Pekâlâ bu yeni tip koronavirüsünü
nasıl yeneceğiz?
Elimizdeki en iyi araçları kullanarak --
bilim ve teknolojimizi.
Laboratuvarımda yapay zekâ
ve sentetik biyolojiyi kullanarak
bu pandemiye açtığımız savaşta
süreci hızlandırıyoruz.
İşimiz ilk önce antibiyotik direnci
krizini çözmeye yönelikti.
Projemizin amacı,
makine öğrenimi gücünü kullanarak
antibiyotik depomuzu yenilemek
ve böylelikle küresel çapta yıkıcı bir
post-antibiyotik çağa yakalanmamak.
Önemli nokta şu ki
aynı teknoloji kullanılarak
mevcut pandemi savaşına yardım edecek
antiviral bileşenler de aranabilir.
Makine öğrenimi,
geleneksel ilaç keşfi modeli için
tamamen ezber bozabilir.
Bu yaklaşımla,
bir laboratuvarda
tek tek binlerce mevcut molekülü
etkinliklerini anlamak için
test etmek yerine
bir bilgisayara çok daha
geniş bir alan taranacak şekilde
sentezlenebilecek tüm olası
molekülleri keşfetmesini öğretebiliriz
ve böylelikle samanlıkta
iğne aramak yerine
bilgisayar gücünün
dev mıknatısını kullanarak
aynı anda birden fazla samanlıkta
pek çok iğne bulabiliriz.
Erkenden bazı başarılara imza attık bile.
Yakın zamanda, SARS-CoV-2
enfeksiyonlarıyla birlikte seyredebilecek
bakteriyel enfeksiyonlarla
savaşmada umut vadeden
yeni antibiyotik keşfi için
makine öğrenimi kullandık.
İki ay önce, TED'in Audacious Project'i
işimizi ölçeklendirmemiz için
fon sağlamayı kabul etti.
Hedefimiz, önümüzdeki yedi yıl içinde
yeni sınıf yedi antibiyotik keşfederek
dünyanın yedi en ölümcül
bakteriyel patojenini yenmek.
İzah edeyim;
son 30 yıl içinde keşfedilen
yeni sınıf antibiyotik sayısı sıfır.
Orta vadeli gelecek planlarımız arasında
yeni antibiyotik arayışı olsa da
yeni tip koronavirüs mevcut bir
ölümcül tehdit teşkil ediyor,
ben de bu virüsle savaşmada
tedavi olanağı sağlayacak
aynı teknolojiyi
kullanabileceğimiz kanısındayım.
Peki bunu nasıl yapacağız?
Bir bileşen eğitim kütüphanesi yaratıyoruz
ve katılımcılar bu molekülleri SARS-CoV-2
virüsüyle enfekte hücrelere uygulayarak
hangilerinin etkili faaliyet
gösterdiğini inceliyorlar.
Bu veriler bir makine öğrenimi modeli
eğitmek için kullanılacak,
bu model, bir milyar üzeri moleküle sahip
bir kütüphanede bilgisayarla uygulanacak
ve potansiyel yeni tip
antiviral bileşenler aranacak.
En muhtemel tahminleri
sentezleyecek ve test edeceğiz
ve en çok umut vadeden adayları
klinikte geliştireceğiz.
Doğru olamayacak kadar güzel mi?
Öyle olmamalı.
The Antibiotics AI Project,
konsept araştırmamız üzerine kuruldu
ve Halocin adlı yeni tip geniş spektrumlu
antibiyotiğin keşfini mümkün kıldı.
Halocin'in neredeyse tüm antibiyotiğe
dirençli bakteriyel patojenlere karşı
antibakteriyel faaliyet tesiri var,
buna tedavi edilemeyen
panrezistan enfeksiyonlar dâhil.
Önemli olan,
mevcut antibiyotiklere kıyasla
bakterilerin Halocin'e karşı direnç
geliştirme sıklığı inanılmaz düşük oranda.
Laboratuvarda hem Halocin
hem de Cipro'ya karşı
bakterilerin direnç geliştirme
yeteneğini test ettik.
Cipro'da bir günün sonunda
direnç gözlemledik.
Halocin'de, bir günün sonunda
hiçbir direnç gözlemlemedik.
İşin harika kısmı, 30 gün sonra bile
Halocin'e karşı direnç gözlemlemedik.
Bu pilot projede E.coli'ye karşı
önce ortalama 2.500 bileşen test ettik.
Bu eğitim seti Cipro ve penisilin gibi
bilinen antibiyotiklerin yanı sıra,
antibiyotik olmayan
bir dizi ilacı da kapsıyordu.
Bu verileri kullanarak
modelin öğrenmesini istediğimiz
antibakteriyel aktiviteyle ilişkili
moleküler özelliklerdi.
Sonra bu modeli,
birkaç bin molekül barındıran
bir ilaç yeniden amaçlandırma
kütüphanesine uyguladık
ve modelden,
antibakteriyel özelliklere sahip
ama mevcut antibiyotiklere benzemeyen
molekülleri tanımlamasını istedik.
Çok ilginç, o kütüphanede yalnızca
bir molekül bu kriterlere uydu
ve o molekül de Halocin çıktı.
Halocin'in mevcut antibiyotiklere
benzemediği hesaba katılınca
antibiyotik uzmanı dahi olsa
bir insanın bu şekilde
Halocin'i tanımlaması imkânsız olurdu.
SARS-CoV-2'ye karşı bu teknolojiyle
neler yapabileceğimizi hayal edin.
Bununla da bitmiyor.
Ayrıca sentetik biyoloji
araçları kullanıyoruz,
DNA ve hücresel düzenekler
üzerinde deneme yaparak
COVID-19'u yenmek gibi
insani amaçlara hizmet ediyoruz,
şunu da ekleyeyim,
hızlı bir tanısal kontrol sağlayan
koruyucu bir maske de
geliştirmeye çalışıyoruz.
Nasıl mı?
Yakın zamanda, yaşayan bir hücreden
hücresel düzeneği çıkarıp
RNA sensörleriyle birlikte kağıt
üzerinde dondurup kurutarak
Ebola ve Zika için
düşük maliyetli tanı sağlayabildik.
Bu sensörler, kan veya salya içeren
hasta örnekleriyle
yeniden hidratlandığında aktive oluyorlar.
Görünen o ki bu teknoloji
kağıtla sınırlı değil
ve giysi dâhil başka
materyallere de uygulanabiliyor.
COVID-19 pandemisine gelince
virüsü tespit edecek
RNA sensörleri tasarlıyoruz,
bunları gerekli hücresel düzeneklerle
dondurup kurutuyoruz
ve bir yüz maskesi
kumaşına yerleştiriyoruz.
Buradaki nefes alıp verme
ve dolayısıyla su buharının oluşumu
testi aktive ediyor.
Böylece eğer bir hasta
SARS-CoV-2'yle enfekte olmuşsa
maske floresan bir sinyal verecek,
bu sinyal de ucuz, mobil bir cihazla
kolaylıkla tespit edilebilecek.
Bir iki saat içinde bir hastaya uzaktan
güvenle doğru şekilde teşhis konabilir.
Ayrıca sentetik biyolojiyi kullanarak
COVID-19 için aşı adayı tasarlıyoruz.
BCG aşısını başka bir amaca
uygun hâle getiriyoruz,
neredeyse bir yüzyıldır
tüberküloza karşı kullanılmıştı.
Bu, canlı ama zararı alınmış bir aşı
ve SARS-CoV-2 antijenleri göstermesi için
üzerinde mühendislik yapıyoruz,
bu da bağışıklık sistemi tarafından
koruyucu antikorları tetikleyecektir.
Önemli bir nokta şu ki
BCG büyük çapta ölçeklenebilir
ve bildirilen aşılar arasında
en iyi profillerden birine sahip.
Sentetik biyoloji
ve yapay zekâ araçlarıyla
bu yeni tip koronavirüse karşı
savaşı kazanabiliriz.
Bu çalışma hâlâ ilk aşamalarında
fakat vadettiği umut gerçek.
Bilim ve teknoloji; bu insan zekâsı
ve süper bakteri genleri savaşında
bize önemli bir avantaj sağlayabilir,
kazanabileceğimiz bir savaş.
Teşekkürler.