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.