Geleceğin biyologları, belki de pipetlerle değil, kodlarla çalışacak. Facebook’un kurucusu Mark Zuckerberg ve eşi Priscilla Chan’in sahibi olduğu Chan Zuckerberg Girişimi’nin (CZI) bilim direktörü Stephen Quake, hücre biyolojisinin doğrudan deneysel uygulamalardan uzaklaşıp, ağırlıklı olarak hesaplamalı yöntemlere dayanan bir alana dönüşmesini savunuyor. Bu dönüşümün merkezinde ise yapay zekâ destekli sanal hücre modelleri yer alıyor. Bu yeni nesil sistemler, bir hücrenin genetik yapısına, çevresel uyarıcılara ve ilaçlara verdiği yanıtları gerçek zamanlı olarak simüle edebilme potansiyeline sahip. Böylece, laboratuvar ortamında haftalar hatta aylar sürebilecek deneyler, yalnızca birkaç saatlik hesaplamalarla gerçekleştirilebilme potansiyeline sahip.
Quake’in liderlik ettiği bu çalışmalar, biyolojik araştırmalarda devrim niteliğinde bir paradigma değişimini temsil ediyor. Sanal hücreler sayesinde, hücresel düzeydeki karmaşık süreçlerin dijital olarak modellenmesi mümkün hale gelecek. Bu da yalnızca bilimsel keşifleri hızlandırmakla kalmayıp, aynı zamanda ilaç geliştirme, hastalık teşhisi ve kişiselleştirilmiş tıp gibi alanlarda da yeni ufuklar açacak. Yapay zekânın biyolojideki bu yükselişi, araştırmacıların deneylerden çok veri analizine odaklandığı, daha verimli ve öngörülebilir bir bilimsel yaklaşımın temelini oluşturuyor. Bu nedenle, sanal hücre teknolojisi hem bilim dünyası hem de sağlık sektörü için büyük bir potansiyel taşıyor.
Quake, bu teknolojilerin hastalıkların nasıl geliştiğini anlamakta devrim yaratabileceğini savunuyor. Ona göre deneyler, bu sanal hücrelerin tahminlerini doğrulamak için kullanılacak ikincil araçlara dönüşebilir.
Sanal Hücreler Çağı
Sanal hücre teknolojileri henüz geliştirme aşamasında olmasına rağmen, dünya genelinde hem akademik çevreler hem de teknoloji devleri tarafından büyük bir heyecanla takip ediliyor. CZI, önümüzdeki on yıl içinde bu alana yüz milyonlarca dolarlık yatırım yapmayı planlıyor. Aynı şekilde, yapay zekâ alanındaki öncülerden Google DeepMind da “sanal hücre” konseptine yönelik kendi projesini başlattığını duyurdu. Bu yatırımlar, biyoteknoloji ve hesaplamalı biyoloji alanlarında önemli bir dönüm noktası olabilir. Yapay zekâ tabanlı hücre modelleme girişimlerinin önümüzdeki yıllarda daha gelişmiş, çok boyutlu biyolojik simülasyonlara zemin hazırlaması bekleniyor.
Bu alandaki önemli girişimlerden biri de İsveç’teki Science for Life Laboratuvarı tarafından yürütülen Alpha Cell projesi. Projenin eş lideri Jan Ellenberg, bu sanal hücre modelinin 2026 yılında tanıtılmasının planlandığını belirtiyor. Ellenberg’e göre, sistem henüz erken aşamalarda olsa da, başarılı bir şekilde çalışan ilk örnekler hücre biyolojisi araştırmalarında çığır açabilir. Öte yandan, Stanford Üniversitesi’nden hesaplamalı biyolog Anshul Kundaje gibi bazı uzmanlar daha temkinli bir yaklaşım sergiliyor. Kundaje, mevcut projelerin fazlasıyla idealize edildiğini ve şimdilik yatırımcı ilgisini çekmek amacıyla pazarlama diliyle sunulduğunu öne sürüyor. Bu görüş ayrılıkları, alanın hâlâ gelişmekte olduğunu ve ilerlemenin hem teknolojik hem de bilimsel doğrulamalarla desteklenmesi gerektiğini gösteriyor.
Bilgisayarlar Hücreleri Ne Kadar Anlayabilir?
Aslında hücre davranışlarını bilgisayarlarla modelleme fikri yeni değil. 2012 yılında, yalnızca 525 gene sahip olan Mycoplasma genitalium bakterisi için ilk tam hücre modeli oluşturulmuştu. Ancak bu erken girişimler, tüm biyokimyasal süreçleri mekanistik olarak modellemeye odaklanmıştı.
Bugünkü sanal hücre modelleme çalışmaları, yapay zekânın büyük veriyle öğrenme kapasitesi sayesinde önemli bir ivme kazanmış durumda. Tıpkı dil işleme teknolojilerinde olduğu gibi, bu modeller de çok büyük miktarda biyolojik veriden beslenerek eğitiliyor. Özellikle tek hücreli RNA dizileme verileri, bu sistemlerin temel yapı taşını oluşturuyor. Her bir hücrenin o anki genetik aktivitesini ortaya koyan bu veriler, araştırmacılara hücrelerin davranışlarını daha iyi anlama ve biyolojik süreçleri dijital ortamda modelleme fırsatı sunuyor. Bu sayede bilim insanları, farklı hücre tiplerini detaylı biçimde haritalandırabiliyor ve daha önce fark edilmeyen hücresel çeşitlilikleri ortaya çıkarabiliyor.
CZI, bu alandaki en iddialı projelerden birine öncülük ediyor. Kuruluşun hedefi, bir milyar hücrelik dev bir veri tabanı oluşturarak yapay zekâ tabanlı biyolojik modellemeyi ileri seviyelere taşımak. Öte yandan, Arc Enstitüsü de 100 milyon kanser hücresi üzerinde yürüttüğü deneylerden elde edilen tek hücreli RNA verilerini 2024 yılının Şubat ayında bilim dünyasıyla paylaştı. Enstitüde görev yapan sistem biyoloğu Hani Goodarzi’ye göre, bu kadar büyük veri hacmi, sanal hücre modellerinin sadece daha doğru tahminler yapmasını değil, aynı zamanda hücre içi etkileşimleri daha anlamlı şekilde temsil edebilmesini mümkün kılabilir. Bu gelişmeler, biyolojide veri temelli bir devrimin eşiğinde olduğumuzu gösteriyor.
Yapay Zekâ ile Hücre Yarışları
Arc Enstitüsü, yapay zekâ destekli biyolojik modelleme alanındaki çalışmalarına hızla yön verirken, “State” adlı ilk sanal hücre modelini duyurdu. Bu model, insan kök hücrelerinin genetik değişimlere karşı verdiği tepkileri önceden tahmin etmeye odaklanıyor. Kurum, bu hedef doğrultusunda düzenlediği 175.000 dolarlık yarışmayla küresel araştırmacıların katkı sunmasını teşvik ediyor. Böylece hem modelin gelişimi destekleniyor hem de biyolojik simülasyonların doğruluk payı artırılmaya çalışılıyor. Bu gibi teşvikler, yapay zekânın biyolojik sistemleri daha isabetli ve öngörülebilir biçimde temsil etmesine yönelik önemli adımlar arasında yer alıyor.
Ancak bu gelişmelere yönelik eleştiriler de yok değil. Stanford Üniversitesi’nden hesaplamalı biyolog Anshul Kundaje, mevcut yapay zekâ modellerinin, eğitildikleri veri kümeleri dışında kalan yeni biyolojik veriler karşısında yetersiz kaldığını belirtiyor. Birçok uzman, sanal hücre modellerinin yalnızca genetik verilere dayanmasının ciddi bir sınırlılık oluşturduğunu vurguluyor. Jan Ellenberg gibi araştırmacılar, mikroskobik görüntüler ve zaman serileri gibi farklı veri türlerinin de bu modellere entegre edilmesi gerektiğini savunuyor. Bu tür çok boyutlu veri kaynakları, hücresel yapıların mekânsal düzenlenişi ve zamana bağlı değişimleri hakkında çok daha kapsamlı bilgiler sunarak modellerin doğruluk oranını artırabilir. Böylelikle sanal hücreler, yalnızca genetik düzeyde değil, hücre bütünlüğü açısından da gerçekliğe daha yakın hale gelebilir.
Geleceğin Yol Haritası
CZI’nin milyar hücre projesinin başındaki Jonah Cool’a göre, “sanal hücre” kavramının henüz net bir tanımı yok. Bu durum, Harvard Tıp Fakültesi’nden Tim Mitchison’ın bir çalıştayda gözlemlediği gibi, bilim insanları arasında ortak bir vizyonun eksikliğine yol açıyor.
Buna rağmen Mitchison, kalp hücreleri ya da bağırsak organoidleri gibi belirli hücre türlerinin ya da genetik düzenleme işlevlerinin gerçekçi yapay modellerle temsil edilebileceğine inanıyor.
Stephen Quake de bu teknolojilere uyum sağlamanın zaman alacağını kabul ediyor. “Henüz hazır değiller,” diyor. “Ama biyologlar da bu modellere henüz hazır değil.”
Peki bu konu hakkında sizin düşünceleriniz neler? Yorumlarda fikirlerinizi paylaşmayı unutmayın. Benzer içerikler için Moletik’i takip edin.
Kaynak
Callaway, E. Can AI build a virtual cell? Scientists race to model life’s smallest unit. Nature643, 13–14 (2025).
