Meksika göllerinde yaşayan semenderin süper güçlerinin sırrı çözüldü

Tim Flach /National Geographic)
Tim Flach /National Geographic)
TT

Meksika göllerinde yaşayan semenderin süper güçlerinin sırrı çözüldü

Tim Flach /National Geographic)
Tim Flach /National Geographic)

Aztek mitolojisindeki tanrı Xolotl, pek çok şeyi sembolize ediyor: Ateş, ışık ya da hastalık… İsmini o tanrıdan alan melez semender de epey ilginç bir yaratık.
Bilimsel adı Ambystoma mexicanum olan aksolotl, Meksika yürüyen balığı diye de anılıyor. Ancak bu şirin yaratık aslında balık değil: Süper güçleri olan bir amfibi. Bu yaratık, zarar gören veya kopan uzuvlarını yenileyebiliyor.
Diğer semenderlerin de uzuvlarını yenileyebildiği biliniyor. Ancak aksolotllar, kol ve bacakların yanında kuyruklarını, gözlerini, akciğer dokularını ve omuriliklerini de yenileyebiliyor. Hatta beyinlerinin ve kalplerinin tüm bölümleri yeniden ortaya çıkabiliyor.
ScienceAlert’in aktardığına göre Yale Üniversitesi'nden moleküler biyolog Grant Parker Flowers, “Onu öldürmeyen neredeyse her yaralanmadan sonra, neredeyse her parçasını yenileyebilir” dedi.
Flowers ve çalışma arkadaşları, bu süper gücün genetik temelini araştırdı. İnsandaki yaralanmalar için potansiyel tedavi olarak görülen bu gizem, yıllardır bilim insanlarının ilgisini çekiyordu. 
Ancak Aksostotl’ın muazzam genetik karmaşıklığı yüzünden bu bilmeceyi çözmek kolay değildi. Yine de 2018’de bilim insanları, bu semenderin genomunu ilk kez sekanslamıştı. Böylece en büyük hayvan genomu (insan genomunun da yaklaşık 10 katı) ortaya çıkmıştı.
Geçen yıl da genetikçiler, bu dev genom içindeki yapıları belirleyerek ve haritalandırarak yeni bir çığır açmıştı.
Flowers ve ekibi, doku yenilenmesinde rol oynayan en az iki geni tanımlamak için bu karmaşık genomu aşmanın ustaca bir yolunu buldu.
Independent Türkçe'de yer alan ScienceDaily’nin haberine göre, yeni sekanslama ve gen düzenleme teknolojileri sayesinde yenilenmeden sorumlu olabilecek yüzlerce gen adayının listesi çıkarıldı.
Çok aşamalı bir süreçte gen düzenleme tekniklerini kullanan ekip, yenilenme sürecine katıldığı düşünülen 25 geni takip edebilecek markörler yarattı. Bu sayede, semenderin kuyruğunun yenilenmesinde rol oynayan blastema hücreleri (kopmuş uzuv bölgesinde oluşan ve yenilenebilen hücreler) iki gen tespit edildi.
Araştırmacılar, eLife’ta yayımlanan makalede şu ifadeleri kullandı:
“Bu yaklaşım sayesinde kuyruk ve uzuv rejenerasyonuna katalazın ve Fetuin-B’nin katılması gerektiğini keşfettik.”
Öte yandan ekip, araştırmanın henüz erken evresinde olduklarını ve sürece daha fazla genin katılabileceğini kabul ediyor. Ancak bir gün insanın da Axototl’ın süper gücünü taklit edebileceğine dair umutlar göz önüne alınırsa gelecek araştırmalara ışık tutabilir.

 


Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
TT

Deepfake videoları tespit etmek giderek zorlaşıyor: Artık gerçekçi kalp atışları var

Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)
Kişilerin rızası ve bilgisi dışında üretilen deepfake görüntüler endişe yaratıyor (Reuters)

Deepfake videoların gelişmiş saptama yöntemlerini yanıltabildiği ve her geçen gün daha gerçekçi hale geldiği tespit edildi. 

Bir kişinin yüzünün ya da vücudunun dijital olarak değiştirilmesiyle oluşturulan deepfake videolar endişe yaratmaya devam ediyor. 

Bu videolar gerçek bir kişinin görüntüsünün yapay zeka kullanılarak değiştirilmesiyle yapılıyor. Aslında bu teknoloji, kullanıcıların yüzünü kediye dönüştüren veya yaşlandıran uygulamalar gibi zararsız amaçlarla da kullanılabiliyor.

Ancak insanların cinsel içerikli videolarını üretmek veya masum insanlara iftira atmak için de kullanılabilmesi ciddi bir sorun teşkil ediyor.

Bu videoların sahte olup olmadığını anlamak için kullanılan gelişmiş yöntemlerden biri kalp atışlarını izlemek. 

Uzaktan fotopletismografi (rPPP) adlı araç, deriden geçen ışıktaki küçük değişiklikleri tespit ederek nabzı ölçüyor. Nabız ölçen pulse oksimetreyle aynı prensiple çalışan bu araç, çevrimiçi doktor randevularının yanı sıra deepfake videoları tespit etmek için de kullanılıyor.

Ancak bulguları hakemli dergi Frontiers in Imaging'de bugün (30 Nisan) yayımlanan çalışmaya göre deepfake görüntülerde artık gerçekçi kalp atışları var.

Bilim insanları çalışmalarına videolardaki nabız hızını otomatik olarak saptayıp analiz eden bir deepfake dedektörü geliştirerek başladı. 

Ardından rPPP tabanlı bu aracın verilerini, EKG kayıtlarıyla karşılaştırarak hassasiyetini ölçtüler. Son derece iyi performans gösteren aracın EKG'yle arasında dakikada sadece iki-üç atımlık fark vardı. 

Ekip aracı deepfake videolar üzerinde test ettiğindeyse rPPP, videoya kalp atışı eklenmese bile son derece gerçekçi bir kalp atışı algıladı. 

Bilim insanları kalp atışlarının videoya kasten eklenebileceği gibi, kullanılan kaynak videodan kendiliğinden geçebileceğini de söylüyor.

Almanya'daki Humboldt Üniversitesi'nden çalışmanın ortak yazarı Peter Eisert "Kaynak video gerçek bir kişiye aitse, bu artık deepfake videoya aktarılabiliyor" diyerek ekliyor: 

Sanırım tüm deepfake dedektörlerinin kaderi bu; deepfake'ler gittikçe daha iyi hale geliyor ve iki yıl önce iyi çalışan bir dedektör bugün tamamen başarısız olmaya başlıyor.

Araştırmacılar yine de sahte videoları saptamanın başka yolları olduğunu düşünüyor. Örneğin sadece nabız hızını ölçmek yerine, yüzdeki kan akışını ayrıntılı olarak takip eden dedektörler geliştirilebilir.

Eisert, "Kalp atarken kan, damarlardan geçerek yüze akıyor ve daha sonra tüm yüz bölgesine dağılıyor. Bu harekette gerçek görüntülerde tespit edebileceğimiz küçük bir gecikme var" diyor.

Ancak bilim insanına göre nihai çözüm deepfake dedektörlerinden ziyade, bir görüntünün üzerinde oynanıp oynanmadığını anlamaya yarayan dijital işaretlere odaklanmaktan geçiyor:

Bir şeyin sahte olup olmadığını tespit etmek yerine bir şeyin değiştirilmediğini kanıtlayan teknolojiye daha fazla odaklanmadığımız sürece, deepfake'lerin saptanmalarını zorlaştıracak kadar iyi olacağını düşünüyorum.

Independent Türkçe, BBC Science Focus, TechXplore, Frontiers in Imaging