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)