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.