California Üniversitesi Berkeley araştırmacıları, insan genomundaki değişimlerin hangilerinin biyolojik açıdan önemli olabileceğini belirlemek için evrimsel karşılaştırmalardan yararlanan GPN-Star adlı bir yapay zekâ modeli geliştirdi. Model, özellikle işlevi hâlâ tam olarak anlaşılamayan DNA bölgelerinde araştırmacıların hangi değişimleri önce inceleyeceğine karar vermesine yardımcı olabilir.
İnsan genomunun dizilenmesinin üzerinden yirmi yılı aşkın zaman geçti. Buna rağmen DNA’daki yaklaşık üç milyar baz çiftinin büyük bölümünün ne yaptığı ve belirli bir genetik değişimin sağlık üzerinde etkisi olup olmadığı her zaman açık değil. Protein üretimi için doğrudan talimat taşıyan bölgeler genomun küçük bir bölümünü oluşturuyor. Geri kalan kısımda ise genlerin ne zaman, nerede ve ne düzeyde çalışacağını etkileyen düzenleyici bölgeler de bulunuyor.
Berkeley ekibinin Nature dergisinde yayımlanan çalışması, bu belirsizliği azaltmak için türlerin genomlarını evrimsel geçmişleriyle birlikte karşılaştırıyor. Geliştirdikleri GPN-Star, bir DNA değişiminin işlevsel bir bölgeyi etkileyip etkilemeyeceğini ve bazı değişimlerin hastalıkla ilişkili olma olasılığını tahmin etmeye çalışıyor.
Evrim, model için bir bilgi kaynağı
Genomik dil modelleri, DNA’nın A, C, G ve T harfleriyle gösterilen dizilerindeki örüntüleri öğreniyor. GPN-Star’ın ayırt edici yönü, dizileri yalnızca tek tek okumakla yetinmemesi. Model, farklı türlerin genomlarında birbirine karşılık gelen bölgeleri gösteren tüm genom hizalamalarını ve türler arasındaki evrimsel ilişkileri kullanıyor.
Bu yaklaşımın ardındaki düşünce şu: Bir DNA bölgesi çok uzun evrimsel dönemler boyunca benzer kalmışsa, önemli bir işlev taşıyor olabilir. Model, bu bilgiyi DNA dizisinin yakın çevresiyle birlikte değerlendirerek olası etkileri tahmin ediyor. Araştırmacılar insan genomu için primatları, memelileri ve daha geniş omurgalı gruplarını temel alan ayrı modeller eğitti.
Her soru için aynı evrimsel mesafe uygun değil
Çalışmanın dikkat çekici bulgularından biri, karşılaştırılan türlerin insanlara ne kadar yakın olduğunun tahmin sonucunu değiştirmesi. Daha uzun evrimsel geçmişi kapsayan karşılaştırmalar, yavaş değişen protein bölgelerindeki nadir genetik değişimlerin etkisini değerlendirmede daha başarılı oldu. Primat genomlarına dayanan model ise bazı karmaşık özelliklerle ilişkili değişimleri belirlemede avantaj sağladı.
Araştırmacılara göre bu fark anlamlı: Genomun her bölgesi aynı hızda evrimleşmiyor. Dolayısıyla uzak türlerde korunmuş bir DNA bölgesiyle yakın akraba türler arasında farklılaşan bir bölge, araştırmacıya farklı türde bilgiler verebiliyor.
Deneyler için öncelik belirlemeye yardımcı olabilir
Ekip, GPN-Star’ı hem protein kodlayan hem de kodlamayan bölgelerdeki genetik değişimlere ilişkin çeşitli karşılaştırmalı testlerde değerlendirdi. Çalışmada modelin, incelenen birçok tahmin görevinde mevcut yöntemlerden daha iyi sonuç verdiği bildiriliyor. Araştırmacılar ayrıca fare, tavuk, meyve sineği, C. elegans adlı yuvarlak solucan ve Arabidopsis thaliana adlı bitki için de modeller eğitti.
Çalışmanın kıdemli yazarı Yun Song’un vurguladığı pratik sorun, genomdaki her değişimin laboratuvarda tek tek sınanmasının mümkün olmaması. Bu nedenle modelin ürettiği tahminler, biyologların hangi genleri, düzenleyici bölgeleri ve genetik değişimleri önce araştıracağına karar vermesinde kullanılabilir. Ekip, genom genelindeki tahminlerini de diğer araştırmacıların erişimine açtı.
GPN-Star’ın eğitiminde evrimsel ilişkilerin açıkça kullanılması, büyük miktarda ham DNA verisiyle eğitilen bazı modellere kıyasla daha az hesaplama kaynağı gerektiriyor. Ancak bir tahmin, tek başına bir değişimin hastalığa neden olduğunu kanıtlamıyor. Modelin sonuçları deneysel çalışmalarla ve diğer genetik kanıtlarla birlikte değerlendirilmeli. Araştırma makalesi ayrıca yöntemin genom hizalamalarına ihtiyaç duyduğunu ve DNA’ya parça eklenmesi, parça çıkarılması veya daha büyük yapısal değişimleri incelemek için daha sınırlı olduğunu belirtiyor.
Çalışmanın katkısı, evrimsel geçmişi yapay zekâya doğrudan bir rehber olarak sunması. Böylece model, insan genomundaki milyonlarca olası değişim arasında bilim insanlarının incelemeye değer adayları daha bilinçli seçmesine yardımcı olabilecek bir araç hâline geliyor.
