Yapay zekâ teknolojilerinin kullanım alanlarına sentetik biyoloji de eklenirken Stanford Üniversitesi ve Arc Institute araştırmacılarının yürüttüğü çalışma dikkatleri genomik yapay zekâ modellerine çevirdi. Araştırmacılar, Evo adı verilen modeli genetik verilerle eğiterek doğada hazır halde bulunan virüs genomlarını doğrudan kopyalamak yerine yeni genetik dizilimler oluşturmasını sağladı. Çalışmada insanları hedef alan virüsler yerine E. coli bakterisini enfekte eden Phi X-174 adlı bakteriyofaj ve yakın akrabaları kullanıldı. Yapay zekânın hazırladığı yüz binlerce aday genom arasından seçilen örnekler laboratuvar ortamında incelendi. Deneylerin ardından 16 tasarımın bakterileri enfekte edebilen işlevsel virüsler ortaya çıkardığı aktarıldı. Çalışma, yapay zekânın ilaçlara dirençli bakterilerle mücadele ve gen tedavileri gibi alanlarda ileride kullanılabilecek yeni araçlar sağlayabileceğini gösterirken, genom tasarlayabilen modellerin nasıl denetleneceği konusu da bilim dünyasının gündemine taşındı.
Evo 700 Bin Virüs Genomu Tasarladı
Evo 1 ve Evo 2 olarak adlandırılan genomik yapay zekâ modelleri, çalışma mantığı açısından metin üreten büyük dil modellerine benzetiliyor. Dil modelleri kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenirken Evo, DNA dizilimlerinde bulunan genetik kalıplar üzerinde çalışıyor.
DNA’nın yapısında Adenin, Sitozin, Guanin ve Timin nükleotidlerini temsil eden A, C, G ve T harfleri bulunuyor. Araştırmacılar modeli çok geniş miktarda genetik veriyle eğiterek söz konusu dizilimlerdeki ilişkileri öğrenmesini sağladı.
Evo’nun eğitiminde yaklaşık 9 trilyon nükleotidin tarandığı aktarıldı. Modelin tek tek genlerin yapısının yanında daha uzun genetik dizilimler arasındaki bağlantıları öğrenip öğrenemeyeceği de araştırıldı.
Deneylerde hedef olarak insanları enfekte eden virüsler seçilmedi. Araştırmacılar, yalnızca E. coli bakterisini enfekte eden Phi X-174 bakteriyofajı üzerinde çalıştı. Model ayrıca Phi X-174 ile yakın ilişkili yaklaşık 15 bin genetik dizilim üzerinden eğitildi.
Eğitim tamamlandıktan sonra Evo’dan yeni genom adayları üretmesi istendi. Model yaklaşık 700 bin farklı taslak hazırladı. Araştırmacılar bunların arasından 285 adayı seçerek laboratuvar testlerine geçti.
Seçilen genetik dizilimlere uygun DNA molekülleri sentezlendi ve bakteri hücreleri üzerinde denendi. Deneylerin büyük bölümünde işlevsel virüs ortaya çıkmadı. Testler tamamlandığında ise yapay zekânın hazırladığı tasarımlardan 16’sının bakterileri enfekte edebilen virüsler meydana getirdiği bildirildi.
Bazı tasarımların deney koşullarında doğal Phi X-174 örneklerine kıyasla daha hızlı çoğalma davranışı gösterdiği de aktarıldı.
Yapay Zekâ İle Virüs Tasarımı Biyogüvenliği Gündeme Getirdi
Genom tasarlayabilen yapay zekâ sistemlerinin ilerleyen yıllarda tıp alanında farklı amaçlarla kullanılabileceği değerlendiriliyor. Bunlardan biri antibiyotiklere direnç gösteren bakterileri hedefleyen bakteriyofajların geliştirilmesi.
Bakteriyofajlar bakterileri enfekte eden virüsler olarak biliniyor. Araştırmacılar, yapay zekâ yardımıyla belirli bakterileri hedefleyen yeni tasarımların geliştirilmesinin gelecekte tedavi araştırmalarına katkı sağlayabileceğini değerlendiriyor.
Gen tedavileri de araştırılan kullanım alanları arasında bulunuyor. Virüslerden bazı tedavilerde genetik materyalin hücrelere taşınması amacıyla yararlanılıyor. Genomik yapay zekâ modellerinin ileride daha uygun taşıyıcıların araştırılmasına yardımcı olabileceği düşünülüyor.
Çalışma beraberinde biyogüvenlik tartışmalarını da getirdi. Genetik dizilim üretebilen modellerin ilerleyen yıllarda daha gelişmiş hale gelmesi, hangi verilerle eğitilecekleri ve kimlerin erişimine açılacağı gibi konuları gündeme taşıyor.
Araştırma ekibi güvenlik amacıyla Evo’nun eğitim verilerinden insanları, hayvanları, bitkileri ve mantarları enfekte eden virüslere ait dizilimleri çıkardı. Deneylerde kullanılan Phi X-174 ise E. coli bakterisini hedefleyen bir bakteriyofaj olarak seçildi.
Araştırmacılar ayrıca insanları enfekte eden virüslerin deneyde kullanılan bakteriyofajlardan çok daha karmaşık yapılara sahip olduğuna dikkat çekiyor. Buna rağmen yapay zekâ destekli genom tasarımının gelişmesiyle beraber denetim ve güvenlik kurallarının da teknolojiyi takip etmesi gerektiği tartışılıyor.
Mevcut biyogüvenlik politikaları zararlı biyolojik ajanlarla yürütülen araştırmalar için çeşitli kurallar getiriyor. Yapay zekâ aracılığıyla bilgisayar ortamında tamamen yeni genetik dizilimlerin hazırlanması ise denetim açısından yeni soruları beraberinde getiriyor.
Bilim insanlarının önündeki konulardan biri de doğada karşılığı bulunmayan yeni bir genetik dizilimin özelliklerinin üretim aşamasına geçilmeden ne kadar doğru tahmin edilebileceği. Evo ile gerçekleştirilen çalışma, yapay zekâ ile genom tasarımının tıbbi araştırmalarda kullanılabilecek taraflarını gösterirken biyogüvenlik kurallarına ilişkin tartışmaları da yeniden gündeme taşıdı.