İnsan Genomu Dizileme ve Derin Öğrenme Koronavirüs Aşısına Yol Açabilir – Görüş

AI topluluğu, koronavirüse karşı en riskli gruptaki 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, umarız başarılı bir bağışıklık tepkisi ile. Bu, şu anda diğer aşılar için çalışılıyor.

İlk adım, insan popülasyonunun önemli bir bölümünün tüm insan genomu dizileme olacaktır.

İnsan Genomlarının Dizilemesi

İlk insan genomunun dizilemesi 2,7 milyar dolar maliyeti ve yaklaşık 15 yıl sürmüştü. Bir insanın tüm genomu dizileme maliyeti önemli ölçüde düşmüştür. 2015 yılına kadar maliyet 4000 dolar iken, şimdi maliyet kişi başına 1000 doların altında. Bu maliyet, ekonomi ölçekleri dikkate alındığında birkaç puan daha düşebilir.

İki farklı hasta türünün genomunu dizilemeye ihtiyacımız var:

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

Hangi veri noktasının en değerli olacağını önceden kestirmek imkansızdır, ancak her dizilen genoma bir veri kümesi sağlayacaktır. Daha fazla veri, hastalık vektörüne karşı bir bedenın direncini artıran DNA varyasyonlarını bulma konusunda daha fazla seçenek sunar.

Ülkeler şu anda bu salgın nedeniyle trilyonlarca dolar kaybediyor, bir insan genomunun dizileme maliyeti 1000 dolar çok düşük bir maliyet. Her iki popülasyon segmenti için en az 1000 gönüllü, araştırmacılara önemli miktarda büyük veri sağlayacaktır. Deney bir büyüklük sırası ile artarsa, AI daha fazla eğitim verisi ile donatılacak ve başarının olasılığını birkaç büyüklük sırası ile artıracaktır. Daha fazla veri daha iyi, bu nedenle 10.000 gönüllü hedeflenmelidir.

Makine Öğrenimi

Makine öğreniminin birden fazla işlevi mevcut olacak, ancak derin öğrenme, verilere göre 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 popülasyonunun segmentlerinin daha fazla risk altında olduğunu ve karantinaya alınması gerektiğini öğreneceğiz.

Verileri çözmek için bir Yapay Sinir Ağı (ANN) bulut üzerinde bulunacak ve dünyanın dört bir yanından dizilen insan genomları yüklenilecek. Zamanın esas olduğu düşünülürse, paralel hesaplama, ANN’nin sihirini yapması için gereken zamanı azaltacaktır.

Hatta bir adım daha ileri gidebilir ve ANN tarafından sıralanan çıktı verilerini, bir Recurrent Neural Network (RNN) olarak adlandırılan ayrı bir sisteme besleyebiliriz. RNN, takviye öğrenimi kullanarak, ilk ANN tarafından seçilen hangi genin simüle edilmiş bir ortamda en başarılı olduğunu belirler. Takviye öğrenimi aracı, bir simüle edilmiş ortamı oluşturmak, hangi DNA değişikliklerinin daha etkili olduğunu test etmek için tüm süreci oyuna dönüştürecektir.

Simüle edilmiş bir ortam, birçok AI şirketi tarafından önceki başarılarından dolayı faydalanılabilecek bir sanal oyun ortamı gibidir. Bu şirketler arasında DeepMind ve OpenAI bulunur.

Bu şirketler, video oyunlarını kazanmak için tasarlanan AI algoritmalarının alt yapısını kullanarak, bir simüle edilmiş ortam oluşturabilir, gen düzenlerini test edebilir ve hangi düzenlerin belirli istenilen değişikliklere yol açtığını öğrenebilirler.

Bir gen tanımlandıktan sonra, bir başka teknoloji ile düzenleme yapılır.

CRISPR

İlk olarak, bir insanın vücudundaki DNA’yı düzenlemek için CRISPR kullanılarak bir çalışma yapıldı. Bu, her 100.000 yeni doğan bebekten birini etkileyen nadir bir genetik bozukluğu tedavi etmek içindi. Bu durum, retina büyümesi ve işleyişinde rol oynayan 14 gene kadar mutasyonlara neden olabilir. Bu durumda, CRISPR, DNA’yı dikkatli bir şekilde hedef alır ve DNA zincirine hafif, geçici hasar verir, hücrenin kendini onarmasını sağlar. Bu onarım süreci, görme gücünü geri kazandırmaya potansiyeli taşır.

Henüz bu tedavinin başarılı olup olmayacağı konusunda sonuçları bekliyoruz, ancak CRISPR’nin insan vücudunda denemeleri için onaylanması devrim niteliğindedir. Potansiyel olarak tedavi edilebilecek bozukluklar, bir bedenin belirli hastalık vektörlerine karşı bağışıklık tepkisini iyileştirmeyi içerebilir.

Potansiyel olarak, bir bedenin doğal genetik direncini belirli bir hastalığa karşı manipüle edebiliriz. Hedeflenebilecek hastalıklar çeşitlidir, ancak topluluk, yeni küresel salgın koronavirüsün tedavisine odaklanmalıdır. Kontrol edilmezse, bu tehdit, nüfusun büyük bir bölümü için ölüm cezasına yol açabilir.

SON DÜŞÜNCELER

Çok fazla potansiyel seçenek olmasına rağmen, başarıya ulaşmak için genetikçiler, epidemiyologlar ve makine öğrenimi uzmanlarının bir araya gelmesi gerekecek. Potansiyel bir tedavi seçeneği yukarıda açıklandığı gibi olabilir veya tamamen farklı bir şekilde ortaya çıkabilir, fırsatın büyük bir insan popülasyonunun genetik dizininde yatıyor.

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

Şu anda bu salgın ile ilgili riskleri dikkate aldığımızda, bu üç bilimsel topluluğun bir araya gelerek bir tedavi bulması gerekiyor.