İngiltere merkezli Basecamp Research, Nvidia ve Microsoft araştırmacılarıyla birlikte, bir milyondan fazla türü barındıran devasa bir veri tabanından kanser ve çoklu ilaca dirençli bakterilere karşı yeni tedavi yöntemleri üreten yapay zeka modelleri geliştirdi. Nvidia, Microsoft ve Pennsylvania Üniversitesi’nden isimlerin yer aldığı uluslararası araştırma ekibi; yeni gen tedavileri geliştirmek amacıyla devasa bir biyolojik koleksiyona yapay zeka teknolojisini uyguladı. “Eden” (Çevresel Kaynaklı Evrimsel Ağ) ismi verilen yapay zeka modelleri, Basecamp Research tarafından dünya çapından toplanan mikrobiyal örneklerin evrimsel verilerinden yararlanıyor.
Eden ailesinin en büyük modeli 28 milyar parametre barındırıyor ve araştırma makalesine göre 9,7 trilyon nükleotit tokeniyle eğitildi. Dikkat çekici bir ayrıntı olarak, ön eğitim veri setinde hiçbir insan, laboratuvar veya klinik veri yer almadı.
Basecamp Bilim Başkanı John Finn, süreci Financial Times’a şu sözlerle aktardı: “Burada haritalandırdığımız şey, gezegenin dört bir yanındaki organizmalar ve bunların nasıl evrimleştiğidir.” Finn ayrıca, makine öğrenimi modellerinin “tüm bu farklı türler ve 4 milyar yıllık evrim arasındaki çok ama çok gizli ilişkileri” seçebildiğini belirtti.
Binlerce Hastalık için Yapay Zeka ile Programlanabilir Gen Yerleşimi
Araştırma, Basecamp tarafından insanlarda hassas ve büyük gen yerleşimleri gerçekleştirebilen “Büyük Serin Rekombinazlar” (LSRs) olarak tanımlanan yapay zeka tasarımı enzimlerin ilk gösterimini içeriyor. DNA’da çift zincir kırılmalarına yol açarak potansiyel riskler barındıran CRISPR tabanlı yöntemlerin aksine bu enzimler, 30.000 baz çiftinden fazla DNA dizisini genom yapısına zarar vermeden yerleştirebiliyor. Söz konusu özellik, enzimleri tedavi uygulamaları için potansiyel olarak çok daha güvenli kılıyor.
Araştırma ekibi; modeli kas distrofisi (DMD), hemofili (F9) ve Fanconi anemisi (FANCC) gibi durumlarla bağlantılı genomik bölgelerde test etti. Eden, girdi olarak yalnızca 30 baz çiftlik DNA ile beslendiğinde tüm bölgeler için birden fazla aktif enzim üretti ve işlevsel isabet oranı %63,2 olarak kaydedildi.
Doğrudan vücuttan alınan bağışıklık hücreleri olan primer insan T hücrelerinde, yapay zeka üretimi enzimler tedavi açısından kritik entegrasyon seviyelerine ulaştı. Kanser tedavilerinde kullanılan CAR yapılarının yerleştirildiği testlerde, varyantların %50‘sinin aktif olduğu görüldü.
Çoklu İlaca Dirençli Patojenlere Karşı Yeni Antibiyotikler
Eden ayrıca, bakterileri yok etme yeteneğine sahip kısa protein zincirleri olan antimikrobiyal peptitlerden oluşan bir kütüphane oluşturdu. Hedeflenen patojenler arasında Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından kritik öncelikli olarak tanımlanan ve geleneksel antibiyotiklerin artık etki etmediği çoklu ilaca dirençli türler bulunuyor.
Test edilen 33 peptitten %97‘si aktivite gösterirken en iyi adaylar Acinetobacter baumannii gibi patojenlere karşı tek haneli mikromolar etkinlik düzeyine ulaştı. Araştırmacılar, bildikleri kadarıyla “bir DNA temel modelinin, doğrudan peptit ve antibiyotik tasarımı için kullanıldığı ve hedeflere karşı doğruluğu kanıtlanmış ilk örnek olduğunu” vurguladı.
Araştırmacılar Dikkatli Olunması Gerektiğini Vurguluyor
Makalenin yazarları önemli sınırlamalara dikkat çekiyor. Yapay zeka tasarımı enzimler güçlü sonuçlar verse de klinik aşamaya gelmeden önce kapsamlı iyileştirmeler yapılması gerekiyor. Gelecekteki çalışmaların, aktivite ve özgünlük üzerindeki kontrolü artırmak için pekiştirmeli öğrenme tekniklerini kullanması ve insan hücrelerindeki verimliliği kapsamlı şekilde değerlendirmesi planlanıyor.
Antimikrobiyal peptitler konusunda da araştırmacılar, adayların güçlü aktivite sergilediğini ancak stabilite, toksisite ve farmakokinetik özelliklerin geliştirilmesi gerektiğini kabul ediyor. Farmakokinetik, bir ilacın vücut tarafından nasıl emildiğini ve dağıtıldığını tanımlıyor.
Son olarak Nvidia, ilaç endüstrisinde yapay zeka kullanımını hızlandırmak amacıyla Eli Lilly ile yeni bir laboratuvar kuracağını ve beş yıl içinde 1 milyar dolar yatırım yapacağını duyurdu.
Kaynak: https://the-decoder.com/uk-startup-turns-planetary-biodiversity-into-ai-generated-drug-candidates/
