Kanser araştırmaları alanında büyük bir atılım gerçekleştiren Google DeepMind ve Yale Üniversitesi, canlı hücrelerde doğrudan doğrulanan yeni biyolojik bilgileri ortaya çıkarabilen bir yapay zeka sistemini duyurdu. 15 Ekim’de tanıtılan yeni temel model C2S-Scale 27B, hücresel davranışları incelemek için şimdiye kadar geliştirilen en büyük ve en gelişmiş sistemlerden biri olarak konumlanıyor. Google’ın Gemma model ailesi üzerine inşa edilen sistem, kanser hücrelerinin bağışıklık sistemiyle nasıl etkileştiğine dair çığır açıcı bir hipotez üretti ve bunun gelecekteki tedavi tasarımlarını yeniden şekillendirebileceği değerlendirildi.
SOĞUK TÜMÖRLERİ ISITMA
Keşif, yapay zekanın tek tek hücrelerin ‘dilini’ anlayarak, tedavisi zor veya ‘soğuk’ tümörlerin bağışıklık sistemi tarafından nasıl görünür kılınabileceğini belirleme becerisine dayanıyor. Bu tür tümörler çoğu zaman bağışıklık gözetiminden kaçtığı için immünoterapi açısından büyük bir zorluk oluşturuyor. DeepMind’ın sistemi, bu tümörleri ‘ısıtmaya’ yardımcı olduğu değerlendirilen bir mekanizma ortaya koyarak onkolojide yeni kombinasyon tedavilerinin önünü açabilecek bir çerçeve sundu.
BAĞLAMLI SANAL TARAMA
Model, daha küçük sistemlerin işleyemediği son derece karmaşık biyolojik koşullarda akıl yürütmek üzere tasarlandı. Görevi, bağışıklık sinyallemesini artırabilecek ilaçları belirlemekti. Özellikle, bağışıklık hücrelerinin kanseri tanımasına yardım eden antijen sunumunu güçlendirmeyi hedefledi; ancak bu etkinin yalnızca çok özel biyolojik koşullar altında mümkün olabileceği öngörüldü. Araştırmacıların çift bağlamlı sanal ekran adını verdiği yöntemle, hasta tümör örnekleri ve izole hücre verileri üzerinden 4.000’den fazla ilaç simüle edildi. Böylece model, bağışıklık aktivasyonunu genel değil, ilgili mikroçevrede seçici olarak artırabilecek bileşikleri tespit edebildi.
SİLMITASERTİB BULGUSU ÖNE ÇIKTI
Sonuçlar çarpıcıydı: Yapay zekanın işaret ettiği moleküllerin bir kısmı bilinen ilaçlardı; ancak yüzde 10–30 aralığındaki önemli bir bölüm daha önce immünoterapi veya bağışıklık modülasyonu ile ilişkilendirilmemiş yeni adaylar olarak belirlendi. En dikkat çekici bulgu, kinaz CK2 inhibitörü silmitasertib (CX-4945) oldu. Model, silmitasertibin antijen sunumunu yalnızca düşük interferon seviyelerinin halihazırda bulunduğu ‘bağışıklık bağlamı pozitif’ ortamda keskin biçimde artıracağını öngördü. İlacın ya da interferonun tek başına etkisi sınırlıyken, birlikte kullanıldıklarında tümörlere karşı belirgin bir bağışıklık tepkisi tetiklenebileceği değerlendirildi.
CANLI HÜCREDE DOĞRULAMA
Yale ekibi, yapay zekanın öngörüsünü, modelin eğitim verilerinin parçası olmayan insan nöroendokrin hücre modellerinde sınadı. Deneysel doğrulama, hipotezin tutarlı olduğunu gösterdi: Hücrelerin yalnızca silmitasertib ile tedavisi anlamlı bir değişim yaratmadı; düşük doz interferonun tek başına etkisi mütevazı kaldı. Ancak ikili kombinasyon, antijen sunumunda yüzde 50 artış sağlayarak daha önce yetersiz olan bağışıklık tanımasını etkinleştirdi.
BAĞLAMSAL AKIL YÜRÜTME
Bu bulgular, C2S-Scale 27B’nin yalnızca biyolojik verileri işlemekle kalmayıp, bağlam üzerinden akıl yürüterek hücresel koşulların tedavi başarısını nasıl belirlediğini de ortaya koyduğunu gösteriyor. Ekip, bu yaklaşımın, mevcut immünoterapilere dirençli tümörlerle mücadelede olası bir yol haritası sunduğunu değerlendiriyor. Google CEO’su Sundar Pichai, değerlendirmesinde, daha fazla klinik öncesi ve klinik testle bu keşfin kanserle mücadele için umut vadeden yeni bir yol açabileceğine işaret etti.
SANAL LABORATUVAR VİZYONU
Yale’deki araştırmacılar, yapay zekanın ortaya çıkardığı mekanizmayı derinlemesine incelemeyi ve sistemin ürettiği diğer tahminleri test etmeyi sürdürüyor. İş birliği, büyük ölçekli yapay zekanın ilaçlar–hücreler–bağışıklık sinyalleri arasındaki bilinmeyen ilişkileri açığa çıkarmak için binlerce simüle deney çalıştıran bir sanal laboratuvar işlevi görebileceğini ortaya koyuyor. C2S-Scale 27B’nin başarısı, bilim insanlarının biyolojiye yaklaşımında yöntemsel bir değişimi de işaret ediyor: Geleneksel deneme–yanılma yerine, bu ölçekteki modeller benzeri görülmemiş hızda hipotez üretip önceliklendirme yapabiliyor.
