Hüceyrələrə Sİ baxışı elmə nə qazandıra bilər?

ABŞ hökuməti, Google və Meta bioloji tədqiqatlarda süni intellektdən istifadəni genişləndirmək üçün ümumi həcmi 1,8 milyard dollar olan təşəbbüsə qoşulub. Layihənin məqsədi hüceyrələrin müxtəlif şəraitlərdə necə reaksiya verdiyini öyrənmək və yeni dərmanların hazırlanmasını sürətləndirməkdir.

Dünya elmində süni intellektin tətbiqi yeni istiqamət qazanır. ABŞ hökuməti, Google-un ana şirkəti Alphabet və Meta Platforms qeyri-kommersiya təşkilatı Biohub ilə birlikdə bioloji tədqiqatlar üçün geniş məlumat bazaları yaratmağa başlayır. Reuters-in məlumatına görə, təşəbbüsə ayrılan vəsait, məlumat resursları və hesablama imkanlarının ümumi həcmi 1,8 milyard dollara çatır.

“Virtual Biology Initiative” adlandırılan layihə hüceyrələrin müxtəlif təsirlərə reaksiyasını daha əhatəli şəkildə öyrənmək üçün süni intellekt modellərinin hazırlanmasını nəzərdə tutur. Tədqiqatçılar bu məlumatlardan istifadə etməklə bioloji prosesləri proqnozlaşdırmağa və laboratoriyada yoxlanılmalı olan elmi fərziyyələri daha dəqiq seçməyə çalışacaqlar.

Layihəyə kimlər qoşulub?

Təşəbbüs Biohub, ABŞ Energetika Nazirliyi, Milli Sağlamlıq İnstitutları (NIH), Meta, Google DeepMind və dərman kəşfi sahəsində çalışan Isomorphic Labs-ın iştirakı ilə genişləndirilir. Meta, Google DeepMind və Isomorphic Labs birlikdə layihəyə 300 milyon dollar ayırır. ABŞ Energetika Nazirliyinin beş il ərzində laboratoriya ölçmələri, modelləşdirmə və hesablama işləri üçün 500 milyon dollardan çox vəsait ayırması nəzərdə tutulur. NIH isə əvvəlki federal maliyyələşmə çərçivəsində yaradılmış, dəyəri 500 milyon dollardan çox olan məlumat bazalarının əlaqələndirilməsinə dəstək verəcək.

Biohub daha əvvəl təşəbbüsə 500 milyon dollar ayıracağını bildirmişdi. Beləliklə, layihə dövlət qurumlarının, texnologiya şirkətlərinin və elmi təşkilatların imkanlarını birləşdirir.

“Virtual hüceyrə” nədir?

Layihənin əsas məqsədlərindən biri hüceyrələrin davranışını rəqəmsal mühitdə modelləşdirə bilən sistemlər yaratmaqdır. Belə modellər hüceyrələrin ətraf mühitdəki dəyişikliklərə, müxtəlif molekullara və digər təsirlərə necə reaksiya verdiyini proqnozlaşdırmağa kömək edə bilər.

Bunun üçün tədqiqatçılar hüceyrələrdə baş verən molekulyar proseslər haqqında böyük həcmdə məlumat toplayacaq. İstifadə ediləcək üsullara toxumalarda molekulyar aktivliyi məkan üzrə müəyyənləşdirən məkan transkriptomikası və hüceyrələrin ətraf mühit dəyişikliklərinə reaksiyasını ölçən sınaqlar daxildir.

Toplanmış məlumatlar süni intellekt modellərinin öyrədilməsi üçün istifadə olunacaq. Alimlər bu yolla bioloji proseslər arasındakı mürəkkəb əlaqələri müəyyənləşdirməyə çalışacaqlar.

Bununla belə, “virtual hüceyrə” canlı hüceyrənin bütün xüsusiyyətlərini tam əks etdirən hazır rəqəmsal surət demək deyil. Belə sistemlərin etibarlılığı toplanan məlumatların keyfiyyətindən və modellərin real laboratoriya nəticələri ilə nə dərəcədə uyğunlaşmasından asılı olacaq.

Yeni dərmanların hazırlanmasına necə təsir göstərə bilər?

Yeni dərmanların hazırlanması uzunmüddətli tədqiqatlar, laboratoriya sınaqları və çoxmərhələli yoxlamalar tələb edir. Süni intellekt modelləri müxtəlif bioloji proseslərin mümkün nəticələrini əvvəlcədən qiymətləndirməyə və daha perspektivli tədqiqat istiqamətlərini seçməyə kömək edə bilər.

Bu yanaşma bəzi ilkin sınaqların sayını azaltmaq, tədqiqat resurslarından daha səmərəli istifadə etmək və müəyyən dərman namizədlərinin xüsusiyyətlərini daha tez araşdırmaq imkanı yarada bilər. Lakin kompüter modellərinin verdiyi proqnozlar dərmanların təhlükəsizliyini və effektivliyini təsdiqləyən laboratoriya, klinik və digər zəruri yoxlamaları əvəz etmir.

Biohub layihənin ilk məlumat dəstinin təxminən bir il ərzində hazır olmasını, daha dəqiq proqnozlaşdırma modellərinin isə beş il ərzində inkişaf etdirilməsini hədəfləyir. Bunlar layihənin planlaşdırılan nəticələridir, artıq əldə olunmuş elmi nailiyyətlər deyil.

Elmi məlumatlar açıq olacaqmı?

Təşəbbüsün məqsədlərindən biri bioloji məlumatları elmi ictimaiyyət üçün əlçatan etməkdir. Bununla belə, Reuters yazır ki, kommersiya tərəfdaşlarının maliyyələşdirdiyi bəzi məlumat dəstləri ictimaiyyətə açılmazdan əvvəl müəyyən müddət həmin tərəfdaşların istifadəsində qala bilər. Dövlət maliyyəsi ilə paralel aparılan işlər üçün isə belə məhdudiyyətlərin nəzərdə tutulmadığı bildirilir.

Məlumatların standartlaşdırılması və açıq elmi resursların yaradılması müxtəlif ölkələrdən olan tədqiqatçıların eyni məlumatlardan istifadə etməsinə və nəticələri müqayisə etməsinə şərait yarada bilər. Layihənin uğuru yalnız ayrılan maliyyədən deyil, həm də məlumatların keyfiyyətindən, modellərin dəqiqliyindən və əldə edilən nəticələrin müstəqil elmi yoxlamalardan keçməsindən asılı olacaq.

Lalə Mehralı