.png)
Sanal laboratuvardaki yapay zeka (YZ) ajanları, bilim insanlarının haftalar, hatta aylar sürecek işlerini göz açıp kapayıncaya kadar tamamlıyor. Ve bu sadece başlangıç…
İnsan ve Yapay Zeka El Ele: Geleceğin Bilimi Bugünden Şekilleniyor
Bilim dünyası yepyeni bir dönemin eşiğinde! Araştırmacılar, bir araya getirdikleri “YZ bilim insanları” ile tamamen otonom bir sanal laboratuvar yarattı. Bu laboratuvar, sadece dakikalar içinde COVID-19’a karşı etkili olabilecek 100’den fazla antikor tasarlayarak biyomedikal araştırmalarda çıtayı hiç olmadığı kadar yükseltti.
Geleneksel bilimsel süreçlerin sınırlarını zorlayan bu sistem, Stanford Üniversitesi’nden James Zou ve ekibi tarafından geliştirildi. Zou, bu gelişmeyi “Bilimsel işbirliğinde yepyeni bir paradigma” olarak tanımlıyor. Artık YZ sadece bir araç değil, aynı zamanda bir çalışma arkadaşı!
Peki nasıl çalışıyor bu sanal laboratuvar?
- Ekip Lideri YZ (PI): Araştırmaları yöneten ve hedef belirleyen bir "baş bilim insanı".
- Bilimsel Eleştirmen: Süreci sürekli gözlemleyip hataları tespit eden bir denetleyici.
- Uzman YZ Ajanları: Bağışıklık bilimi, hesaplamalı biyoloji ve makine öğrenimi gibi alanlarda uzmanlaşan yapay zekalar.
Bu ajanlar, insan gözetiminde düzenli toplantılar yapıyor, kararlar alıyor ve görevlerini yerine getiriyor. Öyle ki, tartışıp karar vermeleri sadece birkaç dakika sürüyor. James Zou, bu dinamiği şöyle anlatıyor:
“Ajanlar kendi aralarında konuşup ne yapacaklarına karar veriyor. İnsanlar ise onlara yol gösteren mentorlar gibi davranıyor.”
Sanal Laboratuvarın İlk Başarısı: COVID-19’a Karşı Antikorlar
Sistem, ilk büyük sınavını COVID-19’a karşı antikorlar tasarlayarak verdi. Sonuçlar nefes kesici: 92 farklı antikor tasarlandı ve bunların %90’ı SARS-CoV-2’nin orijinal varyantına bağlanabilirliğiyle doğrulandı. Dahası, iki antikorun yeni varyantlara karşı etkili olabileceği gösterildi.
Bu başarı, sanal laboratuvarın çok daha büyük hedefler için kullanılabileceğinin bir kanıtı. Zou, sistemin potansiyelini şöyle açıklıyor:
“Sanal laboratuvarımızı çok yönlü bir platform olarak tasarladık. Bu ajanlarla her türlü bilimsel problemi çözmeyi hayal edebilirsiniz!”
Sanal Laboratuvar Nasıl Çalışıyor? İşte Yöntemlerin Detayları!
Bu yenilikçi sistemin özünde insan araştırmacı ve büyük dil modeli (LLM) ajanlarından oluşan bir ekibin arasındaki işbirliği var. "Sanal Laboratuvar" adı verilen bu yapı, karmaşık ve disiplinlerarası araştırmaların yapılmasını sağlıyor. Peki bu laboratuvar nasıl işliyor?
Sanal Laboratuvar Mimarisi
Sanal Laboratuvar, insan araştırmacının yüksek düzeyde rehberlik sağladığı ve LLM ajanlarının araştırma yönünü belirleyip spesifik sorunlara çözümler tasarladığı bir sistem olarak tasarlandı. Her bir ajan, kendisine atanmış bir rol (örneğin, biyolog ajan) ve alanına özgü araçlarla (örneğin, AlphaFold gibi protein modelleme araçları) donatılmış durumda.
Sistem, iki ana araştırma yöntemiyle çalışıyor:
- Takım Toplantıları: Tüm ajanlar, geniş bir araştırma sorusunu tartışmak için bir araya gelir ve birlikte bir çözüm bulmaya çalışır.
- Bireysel Toplantılar: Belirli bir ajan, makine öğrenimi modeli için kod yazmak gibi daha spesifik bir görev üzerinde çalışır. Bu süreçte, diğer bir ajan geri bildirim sağlayabilir veya eleştirel bir gözle süreci değerlendirir.
Her iki toplantı türünde de insan araştırmacı, tartışmayı yönlendiren bir gündem hazırlar ve bu gündem çerçevesinde ajanların nasıl hareket edeceğini belirler.
Yüksek Verimli İşbirliği
Takım toplantılarında tüm ajanlar, geniş bir araştırma sorusunu ele almak için bir araya gelir. Burada amaç, farklı uzmanlık alanlarına sahip ajanların birlikte çalışarak yenilikçi çözümler üretmesidir. Örneğin, bir biyoloji ajanı bir bağışıklık yanıtını modellemeye çalışırken, makine öğrenimi ajanı bu süreç için en uygun algoritmayı tasarlayabilir.
Bireysel toplantılarda ise bir ajan, belirli bir görev üzerinde odaklanır. Örneğin, bir ajan protein modelleme için AlphaFold’u kullanabilirken, diğer bir ajan yazılım kodunu optimize etmekle meşgul olabilir. Bu süreç, ajanların birlikte ya da bağımsız olarak çalışmasını ve daha karmaşık sorunlara çözümler üretmesini sağlar.
İnsan Araştırmacının Rolü
İnsan araştırmacılar, bu süreçte mentor veya rehber rolü üstlenir. Gündemi belirler, ajanların ilerlemesini değerlendirir ve gerektiğinde yönlendirmelerde bulunur. Ancak sistemin en etkileyici yanı, ajanların kendi aralarında bağımsız bir şekilde tartışıp karar alabilmesidir.
Bu yöntem, Sanal Laboratuvar'ın sadece teorik araştırmalar değil, aynı zamanda pratik uygulamalar için de bir araç olabileceğini gösteriyor. İnsan müdahalesi ve yapay zekanın bağımsız karar alma yeteneği, bu laboratuvarın en büyük gücünü oluşturuyor.
Bu ayrıntılar, Sanal Laboratuvar'ın yalnızca bir bilimsel araç değil, aynı zamanda bir inovasyon platformu olduğunu gözler önüne seriyor. İnsan zekası ve yapay zekanın uyum içinde çalışması, bilimin geleceğini şekillendiriyor!
Araç Seçimi
Proje yönü belirlendikten sonra, Sanal Laboratuvar, seçilen nanobodies’i modifiye etmek için bir dizi hesaplama aracı seçmesi gerekti. Bunun için, sanal laboratuvar bir toplantı düzenleyerek, ajanlardan nanobody tasarımında kullanılabilecek makine öğrenimi ve/veya hesaplama araçlarını listelemelerini istedi. Toplantıda, önceden eğitilmiş modellerin kullanımına özellikle dikkat edildi. Proje seçim toplantısında olduğu gibi, bu toplantı da beş paralel iterasyonla yapıldı, ardından PI ve Bilimsel Eleştirmen ile birleştirme toplantısı yapıldı. Ajanlar, hesaplama nanobody tasarım iş akışında kullanmak üzere ESM23, AlphaFold-Multimer24 ve Rosetta25 araçlarını seçmeye karar verdi.
Araçların Uygulaması
Proje iyi şekilde belirlenip gerekli araçlar seçildikten sonra, Sanal Laboratuvar bu araçları nanobody tasarımı için uygulamaya koydu. Her araç için, PI ile yapılan bireysel bir toplantı ile en uygun bilim insanı ajanı seçildi. Sonrasında her araç için, seçilen bilim insanı ajanı ve Bilimsel Eleştirmen ile bireysel toplantılar yapıldı (beş paralel toplantı ve ardından bilim insanı ajanın yönettiği birleştirme toplantısı). Bu toplantılarda, kodun nasıl yazılacağı, örneğin iyi bir dokümantasyon yapılması ve fonksiyonların tanımlanmış olması gibi gündem kuralları belirlendi. İlk uygulamalarda küçük hatalar oluştu, bu nedenle Sanal Laboratuvar, bilim insanı ajanı ile tek bir takip toplantısı yaparak bu hataları düzeltti.
ESM Kullanımı
Makine Öğrenimi Uzmanı ajanı, ESM log-likelihood ratio (LLR) kullanarak nanobody dizisinin en umut verici nokta mutasyonlarını belirlemek için bir Python betiği yazmaktan sorumluydu. Ajan, üç fonksiyon içeren 130 satırlık bir Python betiği yazdı: Ana fonksiyon, komut satırı argümanlarını analiz eden bir fonksiyon ve önceden eğitilmiş ESM modelini kullanarak nokta mutasyonlarının log-likelihood oranlarını hesaplayan bir fonksiyon.
Sanal Laboratuvar’ın ESM kullanımı, Hie ve arkadaşlarının ESM tabanlı antikor tasarımı sürecine benzer, ancak bazı önemli farklar vardır. Sanal Laboratuvar, mutant dizinin ESM LLR’sini hesaplar ve bu, mutant asidinin mutant dizisindeki olasılığına dayanır. Diğer taraftan, Hie ve arkadaşları, mutant asidin giriş dizisindeki olasılığına göre hesaplama yapmaktadır.
AlphaFold-Multimer Kullanımı
AlphaFold-Multimer'ı kullanmak için, Sanal Laboratuvar, Hesaplamalı Biyolog ajanından, AlphaFold-Multimer'dan tahmin edilen bir nanobody-spike kompleks yapısını işleyip, bu yapının bağlanma güvenini (ipLDDT) hesaplayan bir Python betiği yazmasını istedi. Hesaplama, her bir tahmin edilen nanobody-spike kompleksi için bir PDB dosyasını okuyarak yapılır ve sonuçlar bir CSV dosyasına yazılır.
Rosetta Kullanımı
Hesaplamalı Biyolog, ayrıca Rosetta kullanarak nanobody-spike bağlanma enerjilerini hesaplamakla sorumluydu. AlphaFold-Multimer’dan tahmin edilen nanobody-spike yapısını içeren bir PDB dosyası verildiğinde, Rosetta ile bağlanma enerjisini hesaplayan bir RosettaScripts XML dosyası yazması istendi.
İş Akışı Tasarımı
Son olarak, Sanal Laboratuvar, PI ajansı ile birlikte ESM, AlphaFold-Multimer ve Rosetta’yı kullanarak nanobody tasarımını gerçekleştirecek bir iş akışı tasarımı yaptı. İlk dört nanobody adayı için, ESM kullanılarak tüm nokta mutasyonları değerlendirildi ve en iyi 20 mutasyon seçildi. Bu 20 mutasyon, AlphaFold-Multimer ve Rosetta ile değerlendirildi ve en yüksek puanı alan beş tanesi, bir sonraki mutasyon turu için başlangıç noktası olarak belirlendi.
Nanobody Deneysel Doğrulama
Sanal Labaratuvar tarafından tasarlanan nanobody'lerin doğrulanması için çalışmayı yürüten araştırmacılar gerçek dünya laboratuvarında bir dizi deney yaptı. Bu deneylerde, yapay zeka ajanlar tarafından tasarlanan her bir nanobody, spike bağlanma alanı (RBD) proteinleriyle bağlanma yeteneklerine göre test edildi. E. coli'de her bir nanobody üretildi ve periplazmadan çözünebilen proteinler izole edildi.
- 92 tasarımın %38'i (35/92) yüksek ila çok yüksek ifade seviyeleri (yani E. coli içinde bu protein parçaları sentezlendi.) gösterdi.
- Sadece %6.5'lik (6/92) bir kısmı çok düşük çözünebilen protein üretti.
- Bu sonuçlar, sanal Labaratuvar tarafından önerilen mutasyonların büyük çapta hatalı katlanma veya agregasyon oluşturmadan iyi bir şekilde tolere edildiğini gösteriyor.
Nanobody'lerin SARS-CoV-2 Spike Proteinine Bağlanma Testi
92 mutasyona uğramış nanobody ve dört orijinal (wild-type) nanobody'nin, SARS-CoV-2'nin KP.3 spike RBD'sine bağlanıp bağlanmadığı test edildi. Bu bağlanma indirgeyici ELISA (enzim bağlantılı immünosorbent test) kullanılarak 0.5X dilüsyonla her antijenle yapıldı.H11-D4 ve Nb21 serilerinde olan nanobodyler %96 oranında tutarlı olarak bağlandı. Ty1 serisindeki 23 nanobodyden 10'u bağlanabildi. VHH-72 serisinde ise Wuhan spike proteinin 13 mutantına da bağlanma görüldü.
Sonuçlar, Sanal Labaratuvarn tasarımlarının genelde özgün bağlanma özelliklerini koruduğunu ve orijinal bağlanma hedeflerine (Wuhan RBD gibi) olan spesifikliklerini iyi bir şekilde muhafaza ettiğini gösteriyor. Bununla birlikte, bazı mutasyonlar, özellikle Ty1 serisinde, başlangıçtaki bağlanmayı zayıflatabilirken, diğerleri (özellikle Nb21'deki mutasyonlar) yeni bağlanma hedeflerine (örneğin, JN.1 RBD) karşı daha iyi bir etkileşim gösterdi.
Bu çalışma, nanobody tasarımında mutasyonların nasıl hedeflenen bağlanma özelliklerine göre optimize edilebileceğini ve farklı varyantlarla daha etkili bağlanma sağlanabileceğini gösteriyor.
İnsan ve YZ: Hâlâ Birbirine Muhtaç
Bu devrim niteliğindeki teknoloji, insan ve YZ işbirliğinin ne kadar güçlü olduğunu bir kez daha ortaya koyuyor. Ancak uzmanlar, YZ’nin tek başına hareket etmesi için henüz erken olduğunu söylüyor.
“Hatalar yapabiliyorlar ve bazen fikir ayrılığına düşüyorlar. İnsanların rehberliği olmadan bu sistem tam anlamıyla güvenilir olamaz,” diyor University of Colorado’dan Yanjun Gao.
Bilimin Geleceği Şekilleniyor
Bu sanal laboratuvar, biyomedikal araştırmaların çok ötesinde bir potansiyele sahip. Disiplinlerarası çalışmaları hızlandırmak, hipotezleri test etmek ve bilimsel süreçleri daha da verimli hale getirmek artık hayal değil. Ancak gerçek dünyadaki deneylerle doğrulama ve insan aklıyla yönlendirme hâlâ kritik önem taşıyor.
Gelecekte daha güvenli, daha hızlı ve daha etkili bilimsel keşifler için insan ve yapay zeka arasındaki işbirliğinin ne kadar ileri gidebileceğini birlikte göreceğiz. Belki de bu işbirliği, bir gün insanlığın en büyük sorunlarına çözüm bulacak.
Bilim dünyası değişiyor. Hazır mısınız?
Kaynaklar:
- Swanson, K., Wu, W., Bulaong, N. L., Pak, J. E. & Zou, J. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/2024.11.11.623004 (2024).
- Virtual lab powered by 'AI scientists' super-charges biomedical research. Nature. 2024 Dec 4. doi: 10.1038/d41586-024-01684-3.
.png)