Yapay Zeka Algoritması ‘Kara Kutu’nun Kilidini Açıyor

Sirkadiyen ritimler insan, bitki ve hayvan sağlığının sürdürülmesinin anahtarıdır. Uyku-uyanıklık döngüsü gibi sirkadiyen ritimler, çoğu canlı organizma için doğuştan gelir ve gezegendeki yaşam için kritik öneme sahiptir. Sirkadiyen Latince (circa diem) ‘yaklaşık bir gün’ anlamına gelmektedir.

Biyolojik olarak sirkadiyen saat, 24 saatlik gündüz-gece döngüsü boyunca fizyolojiyi, biyokimyayı ve metabolizmayı geçici olarak düzenler. Sirkadiyen saat insanlara özgü değildir. Bitkilerde bu saat çiçeklenmeyi düzenlemeye yardımcı olur ve metabolizmayı doğan ve batan güneşle senkronize etmek için çok önemlidir.

Bitkilerin Ötesinde

Bu son araştırma için ekip, model bitki Arabidopsis thaliana'daki karmaşık geçici sirkadiyen gen ekspresyon modellerini tahmin etmek için Makina Öğrenimi (MÖ) uyguladı. Bilim insanları yeni oluşturulan veri kümelerini, yayınlanmış veri kümelerini ve Arabidopsis genomlarını alarak, sirkadiyen gen düzenlemesi ve ekspresyon kalıpları hakkında tahminlerde bulunmak için MÖ modellerini eğitti.

PNAS dergisinde yer alan çalışma, daha uygun maliyetli analiz ve sirkadiyen saatin işlevi ve düzenlemesi hakkında daha derin bir kavrayış sağlamak için YZ (Yapay Zeka) ve MÖ tabanlı yaklaşımların gücünü göstermektedir. Bu yaklaşımlar, bilim insanlarının genel verileri nasıl kullandığını yeniden tanımlıyor, bitkilerde ve insanlarda gen ekspresyon kontrolünü anlamak için test edilebilir hipotezler üretiyor.

IBM Research Europe'dan baş yazar Dr Laura-Jayne Gardiner şunları söyledi: 'Aslında, iç ritmimiz bir sirkadiyen saate göre çalışıyor; güneşin gökyüzündeki konumu ile senkronize olan biyokimyasal bir saat. Hayvanlar, bitkiler, mantarlar ve hatta siyanobakteriler de dahil olmak üzere çoğu canlıda senkronize sirkadiyen saatler, bir organizmanın gündüz-gece döngüsüne karşılık gelen günlük çevresel değişiklikleri tahmin edip biyolojisini ve davranışını buna göre ayarlamasını sağlar.'

Sirkadiyen Ritimleri Algılama

Earlham Enstitüsü Grup Lideri Prof Anthony Hall şunları söyledi: 'Sirkadiyen saatte yer alan genler 24 saat boyunca ritmik biçimde açılıp kapanır. Bu modele sirkadiyen ritmiklik denir. 'Sirkadiyen ritmikliği mevcut yöntemlerle saptamak dizileme teknolojilerinin kullanılmasını gerektirdiğinden zorludur; gün boyunca gen ekspresyonunu ölçmek için uzun, yüksek çözünürlüklü, zamanlı transkriptom veri kümeleri oluşturmayı gerektirir. Bu sadece pahalı değil, aynı zamanda laboratuvar bilim adamları için zaman alıcıdır. Sonuç olarak, genlerin sirkadiyen saatte nasıl kontrol edildiği ve düzenlendiğine dair bilgimiz sınırlıdır.'

YZ ve MÖ tabanlı teknolojisi önce Arabidopsis model bitkisine uygulandı ve Arabidopsis ekotiplerindeki diğer türlerin yanı sıra diğer karmaşık veya geçici gen ekspresyon modellerini test etmeye devam etti. Arabidopsis thaliana, bitki biyolojisi ve genetiği için kullanılan popüler bir bilimsel model organizmadır. Genom dizilimi yapılan ilk bitki, sirkadiyen düzenleme de dahil olmak üzere birçok bitki özelliğinin moleküler biyolojisini ve genetiğini anlamak için kullanılmıştır.

Prof. Hall, 'MÖ modellerimiz daha az sayıda transkriptomik zaman noktası kullanarak sirkadiyen ekspresyon örüntülerini sınıflandırır; mevcut son teknoloji ürünün modellere kıyasla doğruluğu daha yüksektir. Gün içinde tek bir transkriptomik örnekleme zaman noktasından sirkadiyen fazı tahmin eden bir proxy gen seti üreten bir MÖ modeli geliştirdik. Binlerce mevcut transkriptomik veri seti var ve bu tahmin edilen zamanı deneysel zamanla karşılaştırarak, saat işlevini değiştiren belirli genleri veya koşulları tanımlayabiliriz. Transkriptomik zaman noktası bilgisi yerine halka açık genomik kaynaklardan elde edilen DNA sekansı kullanan MÖ modelleri geliştirerek alanı yeniden tanımladık'.

Açıklanabilir Yapay Zeka

Dr Gardiner şunları ekliyor: ‘Sağlıklı büyüme ve gelişmeyi sürdürmek için sirkadiyen ritimlerin kritik öneme sahip olduğu ekinlerde MÖ modellerimiz ürün verimini artırabilir. Ancak, geliştirdiğimiz teknoloji bitkilerin kapsamının ötesine geçiyor. Şu anda sirkadiyen saati ve bunun insanlarda depresyondan kansere kadar birçok hastalıkla bağlantısını araştırmak için farklı türlere bakıyoruz'.

Dr Gardiner, sirkadiyen düzenlemeyi daha iyi kavramakta makine öğrenmesi ve yapay zekanın değerini vurgulayarak ‘modellerimizi daha bilgilendirici yapan açıklanabilir yapay zeka algoritmaları kullanmamızdır’ diye açıklıyor.