AI Modelleri, Viral Mutasyonları Tahmin Ediyor, Pandemiye Hazırlığı Artırıyor

Yapay zeka, virüslerin nasıl evrimleşeceğini bilim insanlarının tahmin etmesine önemli ölçüde yardımcı oluyor, potansiyel olarak pandemiye hazırlığı geliştiriyor ve aşılar ile antiviral tedavilerin geliştirilmesine yardımcı oluyor.

Virüslerin evrimini tahmin etme henüz emekleme aşamasında olsa da, araştırmacılar AI’ı kullanarak RNA virüslerinin, örneğin SARS-CoV-2 ve influenza gibi, nasıl mutasyona uğrayacağını tahmin etmeye çalışıyorlar. Bu konu, Nature tarafından yayımlanan yeni bir raporda detaylarıyla anlatılıyor.

RNA virüsleri sürekli olarak mutasyonlar biriktirir, bu mutasyonlardan bazıları onların bağışıklık tespitinden kaçmalarını ve daha kolay yayılmalarını sağlayabilir. Nature, bu mutasyonları öngörerek bilim insanlarının daha etkili aşılar ve tedaviler tasarlayabileceğini ve yaygın hale gelmeden önce gelecekteki tehditlere karşı çözüm bulabileceğini belirtiyor.

Şu anda, AI araçları hangi tek mutasyonların başarılı olması muhtemel olduğunu ve hangi viral varyantların kısa vadede hakim olabileceğini tahmin edebiliyor. Ancak, Nature’ın belirttiği gibi, uzun vadeli değişiklikleri veya karmaşık mutasyon kombinasyonlarını tahmin etmek hala bir zorluk oluşturuyor.

Bu alandaki Yapay Zeka’nın rolü, AlphaFold, ESM-2 ve ESMFold gibi gelişmiş protein yapı tahmini modelleri tarafından güçlendirilmiştir. Bu modeller, mutasyonların virüs proteinlerini nasıl etkilediğini analiz eder. Nature dergisi, bu araçların viral evrimi simüle etme yeteneğini devrim niteliğinde değiştirdiğini ve bilim insanlarının SARS-CoV-2 gibi virüslerin zaman içinde nasıl adapte olduğunu anlamalarına yardımcı olduğunu belirtiyor.

Yapay Zeka modellerinin viral evrimi tahmin edebilmesi için büyük miktarda genetik verinin bulunabilir olması kritik bir öneme sahiptir. Yaklaşık 17 milyon dizilenmiş SARS-CoV-2 genomu ile Yapay Zeka modelleri, eğitim için zengin bir veri kaynağına sahiptir. Bu, araştırmacıların potansiyel gelecek varyantları simüle etmelerine olanak sağlar, diyor Nature.

Örneğin, Tokyo Üniversitesi’nde Jumpei Ito’nun ekibi tarafından geliştirilen CoVFit modeli, Nature dergisinde bildirildiği gibi, hangi SARS-CoV-2 varyantlarının yayılma ve popülasyonda hakim olma olasılığını tahmin etmede çok önemli olmuştur.

Bilinen virüsleri takip etmenin yanı sıra, Yapay Zeka aynı zamanda bilim insanlarının yeni virüsleri keşfetmelerine de yardımcı olmaktadır. Ekim ayında yayınlanan bir araştırma, araştırmacıların Yapay Zeka’yı kullanarak 70.500 yeni RNA virüsü tespit ettiklerini ortaya koydu, bunların birçoğu tuz gölleri ve hidrotermal bacalar gibi aşırı ortamlarda yayılmaktadır.

Bu çalışma, metagenomik uygulayarak bilim insanlarının, laboratuvarda tek tek virüsleri büyütme ihtiyacı olmadan çeşitli ekosistemlerden genetik materyali analiz etmelerini sağlar.

Doğa dergisi, beklenmedik viral sıçramaları, örneğin tek seferde 50’den fazla mutasyon getiren Omicron varyantının ortaya çıkışı gibi durumları doğru bir şekilde tahmin etme konusunda hala zorluklar olduğunu belirtmektedir.

Bu AI modellerinin daha da doğru hale gelmesi için, viral evrim üzerine beş yıldan fazla veriye ihtiyaçları olduğunu Nature belirtiyor. Gözetim sıralaması ile deneysel verilerin birleştirilmesi, tahminleri iyileştirecek ve araştırmacıların evrimleşen viral tehditlerin önünde kalmasına yardımcı olacaktır.