Tıpta bir ilk! Yapay zekanın tasarladığı virüs ilk kez bir insanda kullanıldı

Yapay zekânın sağlık alanındaki kullanımında yeni bir aşamaya geçildi. ABD merkezli Radical Numerics şirketi, geliştirdiği Omnii-1 adlı yapay zekâ sistemiyle tasarlanan bakteriyofajların, antibiyotiklere dirençli enfeksiyonla mücadele eden bir hastaya uygulandığını açıkladı.

20 Ekim'de yayımlanan araştırma sonuçlarına göre yapay zekâ, belirli bakterileri hedef alabilen virüslerin genetik yapısını tasarlamak için kullanıldı. Laboratuvar ortamında üretilen bu virüsler, hastanın enfeksiyonuna neden olan bakteriler üzerinde test edildi.

Araştırmacılar, hastadan alınan antibiyotik dirençli bakteri örneğinin, yapay zekânın tasarladığı virüsleri içeren karışımla laboratuvar koşullarında ortadan kaldırıldığını bildirdi.

Bunun ardından deneysel tedavi, yetkili makamların izni ve doktor gözetiminde hastaya uygulandı.

Şirket, gelişmeyi yapay zekâyla tasarlanmış bakteriyofajların insan tedavisinde ilk kez kullanılması olarak duyurdu.

ANTİBİYOTİKLERİN ETKİSİZ KALDIĞI BAKTERİLERE KARŞI YENİ YÖNTEM

Yeni teknolojinin hedefinde, dünyanın giderek büyüyen sağlık sorunlarından biri olan antibiyotik direnci bulunuyor. Bakteriler zaman içerisinde genetik değişimler geçirerek antibiyotiklere karşı direnç geliştirebiliyor. Bu durum, geçmişte kolaylıkla tedavi edilebilen bazı enfeksiyonların ölümcül hale gelmesine yol açabiliyor.

The Lancet dergisinde 2024 yılında yayımlanan kapsamlı bir araştırmaya göre, 2025-2050 yılları arasında dünya genelinde yaklaşık 39 milyon kişinin antibiyotik direnciyle ilişkili nedenlerden doğrudan hayatını kaybetmesi bekleniyor.

Bilim insanları, mevcut antibiyotiklerin yetersiz kaldığı durumlarda kullanılabilecek yeni tedavi yöntemleri üzerinde çalışıyor. Radical Numerics'in geliştirdiği teknoloji de bu çalışmaların en yeni örneklerinden biri.

BAKTERİLERİ ÖLDÜREN VİRÜSLER NASIL ÇALIŞIYOR?

Araştırmanın merkezinde bakteriyofaj adı verilen özel virüsler bulunuyor. Bakteriyofajlar, insan hücrelerini değil, belirli bakterileri enfekte eden virüsler olarak biliniyor. Bu virüsler, hedef aldıkları bakterinin yüzeyine tutunarak genetik materyallerini hücrenin içine aktarıyor. Ardından bakterinin çoğalma mekanizmasını kullanarak yeni virüsler üretiyor.

Bazı bakteriyofaj türlerinde bu süreç, bakterinin parçalanarak ölmesiyle sonuçlanıyor. Bakteriyofaj tedavisinin en önemli avantajlarından biri, belirli bakteri türlerini ve hatta belirli bakteri suşlarını hedef alabilmesi.

Geniş spektrumlu antibiyotikler vücuttaki yararlı bakterileri de etkileyebilirken, uygun şekilde seçilmiş bakteriyofajlar çok daha dar bir hedefe yöneltilebiliyor.

Ancak bu özellik aynı zamanda tedavinin en büyük zorluğunu oluşturuyor. Çünkü bir bakteriyi etkisiz hale getiren virüs, aynı türün farklı bir suşuna karşı işe yaramayabiliyor.

Bu nedenle her hasta için uygun bakteriyofajı bulmak zaman alabiliyor.

YAPAY ZEKÂ VİRÜSLERİN GENETİK YAPISINI TASARLADI

Radical Numerics'in Omnii-1 modeli, bu sorunu çözmek amacıyla geliştirildi. Farklı canlılara ait genetik diziler ve biyolojik verilerle eğitilen yapay zekâ, bakteriyofajların DNA yapısını analiz ederek hangi genetik değişikliklerin virüsün belirli bakterileri hedef alma yeteneğini artırabileceğini tahmin ediyor.

Sistem, yalnızca virüsün hangi bakteriye tutunabileceğini değerlendirmekle kalmıyor; tasarlanan genetik değişikliklerin virüsün çoğalma ve işlevini sürdürme kabiliyetini koruyup korumayacağını da öngörmeye çalışıyor.

Araştırmacılar, bu teknolojiyle tamamen sıfırdan bir virüs oluşturmak yerine mevcut bakteriyofajların belirli genetik bölgelerini yeniden tasarladı.

Özellikle virüslerin bakterilere bağlanmasını sağlayan proteinler üzerinde çalışıldı.

Böylece farklı bakteri suşlarını hedefleyebilecek yeni bakteriyofaj çeşitlerinin geliştirilmesi amaçlandı.

LABORATUVARDA YÜZDE 69,9 BAŞARI: RASTGELE DEĞİŞİKLİKLERDE YÜZDE 4,8

Araştırmada açıklanan deney sonuçları, yapay zekânın genetik tasarım kapasitesini ortaya koydu. Bilim insanları, Omnii-1'in tasarladığı bakteriyofajları, rastgele genetik değişikliklerle oluşturulan örneklerle karşılaştırdı.

Bir proteinde 11 ila 15 amino asit değişikliği yapılan deney grubunda, yapay zekâ tarafından tasarlanan virüslerin yüzde 69,9'u yeniden elde edilebilirken rastgele değişiklik yapılan kontrol grubunda bu oran yüzde 4,8'de kaldı. Araştırmacılar ayrıca ölçülebilir etkinliğe sahip 6 bin 694 virüs varyantını inceledi.

Bu varyantların 2 bin 161'inin, karşılaştırma için kullanılan doğal virüsten daha yüksek etkinlik gösterdiği belirlendi.

Ancak açıklanan başarı oranları hastaların iyileşme oranını değil, laboratuvarda tasarlanan virüslerin üretilebilirliğini ve bakteriler üzerindeki etkinliğini gösteriyor.

DAHA ÖNCE KARŞILAŞMADIĞI BAKTERİLERE KARŞI DA SONUÇ VERDİ

Omnii-1'in dikkat çeken bir diğer özelliği, eğitiminde kullanılmayan bazı bakteri suşları için de etkili bakteriyofaj adaylarını tahmin edebilmesi oldu. Araştırmacılar, modelin performansını Escherichia coli (E. coli) bakterisinin farklı suşları üzerinde test etti.

Eğitim verilerinden ayrı tutulan ve birbirleriyle daha uzak akrabalık ilişkisi bulunan E. coli suşlarının kullanıldığı deneylerde, sistemin önerdiği ilk iki bakteriyofajdan en az birinin uygun suşların yüzde 91,4'ünde etkinlik gösterdiği belirtildi.

Araştırmada ayrıca özellikle hastane enfeksiyonları açısından önem taşıyan Pseudomonas aeruginosa bakterisine yönelik tahminler de değerlendirildi.

Elde edilen bulgular, yapay zekânın bir bakteri türünden öğrendiği bilgilerin başka türlere yönelik araştırmalara katkı sağlayabileceğine işaret etti.

İLK KEZ BİR İNSANA UYGULANDI

Araştırmanın en önemli gelişmesi ise laboratuvar çalışmalarının ilk kez insan tedavisine taşınması oldu. Radical Numerics, Omnii-1 tarafından tasarlanan bakteriyofajları içeren deneysel karışımın, antibiyotiklere dirençli enfeksiyon taşıyan bir hastaya uygulandığını açıkladı.

Şirkete göre uygulama, standart tedavi seçeneklerinin yetersiz kaldığı ciddi hastalık durumlarında araştırma aşamasındaki yöntemlerin özel izinle kullanılmasını sağlayan compassionate use (şefkatli kullanım) kapsamında gerçekleştirildi.

Bu yöntemde henüz genel kullanım onayı almamış deneysel tedaviler, belirli güvenlik ve denetim koşulları altında hastalara uygulanabiliyor.

Araştırmacılar, hastaya uygulanan karışımın laboratuvar testlerinde aynı hastadan alınan antibiyotiklere dirençli bakteri örneğini ortadan kaldırdığını bildirdi.

Buna karşılık hastanın hangi enfeksiyonu geçirdiği, tedavinin ne kadar sürdüğü ve hastanın iyileşip iyileşmediği açıklanmadı.

Şirket, hastanın kimliğinin belirlenmesini önlemek amacıyla klinik sürece ilişkin ayrıntıların gizli tutulduğunu belirtti.

TEDAVİNİN ETKİSİ HENÜZ KANITLANMIŞ DEĞİL

Yeni gelişme, yapay zekâ destekli biyolojik tasarımın insanlarda uygulanabilirliğine ilişkin önemli bir aşama olarak görülse de klinik etkinlik açısından araştırmalar henüz başlangıç aşamasında bulunuyor.

Radical Numerics de tek bir hastaya yapılan uygulamanın tedavinin genel güvenliğini veya etkinliğini kanıtlamadığını belirtiyor.

Geliştirilen bakteriyofajlar, geniş çaplı klinik kullanım için henüz onay almış değil.

Bu tür tedavilerin yaygın biçimde kullanılabilmesi için daha fazla hastanın yer aldığı kontrollü klinik araştırmaların yapılması, olası yan etkilerin incelenmesi ve tedavilerin uzun vadeli sonuçlarının değerlendirilmesi gerekiyor.

Bakteriyofajların insanlarda tedavi amacıyla kullanılması da bütünüyle yeni bir yaklaşım değil. Daha önce genetik mühendisliğiyle değiştirilmiş bakteriyofajların kullanıldığı deneysel tedaviler uygulanmıştı.

Radical Numerics'in ilk olarak nitelendirdiği gelişmenin farkı, insan tedavisinde kullanılan bakteriyofajların tasarımında yapay zekâ tabanlı bir genom modelinin kullanılması.

HER HASTAYA ÖZEL VİRÜS TASARLANABİLECEK Mİ?

Araştırmacıların uzun vadeli hedefi, hastaların enfeksiyonlarına neden olan bakterilerin genetik özelliklerine göre kişiselleştirilmiş tedaviler geliştirmek. Öngörülen sistemde hastadan alınan bakteri örneği analiz edilecek, yapay zekâ bu bakteriyi hedef alabilecek virüs adaylarını belirleyecek ve uygun genetik tasarımlar laboratuvarda test edilecek.

Başarılı sonuç veren virüsler, gerekli güvenlik değerlendirmelerinin ardından hastaya özel bir tedaviye dönüştürülebilecek.

Bu yaklaşımın geliştirilmesi halinde, özellikle çoklu antibiyotik direnci nedeniyle tedavi seçenekleri sınırlanan hastalar için yeni olanaklar ortaya çıkabilir.

Ancak kişiselleştirilmiş bakteriyofaj tedavilerinin rutin sağlık hizmetlerine dönüşebilmesi için üretim, kalite kontrol, düzenleyici onay ve klinik etkinlik konularındaki sorunların çözülmesi gerekiyor.

Omnii-1 ile gerçekleştirilen ilk insan uygulaması, yapay zekânın yalnızca hastalıkları teşhis eden veya ilaç adaylarını belirleyen bir araç olmaktan çıkarak, doğrudan biyolojik tedavilerin tasarımında kullanılabileceği yeni bir araştırma alanının kapısını aralıyor.