Wired’in haberine göre,
2025 yılında biz AI ve makine öğreniminin Crispr genom düzenlemesinin tıp, tarım, iklim değişikliği ve bu alanları destekleyen temel araştırmalardaki etkisini güçlendirmeye başladığını göreceksiniz. Yapay zeka alanının bunun gibi büyük vaatlerle dolu olduğunu baştan söylemekte yarar var. Her yeni ve büyük teknolojik ilerlemede her zaman bir heyecan döngüsü vardır ve biz de artık bu döngünün içindeyiz. Çoğu durumda yapay zekanın faydaları birkaç yıl sonra ortaya çıkacak, ancak genom bilimi ve yaşam bilimi araştırmalarında şu anda gerçek etkilerini görüyoruz.
Benim alanımda, yani Crispr gen düzenleme ve genomikte, daha geniş anlamda, genellikle çok büyük veri kümeleriyle uğraşırız veya birçok durumda, yapamamak onlarla düzgün bir şekilde başa çıkmalıyız çünkü ne araçlarımız ne de zamanımız var. Süper bilgisayarların belirli bir soruya ilişkin veri alt kümelerini analiz etmesi haftalar, hatta aylar sürebilir; bu nedenle, hangi soruları sormayı seçeceğimiz konusunda son derece seçici olmalıyız. Yapay zeka ve makine öğrenimi halihazırda bu sınırlamaları ortadan kaldırıyor ve biz de büyük genomik veri kümelerimizde hızla arama yapmak ve keşifler yapmak için yapay zeka araçlarını kullanıyoruz.
Laboratuvarımda yakın zamanda, topladığımız tüm verileri analiz etme yeteneğimiz olmadığı için halka açık genom veritabanlarında keşfedilmemiş küçük gen düzenleyici proteinleri bulmamıza yardımcı olması için yapay zeka araçlarını kullandık. 10 yıl önce UC Berkeley'de kurduğum araştırma enstitüsü Yenilikçi Genomik Enstitüsü'ndeki bir grup, yakın zamanda Elektrik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü (EECS) ve Hesaplamalı Biyoloji Merkezi üyeleriyle güçlerini birleştirdi ve bu yöntemi kullanmak için bir yol geliştirdi. Doğal dizilere kıyasla daha fazla ısı toleransına sahip yeni işlevsel RNA moleküllerini tahmin etmek için popüler sohbet robotlarının çoğunun kullandığına benzer büyük bir dil modeli. Bilim adamlarının son yıllarda kolektif olarak oluşturduğu devasa genom ve yapısal veritabanlarında keşfedilmeyi bekleyen başka neler olduğunu bir düşünün.
Bu tür keşiflerin gerçek dünya uygulamaları vardır. Yukarıdaki iki örnekte, daha küçük genom editörleri, terapilerin hücrelere daha verimli bir şekilde iletilmesine yardımcı olabilir ve ısıya dayanıklı RNA moleküllerinin tahmin edilmesi, ilaç ve diğer değerli ürünler üreten biyoüretim süreçlerinin iyileştirilmesine yardımcı olacaktır. Sağlık ve ilaç geliştirme alanında yakın zamanda orak hücre hastalığına yönelik ilk Crispr tabanlı tedavinin onaylandığını gördük ve benzer bir tedaviyi bekleyen yaklaşık 7.000 başka genetik hastalık da var. Yapay zeka, en iyi düzenleme hedeflerini tahmin ederek, Crispr'in hassasiyetini ve verimliliğini en üst düzeye çıkararak ve hedef dışı etkileri azaltarak geliştirme sürecini hızlandırmaya yardımcı olabilir. Tarımda, yapay zeka destekli Crispr gelişmeleri, araştırmacıların en verimli yaklaşımlara odaklanmasına yardımcı olarak daha dayanıklı, üretken ve besleyici mahsuller yaratmayı, daha fazla gıda güvenliği sağlamayı ve pazara sunma süresini kısaltmayı vaat ediyor. İklim alanında AI ve Crispr, doğal karbon yakalamayı ve çevresel sürdürülebilirliği iyileştirmek için yeni çözümler ortaya çıkarabilir.
Henüz ilk günler, ancak zamanımızın tartışmasız en derin iki teknolojisi olan AI ve Crispr'in ortak gücünden uygun şekilde yararlanma potansiyeli açık ve heyecan verici – ve zaten başladı.