Yapay zeka ile yaşamın en küçük modeli

Biyologlar, hücreleri anlamak için mikroskoplar ve deney tüpleriyle yıllar süren deneyler yürütürken, yapay zeka destekli “sanal hücreler” bu süreci komple değiştirebilir. ABD merkezli Chan Zuckerberg Girişimi (CZI) ve Google DeepMind gibi teknoloji şirketleri, hücrelerin davranışlarını tahmin edebilen dijital modeller geliştirmek için yüz milyonlarca dolarlık yatırım yapıyor ancak bu iddialı hedefin önünde hala bilimsel ve teknik engeller bulunuyor.

Sanal hücreler, gerçek hücrelerin genetik faaliyetlerini, yapısını ve çevresel uyarılara verdiği tepkileri bilgisayar ortamında taklit eden yapay zeka modelleri olarak tanımlanıyor. Bu sistemlerin temel amacı, örneğin bir tümör hücresinin belirli bir ilaca nasıl yanıt vereceğini haftalarca süren laboratuvar deneylerine gerek kalmadan öngörebilmek.

Chan Zuckerberg Girişimi Bilim Departmanı Başkanı Stephen Quake, hücre biyolojisinin bugün hala büyük ölçüde deneysel yöntemlere dayandığını belirtiyor. Mevcut durumda bu alanın “yüzde 90 deneysel ve yüzde 10 hesaplamalı” bir yapıda ilerlediğini ifade eden Quake, bu oranı tersine çevirecek hesaplamalı araçlar geliştirmeyi hedeflediklerini söylüyor. Bu yaklaşımın, “hastalıkta neyin yanlış gittiğini anlamak için çok güçlü bir araç” olabileceğini vurguluyor.

Canlıyı modellemede yapay zeka neden gerekli?

Geçmişte yapılan hücre modellemeleri, mekanistik yaklaşımlara dayanıyordu. Yani her bir biyolojik süreç, hücrenin bileşenlerine ve etkileşimlerine göre ayrı ayrı kural bazlı olarak tanımlanıyordu ancak bu yöntem, canlı sistemlerin karmaşıklığını modellemede yetersiz kaldı. Günümüzdeki yaklaşım ise büyük miktarda veriyi kullanarak örüntüleri öğrenen yapay zeka sistemlerine dayanıyor. Bu sistemler, deneysel verilerden çıkarım yaparak biyolojik süreçleri öngörebiliyor.

Bu modellerde en sık kullanılan veri tipi, “tek hücreli RNA dizileme” verisi oluyor. Bu yöntemle, her hücrenin içerisindeki haberci RNA (mRNA) molekülleri dizileniyor ve hücrenin o andaki genetik etkinliği haritalanıyor. Bu veriler, bilim insanlarının “hücre atlası” adını verdiği kapsamlı haritaların oluşturulmasını sağlıyor. Bu atlaslar, insan vücudundaki hücre çeşitliliğini daha net biçimde anlamamıza olanak tanıyor.

Milyarlarca hücrelik veriyle eğitilen yapay zeka

CZI, önümüzdeki yıllarda bir milyardan fazla hücreye ait genetik bilgiyi kapsayan açık erişimli veri tabanları oluşturmayı planlıyor. Şubat 2025’te, Palo Alto merkezli Arc Institute 100 milyon kanser hücresine ait ve yüzlerce ilaçla tedavi edilmiş veri setini yayımlayarak bu alandaki en büyük kaynaklardan birini oluşturdu. Bu veriler, sanal hücrelerin belirli ilaçlara karşı nasıl yanıt verdiğini öngörmeleri için kullanılacak.

Arc Institute ayrıca “State” adını verdikleri ilk sanal hücre modelini duyurdu ve bu modeli kullanarak insan kök hücrelerinin genetik değişimlere nasıl yanıt vereceğini tahmin etmeye çalışan araştırmacılar için 175 bin dolarlık ödüllü bir yarışma başlattı.

Eleştirilerin hedefinde

Buna karşın bazı bilim insanları, sanal hücre modellerinin henüz vaat edilen kadar güçlü olmadığını düşünüyor. Stanford Üniversitesi’nden biyolog Anshul Kundaje, bu girişimlerin bilimsel ilerlemeden çok finansal destek toplama amacıyla öne çıktığını savunarak, “Bu alan öncelikle bir çağrı ve fonlama aracı olarak kullanılıyor ve işe yarıyor” diyor. Kundaje’ye göre, mevcut modeller eğitildikleri veri setleri dışında test edildiğinde “feci şekilde başarısız oluyor” ifadelerini kullanıyor.

Bir diğer temel eleştiri ise bu modellerin yalnızca genetik veriyle sınırlı kalması. Araştırmacılar, hücrelerin yapısal düzeni ve zaman içindeki davranışları gibi bilgilerin de modellere dahil edilmesi gerektiğini savunuyor. İsveç’teki Science for Life Laboratuvarı’ndan Jan Ellenberg, bu konuda “Yalnızca RNA dizileme verisine bağlı kalmak yeterli değil, daha fazla biyolojik veri tipi eklenmeli” diyerek mevcut modellerin kapsamının yetersiz kaldığını belirtiyor.

Sanal hücre nedir, gerçekten tanımlandı mı?

Tüm bu çalışmaların odağındaki “sanal hücre” kavramı bile tam olarak tanımlanmış değil. CZI’nin hücre atlası projesini yöneten Jonah Cool, “Sanal hücre için net bir tanım olduğunu sanmıyorum” diyerek bu konudaki belirsizliği vurguluyor.

Harvard Tıp Fakültesi’nden hücre biyoloğu Tim Mitchison ise katıldığı bir CZI çalıştayında katılımcılar arasında bu konuda açık bir fikir birliği olmadığını “Katılımcılar arasında pek bir fikir birliği yoktu.” diyerek ifade ediyor.

Bazı uzmanlar, kalp kası hücreleri veya bağırsak organoidleri gibi spesifik hücre tiplerine yönelik modellerin kısa vadede anlamlı sonuçlar verebileceğini düşünüyor.

Biyologlar hazır mı, modeller yeterli mi?

Stephen Quake, sanal hücre modellerinin henüz uygulamaya hazır olmadığını belirtiyor. Modellerin yeterince olgunlaşmadığını ifade eden Quake, aynı zamanda biyologların da bu teknolojiyi kullanmaya tam anlamıyla hazır olmadığını dile getiriyor.

Buna rağmen, bilim dünyasında genel görüş; deneylerin yerini tamamen almasa bile, sanal modellerin araştırma süreçlerini önemli ölçüde hızlandıracağı yönünde görüşler belirtiliyor.

Sanal hücreler, yapay zekanın biyolojinin en büyük vaatlerinden biri olarak görülüyor ancak bu hedefin gerçekleşmesi için yalnızca devasa veri kümeleri değil, aynı zamanda çok yönlü modeller, görsel ve zamansal biyolojik veri entegrasyonu ve ortak bir tanım çerçevesi gerekiyor.

Kaynak: Nature