnym uwzględnieniem tych wymierających. Z kolei Earth BioGenome Project chce zsekwencjonować wszystkie 1,8 mln eukariotów. Google w tym układzie dostarcza to, co ma najlepsze: zaawansowane AI i potężną chmurę obliczeniową.

Organizacja Google.org przyznała Rockefeller University specjalny fundusz AI for Science – mowa o 3 mln USD na projekt przyspieszający produkcję genomów. Plan zakłada rozszerzenie badań na kolejne 150 gatunków, a wszystkie wyniki będą dostępne jako open source. Sam Jarvis chwalił tę inicjatywę na Instagramie, nazywając ją przełomem w konserwacji genomowej. Czy to oznacza, że OpenAI wchodzi w naukę z GPT-5 i będzie musiało gonić DeepMind?

To nie jest odosobniona akcja: Google wspiera również 17 krytycznie zagrożonych gatunków w ramach Earth BioGenome. Można zapytać z nutką ironii: czy Big Tech uratuje planetę szybciej niż ociężali politycy?

Co to zmienia dla ochrony przyrody i nauki

Dostęp do genomów pozwala naukowcom porównywać DNA różnych gatunków, rekonstruować historię życia na Ziemi i precyzyjnie projektować interwencje medyczne czy ekologiczne. Dla rolnictwa, globalnego bezpieczeństwa zdrowotnego i zapobiegania pandemiom to prawdziwa kopalnia wiedzy. W kontekście ochrony przyrody kluczowe jest unikanie inbredu w zamkniętych hodowlach, co dotyczy bezpośrednio wspomnianych tamaryn czy zebr.

Spójrzmy jednak na to krytycznie: dane w modelu open access to ogromny plus, ale samo sekwencjonowanie nie jest magicznym przyciskiem „ratuj”. Bez realnych działań w terenie i ochrony siedlisk, cyfrowe archiwa DNA będą tylko smutnym wspomnieniem. Google robi kawał dobrej roboty, ale skala masowego wymierania jest przytłaczająca. Niemniej, to krok w dobrą stronę – AI traktujemy tu jako potężne narzędzie, a nie ostateczne panaceum.

Jaka czeka nas przyszłość? Dzięki 150 dodatkowym genomom projekt VGP nabierze tempa, budując kompletne drzewo życia kręgowców. Warto trzymać rękę na pulsie, bo ten model współpracy może stać się wzorcem dla ratowania całej biosfery. Może nawet USA i Chiny w AI zaczną współpracować przy takich projektach częściej, niż nam się wydaje.

Źródła: Google AI Blog (https://blog.google/innovation-and-ai/technology/ai/ai-to-preserve-endangered-species/), Research Google DeepPolisher (https://research.google/blog/highly-accurate-genome-polishing-with-deeppolisher…), Google Blog 10 years genomics (https://blog.google/innovation-and-ai/technology/research/ten-years-google-genomics), Jarvis Lab VGP (https://www.jarvislab.net/vertebrates-genomes-project), Techbuzz.ai (https://www.techbuzz.ai/articles/google-ai-helps-sequence-genomes-of-13-endangered-species)

Najczęściej zadawane pytania