(Bu yazı GENÇ İVEK SAĞLIK BİLİM VE TEKNOLOJİLERİ DERGİSİ’nin 9. sayısında yayımlanmıştır.)
Dr. SEVGİ SALMAN ÜNVER
Genomedis Biyoteknoloji Kurucusu / Akademisyen
Biyoteknoloji ve yapay zekâ son dönemde yeniliklerin en önemli lokomotifi olan alanlar. Her ikisi de birçok sektörü değiştirme ve dönüştürme gücününe sahip teknoloji platformlarıdır. Peki neden bu iki alan son yıllardaki inovasyonların temel taşını oluşturuyor? Bu iki alanın birbiri ile ilişkisi nedir? Nerede kesişiyorlar, aralarında nasıl bir teknolojik ilişki var?, Ne tür yeniliklerin oluşmasına ortaklaşa hizmet ediyorlar? Bu soruların yanıtlarını ararken, son 20 yılda dönüşüm yaratan bir sektör olan bilişim sektörünün öncülerinden, Apple şirketinin kurucu Steve Jobs, 2010’lu yıllarda söylediği şu sözleri hatırlamak gerekir; “21. yüzyıldaki en büyük yenilikler biyoloji ve teknolojinin kesiştiği alanda ortaya çıkacak. yeni bir çağ başlıyor.” Bu makalede, biyoteknoloji ve yapay zekânın kesiştiği yenilik yaratan noktaları ele alındı ve genel bir çerçeve çizimeye çalışıldı. Ayrıca, bu önemli iki teknoloji alanının gücü ile hız kazanacak yeniliklerin, yaratacağı dönüşüm ile ilgili bir bakış açısı ve gelecek vizyonu sunulması amaçlanmıştır.
Biyoteknoloji, insanlık tarihi kadar eski olmasına karşın, son on yıl içerisindeki teknolojik gelişmeler sayesinde farklı bir boyut kazandı. Başta sağlık olmak üzere, tarım, gıda, çevre ve endüstri uygulamalarındaki birçok yeniliğin geliştirilme platformu olan biyoteknoloji, daha sürdürülebilir bir yaşam için vazgeçilmez alanlardan biri haline geldi. Peki neden biyoteknoloji bu denli önemli? Bu sorunun yanıtını biyoteknolojinin tanımı içerisinde bulmak mümkün. Biyoteknoloji doğada bulunan çözümleri, yine doğada bulunan canlıları ve/veya canlıların bilgilerini kullanarak, daha da geliştirerek, düzenleyerek, çoğaltarak ve uygulanabilir hale getirerek tekrar yaşama sunmayı sağlayan yatay bir teknoloji platformudur. Bu teknoloji platform yaşam bilimleri ile ilişkili teknik kullanarak çok farklı alanlarda, bir çok yeniliğin geliştirilmesine olanak sağlamaktadır. Biyoteknolojinin son yıllardaki hızlı gelişiminin arkasındaki etmenlerin en önemlilerinden birinin, canlı verisini toplama, kaydetme, analiz etme ve daha iyi anlamayı sağlayan bilişim teknolojilerindeki gelişmelerin olduğu söylenebilir. Geçtiğimiz yirmi yılın en önemli dönüşüm tetikleyisi olan bilişim teknolojileri ile geleceği dönüştürme gücüne sahip olan biyoteknolojinin kesişim noktası çok kritik bir öneme sahip. İşte bu kesişim noktasında yapay zekâ uygulamaları, biyoinformatik ve biyobilgisayarlar yer alıyor. (Şekil 1. Ünver ve Kurnaz, 2019’dan uyarlanmıştır.)
Biyoteknoloji alanındaki yeniliklerin geliştirilmesi sürecinde biyolojik bilginin toplanması, filtrelenmesi, analiz edilmesi, akıllı veri haline getirilmesi ve kullanılması çok büyük önem taşımaktadır. Bu nedenle birçok Biyoteknoloji şirketleri ve dünya çapında çeşitli sağlık kuruluşları büyük biyolojik veri tabanları oluşturmaktadırlar. Bu biyolojik veriler bir çok alanda ürün geliştirirken hızlandırıcı rol üstlenmektedir. Biyoteknolojinin en önemli alanlarından biri olan sağlık biyoteknoloji kapsamı, biyolojik ilaç geliştirilmesi ve üretimi, farklı bileşiklerin kimyasal analizi, RNA ve DNA verisine dayalı, tanı ve tedavi modellerinin oluşturulması, kişiye özgü ilaç ve diğer sağlık yaklaşımlarının planlanması, enzim çalışmaları ve diğer benzer biyolojik süreçlerin geliştirilmesi olarak sıralanabilir. Sağlık biyoteknolojinde yapay zekâ uygulamalarını daha detaylı inceleyelim:
Sağlık Biyoteknolojisi ve Yapay Zekâ Uygulamaları
Sağlık alanında biyoteknolojinin dönüştürücü etkisi oldukça yüksektir. Başta sağlığı korumak, doğru ve hızlı tanı koymak ve tedavi etmek amacıyla canlılar ya da canlıya ait bilgilerin kullanılmaktadır.
Son dönemdeki teknolojik gelişmler sayesinde çok daha etkin hale gelen genetic mühendisliği ve sentetik biyoloji uygulamaları, hücre kültürü çalışmaları, fermentasyon, rekombinant teknolojiler, klonlama, biyomoleküllerin tasarlanması, aşı teknolojileri, kök hücre, doku mühendisliği, genomic profilleme ve kişiye özgü sağlık çözümleri, farmakogenetik çalışmalar, moleküler tanı tetkikleri ve gen düzeltme/gen terapileri medical biyoteknoloji yöntemlerinden bazılarıdır. Bilişim teknolojilerinin kolaylaştırıcı etkisi ile gelişen kişiye özgü sağlık yaklaşımları, dijital sağlık çözümleri, biyosensör teknolojileri, 3D yazıcılar da sağlık biyoteknolojisi içerisinde insanın biyolojik verisini kullanarak sağlığı koruma, tanılama ve tedavi etmek için biyoteknolojik yeni nesil yöntemler olarak ortaya çıkmaktadır. Yeni nesil sağlık yaklaşımını bu çerçevede 4K (Kestrimci, Koruyucu, Kişiye Özgü ve Katılımcı) olarak olarak öngörmek mümkündür.
Sağlık biyoteknoloji çerçevesinde geliştirilen aşı, ilaç ve diğer tedavi uygulamaları canlı organizmaları, hücreleri, DNA, RNA, peptid, protein gibi molekülleri ve bu yapılardan elde edilen biyolojik bilgileri kullanmaktadır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi gibi bilişim teknolojilerinin araçları, ilaç geliştirilmesinin ilk aşaması olan molekül keşfinden, in vitro testlere, hayvan deneylerinden, klinik çalışmaların tüm fazlarına kadar çok önemli aşamalarda kullanılmaktadır. İlaç molekülü keşfi hem klasik kimyasal ilaçlarda hem de biyoteknolojik ilaçlarda oldukça uzun ve zahmetli bir aşamadır. Klasik moleküller için ortalama 8.000 molekülden ancak 1 molekül ilaç olarak piaysaya çıkmaktadır. Bu tek molekülü geliştirmek için çok ciddi zaman, emek ve para harcanmaktadır.
Yapay zekâ sayesinde bu molekül tarama süreçleri 5 ila 10 yıllardan aylara hatta günlere kadar inmeye başlamıştır. Bu konudaki en iyi örnek yıllar sürecek molekül tarama süreçlerini 21 güne indiren Alex Zhavoronkov ve arkadaşlarının yaptığı çalışma olmuştur. Yine in vitro çalışmaların tasarlanması ve uygulamasında yapay zekâ çözümleri kullanılmaktadır. Yapay zekâ ve derin öğrenme sayesinde, laboratuvar çalışmaları daha iyi optimize edilmekte, deney tekrarları azalmakta, zaman ve maliyet açısından ciddi bir tasarruf sağlanmaktadır. Hayvan deneyleri aşamasında yapay zekâ destekli planlamalar hem zaman açısından hem de daha az hayvan kullanılarak çalışmaların yapılmasını sağlamaktadır. Bunun yanı sıra bioçip teknolojileri sayesinde hayvan deneylerine daha az ihtiyaç duyulmasına olanak sağlayacak, organ çipleri ve doku çipleri kullanılmaktadır. Klinik çalışma aşamasında ise insan faz çalışmalarının tasarlanması, gönüllü (hasta) alımının doğru bir şekilde yapılması, güvenilirlik ve etkililik verilerinin toplanması süreçlerinde yapay zekânın çok önemli hızlandırıcı rolü olmaktadır. Klinik çalışma sürecinde ve ilaç kullanıma sunulduktan sonra oluşan tüm beklenmeyen durumları dair bilgileri toplayarak, inceleyerek ve analiz ederek yapay zekâ destekli öngörüsel önlemler planlanabilmektedir. Örneğin bir ilaç ya da aşının belirli yaş, cinsiyet, eşlikçi hastalık ya da diğer bazı durumlara göre gelişen beklenmeyen durumları büyük veri analizi ile belirlenebilir ve yapay zekâ destekli olarak da bu özel grupların hızlı bir şekilde tanımlanması sağlanabilmektedir.
Biyolojik bilginin sağlık alanında ürün ve çözüme dönüştüğü en önemli alanlardan biri de yenilikçi tedaviler alanıdır. DNA’nın yapısının keşfinin 50. Yılında açıklanan İnsan Genom Projesi’nin ilk sonuçları DNA’nın içerdiği büyük ve karmaşık veriyi anlamak için önemli bir adımdı. O tarihten itibaren DNA’nın yapısını çok daha anlaşılmasını sağlayan genomik teknolojiler gelişti. Yeni nesil dizileme yöntemi ile genetik bilgiyi çok daha hızlı ve detaylı incelemek mümkün oldu. Biyolojik büyük veriyi inceleyen ‘Biyoinformatik’ uygulamaları sayesinde insan ve diğer canlı genomlarını çok daha iyi tanımak, anlamak ve bu bilgiye dayalı teknolojiler geliştirmek mümkün hale geldi. Bu teknolojilerden biri de “DNA’da Gen Ameliyatı Yapabilen Teknoloji” olarak da bilinen CRISPR-Cas9 teknolojisidir. Bu teknolojiyi geliştiren iki bilim insanı, Dr. Emmanuelle Charpentier ve Dr. Jennifer A. Doudna 2020 Nobel Kimya Ödülünü kazanmışlardır. Bu çığır açıcı teknoloji hem insan genomunu hem de diğer organizmaların yapılarını çok daha iyi tanıyabilme sayesinde geliştirilmiştir. Genetik bir kusur nedeniyle oluşan, hemen tamamı için klasik tedavi yöntemleri ile tedavinin mümkün olmadığı kalıtsal hastalıklar, ya da diğer bilinen adı ile nadir hastalıklar artık bu gen düzeyindeki düzenlemelerle ortadan kaldırabileceği umut edilmektedir. Bu alandaki ilk örnek SMA hastaları için tek uygulama ile tedavi sağlayan bir gen tedavisi olan Zolgensma tedavisidir. Tüm bu yenilikçi tedavilerin geliştirilmesinde biyolojik veri bankalarının ve yapay zekâ ile verilerin anlamlandırılmasının önemli bir rolü vadır.
Sağlık biyoteknolojisi alanındaki yeniliklerden bir diğeri de kişiye özgü sağlık yaklaşımlarının geliştirilmesidir. Hastalıkların kişiye özgü farklılıklara göre tanılanması, kişiye özgü etkin ve az yan etkili tedavilerin belirlenmesi ve takip edilmesi için son dönemde önemli sağlık yaklaşımı modelleri geliştiriliyor. Sağlık yaklaşımı hastalık tanı ve tedavisinden çok, sağlıklı kalma ya yönelik uygulamaların kişiye özgü yaşam düzenlemelerini ön plana çıkarıyor. Kişiye özgü beslenme, egzersiz, kozmetik ve yaşam tarzı planlamaları yenilikçi bir yaklaşımı oluşturuyor. Sağlık dışında, eğitim, davranış bilimleri konusunda da biyolojik bilginin veri havuzunda toplanması ve analizi ile kişiye özgü planlamalar yapılabilmektedir. Kişiye özgü yaklaşımı mümkün kılan şey büyük biyolojik bilgi havuzu ya da diğer adı ile omik bilgilerdir. Nedir bu omik bilgiler, genomdan elde edilen genomik bilgi, genom ve çevre ilişkisi ile oluşan epigenomik bilgi, protein seviyesindeki proteom verisi, metabolizmaya ilişkin metabolomik bilgi, aynı bedeni paylaştığımız dost bakterilerimize ait olan mikrobiyom bilgisi ve diğer biyolojik yapı seviyesindeli bilgilerin oluşturduğu biyolojik bilgilere ‘omik bilgiler’ diyoruz. Bu omik bilgilerin analizi, bize hastalık ve sağlık durumlarına ilişkin bütünsel inceleyebilmeyi, biyolojik mekanizmlarla arası bağlantıları kurabilmeyi, bu bağlantılar üzerinden belirteçler oluşturabilmesini sağlamaktadır. Tüm bu biyobelirteçler kişiye özgü yaklaşımı sağlayabilmek için çok önemli bir araç olmaktadır. Omik veriler yanı sıra diğer biyolojik bilgi toplama yöntem ve teknolojileri de sağlıkta kişiye özgü yaklaşımın güçlenmesini sağlamaktadır. Bunların basında biyoçip ve biyosenör teknolojileri gelmektedir. İmplant edilebilen biyosensörlerden, giyilebilir sensörlere, birçok yeni teknoloji biyolojik bilgiyi toplama, analiz etme, anlamlandırma ve yapay zekâ ile çözüme dönüştürme süreçlerinde kullanılmaktadır. Şekil 2., Ünver ve Kurnaz, 2019 uyarlanmıştır.)
Biyoteknolojinin ilaç ve tedavi alanındaki bu önemli dönüşümüne benzer olarak, veriye dayalı, yapay zekâ destekli tanı teknolojileri de büyük bir hızla artmaktadır. Tanı teknolojilerinde patojen genomuna dayalı enfeksiyon kitlerinden, yeni nesil dizileme temelli tüm genom ya da ekzom dizilemelerine, kanser belirteçlerini analiz eden solid ya da likit tanı kitlerine, farmakogenomik ve farmakogenetik testlere kadar çok önemli alanda yenilikler hızla artmaktadır. Moleküler tanı sistemlerinde sensitivite ve spesifiteyi arttıran en önemli desteklerden biri yapay zekâ uygulamalarıdır. Veriye dayalı geliştirilen tanı kitleri ile giderek daha az yanlış negatif ya da yanlış pozitif test sonuçları oluşmaktadır. Kanser alanında tedavi alanındaki kişiye özgü hedefli kanser tedavisini daha fazla mümkün kılan tanı alanındaki özgün testlerdir. Bu testler sayesinde kişinin kanserinin türü yanı sıra çok daha önemli olan tümörün profile çıkarılmakta ve bu profile uygun en etkili, hedefli tedavilerin planlanması mümkün olmaktadır. Önümüzdeki dönemde büyük bir önem kazanacak mRNA teknoloji ile kanser tedavisinin temelinde de kişinin tümörünün moleküler düzeyde profilinin anlaşılması yatmaktadır. Tüm bu tümör profillemesi çok güçlü biyolojik veri analizi, yapay zekâ uygualamaları ve biyoinformatik çalışmalara dayanmaktadır.
Tanı alanında özellikle patoloji ve radyoloji alanında yapay zekâ çok önemli bir çığır açmaktadır. Görütü işleme ve makine öğrenmesi sayesinde çok yüksek doğrulukta sonuçlar verilmektedir. Özellikle radyoloji ve patolojide ayırıcı tanıda yapay zekâ uygulamalarının yüksek başarısı çok ön plana çıkmaktadır.
Sağlık alanında biyolojik bilgiye dayalı geliştirilen başta robotik cerrahi olmak üzere diğer yenilikçi yöntemler her geçen gün artmaktadır. Hasta bakımından, klinik karar destek sistemlerine, hasta monitorizasyonundan, tedavi yönetimine bir çok alanda büyük bir dönüşüm yaşanmaktadır. Bu dönüşümün önemli unsurları biyoteknoloji ve yapay zekâ uygulamalarıdır.
Özetle, sağlık biyoteknolojisinde geliştirilen yeniliklerde ye yapay zekâ uygulamaları büyük bir yer tutmaktadır. İlaç sanayisinde, molekül seçiminden, biyolojik süreçlerin yönetilmesine, ilaç geliştirilmesinin tüm aşamalarına, akılcı ilaç üretimine kadar uzanan çok farklı alanlarda yapay zekâ destekli uygulamaların kullanımı çok büyük bir hızla artmaktadır. Bunun yanı sıra biyolojik dili çok daha iyi anlayıp, yenilikçi tedavilere dönüştümek süreçlerinde yapay zekânın rolü çok önemlidir. Yapay zekâ çözümleri yenilikçi tedavilerin geliştirilmesi sürecinde biyolojik yapıların tasarlanması, işlenmesi, çoğaltılması ve uygulanmasında son derece kritik önemdedir. Biyolojik bilginin DNA/RNA dizileme teknolojileri ile, biyosensörlerle, diğer biyokimyasal ve moleküler teknikler toplanması, biyoinfomatik ile işlenip, anlamlandırılması, yapay zekâ, makina öğrenmesi ve robotik teknolojilerle uygulamaya dönüşmesi yaşadığımız çağın en önemli yeniliklerinin temelini oluşturmaktadır. Bu yenilik dalgasının uzun bir süre boyunca geleceği şekillendireceği öngörülüyor. Geleceğin iş alanları ve yeni nesil meslekleri biyoteknoloji ile yapay zekânın kesiştiği noktalarda yoğunlaşacağı çok açıktır. Ülkelerin gelişmesi için öncelikli olarak belirlediği, yüksek katma değerli ürünler yaratma potansiyeli olan biyoteknolojinin geleceği, yapay zekâ uygulamaları ile çok daha parlak görülmektedir.
Kaynaklar
- Salman, Ünver S., and Aksan, Kurnaz I. Ed. (2019). Adım Adım Biyogirişimcilik: Biyoteknoloji Girişimci ve Yatırımcılarına Yol Haritası. İstanbul: ABA Yayınları, 2019.
- Zhavoronkov A, Ivanenkov YA, Aliper A, Veselov MS, Aladinskiy VA, Aladinskaya AV, Terentiev VA, Polykovskiy DA, Kuznetsov MD, Asadulaev A, Volkov Y, Zholus A, Shayakhmetov RR, Zhebrak A, Minaeva LI, Zagribelnyy BA, Lee LH, Soll R, Madge D, Xing L, Guo T, Aspuru-Guzik A. Deep learning enables rapid identification of potent DDR1 kinase inhibitors. Nat Biotechnol. 2019 Sep;37(9):1038-1040. doi: 10.1038/s41587-019-0224-x. Epub 2019 Sep 2. PMID: 31477924.
- Giannakos, Michail & Voulgari, Iro & Papavlasopoulou, Sofia & Papamitsiou, Zacharoula & Yannakakis, Georgios. (2020). Games for Artificial Intelligence and Machine Learning Education: Review and Perspectives. 10.1007/978-981-15-6747-6_7.
- Paul, D., Sanap, G., Shenoy, S., Kalyane, D., Kalia, K., & Tekade, R. K. (2021). Artificial intelligence in drug discovery and development. Drug discovery today, 26(1), 80–93. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2020.10.010