DERİN ÖĞRENME İLE HALİCİN’İN KEŞFİ: HAL 9000’E SELAM!
Bilim ve teknoloji iç içe gelişen ve birbirini geliştiren alanlar. Bilgisayar teknolojilerindeki gelişmelerin yaşam ve doğa bilimleri, tıp, biyomedikal bilimler alanlarında da büyük yansımaları olmakta. Son yirmi yılda gen dizileme teknolojilerindeki gelişmelere paralel olarak ve mikroçip teknolojisinin de açtığı alan ile birlikte omiks teknolojilerinin geliştiğini gördük. Özellikle Genomik, Proteomik, Transkriptomik, Metabolomik vb. çalışmalarla ortaya çıkan büyük veri ve bunların analizlerinde, bilgisayar teknolojilerinin kullanılması ve daha etkin algoritmaların geliştirilmesi kaçınılmaz hale geldi. Makine öğrenmesi metotları bu alanın parlayan yıldızı oldu. Makine öğrenmesi alanında geliştirilen birçok algoritma sözünü ettiğimiz büyük verilerin analizinde başarıyla kullanılmakta ve yeni keşiflerin yolunu açmakta. Makine öğrenmesinin tekniklerinden birisi de derin öğrenme (Deep Learning). Derin öğrenme en basit anlamıyla, bilgisayarlara insanın doğal özelliklerinden biri olan örnekler ile öğrenmeyi öğreten bir makine öğrenme tekniği. Derin öğrenme tekniğinde bilgisayar modeli sınıflandırma görevlerini görüntü, yazı ya da sesten doğrudan öğrenmekte. Günlük hayatımızdan bir örnek verirsek, derin öğrenme tabanlı algoritmalar cep telefonlarımızda bulunan ses/konuşma tanıma teknolojilerinde kullanılmaktadır. Model var olan, bilinen veri setleri kullanılarak eğitilmekte, bu örneklerin özelliklerini öğrenen model, daha geniş veri setlerinin analizinde kullanılmaktadır. Bu iş aynı zamanda muazzam bir bilgisayar gücünü de gerektirmektedir.
Geçtiğimiz hafta Mit’den araştırmacıların Cell dergisinde yayımlanan araştırmalarına göre derin öğrenme uygulamaları ile antibiyotiğe dirençli çeşitli patojenleri öldürme gücüne sahip yeni bir antibiyotik adayı bulundu1. Stanley Kubrick’in filmi 2001: Uzay Yolculuğu’ndaki (2001: A Space Odyssey) süper bilgisayar HAL’E (Heuristically programmed Algorithmic computer) selam yollayan araştırmacılar yeni antibiyotiğin adını HAL 9000’e ithafen Halicin koydular2. Araştırmacılar derin öğrenme algoritmalarını E. coli üzerinde etkin moleküllerin kimyasal özelliklerini öğrenmesi konusunda eğittiler. Eğitim setinde E. coli üzerinde etkin 2 bin 500 molekül kullanıldı. Bunlardan 1700’ü ABD Federal İlaç Dairesi (FDA) onaylı idi. Diğerleri ise yine E. coli üzerinde etkin farklı kimyasal yapılara ve biyoaktiviteye sahip doğal ürünlerdi. Model eğitildikten sonra MIT ve Harvard’ın Broad Enstitüsüne ait 6 bin ilacın olduğu bir ilaç kütüphanesi üzerinde denendi ve Halicin işte bu kütüphaneden seçildi. Model Halicin’in yüksek antibakteriyel aktivite, gösteren bir antibiyotik adayı olarak seçmişti. Halicin’in yapısı bilinen antibiyotiklere de pek benzemiyordu. Diğer bir algoritma ile insan toksisitesinin de düşük olduğu gösterildi. Araştırmacılar, Halicin’i patojen mikroorganizmalara karşı denediler ve gerçekten de Pseudomonas aeruginosa haricindeki diğer patojenlere karşı etkin olduğunu gösterdiler. Bu dirençli mikroorganizmalar arasında Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, Mycobacterium tuberculosis gibi önemli patojenlerin de bulunduğunu ifade edelim. Fareler üzerinde yapılan deneyler de bu bulguları destekledi. Halicin uygulanan E.coli hücrelerinin 30 gün boyunca Halicin direnci geliştirmediği de gözlendi. Araştırmacılar sonrasında modeli daha geniş bir veritabanı olan ZINC15’TE (yaklaşık 1.5 milyar küçük kimyasal molekülün yapısını ve bilgilerini içeren online bir veritabanı) denediler. Bunun için ZINC15’IN yaklaşık 100 milyon moleküllük bir bölümünü kullandılar ve 23 aday molekül keşfettiler. Bunların yapıları da bilinen antibiyotiklerden farklıydı ve toksik değillerdi. Modelin 100 milyondan fazla molekülü tarayarak bu molekülleri bulması yaklaşık üç gün sürdü. Yapılan deneyler bunlardan 8 tanesinin antibakteriyel etkinliği olduğunu ve bunlardan iki tanesinin güçlü antibakteriyel etkisi olduğunu gösterdi.
Dirençli bakterilere karşı antibakteriyel ilaç rezervuarımızın zayıfladığı şu günlerde, derin öğrenme ile bulunan yeni aday ilaçlar umut verici.