Yapay zeka ilk kez doğada bulunmayan virüs genomları tasarladı: Bilimsel atılım mı, biyogüvenlik riski mi?

ABD’de Stanford Üniversitesi ve Arc Institute araştırmacıları, üretken yapay zeka kullanarak doğada bilinen örneklerle birebir aynı olmayan virüs genomları tasarladı ve bunlardan 16’sının laboratuvarda işlevsel olduğunu gösterdi. 

• 6 Ağustos’ta Science dergisinde yayımlanan araştırmada üretilen virüsler insanları, hayvanları ya da bitkileri değil, yalnızca bakterileri enfekte eden “bakteriyofajlar”dı. Deneylerde bazı yapay zeka tasarımlarının, antibiyotik direnci geliştirmiş E. coli bakterilerini doğal örnekten daha etkili biçimde öldürdüğü belirlendi. 

Çalışma, antibiyotik direncine karşı yeni tedavilerin önünü açabilecek bir gelişme olarak değerlendirilirken aynı teknolojinin gelecekte zararlı biyolojik sistemlerin tasarımında kullanılma ihtimali biyogüvenlik tartışmalarını da yeniden gündeme taşıdı.

Çalışma, yapay zekanın ilk kez bir virüsün tek bir proteinini veya genini değil, çalışabilir durumdaki bütün genomunu tasarlayabildiğini gösteren bir “kavram kanıtı” niteliği taşıyor.

Yapay zeka ilk kez mi sentetik virüs üretti?

İnsanlar daha önce de virüs genomlarını kimyasal olarak sentezledi, doğal virüsleri değiştirdi ve laboratuvarda yapay genetik sistemler oluşturdu. Örneğin çocuk felci virüsünün genomu 2000’lerin başında laboratuvarda sentezlenmişti. Ancak bu çalışmalar bilinen genomların yeniden kurulmasına veya araştırmacılar tarafından belirlenen değişikliklerin yapılmasına dayanıyordu.

• Yeni çalışmada ise yapay zeka, doğal genomlardan öğrendiği biyolojik kuralları kullanarak binlerce yeni bütün genom önerdi. Araştırmacılar daha sonra bunların bir bölümünü fiziksel olarak üretti ve çalışıp çalışmadığını sınadı.

Bu fark, genetik mühendisliğini “mevcut bir genomu düzenleme” aşamasından, olası genomlar arasından yenilerini üretme aşamasına taşıyor.

Üretilen virüsler insanlara bulaşabilir mi?

Mevcut deneyde kullanılan virüslerin insanları enfekte etmesi beklenmiyor. Araştırmacıların tasarladığı yapılar, bakteriyofaj ya da kısaca “faj” olarak adlandırılan virüslerdi. Fajlar, çoğalabilmek için insan hücrelerini değil bakterileri konak olarak kullanıyor. Çalışmada özellikle laboratuvarlarda uzun süredir kullanılan, hastalık yapmayan E. coli türleri hedeflendi.

Araştırma ekibi eğitim verilerinden insanları, hayvanları ve diğer ökaryot canlıları enfekte eden virüsleri çıkardığını belirtiyor. Deneylerde de insan sağlığı açısından riskli bakteriler yerine yaygın laboratuvar suşları kullanıldı. Çalışmalar özel biyogüvenlik kabinlerinde yürütüldü; malzemeler kontrollü biçimde imha edildi ve kullanılan ekipmanların deney alanından çıkarılmadığı bildirildi.

Yapay zeka virüsü nasıl tasarladı?

Araştırmacılar Evo 1 ve Evo 2 adlı “genom dil modellerinden” yararlandı. Bu sistemler, metin üreten büyük dil modellerinin kelimeler arasındaki ilişkileri öğrenmesine benzer biçimde DNA dizilerindeki örüntüleri öğreniyor.

Bir metin modeli kendisinden önce gelen kelimelere bakarak sıradaki sözcüğü tahmin ederken genom modelleri, DNA’yı oluşturan A, T, G ve C harflerinin hangi sırayla gelmesinin biyolojik açıdan anlamlı olabileceğini hesaplıyor. Ancak genom yazmak, yalnızca peş peşe harf dizmekten ibaret değil. Genlerin, düzenleyici bölgelerin ve protein üretim talimatlarının aynı biyolojik sistem içinde uyumlu biçimde çalışması gerekiyor.

Evo 2, 40 milyar parametreli bir model. Bakterilerden bitkilere ve insanlara kadar yaşamın farklı alanlarından derlenen 8,8 trilyondan fazla nükleotit üzerinde eğitildi ve bir milyon nükleotide kadar uzanan genetik dizileri birlikte değerlendirebiliyor. Araştırmacılar faj çalışmasında modeli ayrıca bakterileri enfekte eden virüs genomlarıyla özelleştirdi.

Başlangıç noktası neden ΦX174 oldu?

Bilim insanları tasarım için ΦX174 adlı doğal bir bakteriyofajı örnek aldı. Bu faj, moleküler biyoloji tarihinde iyi bilinen, küçük ve ayrıntılı biçimde incelenmiş bir virüs.

ΦX174’ün genomu yalnızca 5 bin 386 nükleotitten ve birbiriyle sıkı biçimde ilişkili 11 genden oluşuyor. Küçük olması, araştırmacıların yapay zeka tarafından üretilen genomların fiziksel olarak sentezlenmesini ve laboratuvarda sınanmasını kolaylaştırdı.

Ancak küçük olması, görevin basit olduğu anlamına gelmiyor. ΦX174’ün bazı genleri aynı DNA bölgelerinin üzerine biniyor. Bir bölgedeki değişiklik birden fazla proteini etkileyebildiği için genomun bütünü boyunca biyolojik uyumun korunması gerekiyor.

Araştırmacılar modele ΦX174’ten kısa başlangıç dizileri verdi. Evo daha sonra genomların geri kalanını baştan sona tek seferde oluşturdu. Proje lideri Brian Hie, bu aşamada araştırmacıların sonradan gen eklemediğini; genomların model tarafından bütün olarak yazıldığını belirtti.

Kaç virüs tasarlandı, kaçı çalıştı?

Evo modelleri binlerce aday genom oluşturdu. Araştırmacılar, biyolojik ve teknik ölçütlere göre yaptıkları elemenin ardından yaklaşık 300 tasarımı fiziksel olarak sentezleyerek laboratuvar deneylerine taşıdı.

Bunlardan 16’sı çoğalabilen, hedef bakteriyi enfekte eden ve bakteri gelişimini baskılayan işlevsel fajlara dönüştü. Başka bir ifadeyle yapay zekanın önerdiği her genom çalışmadı; fiziksel olarak test edilen adayların yalnızca küçük bir bölümü başarılı oldu.

Bununla birlikte 16 bütün genomun işlevsel çıkması, genom modellerinin biyolojinin yalnızca yüzeysel biçimini değil, virüsün çoğalması için gereken bazı temel işlevsel ilişkileri de öğrenebildiğine işaret ediyor.

Bunlar gerçekten doğada bulunmayan virüsler mi?

Tasarımlar doğal ΦX174 fajından yola çıksa da onun basit kopyaları değildi.

Bazı genomlar doğal örneğe oldukça yakınken bazıları genetik açıdan daha uzak diziler taşıdı. Araştırma ekibine göre tasarımlardan biri bilinen en yakın doğal akrabasıyla arasındaki genetik fark nedeniyle bazı taksonomik ölçütlere göre yeni bir virüs türü olarak değerlendirilebilecek düzeydeydi.

İşlevsel genomların 13’ünde, bilinen doğal dizilerde bulunmayan mutasyon birleşimleri saptandı. Evo-Φ36 adı verilen faj ise uzak akraba G4 fajından bilinen daha kısa bir DNA paketleme proteinini, ΦX174 benzeri genomun geri kalanıyla uyumlu biçimde bir araya getirdi. Araştırmacılar daha önce akılcı genetik mühendisliği yöntemleriyle bu birleşimi çalıştırmayı başaramamıştı.

Virüsler bakterilere karşı ne kadar etkili?

Araştırmacılar yalnızca fajların çoğalıp çoğalamadığını test etmekle kalmadı. Doğal ΦX174 fajına direnç geliştiren üç farklı E. coli türü de üretti.

Bakteriler, yüzeylerindeki virüs reseptörlerini etkileyen mutasyonlar sayesinde doğal faja dirençli hâle geldi. ΦX174 tek başına bu bakterileri ortadan kaldıramadı. Buna karşılık genetik olarak birbirinden farklı yapay zekâ tasarımı fajlardan oluşturulan karışımlar, dirençli bakterileri 1-5 deneysel geçiş içinde baskıladı.

Araştırmacılar bu yaklaşımın gelecekte bakterilerin evrimsel değişimlerine hızlı biçimde karşılık veren kişiselleştirilmiş faj kokteyllerinin hazırlanmasında kullanılabileceğini düşünüyor.

Bakteriyofaj tedavisi nedir?

Faj tedavisi, hastalık yapan bakterileri öldürmek için bakteriyofajlardan yararlanan bir yöntem. Antibiyotikler bakterilerin önemli bir bölümünü etkileyebilirken fajlar çoğu zaman yalnızca belirli bakteri türlerine, hatta belirli suşlara saldırıyor.

• Bu seçicilik iki yönlü sonuç doğuruyor. Yararlı bakterilere daha az zarar verme potansiyeli taşıyor; ancak tedavi edilecek bakteriye uygun fajın bulunmasını da zorlaştırıyor.

Faj tedavisi yeni bir fikir değil. Antibiyotiklerden önce keşfedildi ve özellikle Gürcistan, Polonya ve eski Sovyetler Birliği ülkelerinde uzun yıllardır araştırılıyor. Batı ülkelerinde ise standart tedaviden çok, antibiyotiklerin sonuç vermediği bazı ağır vakalarda deneysel veya istisnai kullanım alanı buluyor.

Yapay zekanın buradaki olası katkısı, doğada uygun faj aramakla sınırlı kalmadan belirli bir bakteriyi hedefleyecek genomları daha sistematik biçimde tasarlamak olabilir.

Keşif neden biyogüvenlik kaygılarını tetikledi?

Araştırma bugünkü hâliyle insan sağlığına doğrudan tehdit oluşturmuyor. Kaygılar yöntemin ölçeklenebilir olmasından kaynaklanıyor. Bir virüsün bütün genomunu tasarlayabilen modeller geliştikçe daha uzun ve karmaşık genomların üretilmesi mümkün olabilir. DNA sentezinin ucuzlaması ve laboratuvar otomasyonunun yaygınlaşması da bilgisayarda oluşturulan tasarımların fiziksel biyolojik sistemlere dönüştürülmesini kolaylaştırabilir.

• Bu durumda aynı araçlar yararlı fajlar, aşılar veya gen tedavileri geliştirmek için kullanılabileceği gibi, mevcut patojenleri değiştirmek ya da yeni zararlı özelliklere sahip biyolojik yapılar tasarlamak amacıyla da kötüye kullanılabilir.

Uzmanlar, bilimsel ilerlemenin düzenleme ve denetim mekanizmalarından daha hızlı gelişebileceğine dikkat çekiyor. Bu da mevcut yönetişim sistemlerinin üretken genom tasarımının doğurabileceği riskleri yönetmekte yetersiz kalabileceği endişesi yaratıyor.

Evo 2 herkese açık mı?

Evo 2’nin kodu ve model bileşenleri araştırmacıların kullanımına açık biçimde yayımlandı. Model ayrıca Arc Institute’un araçları ve NVIDIA’nın biyolojik yapay zeka altyapısı üzerinden erişilebilir durumda.

Açık erişimi savunanlar, bilim insanlarının modeli denetleyebilmesinin, güvenlik açıklarını tespit etmesinin ve yeni tedaviler geliştirmesinin ancak geniş akademik erişimle mümkün olduğunu düşünüyor.

Eleştiriler ise insan, hayvan ve bitki virüsleri eğitim verilerinden çıkarılmış olsa bile aynı yöntemlerin daha az kısıtlı modellerle yeniden üretilebileceğine dikkat çekiyor. Başka bir deyişle mevcut modelin güvenlik önlemleri, teknolojik yaklaşımın bütünü için kalıcı bir güvence oluşturmuyor.

Araştırma ekibi, Evo’nun patojenik insan virüsleriyle ilgili üretimlerinin güvenlik testlerinde büyük ölçüde rastgele dizilere benzediğini belirtiyor. Ancak model yetenekleri geliştikçe daha güçlü erişim kontrolleri ve güvenlik değerlendirmelerine ihtiyaç duyulacağını da kabul ediyor.

DNA sentez şirketleri tehlikeli siparişleri fark edebilir mi?

Biyogüvenlik sistemlerinin önemli katmanlarından biri, müşterilerin bilgisayar ortamında hazırladığı DNA dizilerini fiziksel olarak üreten sentez şirketleri.

• Birçok şirket, sipariş edilen dizileri bilinen patojenler ve toksinlerle karşılaştırıyor. Şüpheli eşleşmeler bulunduğunda sipariş durdurulabiliyor veya müşteriden ek bilgi istenebiliyor.

Ancak yapay zeka, bilinen virüslerle düşük benzerlik taşıyan tamamen yeni diziler oluşturabilirse yalnızca mevcut patojen listelerine dayanan taramalar yetersiz kalabilir. Bir dizinin tehlikeli olup olmadığını yalnızca bilinen örneklerle benzerliğine bakarak anlamak giderek zorlaşabilir.

Uzmanların önerileri arasında sentez taramalarının zorunlu hâle getirilmesi, yalnızca DNA dizilerinin değil müşterilerin de doğrulanması, gelişmiş biyolojik modellerin bağımsız risk testlerinden geçirilmesi ve yüksek riskli yeteneklere erişimin kademeli olarak sınırlandırılması bulunuyor.

Bundan sonra ne olacak?

Araştırmanın kısa vadeli hedefi daha büyük, karmaşık ve tıbbi açıdan yararlı fajların tasarlanması. Bilim insanları belirli hastane enfeksiyonlarını, tarım bitkilerindeki bakteriyel hastalıkları veya antibiyotiklere dirençli mikroorganizmaları hedefleyen virüsler geliştirmeyi planlıyor.

Daha uzun vadede aynı yaklaşımın faydalı kimyasallar, ilaçlar veya yakıtlar üretebilen mikroorganizmaların tasarımına uzanabileceği düşünülüyor. Ancak bir fajın yaklaşık 5 bin harflik genomundan, milyonlarca nükleotit içeren ve kendi metabolizmasına sahip bakterilere geçiş çok daha büyük bir bilimsel eşik.

Çalışma, yıllardır teorik olarak tartışılan bir eşiğin aşıldığını gösteriyor: Üretken yapay zeka artık yalnızca biyolojik verileri analiz etmiyor; doğada birebir karşılığı bulunmayan ve laboratuvarda çalışabilen bütün genomlar da önerebiliyor.

• Bu nedenle araştırmanın taşıdığı iki olasılık birbirinden ayrı düşünülemiyor. Aynı teknoloji antibiyotiklerin işlemediği enfeksiyonlara karşı yeni tedaviler geliştirebilir. Aynı zamanda biyolojik tasarımın kimler tarafından, hangi koşullarda ve ne tür denetimlerle yapılması gerektiğine ilişkin daha önce görülmemiş sorular ortaya çıkarabilir.

Bilimsel gelişmenin bundan sonraki yönünü yalnızca modellerin ne kadar güçlü olacağı değil, güvenlik kurallarının bu güçle aynı hızda gelişip gelişmeyeceği de belirleyecek.