DERİN ÖĞRENME İLE ANTİBİYOTİK KEŞFİ
Antibiyotik direnci çağımızın en önemli tıbbi problemlerinden biri haline geldi. Eğer yeni antibiyotikler keşfedilmezse antibiyotik direnci kanserin sebep olduğundan daha fazla insanın ölümüne sebep olacak. Buna rağmen neredeyse 35 yıldır yeni antibiyotik keşfedilemedi. Giderek artan kimyasal madde sayısına karşı manuel olarak tarama yöntemleri ise çok uğraştırıcı ve pahalı. Bilim insanları bu soruna çözüm bulmak için makine öğrenmesini antibiyotik keşif süreçlerine dahil ederek halisin denen çok güçlü bir antibiyotik keşfettiler.
Penisilin’in aslında biraz da tesadüfi olarak keşfedilmesi modern tıpta antibiyotik kullanımın önünü açtı ve o günden bugüne antibiyotikler doğrudan veya dolaylı olarak pek çok insanın hayatını kurtardı. Ancak bizi gelecekte çok büyük bir risk bekliyor:Antibiyotik Direnci. Antibiyotiklerin yanlış kullanımı gibi nedenlerden dolayı bakterilerin antibiyotik direnci katlanarak artmaya devam ediyor. Bugün 700.000 olan superbugslar(antibiyotiğe dirençli bakteriler) yüzünden hayatını kaybeden insan sayısı 2050 yılına gelindiğinde önlem alınmazsa 10 milyona ulaşacağı tahmin ediliyor. Yani kanserden daha fazla can kaybına neden olacak.
Çok uzun zaman ve geniş bütçe gerektiren kimyasal deneylerin aksine ucuz ve hızlı bir şekilde bilgisayar simülasyonu üzerinden deneyler yapılıyor. Her ne kadar bugün makine öğrenmesi ve in silico deneyler (bilgisayar üzerinden yapılan deneyler) geçmiştekinin çok çok ötesinde olsa da kimyasal deneylerin doğruluğuna henüz ulaşmadı. Bu çalışmada aradaki doğruluk farkını kapatmak için kimyasal deneyleri ve bilgisayar deneylerini birleştiridiler. Böylece hem bilgisayar deneylerinin hızından hem de kimyasal deneylerin doğruluğundan yararlanabildiler. Bu çalışma kısaca şöyle gerçekleştirildi:
- FDA’den alınan 2335 tane molekülü kullnarak E.colinin büyümesini engelleyici aktivite gösteren moleküllleri öngörmek için bir yapay sinir ağı eğitildi.
- Eğitilmiş sinir ağını farklı kütüphanelerden alınan 6000’in üzerinde moleküle uygulandı. Molekül uygunluğu, antibiyotik aktivite gösterme ihitmali gibi özellikleri göz önüne alınarak 99 tane molekülü antibiyotik adayı olarak seçildi.
- Seçilen 99 molekül labaratuar ortamında deneylere tabi tutuldu. 51 tanesininin hakikaten antibiyotik aktivite gösterdiği bu deneylerle doğrulandı.
- Daha sonra ClinTox veri tabanı üzerinde eğitilmiş başka bir sinir ağını kullanarak bu 51 molekülün tokisisitesini değerlendirildi. Bu değerlendirmenin içinden en uygun olan daha sonra halisin isimini verdikleri c-Jun terminal kinaz inhibitörü seçildi.
Halisin çok geniş bir filogenetik bakteri sınıfına karşı etki gösteriyor ki bunların içinde Dünya Sağlık Örgütünün acil antibiyotik bulunması gerekir diye nitelendirdiği Acinetobacter Baumannii ve Mikobakteri Tuberculosis gibi pek çok tehlikeli bakteri de bulunmakta.