Araştırmacılar, Karmaşık Biyolojik Problemleri Çözmek için “Sanal Bilim İnsanları” Geliştirdi

Bilimsel keşifleri hızlandırabilecek yeni bir YZ destekli araç geliştirildi: Sanal Laboratuvarlar. Stanford Tıp Fakültesi’ndeki köklü bir araştırma grubunu temel alan bu sanal laboratuvar, YZ destekli bir baş araştırmacı ve deneyimli sanal bilim insanlarından oluşan bir ekiple yapılandırıldı.

Stanford Üniversitesi Biyomedikal Veri Bilimi Doçenti Dr. James Zou liderliğinde yürütülen çalışmada, sanal laboratuvarın tasarımı detaylı biçimde anlatıldı. “İyi bilim, farklı geçmişlere sahip insanların birlikte çalıştığı derin, disiplinler arası iş birlikleriyle ortaya çıkar ve çoğu zaman araştırmalardaki en büyük darboğaz ve zorluk da budur.” diyen Zou, bu ihtiyacı karşılamak için geliştirilen sistemi anlattı. “YZ temsilcilerinde muazzam bir gelişmeye tanık olduk. Bunlar, dil modellerine dayalı ve daha proaktif eylemler gerçekleştirebilen sistemler.” ifadelerini kullandı.

Çoğu zaman büyük dil modelleri yalnızca soru-cevap sistemleri olarak görülse de, Zou bu algının ötesine işaret etti: “Ancak bu sistemler veri toplayabilir, farklı araçlar kullanabilir ve hem birbiriyle hem de bizimle insan dili aracılığıyla iletişim kurabilir”. Bu temsilcilerin birlikte çalışarak sorun çözme yeteneği, birlikte görev alan yapay zeka sistemlerinin tipik bir örneği olarak tanımlanıyor.

Zou, sistemleri alanında en başarılı bilim insanlarının düşünme biçimlerini taklit edecek şekilde eğitme fikrinden yola çıkarak, onların eleştirel düşünme, soruşturma, hipotez geliştirme ve fikir paylaşımı becerilerini simüle etmeyi amaçladı. “Dünyanın çözülmeyi bekleyen bilimsel sorunları konusunda bir eksiklik yok.” diyen Zou, “Sanal laboratuvar, çok çeşitli problemlere çözüm geliştirilmesini hızlandırabilir.” cümlesini de ekledi.

Zaten Zou’nun ekibi, sistemin potansiyelini göstermek için SARS-CoV-2 virüsüne karşı daha etkili bir aşı geliştirme görevi verdi ve bu görev sadece birkaç gün içinde tamamlandı. “YZ temsilcileri çoğu zaman daha önceki insan araştırmalarının ötesinde bulgular ortaya koyabiliyor. Bence bu gerçekten heyecan verici.” sözleriyle etkisini vurguladı.

Sanal Bir Laboratuvar Yönetmek

Sanal laboratuvar, gerçek bir laboratuvar gibi, çözülmesi gereken bilimsel bir problemle işe başlıyor. İnsan araştırmacı, YZ baş araştırmacısına (YZ PI) bir bilimsel görev veriyor ve proje, ondan sonra YZ PI tarafından yürütülüyor.

Zou, “YZ baş araştırmacının görevi, projeyi yürütmek için gerekli diğer temsilcileri ve uzmanlık alanlarını belirlemek.” dedi. Örneğin SARS-CoV-2 projesinde, YZ PI; bir immünoloji temsilcisi, bir hesaplamalı biyoloji temsilcisi ve bir makine öğrenimi temsilcisi oluşturdu. Her projede ayrıca eleştirel rol üstlenen bir temsilci yer alıyor. Bu temsilci, fikirleri sorguluyor, riskleri değerlendiriyor ve yapıcı eleştiriler sunuyor.

Zou ve ekibi, sistemin yaratıcı düşünme becerilerini artırmak için temsilcilere AlphaFold gibi araçlar sağladı. Hatta zamanla temsilciler kendi ihtiyaçlarını da tanımlamaya başladı. Zou, “Belirli araçlara erişim istediklerinde bunu modele entegre ederek kullanmalarını sağladık.” dedi.

Gerçek bir laboratuvarda olduğu gibi, sanal ekip de düzenli toplantılar gerçekleştiriyor. Bu toplantılarda fikirler üretiliyor, tartışmalar yürütülüyor ve temsilciler birebir görüşmeler yapabiliyor. Ancak insanlardan farklı olarak bu toplantılar yalnızca saniyeler veya dakikalar içinde tamamlanıyor. Zou, “Ben sabah kahvemi içene kadar, onlar yüzlerce araştırma görüşmesi yapmış oluyor.” ifadeleriyle bunu örneklendirdi.

Ayrıca, laboratuvar bağımsız biçimde çalışıyor. İlk yönlendirme dışında, verilen tek sınır bütçeyle ilgili kısıtlamalar. Zou, “YZ bilim insanlarına işlerini nasıl yapmaları gerektiğini söylemek istemem. Bu, onların yaratıcılığını sınırlar” diyerek müdahale oranlarının %1’in altında olduğunu belirtti. “Yeni çözümler ve benim düşünemeyeceğim fikirler geliştirmelerini istiyorum.” şeklinde konuştu.

Ancak tüm etkileşimler kayıt altına alınıyor. Her toplantı ve fikir alışverişi yazılı transkript ile belgeleniyor, bu sayede insan araştırmacılar ilerlemeyi izleyebiliyor ve gerekirse müdahale edebiliyor.

SARS-CoV-2 ve Gelecek Uygulamalar

Zou’nun ekibi, sanal laboratuvarı test etmek amacıyla COVID-19 varyantlarına karşı yeni bir aşı temel stratejisi geliştirmesini istedi. AI ekibi, geleneksel antikorlar yerine “nanokor” (nanobody) tercih etti. Bu molekül, antikorların daha küçük ve basit bir parçası.

Zou, “Toplantılarının başından itibaren YZ bilim insanları, nanokorların antikorlardan daha umut verici bir strateji olacağına karar verdi ve gerekçelerini sundular. Nanokorlar genellikle antikorlardan çok daha küçüktür; bu da makine öğrenimi uzmanının işini kolaylaştırır çünkü proteinleri hesaplamalı olarak modellemek söz konusu olduğunda, daha küçük moleküllerle çalışmak daha güvenilir modelleme ve tasarım sağlar.” açıklamasında bulundu.

Pak’ın laboratuvarı, YZ’nin önerdiği nanokorları gerçek ortamda sentezledi. Moleküller yalnızca uygulanabilir ve kararlı olmakla kalmadı, aynı zamanda yeni SARS-CoV-2 varyantına yüksek bağlanma gösterdi. Ayrıca hedef dışı etkiler test edildi ve molekül yalnızca COVID-19 spike proteiniyle etkileşime girdi. Zou, “Bu nanokorların umut vadeden bir diğer yönü de, yalnızca son COVID varyantına değil, beş yıl önceki Wuhan kökenli ilk türe de iyi bağlanabilmeleri.” diyerek daha geniş etkili aşı geliştirme potansiyelini vurguladı.

Zou’nun ekibi, nanokorların yeni bir aşı geliştirme sürecine nasıl katkı sağlayabileceğini analiz etmeye devam ediyor ve elde edilen deneysel verileri YZ laboratuvarına geri aktararak moleküler tasarımları daha da iyileştiriyor.

Ekip, sanal laboratuvarı diğer bilimsel alanlarda da kullanmaya hazırlanıyor. Yakın zamanda geliştirilen yeni temsilciler, daha önce yayımlanmış bilimsel makaleleri yeniden analiz edebilen gelişmiş veri analistleri olarak görev yapıyor.

Zou, “Biyoloji ve tıpta topladığımız veri setleri çok karmaşık ve bu verileri analiz ederken henüz yüzeyine bile dokunmuş sayılmayız.” diyerek YZ sistemlerinin önceki insan araştırmalarının ötesine geçebilecek yeni bulgular elde ettiğini belirtti. “Bence bu gerçekten heyecan verici.” sözleriyle konuşmasını tamamladı.

Söz konusu çalışma, Knight-Hennessy Bursu ve Stanford Bio-X Doktora Sonrası Programı tarafından desteklendi. Ayrıca Stanford İnsan Merkezli YZ Enstitüsü ve Biyomedikal Veri Bilimi Bölümü de projeye katkı sağladı. Araştırmanın sonuçları 29 Temmuz tarihinde Nature dergisinde yayımlandı. James Zou ve Chan Zuckerberg Biohub’dan Dr. John Pak çalışmanın kıdemli yazarları olurken, Stanford Üniversitesi Bilgisayar Bilimi yüksek lisans öğrencisi Kyle Swanson başyazar olarak görev yaptı.

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://med.stanford.edu/news/all-news/2025/07/virtual-scientist.html