Bilim İnsanlarını 120 Yıldır Uğraştıran Biyoloji Problemini Bir Bilgisayar Çözdü!

Tahmini okuma süresi: 2 dakika

Bilgisayar yazılımları yoğun hesaplar yapabildikleri gibi bilimsel teoriler de geliştirebilirler mi? Bir bilgisayarı biyoloji biliminin en iyi bilinen gizemlerinden biri üzerine kendi bilimsel savlarını üretmek için programlayan ABD’nin Massachusetts eyaletindeki Tufts Üniversitesi’nden bilgisayar bilimcileri Michael Levin ve Daniel Lobo’nun iddiası tam da bu yönde.
Söz konusu gizem, parçalara bölünmüş bir yassı solucanın genlerinin bu parçaları yeni organizmalara nasıl dönüştürebildiği. Bu gizem, en zeki insanları geçtiğimiz yüz yıl kadarlık dönemde afallatmış durumda ve William Herkewitz’in Popular Mechanics dergisinde anlattığına göre araştırmacılar bu problemi “inanılmaz ilginçlikte” buldukları için seçmişler. Levin’in şunları söylüyor:
“Bu solucanlar esasen ölümsüzler. İstediğiniz kadar parçalara bölün, sadece yeni organizmalara yol açmış oluyorsunuz. Bunun nasıl olabildiğinin yanıtı yenileyici ilaçlardan kendi kendini onarabilen robotlara kadar bir çok konuda anahtar niteliğinde olabilir.”
Levin ve Lobo tarafından geliştirilen bilgisayar yazılımı gerçek yaşamda konu üzerine yapılmış çalışmaları her seferinde küçük değişikliklerle tekrar tekrar yinelemek üzere tasarlanmış. Muazzam sayısal beyni ve yiyecek ya da uykuya gereksinim duymaması sayesinde makine birçok farklı hipotezi, basit ölümlülerden çok daha hızla elden geçirebilmiş.
Yazılım özü itibariyle solucanın genlerinin nasıl birbirine bağlandığı üzerine tahminler yürütüyor ve her seferinde yeni bir kuramın benzetimini yapıyordu. Sonuçlar gerçek hayatta alınanlara yakın ise bir adım daha o yönde ilerliyor, değilse yön değiştiriyordu. Üç günün sonunda yazılım veri tabanındaki yüzlerce gerçek deneyin sonuçlarına uyan bir çekirdek genetik şebeke kodu üretmeyi başardı.
Üç gün elbette muazzam kısa bir süre, ancak yazılımı oluşturmak yıllar almış. Yazılımın mevcut verileri kullanabilmesi için amaca özel bir bilgisayar dili geliştirmek gerekmiş ve elbette yıllar boyu konu üzerine yapılmış tüm bilimsel çalışmaların sonuçları derlenmiş. Ancak bu yapı taşları yerli yerine oturduğunda yazılım sonuçlarına erişebilmiş. Levin şu açıklamalarda bulunuyor:
“Doğanın neler yaptığını açıklayan modeller üretmek bilimcilerin en yaratıcı uğraşlarının başında geliyor… Bilimsel girişimlerin kalbi ve ruhu bu. Yüz yılın üzerindeki çabalarımızda başarısızlığımızın gösterdiği üzere hiçbirimiz bu modeli üretemezdik. Bu sorun, ve bizim yaklaşımımız neredeyse tamamen genellenebilir. Kullanılabilir verilerin bulunduğu ancak temeldeki mekanizmayı tahmin etmenin güç olduğu her durum için aynı yöntem kullanılabilir.”
Levin ve Lobo’nun çalışması PLOS Computational Biology dergisinde yayınlandı. İkili benzer bir ters-mühendislik yaklaşımının, özellikle insan zekasının işlemekte zorlanacağı derecede çok ham veri bulunan bilimsel alanlarda kullanılabileceğine inanıyorlar. Bir sonraki aşamada bilgisayar bilimciler metastaz, yani kanserin nasıl bedende yayıldığı konusunu ele alacaklar.
Kaynak:
  • Science Alert
  • Daniel Lobo, Michael Levin Inferring Regulatory Networks from Experimental Morphological Phenotypes: A Computational Method Reverse-Engineers Planarian Regeneration Plos Computational Biology Published: June 4, 2015http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1004295
Facebook Yorumları

Bir Cevap Yazın

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.