İnsan Genom Dizilemesi ve Derin Öğrenme Koronavirüse Karşı Bir Aşı Geliştirilebilir – Görüş

AI topluluğu, koronavirüse karşı en çok risk altında olan kişiler için bir tedavi bulmak için genetikçilerle işbirliği yapmalıdır. Potansiyel bir tedavi, bir kişinin hücrelerini çıkarmayı, DNA’yı düzenlemeyi ve sonra hücreleri geri enjekte etmeyi içerebilir, şimdi umarız başarılı bir bağışıklık tepkisi ile silahlandırılmışlardır. Bu, şu anda diğer bazı aşılar için çalışılmaktadır.

İlk adım, insan nüfusunun önemli bir segmentinin tüm insan genomunu dizilemek olacaktır.

İnsan Genomlarını Dizileme

İlk insan genomunun dizilenmesi 2,7 milyar dolar maliyeti ve neredeyse 15 yıl sürmüştür. Tüm bir insanı dizileme maliyeti dramatik olarak düşmüştür. 2015’te maliyet 4000 dolar iken, şimdi maliyet bir kişiden daha az 1000 dolar. Bu maliyet, ölçek ekonomileri dikkate alındığında birkaç puan daha düşebilir.

İki farklı hasta türünün genomunu dizilememiz gerekiyor:

1. Koronavirüs ile enfekte ancak sağlıklı
2. Koronavirüs ile enfekte ancak zayıf bağışıklık tepkisi

Hangi veri noktasının en değerli olacağını tahmin etmek imkansız, ancak her dizilenmiş genom bir veri kümesi sağlayacaktır. Daha fazla veri, hastalık vektörüne karşı bir bedenın direncini artıran DNA varyasyonlarını bulmak için daha fazla seçenek sunar.

Ülkeler şu anda bu salgın nedeniyle trilyonlarca dolar kaybetmektedir, bir insan genomunun dizilenme maliyeti 1000 dolar bu karşılaştırmada önemsizdir. Her iki nüfus segmenti için en az 1.000 gönüllü, araştırmacılara önemli miktarda büyük veri sağlayacaktır. Deney bir büyüklük sırası ile artarsa, AI daha fazla eğitim verisi ile donatılacak ve başarı olasılığını birkaç büyüklük sırası ile artıracaktır. Daha fazla veri, daha iyi olduğu için, 10.000 gönüllü hedeflenmelidir.

Makine Öğrenimi

Çoklu işlevselliği olan makine öğrenimi mevcut iken, derin öğrenme verideki kalıpları bulmak için kullanılacaktır. Örneğin, belirli DNA değişkenlerinin yüksek bağışıklık ile ilişkili olduğu, diğerlerinin ise yüksek mortalite ile ilişkili olduğu gözlemlenebilir. Asgari olarak, hangi insan nüfus segmentlerinin daha savunmasız olduğu ve karantinaya alınmaları gerektiği öğrenilecektir.

Bu verileri çözmek için bir Yapay Sinir Ağı (ANN) bulut üzerinde bulunacak ve dünyanın dört bir yanından dizilenmiş insan genomları yüklenilecek. Zamanın esas olduğu düşünülürse, paralel hesaplama ANN’nin büyüsünü çalıştırması için gereken zamanı azaltacaktır.

Hatta daha da ileri gidebilir ve ANN tarafından sıralanan çıktı verilerini, bir Tekrarlı Sinir Ağı (RNN) adlı ayrı bir sisteme besleyebiliriz. RNN, takviye öğrenimi kullanarak, ilk ANN tarafından seçilen hangi genin simüle edilmiş bir ortamda en başarılı olduğunu belirler. Takviye öğrenimi ajanı, bir simüle edilmiş ortam oluşturma sürecini oyuna dönüştürecektir, hangi DNA değişikliklerinin daha etkili olduğunu test etmek için.

Simüle edilmiş bir ortam, birçok AI şirketi tarafından önceki başarılarından dolayı tasarlanan AI algoritmaları ile kazanmak için tasarlanmış bir sanal oyun ortamı gibidir. Bu, DeepMind ve OpenAI gibi şirketleri içerir.

Bu şirketler, video oyunlarında ustalaşmak için optimize edilmiş temel mimarilerini kullanarak, bir simüle edilmiş ortam oluşturabilir, gen düzenlerini test edebilir ve hangi düzenlerin belirli istenilen değişikliklere yol açtığını öğrenebilirler.

Bir gen tanımlanır tanımlanmaz, başka bir teknoloji ile düzenleme yapılır.

CRISPR

İlk kez, CRISPR’nin insan vücudunda DNA düzenlemek için kullanıldığı bir çalışma onaylandı. Bu, 100.000 yeni doğan bebekten birini etkileyen nadir bir genetik bozukluğu tedavi etmek içindi. Durum, retina büyümesi ve işleyişinde rol oynayan 14 gene kadar mutasyonlardan kaynaklanabilir. Bu durumda, CRISPR, DNA’yı dikkatli bir şekilde hedeflemeye ve DNA zincirine hafif geçici hasar vermeye çalışır. Bu, hücrenin kendini onarması ile sonuçlanan restoratif bir iyileşme süreci vardır.

Bu tedavi çalışmasının sonuçlarını bekliyoruz, ancak CRISPR’nin insan vücudunda denemeleri için onaylanması dönüşümseldir. Potansiyel olarak tedavi edilebilecek bozukluklar, belirli hastalık vektörlerine karşı bir bedenin bağışıklık tepkisini iyileştirmeyi içerir.

Potansiyel olarak, bir bedenin belirli bir hastalığa karşı doğal genetik direncini manipüle edebiliriz. Hedeflenebilecek hastalıklar çeşitlidir, ancak topluluk koronavirüs salgınına karşı tedaviye odaklanmalıdır. Bir tehdit ki, kontrolsüz bırakılırsa, nüfusumuzun büyük bir yüzdesi için ölüm cezasına yol açabilir.

SON DÜŞÜNCELER

Çok fazla potansiyel seçenek olmasına rağmen, bu, genetikçiler, epidemiyologlar ve makine öğrenimi uzmanlarının birleşmesini gerektirecektir. Potansiyel bir tedavi seçeneği yukarıda tanımlanan gibi olabilir veya tamamen farklı olabilir, fırsat büyük bir nüfus segmentinin genom dizilemesinde yatmaktadır.

Derin öğrenme, insanların şimdiye kadar yarattığı en iyi analiz aracıdır; en azından bir aşı oluşturmak için kullanmayı denemeliyiz.

Şu anda bu salgın ile risk altında olan her şeyi düşünürsek, bu üç bilimsel topluluğun bir araya gelerek bir tedavi üzerinde çalışması gerekiyor.