Model, hücrelerin ve moleküllerin hastalıkları iyileştirmek amacıyla hassas ve karmaşık biçimde değiştirilmesine olanak tanıyor.
Genomik koddaki bir hata; orak hücreli anemiye (kırmızı kan hücrelerinin şekil bozukluğu), yüksek kolesterole yatkınlığa ya da kansere ve bunlar gibi binlerce olası sonuca yol açabilir.
Genetik bir değişikliğin etkilerini ve nasıl evrildiğini anlamak, tedavi geliştirmek açısından kritik öneme sahiptir.
İşte bu adım, teknoloji devleri Nvidia ve Microsoft, yapay zekâ şirketi Basecamp Research ve İspanyol bilim insanı César de la Fuente’nin Pennsylvania Üniversitesi’ndeki laboratuvarından araştırmacılar arasında kurulan yeni ittifakla atılrdı:
- Programlanabilir tedaviler geliştirmek amacıyla büyük ölçekli evrimsel genetik modelleri yapay zekâ ile kullanmak ve bunlardan öğrenmek.
- Başka bir deyişle, yaşamın devasa genetik kütüphanesinden yararlanarak hücreleri ve molekülleri değiştirip hastalıkları tedavi etmek ya da önlemek.
Gen düzenlemenin temel aracı, genomik kod dizilerini kesip yapıştıran moleküler makas (CRISPR/Cas) sistemi olup; bu teknik 2020 yılında Nobel Ödülü ile onurlandırılmıştır.
O zamandan bu yana gen düzenleme ilerlemeye devam etmiş, öyle ki Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) bunu 2026 yılı için en önemli 10 çığır açıcı teknoloji arasında göstermiştir.
Yeni araştırma, genleri programlanabilir biçimde değiştirebilen ve ekleyebilen ilk nesil yapay zekâ modelleriyle bunu göstermektedir: kusurlu genetik kodların değiştirilmesi ve hücrelerin terapötik amaçlarla yeniden programlanması.
Bu gelişme, kanser ve kalıtsal hastalıklara karşı yeni bir tedavi neslinin önünü açmaktadır.
Yeni sistemin kaynağı, yaşamın tüm biçimleridir. De la Fuente’nin açıklamasına göre, “Büyük ölçekli genetik evrimsel yapay zekâ modelleri, doğrudan evrimden öğrenerek yaşamın derin mantığını yakalamaya çalışır; evrim özünde gezegen ölçeğinde bir optimizasyon sürecidir, çünkü geniş bir dizi uzayını keşfetmiş ve gerçek dünyada işe yarayan yapılandırmaları korumuştur.”
İspanyol bilim insanı şöyle devam ediyor: “Bu şekilde, sayısız tür ve ekosisteme ait doğal DNA ve protein veritabanını kullanarak hangi desenlerin istikrarlı olduğunu, hangi kombinasyonların yaşayabilir olduğunu ve hangi yapıların belirli işlevler üretme eğiliminde olduğunu öğrenebiliriz.”
Yapay zekâ bu yeni stratejinin kilidini açmada kilit rol oynamaktadır.
De la Fuente, “On yıllar boyunca biyolojinin kurallarını deneylerle çözmeye çalıştık,” diyor. “Bu [evrimsel yapay zekâ] modelleri süreci hızlandırmamıza olanak tanıyor: Yapay zekâyı sınıflandırma ya da tahmin için değil, terapötik bir hedefe sahip ve biyolojik kısıtlarla uyumlu yeni çözümler — örneğin moleküller, enzimler ya da yapılar — önerebilen üretken bir sistem olarak kullanıyoruz.”
Antibiyotikler ve kanser ilaçları
De la Fuente’nin laboratuvarı bu yeni modeli, mevcut antibiyotiklere dirençli enfeksiyonlarla mücadele etmek üzere yeni moleküller tasarlayarak uygulamaya koydu.
Ekip, laboratuvar testlerinde %97 etkinlik gösteren kısa amino asit zincirleri (peptitler) geliştirdi. De la Fuente, “Bu, en korkulan patojenlere karşı adayları hızlıca bulmak için yeni bir yol açıyor,” diyor.
Sonuçlar bunun da ötesine geçiyor
Basecamp Research’ün baş bilim insanı John Finn, “Kanser ve genetik hastalıkları olan hastalar için mümkün olanın büyük bir genişlemesinin başlangıcında olduğumuza inanıyoruz.
Yapay zekâyı tedavi tasarlamak için kullanarak, binlerce tedavi edilemez hastalık için çözümler geliştirmeyi ve milyonlarca hayatı dönüştürmeyi umuyoruz,” diyor.
Şirket, modeli kullanarak in-vitro denemelerde tümör hücrelerine karşı %90 etkinlik gösteren CAR-T lenfositleri (bağışıklık hücreleri) üretmiştir.
Bu çalışma, ödüllü genom düzenleme tekniğine dayanan yaklaşımları geliştirmektedir. Söz konusu teknik, sınırlı değişikliklere izin verir ve düzenleme için DNA’nın kesilmesini de gerektiriyor.
De la Fuente, bu konuda “CRISPR küçük ve hassas düzenlemeler için çok güçlüdür, ancak klinik biyoloji çoğu zaman farklı bir şeye ihtiyaç duyar; örneğin tüm işlevlerin eklenmesi — yani belirli büyüklükte genlerin ya da gen gruplarının genoma belirlenmiş konumlara yüksek güvenilirlikle yerleştirilmesi,” diye açıklıyor.
De la Fuente, “[Yeni modelin] programlanabilir yerleştirme yaklaşımı bu hedefe ulaşmayı amaçlıyor: Genomu sadece karakterlerin düzenlendiği bir yapı olarak değil, modüllerin daha hedefli biçimde kurulabildiği bir sistem olarak ele almak.
Kavramsal olarak bu, nokta düzenlemeden kontrollü entegrasyona geçiştir; elbette güvenlik, özgüllük ve iletim konularının titizlikle değerlendirilmesi gerekliliği her zaman geçerlidir,” diye ekliyor.
Dünyanın devasa genomik veri seti için geliştirilen yeni yapay zekâ sistemi EDEN, test edilen enzimlerin %73’ünde DNA’nın insan genomundaki doğru konuma başarıyla yerleştirilmesini sağlamış durumda.
EDEN (environmentally-derived evolutionary network kısaltması), 28 ülkede 150 noktadan beş yıl boyunca toplanan ve yeni keşfedilmiş bir milyondan fazla türe ait evrimsel DNA verisini işlemektedir.
Model, Nvidia tarafından OpenAI’nin GPT-4 modeliyle karşılaştırılabilecek bir ölçeğe ulaşacak şekilde eğitilmiş ve hızlandırılmıştır.
Araştırmada yer almayan ancak Nature Biotechnology’de yayımlanan bir çalışmanın baş yazarı olan Tomoji Mashimo, “Genom düzenleme, hastalıklarla ilişkili kalıtsal genetik anormallikleri düzeltme konusunda benzersiz bir potansiyele sahiptir,” diyor.
Mashimo, söz konusu çalışmada CRISPR’ın bir varyantı olan Cas3’ü kullanarak transtiretin amiloidozu (ATTR) hastalığına yol açan proteinlerin amiloid birikimini önlemiştir. “Önümüzdeki yıllarda bu teknoloji yalnızca ATTR için değil, şu anda tedavisi olmayan diğer kalıtsal hastalıklar için de klinik uygulamalara yol açabilir,” diye belirtiyor.
Genomik teknoloji hassas tanı ve tedaviler için de kullanılabilir. Buna bir örnek, yine CRISPR temelli bir tanı yöntemi olan Sherlock sistemidir; bu sistem patojenlerden türetilen nükleik asit dizilerinin tespitini mümkün kılmaktadır.
Nature Biomedical Engineering’de yayımlanan araştırma, Candida auris mantarının suşlarının ve mutasyonlarının hızlı ve doğru biçimde ölçülmesini sağlamaktadır.
Çalışmanın baş yazarı Justin Rolando, “C. auris’i tespit etmeye yönelik mevcut tanı yöntemleri çok pahalı, çok yavaş ve gerçek bir değişim yaratmak için karmaşık ekipman ile eğitimli personel gerektiriyor,” diyor.
Bağışıklık sistemi zayıf hastalar için son derece sorunlu olan C. auris enfeksiyonları antifungal ilaçlarla tedavi edilir; ancak patojenin bazı suşları antimikrobiyallere karşı direnç geliştirmiştir.
Bu durum klinisyenleri alternatif ilaçlar kullanmaya zorlamakta ya da bazı enfeksiyonları etkili bir tedavi olmadan bırakmaktadır.
El Pais
