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



NASA'dan insanları parçalayabilecek "zombi yıldız"a yakın takip

NASA'nın Hubble Uzay Teleskobu, inanılmaz derecede güçlü bir manyetik alana sahip ölü bir yıldız olan Magnetar SGR 0501+4516'yı, Samanyolu'ndan geçerken izliyor (ESA/NASA)
NASA'nın Hubble Uzay Teleskobu, inanılmaz derecede güçlü bir manyetik alana sahip ölü bir yıldız olan Magnetar SGR 0501+4516'yı, Samanyolu'ndan geçerken izliyor (ESA/NASA)
TT

NASA'dan insanları parçalayabilecek "zombi yıldız"a yakın takip

NASA'nın Hubble Uzay Teleskobu, inanılmaz derecede güçlü bir manyetik alana sahip ölü bir yıldız olan Magnetar SGR 0501+4516'yı, Samanyolu'ndan geçerken izliyor (ESA/NASA)
NASA'nın Hubble Uzay Teleskobu, inanılmaz derecede güçlü bir manyetik alana sahip ölü bir yıldız olan Magnetar SGR 0501+4516'yı, Samanyolu'ndan geçerken izliyor (ESA/NASA)

Anthony Cuthbertson Teknoloji Editör Yardımcısı @ADCuthbertson 

NASA, saatte 177 bin kilometreden daha hızlı bir şekilde galaksimizde ilerleyen, yıkıcı etkiler yaratma potansiyeline sahip bir "zombi yıldız"ı takip ediyor.

Son derece yoğun cisim, Samanyolu'nda bilinen 30 magnetarda biri. Magnetarlar, tamamen nötronlardan oluşan ölü yıldız kalıntılarını ifade ediyor.

Sadece 20 kilometre çapa sahip Magnetar SGR 0501+4516'nın Güneş'ten daha fazla kütlesi var ve manyetik alanı, Dünya'nın manyetosferinden yaklaşık 1 trilyon kat daha güçlü.

Magnetar, Hubble Uzay Teleskobu'nu kullanan araştırmacılar tarafından keşfedildi ve NASA bu "kaçak" cismi, "çizgi roman kahramanlarının süper güçlerine sahip" diye tanımlıyor.

NASA'nın Hubble Misyonu ekibi keşfi detaylandırdıkları blog yazısında, magnetarın evrenin bilinmeyen bir bölümünden geldiğini ancak evrenin en büyük gizemlerinden bazılarına ışık tutabileceğini belirtiyor.

Ekip, "Bir kişi magnetarın 600 mil (yaklaşık bin kilometre) yakınına gelse gökcismi, vücuttaki her atomu parçalayan, bilimkurgu filmlerinin meşhur ölüm ışınına dönüşür" diye yazıyor.

Bu kaçak magnetar, Samanyolu Galaksisi'ndeki örnekler arasında, başlangıçta tahmin edildiği gibi süpernova patlamasıyla oluşmama ihtimali en yüksek magnetar adayı. O kadar tuhaf ki hızlı radyo patlamaları diye bilinen olayların ardındaki mekanizmaya dair ipuçları bile sunabilir.

Görsel kaldırıldı.Magnetar adı verilen ultra güçlü manyetik alana sahip bir nötron yıldızının radyo dalgaları (kırmızı) yaymasının, bir sanatçı tarafından tasviri. Magnetarlar, hızlı radyo patlamalarını yaratan başlıca adaylar arasında yer alıyor (Bill Saxton/NRAO/AUI/NSF)


Gökbilimciler daha önce Magnetar SGR 0501+4516'nın komşu bir süpernovanın çekirdeğinin çökmesiyle oluştuğunu düşünüyordu ancak yeni gözlemler doğum yeri hakkında şüpheler uyandırdı.

Bu keşif magnetarın ya 20 bin diye bildirilen yaşından çok daha yaşlı olduğu ya da iki nötron yıldızının birleşmesiyle oluştuğu anlamına geliyor.

Keşfi yapan ekibe liderlik eden Ashley Chrimes, "Magnetarlar, tamamen nötronlardan oluşan nötron yıldızlarıdır (yıldızların ölü kalıntıları)" diyor.

Magnetarları benzersiz kılan şey, Dünya'daki en güçlü mıknatıslardan milyarlarca kat daha güçlü olan aşırı kuvvetli manyetik alanları.

İspanya'nın Barselona kentindeki Uzay Bilimleri Enstitüsü'nden Nanda Rea ise şöyle ekliyor:

Magnetarların doğum oranları ve oluşum senaryoları, yüksek enerji astrofiziğinde en acil sorular arasında yer alıyor. Bunların, gama ışını patlamaları, son derece parlak süpernovalar ve hızlı radyo patlamaları gibi evrenin en güçlü geçici olaylarının çoğu üzerinde etkisi var.

Araştırma ekibi, magnetarın Samanyolu'ndaki güzergahını ve kökenini daha iyi anlamak için gözlemlerine devam edecek.


 Independent Türkçe, independent.co.uk/space