Yapay zeka ile yeni antibiyotikler keşfediliyor

Antimikrobiyal dirençten (AMR) kaynaklanan enfeksiyonlar, her yıl milyonlarca kişinin ölümüne yol açıyor. İdrar yolu enfeksiyonları ve akciğer iltihaplanması gibi bazı hastalıklar, ölümcül ve tedavi edilemez oldukları için bizi karanlık çağlara geri götürecek potansiyele sahip. AMR, enfeksiyona yol açan bakteri, virüs veya mantar gibi mikroplar, kendilerini tedavi etmek için kullanılan ilaçlardan kaçınabilmenin bir yolunu bulduklarında ortaya çıkan duruma deniyor.
Horoz çiftlikleri ve sağlık ocaklarında antibiyotiklerin aşırı derecede kullanımı da AMR'ye yol açan ana etkenlerden biri hâline gelmiş durumda. Ancak bugünlerde bilim dünyasında gerçekleşmekte olan büyük bir atılım, AMR ile mücadelede çığır açmak üzere. Avustralya'daki Queensland Teknoloji Üniversitesi'nde hesaplamalı biyoloji alanında çalışmalar yürüten Luis Pedro Coelho, "Antibiyotik direnci sorunu, çözülmekten hâlâ çok uzak. Ancak hem bu sorunu anlama hem de AMR'yi çözecek yeni antibiyotikler keşfetme yolunda önemli ilerlemeler söz konusu" diye konuşuyor.

"Cell" isimli bilimsel dergide yayımlanan yeni bir araştırmanın direktörü olan Coelho, neredeyse bir milyon potansiyel antibiyotik etken maddeyi listelediği devasa bir veritabanı oluşturmayı başardı.
Çalışmalarını İsviçre'deki Basel Üniversitesi'nde sürdüren biyolog Sebastian Hiller, söz konusu çalışmanın AMR ile mücadele konusunda iyimser olabileceğimizi gösterdiğini söylüyor. Bizzat yer almadığı çalışmayla ilgili olarak DW'ye değerlendirmelerde bulunan Hiller, "Bu, antibiyotiklere dirençli bakterilere karşı mücadelede kullanabileceğimiz bilimsel kabiliyetlerimizi ortaya koyan, sürmekte olan araştırmaların yalnızca bir örneği" diye de ekliyor. Söz konusu araştırma, potansiyel antibiyotik etken maddeleri tespit etmek için makine öğreniminden faydalandı. Bu çerçevede toprak, okyanus ve insan ve hayvan bağırsağı gibi çevrelerde yaşayan mikropların oluşturduğu büyük bir veritabanında arama gerçekleştirildi.

Hiller, "Bakteriler, bulundukları bu çevrelerde, peptit adı verilen silahları kullanmak suretiyle diğer bakterileri öldürmeye çalışıyor. Antibiyotik peptitleri keşfetmeyi amaçlayan araştırmacıların, deyim yerindeyse bazı saklı hazinelere rastladıkları söylenebilir" diyor.

Milyarlarca potansiyel protein zincirini analiz eden algoritma, bunların büyük çoğunluğunu elemek suretiyle antimikrobiyal özelliklere sahip en önemli adayları listelemeyi başardı. Toplamda 863 bin 498 olası antimikrobiyal peptit kayıt altına alındı. Bunların yüzde 90'lık kısmı daha önce hiç karşılaşılmayan maddeler oldu. Coelho, tüm bu peptitlerin bakterileri öldürmek için bu bakterileri çevrelerinden koruyan hücre zarını yok ettikleri, aynı genel mekanizmayı kullandıklarını tespit ettiklerini söylüyor: "Aynı zamanda bazı peptitlerin, belirli bakteri türlerine karşı daha etkili olduğunu görüyoruz. Ancak bunun nedenini ve hangi peptidin hangi bakteriye karşı daha etkili olduğunu henüz tahmin edemiyoruz.".

Sağlık araştırmalarında yapay zekadan faydalanmak

Söz konusu araştırma, potansiyel antibiyotik etken maddeleri tespit etmek için makine öğreniminden faydalandı. Bu çerçevede toprak, okyanus ve insan ve hayvan bağırsağı gibi çevrelerde yaşayan mikropların oluşturduğu büyük bir veritabanında arama gerçekleştirildi.

Hiller, "Bakteriler, bulundukları bu çevrelerde, peptit adı verilen silahları kullanmak suretiyle diğer bakterileri öldürmeye çalışıyor. Antibiyotik peptitleri keşfetmeyi amaçlayan araştırmacıların, deyim yerindeyse bazı saklı hazinelere rastladıkları söylenebilir" diyor.

Milyarlarca potansiyel protein zincirini analiz eden algoritma, bunların büyük çoğunluğunu elemek suretiyle antimikrobiyal özelliklere sahip en önemli adayları listelemeyi başardı. Toplamda 863 bin 498 olası antimikrobiyal peptit kayıt altına alındı. Bunların yüzde 90'lık kısmı daha önce hiç karşılaşılmayan maddeler oldu.

Coelho, tüm bu peptitlerin bakterileri öldürmek için bu bakterileri çevrelerinden koruyan hücre zarını yok ettikleri, aynı genel mekanizmayı kullandıklarını tespit ettiklerini söylüyor:

"Aynı zamanda bazı peptitlerin, belirli bakteri türlerine karşı daha etkili olduğunu görüyoruz. Ancak bunun nedenini ve hangi peptidin hangi bakteriye karşı daha etkili olduğunu henüz tahmin edemiyoruz."

Yapay zekanın hayati rolü
Söz konusu yeni araştırmada önemli bir rol oynayan yapay zekanın, AMR ile bilimsel mücadelede önemli faydalar sağlayacağının altını çizen Modarasi, "Makine öğreniminin uygulanması, yeni antibiyotiklerin keşif sürecine ivme kazandırdı" diye konuşuyor.

Keşfedilen peptitlerin türünün, doğadaki çok sayıdaki antimikrobiyal etken maddeden yalnızca biri olduğunun altını çizen araştırmacı, aynı tekniğin başka çeşit antibiyotiklerin keşfinde de uygulamaya konulabileceğini ifade ediyor.

AMR ile bilimsel mücadelede iyimser olmak için ortada yeterince neden olduğunu ifade eden Hiller ise yapılması gereken bir sonraki zorlu işin de ticari olarak hayata geçirilebilir antibiyotikler üretmek olacağını söylüyor:

"Yeni antibiyotikleri yalnızca eskileri artık işe yaramadığında kullanıyoruz. Bu mantık, bakterilerin onlara karşı direnç geliştirmesini engellemek için mantıklı olsa da, bu antibiyotikler finansal olarak sürdürülebilir olmayabiliyor."

Hiller, antibiyotikleri ticari açıdan daha sürdürülebilir kılmak amacıyla sağlık örgütleri ve devletlerin çalışmalar yürüttüklerini ifade ediyor.