"Sanal hücre" diye de yorumlanan bu proje sayesinde bilim insanlarının gelecekte bazı biyolojik deneyleri laboratuvara ihtiyaç duymadan dijital ortamda gerçekleştirebilmesi hedefleniyor.
ABD hükümeti, Google DeepMind, Meta ve diğer teknoloji şirketleri, canlı hücrelerin davranışlarını tahmin edebilen yapay zeka modelleri geliştirmek için yaklaşık 1,8 milyar dolarlık kaynak ayırıyor.
REKLAM
REKLAM
"Sanal hücre" diye de yorumlanan bu proje sayesinde bilim insanlarının gelecekte bazı biyolojik deneyleri laboratuvara ihtiyaç duymadan dijital ortamda gerçekleştirebilmesi hedefleniyor.
Biyoloji ve yapay zekayı bir araya getiren araştırmalar, teknoloji şirketlerinin ve ABD hükümetinin yeni yatırım alanlarından biri haline geldi.
Kâr amacı gütmeyen araştırma kuruluşu Biohub'ın yürüttüğü Sanal Biyoloji Girişimi (Virtual Biology Initiative), yaklaşık 1,8 milyar dolarlık finansman ve mevcut araştırma kaynaklarının bir araya getirilmesiyle genişletiliyor.
Girişimin temel hedefi, canlı hücrelerin nasıl çalıştığını ve farklı koşullara nasıl tepki verdiğini öngörebilen yapay zeka modelleri geliştirmek.
Bu kapsamda araştırmacıların kullanımına açık, büyük ölçekli biyolojik veri setleri oluşturulacak.
Google DeepMind, ilaç keşfi alanında faaliyet gösteren Isomorphic Labs ve Meta, projeye toplam 300 milyon dolar yatırım yapacak.
ABD Enerji Bakanlığı (DOE) ise biyolojik ölçümler, modelleme ve hesaplama altyapısı için beş yıl boyunca 500 milyon doların üzerinde kaynak sağlayacak.
ABD Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) de daha önce gerçekleştirilen 500 milyon doları aşkın federal yatırımla oluşturulan veri setlerini, araştırma kaynaklarını ve altyapıları projeye dahil edecek.
Sanal hücre nedir?
Girişimin merkezinde, biyolojik hücrelerin dijital ortamda modellenmesi fikri var.
İnsan vücudunda farklı görevler üstlenen trilyonlarca hücre mevcut. Bu hücreler, genetik yapıları, çevrelerinden aldıkları sinyaller ve maruz kaldıkları kimyasal maddeler doğrultusunda sürekli değişiyor.
Örneğin bir hücreye ilaç verildiğinde, belirli bir genin faaliyeti değiştirildiğinde veya hücre hastalığa neden olan bir etkene maruz kaldığında nasıl tepki vereceğini önceden bilmek her zaman mümkün olmuyor.
Bilim insanları bu soruların yanıtlarını bulmak için genellikle laboratuvar deneyleri gerçekleştiriyor.
Sanal hücre modellerinin amacı ise gerçek hücrelerden elde edilen büyük miktarda veriyi kullanarak bu tepkileri bilgisayar ortamında tahmin edebilmek.
Böylece araştırmacılar, örneğin yeni bir ilacın hücre üzerindeki olası etkilerini önce dijital ortamda inceleyebilecek. Bu yaklaşımın, hangi deneylerin gerçek laboratuvar ortamında yapılması gerektiğini belirlemeyi kolaylaştırması bekleniyor.
Ancak proje henüz bu yeteneklere sahip evrensel bir sanal hücre modeli üretmiş değil. Yatırımlar, böyle bir teknolojinin geliştirilmesi için gereken bilimsel ve teknik altyapıyı oluşturmayı amaçlıyor.
Bu çalışmaların sentetik biyoloji açısından son derece önemli sonuçları da olabilir. Moleküler biyolog ve genetikçi Urartu Şeker, X hesabından yaptığı bir paylaşımda şu ifadeleri kullandı:
"Eğer hücrenin vereceği cevabı yeterince iyi öngörebilirsek, yalnızca biyolojiyi gözlemlemekten çıkıp onu çok daha sistematik biçimde tasarlamaya ve programlamaya başlayabiliriz."
Yapay zekanın biyolojideki en büyük sorunlarından biri çözülmeye çalışılıyor
Son yıllarda yapay zeka, protein yapılarını tahmin etmekten genetik verileri analiz etmeye kadar biyolojinin birçok alanında önemli ilerlemeler kaydetti.
Ancak canlı hücrelerin davranışlarını öngörebilen modeller geliştirmek, yalnızca büyük miktarda veriye sahip olmayı değil, bu verilerin birbiriyle uyumlu olmasını da gerektiriyor.
Farklı laboratuvarlarda kullanılan cihazlar, deney yöntemleri ve ölçüm standartları birbirinden farklı olabiliyor. Bu durum, elde edilen sonuçların tek bir yapay zeka modelinin eğitiminde kullanılmasını zorlaştırıyor.
Biohub'ın girişimi, bu sorunu çözmek için farklı araştırma kurumlarının ürettiği biyolojik verileri ortak standartlar altında birleştirmeyi hedefliyor.
Böylece yapay zeka modelleri yalnızca hücrelerin mevcut özelliklerini öğrenmekle kalmayacak, hücrelerin farklı müdahaleler karşısında nasıl değiştiğini de tahmin etmeye çalışacak.
Biohub Bilim Başkanı Alex Rives, biyolojiyi doğru biçimde öngörebilen bir modelin bilimsel keşifleri büyük ölçüde hızlandırabileceğini söyledi.
Rives, "Biyolojinin doğru tahminler yapabilen bir modeli, bilim insanlarının deneyleri dijital ortamda gerçekleştirmesine olanak tanıyarak bilimsel keşifleri önemli ölçüde hızlandırabilir," dedi.
Bu çalışmaların hastalıkların daha iyi anlaşılmasını sağlayabileceğini belirten Rives, tamamen yeni tedavi yöntemlerinin önünü açabileceğini ifade etti.
Hücrelerin içi atomik düzeye yakın ayrıntılarla görüntülenecek
Biohub, Sanal Biyoloji Girişimi'ni nisan ayında başlatırken projeye 500 milyon dolar ayırmıştı.
Bu kaynağın 400 milyon doları, gelişmiş biyolojik ölçüm ve görüntüleme teknolojilerine yönlendiriliyor.
Bunlar arasında hücrelerin içindeki yapıların atomik düzeye yakın ayrıntılarla incelenmesini sağlayan kriyo-elektron tomografisi de var.
Ayrıca canlı dokulardaki milyonlarca, hatta milyarlarca hücreyi görüntülemeyi amaçlayan mikroskop sistemleri geliştirilecek.
Kalan 100 milyon dolar ise Biohub dışındaki araştırmaları desteklemek için kullanılacak.
Yeni ortaklıkla birlikte bu çalışmalar, ABD'nin federal laboratuvar altyapısı ve özel sektör yatırımlarıyla birleştirilecek.
Süper bilgisayarlar biyoloji araştırmalarında kullanılacak
ABD Enerji Bakanlığı, projeye ülkenin ulusal laboratuvarlarında bulunan gelişmiş araştırma altyapısıyla katkı sağlayacak.
Bu altyapı içinde saniyede en az bir kentilyon hesaplama işlemi gerçekleştirebilen eksaölçekli süper bilgisayarlar, X-ışını ve nötron saçılımı sistemleri, kriyo-elektron mikroskopları ve otomatik deneyler gerçekleştirebilen laboratuvarlar var.
NIH ise Bio Genesis Mission girişimi kapsamında geliştirilen biyomedikal veri kaynaklarını projeye dahil edecek.
Bunlar arasında biyolojik atlaslar, ulusal veri depoları ve hesaplamalı modelleme için uygun veri setleri yer alıyor.
Projeye Allen Institute, Broad Institute, Gladstone Institutes, Human Cell Atlas, Human Protein Atlas ve Wellcome Sanger Institute gibi önde gelen araştırma kuruluşları da katılıyor.
NVIDIA ise hızlandırılmış hesaplama altyapısı, özel yazılımlar ve teknik uzmanlık sağlayacak.
Biohub, farklı kurumlardan elde edilen verilerin birlikte kullanılabilmesi için ortak tanımlayıcılar, standartlar ve tek bir erişim noktası oluşturmayı planlıyor.
Oluşturulan veri setlerinin araştırmacıların kullanımına açık olması hedefleniyor.
İlaç geliştirme süreçlerini değiştirebilir
Sanal hücre teknolojisinin başarılı olması halinde, özellikle ilaç geliştirme ve hastalık araştırmalarında önemli değişiklikler yaşanabilir.
Günümüzde yeni ilaç adaylarının etkilerini ve güvenilirliğini değerlendirmek için uzun süren laboratuvar çalışmaları gerekiyor.
Hücrelerin farklı maddelere nasıl tepki vereceğini güvenilir biçimde tahmin edebilen yapay zeka modelleri, araştırmacıların daha umut verici ilaç adaylarını erken aşamada belirlemesine yardımcı olabilir.
Benzer şekilde belirli genetik değişikliklerin hücre işleyişini nasıl etkilediği veya hastalıkların hücresel düzeyde nasıl geliştiği de dijital modeller yardımıyla araştırılabilir.
Ancak bu tür modellerin gerçek laboratuvar deneylerinin veya klinik araştırmaların yerini alıp alamayacağı belli değil.
Yaklaşık 1,8 milyar dolarlık girişimin öncelikli amacı da doğrudan kusursuz bir sanal hücre oluşturmak yerine, bu modellerin geliştirilmesini ve güvenilirliğinin sınanmasını mümkün kılacak veri, ölçüm teknolojisi ve hesaplama altyapısını kurmak.
Projenin başarısı, yapay zekanın yalnızca biyolojik verileri analiz eden bir araç olmaktan çıkıp canlı sistemlerin gelecekte nasıl davranacağını öngörebilen bir araştırma teknolojisine dönüşmesinde önemli bir adım olabilir.