Geçtiğimiz yüzyılın ikinci yarısı tam anlamıyla teknolojik bir devrim ile tanımlanmıştı: Yazılım devrimi. Silikon olarak adlandırılan maddenin üzerinde elektronları programlama becerisi bize hayal edemeyeceğimiz ama esasında dünyanın çalışma şeklini değiştiren teknolojileri, şirketleri ve sanayileri mümkün kıldı. Bu yüzyılın ilk yarısı ise yeni bir yazılım devrimi ile şekillenecek: canlı yazılım devrimi. Bu devrim, biyokimyayı programlama becerisiyle desteklenecek ve de biyoloji dediğimiz materyal üzerinde. Biyolojinin özelliklerinden yararlanarak yeni terapiler geliştirme, hasarlı dokuları onarma, hatalı hücreleri yaniden programlama ve biyokimya ile programlanabilir işletim sistemleri yapılabilecek. Eğer bunu gerçekleştirebilirsek -- ki gerçekleştirmeliyiz -- etkileri o kadar büyük olacak ki ilk yazılım devrimi buna kıyasla sönük kalacak. Çünkü canlı yazılımlar tüm tıbbı, tarımı ve enerjiyi kökten değiştirecek. Bu sektörler, bilgi teknolojisinin domine ettiklerinden çok daha büyük. Azotu daha verimli bağlayan, zararlı patojenlere daha çok direnen, tek yıllık değil çok yıllık olması için programlanan bitkiler hayal edin. Her yıl mahsulünüzü ikiye katlayabilirsiniz. Bu tarımı kökten değiştirip büyüyen dünya nüfusunun beslenme sorununu çözebilir. Programlanabilir bağışıklık sistemi olsa, molekül seviyesinde araçlar tasarlayarak bağışıklık sistemine yol gösterse hastalıkları saptayıp yok etse hatta önleyebilse. Tıp bilimi baştan yazılır, büyüyen ve yaşlanan nüfusumuzun nasıl sağlıklı kalacağına cevap olurdu. Halihazırda canlı yazılımları gerçeğe dönüştürecek birçok araca sahibiz. CRISPR ile tam olarak genleri değiştirebiliyoruz. Bazları teker teker kullanarak genetik kodu yeniden yazabiliyoruz. DNA'dan çalışan, sentetik devreler bile yapabiliyoruz. Ancak bu teknolojileri ne zaman ve nasıl kullanacağımız hâlâ deneme yanılma sürecinde. Yıllar süren derin bir uzmanlık gerektiriyor. Deneysel protokolleri keşfetmek zor, genellikle tekrarlaması da zordur. Biyolojide uzuvlara odaklanmak gibi bir eğilimimiz var. Yine biliyoruz ki, uçmak sadece tüyleri incelemekle anlaşılamaz. Biyoloji bilgisayar gibi kolay programlanmıyor. Bu da yetmezmiş gibi canlı sistemler her gün programladığımız mekanik sistemlere neredeyse hiç benzemezler. Yapay sistemlerin aksine yaşayan sistemler kendi kendine ürer, kendi kendine düzenlenir, moleküler düzeyde çalışırlar. Bu moleküler etkileşimler genellikle makro seviyede sonuçlar meydane getirirler. Kendi kendilerini onarabilirler bile. Örneğin basit bir ev bitkisini düşünelim, sürekli sulamayı unuttuğunuz şöminenin önündeki bitkiyi mesela. İhmal de etseniz o bitki her sabah uyanır ve kaynaklarını nasıl böleceğini hesaplar. Büyüyecek mi, fotosentez mi yapacak, tohum mu üretecek yoksa çiçeklenecek mi? Bu tüm organizmanın vermesi gereken bir karar. Fakat bitkinin bu kararı verecek bir beyni yok. Bunu yapraklarındaki hücrelerle yapmalı. Çevreye tepki vermeli, tüm bitkiyi etkileyecek kararlar almalı. Bir şekilde hücrelerin içinde işleyen, etkilere tepki veren ve hücrenin ne yapacağını belirleyen bir program olmalı. Bu programlar farklı hücreler arasında dağıtımlı bir şekilde çalışabiliyor olmalılar, böylece koordinasyon sağlansın ve bitki büyüyüp gelişebilsin. Bu biyolojik programları anlayabilirsek, biyolojik hesapları anlayabilirsek, hücrelerin neyi neden ve nasıl yaptıklarını daha iyi anlayabilirdik. Eğer bu programları anlarsak yanlış giden süreçlere müdahale edebiliriz. Onlardan nasıl sentetik devreler üreteceğimizi öğrenir, biyokimyanın hesaplama gücünü kendimiz için kullanırız. Bu fikre olan tutkum beni matematik, bilgisayar ve biyolojinin kesiştiği bir kariyere sürükledi. Çalışmalarımda biyolojiye bir hesaplama aracı olarak yaklaştım. Hücreler neyi hesaplıyor, biz bu biyolojik programları nasıl ortaya çıkarırız diye düşündüm. Bu soruları Microsoft Research ve Cambridge Üniversitesi'nde harika katılımcılarla birlikte tartışmaya başladık. Birlikte özel bir hücre tipinin içinde çalışan biyolojik programı anlamaya çalıştık: embriyonik kök hücre. Bu eşsiz hücreler tamamıyla saftırlar. İstedikleri her şeye dönüşebilirler: beyin hücresi, kalp, kemik, akciğer hücresi, herhangi bir yetişkin hücre tipi. Bu saflık onları farklı kılarken bilim çevrelerinin ilgisini ateşliyor. Eğer bu potansiyelden faydalanabilirsek elimizde çok güçlü bir tıbbi araç olurdu. Eğer bu hücrelerin hangi hücre tipine dönüşeceğine nasıl karar verdiğini anlarsak hasta ve hasarlı dokuları onarmak için gereken hücreleri üretebiliriz. Ama bu vizyonu gerçekleştirmenin zorlukları var. Bunun önemli bir sebebi, bu özel hücrelerin hamilelikten altı gün sonra oluşması. Yaklaşık bir günde de ortadan kaybolurlar. Her biri kendi yoluna gider, yetişkin gövdenin değişik yapı ve organlarını yaparlar. Ama bu hücrelerin kaderleri sandığımızdan daha esnek. On üç yıl kadar önce bilim insanları çığır açan bir şey gösterdiler. Yetişkin bir hücreye bir avuç gen sokarak, deri hücreleriniz gibi, o hücreyi saf duruma geri getirebiliyorsunuz. Bu süreç "yeniden programlama" olarak biliniyor. Bir kök hücre ütopyası düşünün. Hastanın kendi hücrelerinden bir örnek alın, saf duruma dönüştürün ve bu hücreleri, hastanın neye ihtiyacı varsa onu yapmak için kullanın. beyin veya kalp hücresi. Ama yaklaşık son 10 yılda hücre kaderini değiştirmek hâlâ deneme yanılma işi. Başarılı deneysel yöntemler bulsak da hâlâ etkin olmaktan uzaklar. Nasıl ve neden çalıştıklarını hâlâ bilmiyoruz. Kök hücreyi kalp hücresine dönüştürmeyi başarsanız bile bunu nasıl beyin hücresi yapacağınızı hâlâ bilemiyorsunuz. Embriyonik kök hücrede çalışan biyolojik programı anlamak istedik. Yaşayan sistemlerin yaptığı hesaplamaları anlamak, çok basit bir soru sorarak başlıyor. Bu sistem ne yapmaya çalışıyor? Bilgisayar biliminde yazılım ve donanımın ne yapması gerektiğini söyleyen bazı stratejiler var. Program yazarken yazılımı kodlarsınız, doğru çalışmasını istersiniz. Performans ve işlevsellik istersiniz. Hataları önlemek istersiniz. Bunların maliyeti çok olabilir. Bir program yazarken Bazı spesifikasyonlar yazarsınız. Programın ne işe yarayacağı hakkında. İki sayıyı karşılaştırmak gibi veya küçükten büyüğe sıralamak. Spesifikasyonların sağlandığına dair otomatik kontrol yapan teknoloji mevcut. Program amacına hizmet edip etmediğini ölçüyor. Biz de bu şekilde düşündük. Deneysel gözlemler, laboratuvarda ölçtüklerimiz, biyolojik programın yapması gerekenlere karşılık gelir. Yani bu yeni spesifikasyonu kodlayacak bir yol bulmak zorundayız. Diyelim bir süredir laboratuvarda genlerinizi ölçüyorsunuz ve A geninin aktif olduğunu buluyorsunuz. Sonra B ve C genleri de aktif gibi görünüyorlar. Bu gözlemi, matematiksel bir denklem olarak yazabiliriz. Mantık dilini kullanacak olursak, Eğer A doğru ise, o zaman B veya C de doğrudur. Bu çok basit bir örnek oldu. Sadece bir noktayı açıklamak için. Çok zengin ifadeler de kodlayabiliriz. Değişik deneylerle çok sayıda gen ve proteinin davranışlarını yakalayabiliriz. Böylece gözlemlerimizi matematiksel ifadelere dönüştürerek bu gözlemlerin genetik etkileşimlerden ortaya çıkıp çıkamayacaklarını test edebiliriz. Tam da bunu yapacak bir araç geliştirdik. Bu araçla gözlemlerimizi matematik ifadelere dönüştürebildik. Sonra araç bize her şeyi açıklayabilecek genetik programı ortaya çıkardı. Bu yaklaşımı kullanarak embriyo kök hücrelerinde çalışan genetik programı bulup nasıl saf duruma döndürebileceğimizi anlayabiliriz. Bu aracı yaparken dünyanın her tarafında yazılım denetleme için kullanılan bir çözümden yararlandık. Yaklaşık 50 farklı spesifikasyonla başladık. Bunlar, embriyonik kök hücre deneysel gözlemlerinden ortaya çıkmıştı. Bu araç yardımıyla gözlemlerimizi kodlayarak hepsini birden açıklayacak ilk moleküler programı açığa çıkarabildik. Bu zaten kendi başına bir çığır, değil mi? Tüm bu değişik gözlemleri bir kağıt üstünde bir araya getiremezsiniz, kağıt çok büyük olsa da. Bu anlayışa ulaştıktan sonra bir adım daha ileri gidebiliriz. Programı kullanarak bu hücrenin henüz test yapmadığımız durumlarda ne yapacağını tahmin edebiliriz. Programı simülasyonda deneyebiliriz. Biz de tam onu yaptık: Laboratuvarda test edilmiş öngörüleri ortaya çıkardık ve programın çok iyi tahminde bulunduğunu anladık. Süreci hızlandırarak saf duruma hızlı ve etkin bir şekilde nasıl gideceğimizi gösterdi. Hangi genleri hedef almamız gerektiğini ve hangi genlerin bu işlemi yavaşlatacağını da. Genlerin aktive olma sırasını dahi tahmin etti. Bu yaklaşım, hücrelerin ne yaptığının dinamiğini ortaya çıkarmamızı sağladı. Geliştirdiğimiz şey, kök hücre biyolojisine özel bir yöntem değil, genetik etkileşim konseptinde hücrenin yapmakta olduğu hesaplamayı anlamamızı sağlıyor. Yani aslında bir yapı taşı. Biyolojik hesaplamaları daha geniş ölçek ve değişik seviyelerde anlayabilmek için Bu alanda yeni yaklaşımlara gerek var, DNA'dan hücrelar arası bilgi akışına kadar. Biyolojiyi sadece bu dönüştürücü anlayışla güvenli ve öngörülür yollarda kullanabiliriz. Ancak biyolojiyi programlamak için birtakım araç ve dil de geliştirmemiz lazım ki bu araç ve diller sayesinde bilim insanları ve deney yapanlar biyolojik fonskiyon tasarlayabilsinler. Bu tasarılar hücrenin makine koduna dönüşecek, yani biyokimyasına ve böylelikle o yapıları yapabileceğiz. Bunu canlı bir yazılım derleyici olarak düşünebiliriz. Microsoft'ta bunu geliştiren ekibin bir parçası olduğum için gurur duyuyorum. Bu işe zor demek hafif kalır ama eğer yapılabilirse yazılım ve yaşanım arasındaki son köprü olacak. Ancak çok daha fazlası için biyolojiyi programlama, bu alan gerçekten disiplinler arası olursa mümkün olur. Fizik ve doğa bilimlerini birleştirmemiz gerekir. Bu disiplinlerden gelen bilim insanları aynı dilleri konuşarak ve aynı bilimsel soruları paylaşarak birlikte çalışabilirler. Uzun vadeli bir iş ama birçok dev yazılım şirketi ve her gün kullandığımız birçok teknoloji silikon mikroçiplere ilk programları kurduğumuz zamanlarda hayal bile edilemezdi. Bilgisayarlı biyolojinin mümkün kılacağı teknolojiyi bu günden düşünmeye başlarsak bunu gerçekleştirmek için atmamız gereken adımların bazılarını görmeye başlarız. Bu teknolojinin istismara açık olacağı yönünde bir düşünce de var. Bağışıklık hücrelerini programlamanın potansiyelini konuşacaksak bunlardan sakınmak üzere programlanmış bakterilerin potansiyelinden de bahsetmemiz gerek. Bunu yapmak isteyen insanlar olabilir. Rahatlatıcı bir düşünce şu olabilir-- aslında pek de bilim insanları için değil -- biyoloji çalışmak için narin bir şeydir. Yani biyoloji programlaması bahçenizde yapılacak bir şey değil. Ama daha işin başında olduğumuz için gözlerimizi dört açarak ilerleyebiliriz. Zor soruları en baştan soralım, gerekli önlemleri alalım ve bunun parçası olarak etik soruları düşünelim. Biyolojik fonksiyon uygulamalarına kısıtlar konması söz konusu olabilir. Bunun bir parçası olarak biyoetik, önemli bir öncelik olarak kabul edilmeli. Bilimsel inovasyon heyecanıyla bunu ikinci sıraya koyamayız. Ama en büyük ödül, bu yolculuğun son hedefi çığır açan uygulamalar ve çığır açan endüstriler olacak. Tarımdan tıbba, enerjiden malzeme bilimine kadar. Hatta programlama. Bir gün gezegeni sürdürülebilir şekilde yeşil enerji ile beslediğimizi düşünün, Bitkilerin milyonlarca yıl önce yaptığı bir işi öğrendiğimizi düşünün: Bu gün kullandığımız güneş panellerinin verimlerini katlayacak şekilde güneş enerjisini nasıl kullanacağımızı. Quantum etkileşimlerinin o programını anlamayı başarırsak, bitkilerin güneş enerjisini bu kadar etkili şekilde absorbe etmesini, bu bilgiyi sentetik DNA devreleri yapımına aktarabilir ve daha iyi güneş hücreleri için materyal sağlayabiliriz. Bu konu üzerinde şu anda çalışan ekipler ve bilim insanları var, yani belki de dikkat çekip gereken yatırımı alırsa tüm bunlar 10-15 yıl içinde gerçek olabilir. Teknolojik bir devrimin başındayız. Bu tarihi biyolojik hesaplamayı anlamak en önemli ilk adım. Eğer bunu başarabilirsek bir işletim sistemi çağına adım atacağız, yaşayan yazılımlar çalıştıran bir çağ. Çok teşekkür ederim. (Alkış)