Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
TT

Google'dan büyük atılım: Hastalık genlerini yapay zeka tespit edecek

DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)
DeepMind'ın kurucusu Demis Hassabis, yapay genel zekanın insan düzeyine ulaşmasına sadece birkaç yıl kaldığını iddia ediyor (Unsplash)

Hastalığa yol açan genlerin belirlenmesinde kayda değer bir adım attığını ifade eden Google, bunun nadir görülen genetik bozuklukların tespitine katkı sağlayacağını belirtiyor.

AlphaMissense adlı yeni bir model, genlerdeki tüm olası "yanlış anlamlı" varyantların yüzde 89'unu güvenilir bir şekilde sınıflandırarak bunların hastalıklara yol açma ihtimali taşıyıp taşımadığını ve iyi huylu olup olmadığını belirleyebiliyor. Buna karşılık insan uzmanlar, tüm yanlış anlamlı varyantların yalnızca binde 1'ini güvenilir bir şekilde sınıflandırabiliyor.

Yanlış anlamlı varyantlar, DNA'da tek bir harfin yer değiştirmesiyle ortaya çıkar ve bu da farklı bir amino asit içeren proteinlere yol açar. Bu küçük değişikliğin kayda değer etkileri olabilir ki Google bunu, bir kelimedeki bir harfin değiştirilmesinin tüm cümlenin anlamını değiştirebilmesine benzetiyor.

Bu varyantların çoğu iyi huyludur: Ortalama bir insanda 9 binden fazla bulunur. Ancak bazıları nadir görülen genetik hastalıklara yol açarak feci sonuçlar doğurabilir.

Yeni AlphaMissense, yanlış anlamlı varyantlar hakkındaki mevcut bilgileri ve bunların insanlarda ve insanların yakın akrabası olan primatlarda ne kadar yaygın görüldüğünü inceledi. Nadiren görülen varyantları bulup bunları patojenik olarak sınıflandıran model, bu bilgiyi diğer protein dizilerini analiz etmek için kullanabilirken sadece sorunlara neden olup olmayacaklarına dair bir karar vermekle kalmayıp ne kadar güvenilir olduğunu da gösterdi.

İnsanların bu mutasyonları bulma amacıyla yaptığı deneyler pahalı ve yavaş: Benzersiz proteinlerin her birinin incelenmesi ve deneylerin ayrı ayrı tasarlanması gerekiyor. Google bu yeni sistemin, araştırmacıların tek seferde binlerce proteinle ilgili sonuçları "önden görmesini" ve nereye odaklanacaklarına karar vermelerini sağlayacağı anlamına geldiğini belirtiyor.

Şirketin, sistemlerini kullanarak yayımlamladığı muazzam genişlikteki "yanlış anlamlı" mutasyonlar kataloğu, araştırmacıların bu mutasyonların ne gibi etkileri olduğunu öğrenebilmesini amaçlıyor. Bu varyasyonlar bazı durumlarda kistik fibroz, orak hücreli anemi veya kanser gibi rahatsızlıklara yol açabilirken bunları anlamak, bu hastalıkları tedavi etmenin veya önlemenin yollarını inceleyen araştırmacılar için anahtar görevi görebilir.

Bu, çeşitli rahatsızlıkları hem tanımlamak hem de tedavi etmek adına yapay zekayı kullanmaya çalışan Google'ın Deepmind bölümünün sağlık alanındaki en son atılımı. Yeni sistem, yaşamın yapıtaşları olan proteinlerin anlaşılmasını sağlayan çığır açıcı AlphaFold modelini temel alarak kuruldu.

Araştırma, Science adlı bilimsel dergide yayımlanan "Accurate proteome-wide missense variant effect prediction with AlphaMissense"  (AlphaMissense'le proteom çapında yanlış anlamlı varyantın etkisinin isabetli tahmini) başlıklı yeni bir makalede anlatılıyor. Google, kataloğun "araştırma topluluğuna ücretsiz sunulduğunu" ve şirketin yapay zeka sisteminin arkasındaki kodu paylaşacağını açıkladı.

Independent Türkçe



Cep telefonu deneyinin sonuçları bilim insanlarını şaşırttı

Fotoğraf: Unplash
Fotoğraf: Unplash
TT

Cep telefonu deneyinin sonuçları bilim insanlarını şaşırttı

Fotoğraf: Unplash
Fotoğraf: Unplash

Araştırmacılar, işyerinde akıllı telefonunuzu kenara koymanın ertelemeyi durdurmak için yeterince iyi bir strateji olmayabileceğini söyledi.

Akıllı telefon erişiminin sınırlandırılması kullanımın azalmasına sağlasa da yakın zamanda yapılan çalışmada, katılımcıların sadece odaklarını farklı bir cihaza kaydırdığı tespit edildi.

Londra Ekonomi Okulu'ndan araştırmacı Dr. Maxi Heitmayer yaptığı açıklamada, "Bu çalışma, akıllı telefonu bir kenara bırakmanın işin bölünmesini ve ertelemeyi azaltmak ya da odaklanmayı artırmak için yeterli olmayabileceğini gösteriyor" dedi.

Sorun cihazın kendisinden değil, cihazlarımızla geliştirdiğimiz alışkanlık ve rutinlerden kaynaklanıyor.

Heitmayer, Frontiers in Computer Science adlı akademik dergide yayımlanan çalışmanın yazarı.

Bu küçük deneyde Londra'da yaşayan, çalışan ya da okuyan 22 katılımcı yer aldı. Çoğunluğu kendini kadın olarak tanımlıyordu ve yaşları 22'yle 31 arasındaydı.

Katılımcılardan iki gün boyunca özel, ses geçirmez odada çalışmaları ve normalde iş için yanlarında bulundurdukları cihazları getirmeleri istendi. Özellikle, bildirim ayarlarında herhangi bir değişiklik yapmadılar.

Deneylerden birinde telefonlar doğrudan katılımcıların masasına yerleştirildi. Bir diğerindeyse telefon, yaklaşık 1,5 metre uzaklıktaki ayrı bir masaya yerleştirildi. Telefon daha uzakta olduğunda, araştırmacılar daha az kullanıldığını ancak dikkatin daha yakındaki dizüstü bilgisayara kaydığını tespit etti.

Heitmayer, "Bu sizin sevdiklerinizle ve işinizle olan bağlantınız. Navigasyon sisteminiz, çalar saatiniz, müzik çalarınız ve bilgi kaynağınız. Beklendiği üzere kişiler, her şeyi yapan araca yöneliyor" dedi.

Net amacınız olmasa bile, sosyal medya hesaplarınızı içerdiğini ve eğlence sağlayabileceğini biliyorsunuz.

Kişilerin işin bölünmesinin önüne geçmek için yapabileceği şeyler var. Bildirimlerini belirli zamanlarda gelecek şekilde ayarlayabilirler. Telefonlarını sessize alabilirler.

Ancak özellikle sosyal medya uygulamalarının cazibesinden ötürü çekim gücü epey yüksek. Reviews.org'un 2023'teki araştırmasına göre, Amerikalıların yüzde 40'ından fazlası telefonlarına bağımlı olduğunu kabul ediyor.

Heitmayer, "Telefonlarımızı kullanırken her birimizin verdiği ve hiç adil olmayan bir savaş var" diye açıkladı.

Telefonların içinde bulunan ve en çok dikkat çeken şeyler, onları kullanma isteğimize karşı koyamamamızdan büyük kazanç sağlayan büyük şirketler tarafından geliştiriliyor. Tüm bunlar kelimenin tam anlamıyla bile bile yapılıyor.

Independent Türkçe