Labmedya - Laboratuvar ve Sağlık Gazetesi

Bilim insanları, bakterileri enfekte edebilen bakteriyofajlar tasarlamak için yapay zekâyı kullanarak tutarlı viral genomlar yazdı ve bu virüsler dirençli bakterileri öldürebildi.

Yapay Zekâ Nasıl Virüs Oluşturdu?

Araştırmacılar, ChatGPT gibi büyük dil modelleriyle aynı prensiplerde çalışan Evo adlı bir yapay zekâ kullandı. Ancak ders kitapları ve blog yazıları yerine, modelleri yaklaşık 2 milyon bakteriyofaj virüsünün genomlarıyla eğitti. Evo 1 ve Evo 2 adlı iki yapay zekâ modeli, yaklaşık 300 potansiyel faj genomu üretti. Bunlardan 16'sı, E. coli'yi enfekte edebilen uygulanabilir virüsler oluşturdu. Genel olarak, 16 yapay zekâ tasarımlı aday bakteriyofaj gibi davrandı. E. coli bakterilerine tünel açtılar, replike oldular, bakteri zarlarını delip geçtiler ve komşu hücrelere yayıldılar.

Bakteriyofajlar: İnsan Değil, Bakteri Katilleri

Yapay zekâ tarafından üretilen bu virüsler bakteriyofajlar, yani insanları değil bakterileri enfekte eden virüsler olup, onları yararlı test örnekleri ama aynı zamanda canlı uyarılar haline getiriyor. Araştırmacılar güvenlik öncelikli davrandı. Yapay zekânın insanlara zarar verebilecek virüsler tasarlayabileceği endişesiyle, ekip modelleri viral patojen örnekleriyle eğitmedi. Evo'nun ilk eğitimi, insan hücreleri de dahil olmak üzere ökaryotları enfekte eden virüsler hakkındaki bilgileri kasıtlı olarak dışarıda bıraktı.

Tıpta Büyük Umut: Faj Tedavisi

Şaşırtıcı bir şekilde, sentetik virüslerin bir kombinasyonu, tasarlanmadıkları halde E. coli'nin diğer suşlarını da enfekte edip öldürebildi. ΦX174 üç faja dirençli E. coli suşunu kendi başına öldüremezken, yapay zekâ tarafından üretilen fajların kokteylleri bakterinin enfeksiyona direncini aşmak için hızla evrimleşti. Bu teknoloji, antibiyotiklere dirençli enfeksiyonlarda faj tedavisi için tamamen yeni ve hedefe özel virüsler tasarlanabileceği anlamına geliyor. Bulgular, yapay zekânın araştırmacıların antibiyotiğe dirençli bakteriyel enfeksiyonları tedavi etmek için potansiyel bir seçenek olan faj terapisinde kullanılacak virüsler geliştirmesine yardımcı olabileceğini gösteriyor.

Microsoft Research'ten İkinci Uyarı

Microsoft Research öncülüğündeki araştırmada, yapay zekâ proteinlerinin genetik güvenlik kontrollerini nasıl atlayabildiği ortaya çıktı. Çalışmaya Bruce J. Wittmann önderlik etti ve laboratuvarlar ve sentez şirketleri için DNA taramasını daha güvenilir hale getiren araçlar üzerinde çalışıyor. Wittmann'ın ekibi, gelişmiş protein tasarım araçlarının tehlikeli proteinleri hala çalışan ancak standart tarama filtrelerini atlatan yeni dizilere yeniden yazabileceğini gösterdi. Bu ciddi bir biyogüvenlik riski oluşturuyor.

Biyogüvenlik Endişeleri

Sentetik genomlara sahip hücreleri oluşturmaya yardımcı olan J. Craig Venter, bu yaklaşımı "deneme yanılma deneylerinin sadece daha hızlı bir versiyonu" olarak görüyor. Ancak uyarılarını da ekliyor: "Aşırı dikkat gösterilmesi gereken bir alan, özellikle rastgele olduğunda ne elde edeceğinizi bilemediğiniz için her türlü viral geliştirme araştırmasıdır". Birleşik Krallık, modelleri test etmek, riskleri değerlendirmek ve kötüye kullanımı azaltmak için yöntemleri paylaşmak amacıyla bir Yapay Zekâ Güvenliği Enstitüsü kurdu.

Dijital Tasarımdan Gerçek Virüse

Dijital genom tasarımı ile insanlar arasında yayılabilen bulaşıcı virüslerin güvenilir bir şekilde mühendisliği arasında hala geniş bir boşluk var. Son faj çalışması, grip veya COVID-19 gibi hastalıklardan sorumlu karmaşık patojenlerden çok daha basit olan küçük bakteriyel virüsleri hedef aldı. Daha büyük bir organizma için yapay zekânın tam teşekküllü bir genom üretip üretemeyeceği açık bir soru olmaya devam ediyor. Örneğin, E. coli'nin phiX174'ten yaklaşık bin kat daha fazla DNA kodu var.

Hız ve Potansiyel

Yapay zekâdan gelen protein yapısı tahminleri, ilaç ve biyoteknolojik gelişim süreçlerini kesinlikle hızlandırabilir. Sonuçlar daha sonra örneğin tarımda veya hatta gen terapisinde bakteriyel enfeksiyonlarla mücadele için kullanılabilir. Projeyi yöneten öğrenci Samuel King şöyle dedi: "Bu teknoloji için kesinlikle çok fazla potansiyel var".

Sonuç: Çift Taraflı Kılıç

Bu sonuçlar, genom dil modellerinin uygulanabilir faj genomları tasarlayabileceğini göstermektedir. Jeneratif yapay zekâ, bilim insanlarının sentetik yaşam yazma yeteneğini büyük ölçüde hızlandırabilir. Genlerin ve diğer moleküler bileşenlerin nasıl birlikte çalıştığını çözmek için kapsamlı deneme yanılma laboratuvar testleri yapmak yerine, Evo esasen bu etkileşimleri içselleştirdi. Ancak her yeni teknoloji gibi, bu da hem umut hem de tehlike taşıyor. İyi ellerde antibiyotik direncine çözüm olabilirken, kötüye kullanıldığında biyogüvenlik riski oluşturabilir. Bilim dünyası şimdi hem potansiyelden yararlanmanın hem de riskleri minimize etmenin yollarını arıyor.

Kaynakça:

Biorwix.com

Anomalien.com