Yapay zekanın bilimsel keşiflerde büyük roller aldığı bir gelecekte bizi ne bekliyor? Moleküler biyolog ve genetikçi Urartu Şeker, yapay zekanın biyolojide kat ettiği yolu olumlu bir gelişme olarak görüyor.
Yapay zeka şirketi Anthropic, Claude'un bilimsel keşif süreçlerinde ne ölçüde bağımsız çalışabileceğini araştırmak üzere yeni bir yaşam bilimleri araştırma grubu ve laboratuvarı kurduğunu duyurdu.
REKLAM
REKLAM
Şirketin paylaştığı ilk sonuçlara göre Claude, yüz milyonlarca DNA dizisini tarayarak daha önce tanımlanmamış ve bazı özellikleri CRISPR sistemlerini andıran yeni bir enzim sistemi de tespit etti.
Son dönemde gelen benzer haberler, yapay zekanın bilimsel keşiflerde ve özellikle de biyoloji araştırmalarında giderek daha aktif bir rol oynadığını gösteriyor.
Peki yapay zekanın bilimsel keşiflerde büyük roller aldığı bir gelecekte bizi ne bekliyor?
Yapay zeka genetikte nasıl kullanılıyor?
Son dönemde bilim insanları, yapay zekayı özellikle de büyük genetik veri kümeleri üzerinde hesaplamalar ve tahminler yapmak için kullanıyor. Bu şekilde normalde yıllar sürecek keşifler çok daha kısa süreler içinde mümkün hale geliyor. Zira genetik araştırmaların en büyük zorluklarından biri, incelenmesi gereken verinin olağanüstü büyüklüğü.
SynBioLab'in kurucusu, moleküler biyolog ve genetikçi Doç. Dr. Urartu Şeker, genetikçilerin devamlı birçok farklı organizmadan genom bilgisi çıkardıklarını ve bunları halka açık devasa veri tabanlarında muhafaza ettiklerini ifade ediyor.
Euronews Türkçe'ye konuşan Şeker, "Bu havuzun içerisinde her bir canlının genomundaki özel proteinler, enzimler var. Bu, virüslerden tutun mikroorganizmalara kadar çok büyük bir havuz ve orada duruyor. İçerisinde bilgi var ama o bilgiyi deşifre etmek çok fazla emek isteyen ve yıllar süren bir işlem," diyor.
Normalde bilim insanlarının genom dizilerini tek tek karşılaştırarak sıra dışı örüntüleri, bilinmeyen genleri veya yeni biyolojik sistemleri tespit etmesi gerekiyor. Bu da haftalar, aylar ve hatta bazı araştırmalarda yıllar sürebiliyor. Ancak artık yapay zeka bu süreci büyük ölçüde otomatikleştiriyor. Milyonlarca diziyi aynı anda karşılaştırabiliyor, aralarındaki benzerlik ve farklılıkları belirleyebiliyor ve devasa veri yığınları içinde araştırmaya değer sıra dışı örüntüleri öne çıkarabiliyor.
Böylece bilim insanlarının yıllarca veri taramak yerine yapay zekanın belirlediği daha küçük bir aday grubuna odaklanması mümkün oluyor.
"Normalde bir doktor öğrencisinin doktora süresince örneğin 2 senesini verdiği bir tarama veya molekül kütüphanesi oluşturma işleri yakın gelecekte robotik kollar tarafından yapılırken, laboratuvarda öğrenci daha yararlı işlerle uğraşabilecek," diyen Şeker, şöyle ekliyor:
"Buradaki öğretim üyeleri, araştırmacılar da yeni fikirler oluşturmak, yeni problemler bulmak, yeni merakların peşinden gitmek gibi daha fazla şeye vakit ayırabilecek."
Bilim insanı, Anthropic'in bu hafta duyurduğu bir enzim keşfinde de 950 yapay zeka ajanının bu iş için kullanıldığını ve sonunda bir günden daha kısa sürede sürede başarıya ulaştığını hatırlatıyor.
Yeni atılım: Anthropic'in CRISPR benzeri enzim keşfi
Anthropic son duyurusunda, Claude'un büyük genom veri tabanlarını büyük ölçüde otonom biçimde tarayarak daha önce tanımlanmamış bir biyolojik sistem keşfettiğini duyurdu.
Araştırmacılar Claude'a, devasa bir DNA veri tabanında "ters transkriptaz" (RT) adı verilen enzimlerin ilginç ve bilinmeyen örneklerini arama görevi verildi.
Anthropic'e göre yaklaşık 950 Claude ajanı, 21 saat boyunca 200 binden fazla ters transkriptazı taradı. Ajanlar 3 bin 500 yeni sistem adayı belirledi ve bunları en dikkat çekici 20 adaya kadar daralttı.
Şirket, uzman bir bilim insanının benzer kapsamda bir analizi tamamlamasının haftalar veya aylar sürebileceğini belirtiyor.
Tarama sırasında Claude, sıra dışı bir ters transkriptaz geninin yanında düzenli olarak tekrarlanan DNA dizileri bulunduğunu fark etti. Yapay zeka daha sonra bu yapıyı bilinen sistemlerle karşılaştırdı, bilimsel literatürü taradı ve daha önce tanımlanmamış olabileceği sonucuna vararak bulguyu insan araştırmacılara sundu.
Anthropic ekibi laboratuvar incelemelerinin ardından sisteme "diziyle ilişkili ters transkriptazlar" (array-associated reverse transcriptases / ART) adını verdi. Bakterileri enfekte eden virüslerde (bakteriyofaj) keşfedilen bu sistem; bir ters transkriptaz, eşlikçi bir gen ve düzenli aralıklarla tekrarlanan DNA dizilerinden oluşuyor.
Araştırmacıların özellikle dikkatini çeken nokta, bu tekrarların CRISPR sistemlerindeki dizilere benzemesi. İlk deneyler, ART dizilerinin de farklı kısa RNA'lar ürettiğini gösterdi. Anthropic'e göre sistem, DNA'yı kesme, kopyalama veya genetik materyal ekleme gibi işlemleri programlanabilir şekilde gerçekleştiren CRISPR gibi biyolojik sistemlerle ortak özellikler taşıyor.
Ancak araştırmacılar ART'nin ne işe yaradığının henüz bilinmediğini ve bulgunun "yeni bir CRISPR" olarak değerlendirilmemesi gerektiğini vurguluyor. Sistemin işlevini ortaya çıkarmak için laboratuvar deneyleri devam ediyor.
CRISPR ne işe yarıyor?
Tam adıyla CRISPR-Cas9 sistemi, araştırmacıların genomun çeşitli kısımlarına ekleme, çıkarma ya da DNA dizilimininde değişim yapmalarına olanak tanıyor.
CRISPR aslında bakterilerde doğal olarak bulunan bir savunma sistemi bileşeni. Bakterilerin virüslere karşı kullandığı savunma sisteminde yer alıyor, düzenli aralıklarla tekrarlayan özel DNA dizilerinden oluşuyor.
Cas9 ise bu sistemlerde kullanılan ve DNA'yı kesmeye yarayan proteinlerden biri. Diğer bir deyişle CRISPR sistemiyle birlikte çalışan Cas enzimleri, halihazırda moleküler makas görevi görerek DNA'yı kesebiliyor.
Bilim insanları uzun süredir, bu sistemi kullanmanın ve DNA'nın bazı dizileri hedefli olarak kesmenin yollarını arıyordu. DNA’yı yüksek hassaslıkta ve doğrulukta kesebilmeleri için RNA'yı kullandılar. Kesmek istedikleri baz dizilerine denk gelen RNA molekülü oluşturdular. Çünkü RNA, Cas9'u kesilecek DNA dizisine götüren rehber görevi görüyor.
2012'de Jennifer Doudna öncülüğündeki bir ekip, bu yolu izleyerek, canlının DNA'sını kesebilecek, izole edebilecek ve düzenleyebilecek sistemi geliştirdi. Bu sisteme CRISPR-Cas9 adı veriliyor.
CRISPR-Cas9, genetik bileşene sahip çok sayıda tıbbi rahatsızlığın tedavisinde kullanılabilir. Bunlar arasında kalıtsal bozuklukların yanı sıra, kanser, hepatit B, yüksek kolesterol ve hatta kalp hastalıkları da yer alıyor. Bazı 'çılgın' deneylerde bilim insanları 'alerji yapmayan kedi' üretmeyi bile denedi.
Şimdi ise Anthropic'in yapay zekası bir bakteriyofajda CRISPR'daki gibi tekrarlayan bir sisteme sahip bir enzim keşfetmiş oldu. Bu keşfin hangi teknolojilerin önünü açacağına dair çalışmalar sürüyor.
'CRISPR teknolojisini keşfetmek on yıllar sürdü'
Genetikçi Urartu Şeker, bu noktada CRISPR-Cas9 teknolojisinin geliştirilme sürecinin yıllar sürdüğünü hatırlatıyor.
Teknoloji 2012'de duyurulmuş olsa da arkasındaki birikim aslında 1980'lere kadar uzanıyor.
İlk olarak 1987'de Japon araştırmacı Yoshizumi Ishino ve ekibi, E. coli bakterisinin DNA'sını incelerken aralarında farklı diziler bulunan, düzenli şekilde tekrarlanan sıra dışı DNA parçaları fark etmişti. Ardından yıllar içinde yeni keşifler yapıldı. Örneğin, CRISPR'ın bakterilerin virüslere karşı savunmasıyla ilişkili olduğu, 2007'de kanıtlanmıştı.
Şeker, yapay zekanın artık bu onlarca yıllık süreci çok kısalttığını ve biyolojik araştırma maliyetlerini de azaltabileceğini belirtiyor:
"CRISPR teknolojisi de benzer bir şekilde bulundu. Uzun süre boyunca mikroorganizmaların genomlarının toplanmasından ortaya çıktı. Yeni leşifler de benzer şekilde yapılıyor ama yapay zeka bunu çok daha hızlandırıyor."
Yapay zeka, yeni CRISPR-Cas12a aileleri de keşfetmişti
Üstelik, Anthropic'in başarısı bu alanda tek değil.
2025'te araştırmacılar, Meta'nın protein dil modeli ESM'yi temel alan AIL-Scan adlı bir sistem geliştirmişti.
Amaç, bilinen Cas proteinlerine yalnızca klasik dizi benzerliği üzerinden bakmak yerine, yapay zekanın protein dizilerinden öğrendiği daha karmaşık özellikleri kullanarak, mevcut metagenom verileri içinden daha önce bilinmeyen CRISPR proteinlerini bulmaktı.
Metagenom verileri, doğal bir ortamdan (toprak, su, bağırsak florası vb.) doğrudan elde edilen ve laboratuvarda çoğaltılamayanlar dahil tüm mikroorganizmaların (bakteri, virüs, arke, mantar) toplam genetik materyalinin dizilenmesiyle oluşan büyük veri setlerine deniyor.
Bu sistem, metagenom verilerini tarayarak daha önce tanımlanmamış Cas12a kümeleri ortaya çıkarmıştı. Araştırmacılar daha sonra adayların özelliklerini deneysel olarak da incelemişti.
Yani burada yapay zeka, çok büyük biyolojik veri içinde yeni bir moleküler sistemi bulmaya yardım etmişti. Bu, Anthropic'in Claude'a yüz binlerce ters transkriptazı taratmasına metodolojik açıdan epey benzer bir yaklaşımdı.
DNA'nın 'dil modeli': Evo ve Evo 2
Yapay zeka ve genetiğin kesiştiği bir diğer önemli çalışma ise Arc Institute, Stanford ve diğer araştırma kurumlarının 2024'ten beri geliştirdiği Evo dil modeli.
Evo, doğrudan DNA, RNA ve protein dizileri üzerinde eğitilmiş bir biyolojik temel model. İlk Evo çalışması 2024'te hakemli bilimsel dergi Science'ta yayımlandı. Model yalnızca dizileri analiz etmekle kalmayıp proteinlerden daha uzun genomik yapılara kadar yeni biyolojik diziler üretebildi.
Bunun çok daha büyük halefi Evo 2 ise 128 binden fazla genomdan elde edilen 9,3 trilyondan fazla nükleotid üzerinde eğitildi. İnsanlardan bakterilere ve virüslere kadar yaşamın bütün alanlarından genomları kapsıyor. Model genetik dizilerdeki örüntüleri öğrenerek örneğin belirli mutasyonların hastalık yapıcı olup olmadığını tahmin edebiliyor ve yeni DNA dizileri oluşturabiliyor.
AlphaFold, bilinen tüm proteinlerin yapısını tahmin etti
Google'ın yapay zeka şirketi DeepMind'ın 2018'de geliştirdiği ve 2021'de faaliyete geçen yapay zeka programı AlphaFold ise kamuoyunda uyandırdığı yankı açısından bu alandaki ilk büyük örnekti.
AlphaFold, insan vücudunda varlığı bilinen 200 milyondan fazla proteinin yapısını tahmin etmişti.
Bakterilerden bitkilere ve hayvanlara kadar çeşitli organizmalarda üretilen bu malzemeler yaşamın yapı taşlarından. Bunlar üretildikten sonra milisaniyeler içinde katlanmaya başlıyor. Ancak yapıları o kadar karmaşık ki hangi şekli alacaklarını tahmin etmek neredeyse imkansız.
Öte yandan bunların yapısını çözmek, her türden hastalığa çare bulunması için kilit önemde.
AlphaGenome: Genomun yüzde 98'ini anlamlandırmaya çalışan yapay zeka
Öte yandan, insan genomunun sadece yaklaşık yüzde 2'si doğrudan protein kodluyor. Geri kalan bölümün büyük kısmında genlerin ne zaman, nerede ve ne ölçüde çalışacağını etkileyen düzenleyici mekanizmalar var. Hastalıklarla ilişkilendirilen pek çok varyant ise protein kodlamayan bu bölgelerde yer alıyor.
Google DeepMind'ın bu yıl araştırmacılarla geliştirdiği bir diğer model AlphaGenome, tam da bu noktada devreye giriyor. Program, uzun DNA dizilerini okuyarak bir genetik varyantın gen düzenlenmesini nasıl değiştirebileceğini tahmin etmeye çalışıyor.
Eylül 2026'da açıklanan AlphaGenome Atlas ise işi çok daha büyük ölçeğe taşıdı: DeepMind, insan genomundaki yaklaşık 9 milyar tek-harfli değişikliğin moleküler etkisine ilişkin tahminlerini içeren bir atlas oluşturdu.
Ama bunların deneysel olarak doğrulanmış 9 milyar bulgu olmadığını vurgulamak önemli. Bilim insanlarının laboratuvarda bu tahminlerle deney yapıp doğrulaması şart.
'Bunlar artık bilimkurgu değil'
Urartu Şeker, yapay zekanın biyolojide kat ettiği yolu olumlu bir gelişme olarak görüyor. "Her şeyin bir negatif yanı var ama bu esasında iyi bir yere gidiyor," diyen bilim insanı, yapay zekanın en yoğun kullanıldığı alanlardan birinin biyoloji olduğunu vurguluyor.
Şeker, bu noktada Neill Blomkamp'ın 2013 yapımı Elysium filmindeki bir konsepti örnek veriyor.
Matt Damon'ın başrolünde olduğu filmde "Med-Pod" adı verilen son derece gelişmiş tedavi ve iyileşme kabinleri yer alıyordu. Bu kabinler, hastanın vücudunu saniyeler içinde tarayarak kanser dahil tüm hastalıkları, kırıkları veya doku hasarlarını tespit ve tedavi edebiliyordu. Film tedaviye muhtaç olan ama erişemeyen bir işçi ile küçük bir kız çocuğunu konu ediniyordu.
Şeker, "O kabinler bence çok uzak bir gelecek değil," diyor:
"Tabii ki tam olarak filmdeki gibi olmayabilir ama bir hastanın hastanede çok hızlı bir şekilde tedavisini almasını sağlayacak benzer teknolojiler gelecek."
Yapay zekanın mikroplastiklerin yok edilmesinden çamaşır makinelerinde deterjan yerine protein kullanılmasına kadar pek çok alanda ciddi bir dönüştürücü gücü olduğunu belirten bilim insanı, sözlerini şöyle noktalıyor:
"Bu kulağa bilimkurgu gibi geliyor ama aslında artık bilimkurgu değil."