Küresel pandemi sağlığımızı tehdit etmekle birlikte sosyal hayatımızı da oldukça olumsuz etkiledi. Hızlı çözümler üretilmesi gereken bu dönemde öncelikli konu etkin aşıyı geliştirmekti. Yazımızda, Covid-19 aşısının geliştirilmesinde yapay zekânın rolünü inceliyoruz.
Küresel gündemin yaklaşık iki yıldır en önemli konusu pandemi. Mevcut yaşam koşullarımızda köklü değişikliklere neden olan ve en önemlisi sağlığımızı ciddi anlamda tehdit eden Covid-19 ortaya çıktığında, en etkili çözümlerin en kısa sürede alınması insanlık için büyük bir sınav oldu. İnsanların sağlığını korumak ve bir an önce normal hayata dönebilmek için etkili aşı yönteminin keşfedilmesi ve aşılama sürecinin en doğru şekilde ilerletilmesi için çok acil aksiyonlar alınması gerekti. Ancak ne virüse ne semptomlarına ne de olası sonuçlarına karşı yeterli bilgi yoktu. Bu koşullar, yabancı olduğumuz bu virüsü ve etkilerini keşfetmek, krizin neden olduğu senaryoları tahmin etmek ve yönetmek için veri biliminden, makine öğreniminden ve veriye dayalı çok sayıda yapay zekâ destekli yöntemlerden yararlanılması için bir fırsat oldu. Hastalığın anlaşılması ve aşının geliştirilmesi sürecinde, Covid-19 ile birlikte elimizde git gide büyüyen verilerin değerlendirilmesi için gelişmiş yapay zekâ ve makine öğrenimi algoritmalarından faydalanıldı.
Aşı Geliştirme Sürecinde Yapay Zekâ Temelli Modellemeler
Yapay zekânın alt dalı olan doğal dil işleme modelleri Covid-19 aşısının keşfedilmesinde önemli bir role sahip. Araştırmacılar virüsü ve virüsün yapısını anlamak ve potansiyel tedavinin hangi bağışıklık tepkisini tetikleyeceğini tahmin etmek için modelleme yöntemini kullandılar. Bu şekilde potansiyel aşı yöntemi ve aşı içeriklerinin seçilmesi ve elde edilen sonuçların deneysel verilerin anlamlandırılmasına yardımcı olması hedeflendi. Yapay zekâ yöntemleriyle hem gündelik yaşamdan elde edilen hem de deneysel veriler bir arada değerlendirilerek, virüsün keşfini ve tedavinin geliştirilmesini yönlendirecek, ayrıca olası mutasyonlara karşı yöntemleri belirleyecek içgörüler elde edildi.
Aşı geliştirirken bu modellemelerin nasıl kullanıldığını anlamak için genel olarak aşıların nasıl çalıştığını anlamak gerekir. Aşılar, en basit tanımıyla bizi hasta etmeden vücudu bir patojene (hastalığa sebep olan mikroplar olarak tanımlayabiliriz) maruz bırakarak, virüsün alınması durumunda bağışıklık sistemini hazırlamaktır. Bu da hastalığa sebep olan virüsün belirli parçalarının veya onun zayıflatılmış versiyonlarının enjekte edilmesi yöntemiyle yapılır. Ancak, herhangi bir virüs için bağışıklık sisteminin tanıyabileceği proteinlerin çok fazla farklı alt bileşeni ve dolayısıyla aşı için birçok farklı olasılık vardır. İşte bu olasılıklar durumunda yapay zekâ devreye girdi. Yapay zekâ temelli sistemlerce koronavirüsün genom dizilimi ve protein yapısına dair yapılan tahminler, bir yıldan uzun sürebilecek bir araştırma sürecinin oldukça kısalmasını sağladı. Pandemi başlangıcında Basel Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, SARS-CoV-2 virüsünün dış yüzeyindeki proteinlerin yapılarını tahmin etmek için Swiss-Model adlı bir protein modelleme aracı kullandılar ve sonuçlar, tahminlerin virüsün gerçek protein yapılarıyla tutarlı olduğunu ortaya koydu. Makine öğrenmesinden yararlanılarak bilinen proteinlerden alınan veri setlerine dayanarak, bağışıklık sisteminin hangi virüs parçalarını tanıma olasılığının yüksek olduğu tahmin edildi. Normal şartlarda bu süreç, proteinin laboratuvarda büyütülmesi, etkisiz hale getirilmesi ve hastalığa neden olan virüsün enjekte edilmesi şeklinde ilerler ve bir yıldan fazla zaman alabilecek bir süreci kapsar. Büyük bir sağlık krizine neden olan, küresel ekonomileri ve sosyal hayatı durma noktasına getiren mevcut pandemi koşullarında bu süre büyük sorunlara sebep olabilirdi. Yapay zekâ teknolojisiyle bu keşif süresi dakikalar hatta saniyeler içerisinde modelleme yöntemleriyle tamamlanabildi ve klinik deneylere hazır hale geldi. Bu modelleme yöntemiyle, modelin veri setindeki 70.000’den fazla farklı protein ile doğru tahminler geçekleştirildiği tahmin ediliyor. Yapay zekâ araçları bu noktada en iyi seçenekleri ortaya koydu ve koronavirüse karşı çalışacak 26 potansiyel aşı öngördü.
Mutasyonlu Virüse Karşı Önlem
Hepimizin takip ettiği üzere virüs sürekli bir mutasyon halinde. An itibarıyla delta varyantı yeni bir global endişeye neden oldu. Dolayısıyla virüsün olası mutasyonlarının takibi, analizi ve bu şekilde aşıların geliştirilmesi içi de yapay zekâdan faydalanılıyor. Anında aksiyon alınması gereken bu durumda, en iyi olasılıkların modelleme ve hesaplama yöntemleriyle ortaya konulması gerekiyor. Dolayısıyla virüsün zaman içindeki genetik mutasyonlarını takip etmek ve potansiyel virüslere karşı da hızlı aşı geliştirme yöntemlerini keşfetmek için yine yapay zekâ algoritmaları devreye giriyor.
Yapay Zekâ Artık Aşı Çalışmalarında Önemli Bir Rol Oynayacak
Pandemi döneminde yapay zekâ temelli yöntemlerle elde edilen bu başarılar, kanser gibi diğer hastalıkların aşılarının geliştirilmesi ve yeni bir pandemi durumunda nasıl bir yöntem izlenmesi gerektiği konusunda da bilim insanlarına yol gösterdi. Elbette ki aşı geliştirme sürecinde laboratuvar deneyleri hâlâ sürecin en önemli aşaması. Ancak aşı üretiminde zaman alan olasılıkların belirlenme süreçleri yapay zekâ desteğiyle çok kısa sürelerde sonuçlandırılarak laboratuvar testleri aşamasına geçilmesi, bu kriz sürecinin yönetilmesinde azımsanmayacak bir etkiye sahip. Yapay zekâ teknolojisinden artık her alanda etkili bir şekilde faydalanıldığının ve birçok alanda bu teknolojinin hayatımızı kolaylaştırdığının belki de en değerli örneklerinden birini de aşı üretim sürecine katkıları olarak değerlendirebiliriz.
Kaynaklar: