Yapay zekânın kanseri ve tüm hastalıkları tedavi edeceğine ilişkin vaatler hâlâ kesin pratik sonuçlardan uzak olsa da biyoteknoloji girişimi Vivodyne, temel engelin hesaplama kapasitesi eksikliği değil, insan dokularının nasıl çalıştığına ilişkin uygun verilerin yetersizliği olduğunu düşünüyor. Bu nedenle şirket, insan vücudunun karmaşıklıklarını daha iyi anlayan modelleri eğitmekte kullanılabilecek nedensel biyolojik veriler üretmek amacıyla HIVE adını verdiği standartlaştırılmış robotik laboratuvarlar geliştirdi.
Şirkete göre HIVE laboratuvarları 20 tür insan dokusu yetiştirebiliyor, ardından bu dokuları otomatik olarak farklı dozlara maruz bırakıp tepkilerini izleyebiliyor. Buradaki fikir, belirli bir andaki hücre veya protein durumunu gözlemlemekten, belirli bir etkenin daha sonra gerçekleşen biyolojik bir değişikliğe yol açması sırasında ne olduğunu izlemeye geçmek.
Yapay zekâ modelleri ile insan biyolojisi arasındaki boşluk
İlaç keşfi araştırmalarında günümüzde kullanılan verilerin büyük bir bölümü hayvan deneylerine veya tek tek hücreler ve proteinler üzerine yapılan çalışmalara dayanıyor. Vivodyne, özellikle tepkinin birden fazla biyolojik yolun etkileşiminden kaynaklandığı durumlarda bu kaynakların canlı insan dokularının davranışına ilişkin her zaman yeterli bir tablo sunmadığını düşünüyor.
Şirketin CEO’su ve kurucu ortağı Andrei Georgescu, sorunu mevcut modellerin bir “hücre durumu” ile diğerini ayırt etmeyi öğrendiğini, ancak ikinci durumun iltihaplanma veya birinci durumdan geçişe neden olan bir uyarıcının sonucu olduğunu zorunlu olarak öğrenmediğini söyleyerek açıkladı. Ona göre insan testlerinin bulunmaması, modelleri farelerde başarılı olup insanlara aktarılmayan sonuçlar üretmeye açık hâle getiriyor.
Bu değerlendirme, yapay zekânın kanseri tedavi etme kapasitesine ilişkin bazı açıklamaların mevcut kanıtlardan daha iddialı görünmeye başladığı bir dönemde geliyor. Anthropic’in CEO’su Dario Amodei, yapay zekâyla kanser tedavisinden söz etmenin, güvenilir bir öngörüden çok kalıplaşmış bir ifadeye yaklaştığını belirtti; ancak daha önce yazılarında bu ihtimali ele almıştı. Sam Altman da OpenAI’yi yapay genel zekâya yöneltmeyi ve bilgisayar yatırımlarını artırmayı gerekçelendirirken defalarca kanser tedavisini örnek gösterdi. Google DeepMind’dan Demis Hassabis ise geçen yıl yapay zekânın on yıl içinde tüm hastalıkların tedavisine yardımcı olabileceğini söyledi.
Mevcut sonuçlar ne söylüyor?
Fiilî sonuçlar hâlâ sınırlı. Yapay zekâ yardımıyla tasarlanan az sayıda ilaç insan deneylerine ulaştı ve bunlardan biri üçüncü aşamaya geçti; ancak bu durum yeni ilaçların onaylanmasının önündeki temel engelleri ortadan kaldırmadı. Yaşamın temel yapısının anlaşılmasına katkıda bulunan ve Nobel Ödülü alan AlphaFold da maddeye göre bugüne kadar fiilen yeni bir ilaç üretmedi. AlphaFold üzerine inşa edilmek üzere kurulan Isomorphic Labs, ilk deneylerine 2025 için planlanmış olmalarına rağmen 2026’nın sonuna kadar başlamayı bekliyor.
Madde, klinik deneylere ulaşacak kadar hayvan testlerinde başarılı olan ilaçların yaklaşık %90’ının daha sonra insanlarda kullanım için düzenleyici onay alamadığını belirtiyor. Vivodyne, dokularının insan deneyleriyle karşılaştırıldığında karaciğer hücresi toksisitesi testlerinde %94 öngörü doğruluğuna ulaştığını, hava yolu dokularının gerçek insan dokularının davranışıyla vakaların %96’sında eşleştiğini, kemik iliğinin ise 20 farklı kemoterapi ilacını içeren testlerde tam eşleşme sağladığını söylüyor. Bunlar şirket tarafından açıklanan rakamlar; geniş kapsamlı bağımsız doğrulamanın yerine geçmiyor.
Vivodyne pratikte ne inşa ediyor?
Vivodyne, Georgescu’nun biyomühendislik alanında doktora derecesini almasının ardından 2021’de Pennsylvania Üniversitesi’nden ayrıldı. Maddenin yayımlanmasından önceki hafta şirket, San Francisco’nun biraz dışında, dünyanın en büyük “insan veri merkezi” adını verdiği tesisi açtı. Şirket, ortaklarının isimlerini açıklamamasına rağmen, burada ABD’de gerçekleştirilen tüm hayvan deneylerinin toplamının iki katına eşit bir deney hızı yakaladığını söylüyor ve birkaç büyük ilaç şirketiyle iş birliği yaptığını doğruluyor.
Doğrudan ticari hedef, ilaç geliştiricilerinin bir klinik deneye on milyonlarca dolar harcamadan önce adayın başarı şansını tahmin etmesine yardımcı olmak. Georgescu bunu otomotiv sektöründeki çarpışma testleriyle karşılaştırıyor: Üretici, otomobilin NHTSA gerekliliklerini karşılayıp karşılamayacağını genellikle testten önce biliyor; buna karşılık ilaç geliştiricileri klinik deneylere daha düşük bir kesinlikle giriyor ve ilacın FDA onayı alamama ihtimali yüksek oluyor.
Vivodyne, Khosla Ventures’ın liderlik ettiği iki finansman turunda 80 milyon doların biraz altında para topladı. Şirket müşterilerinin veya ortaklarının isimlerini açıklamıyor; bu nedenle yalnızca maddeden hareketle platformunun fiilî ticari kullanımının boyutunu değerlendirmek mümkün değil.
Bu yaklaşım neden önemli?
Vivodyne projesinin önemi, yapay zekâ tartışmalarında çoğu zaman göz ardı edilen bir aşamayı ele almaya çalışmasında yatıyor: yalnızca modelin büyüklüğünü değil, modelin öğrendiği verilerin kalitesini. Şirket, HIVE laboratuvarlarının hastalıklı dokuların farklı uyarıcılara maruz bırakıldığı yüz binlerce devam eden deneyi izlediğini ve bunun nedensel ilişkiler üzerine eğitim verileri sağlayabileceğini, hatta belirli bir etkiye yol açan nedeni önerebilen modelleri destekleyebileceğini söylüyor.
Georgescu’ya göre olası kombinasyonların sayısı hızla arttığı ve rastgele deneysel bir yöntemle keşfedilemeyeceği için bu tür veriler, birden fazla yolu hedefleyen kombinasyon tedavileri geliştirirken daha önemli hâle gelebilir. Ancak madde, Vivodyne’nin kanser tedavisine yaklaştığına dair bir kanıt sunmuyor; yalnızca insan verilerinin iyileştirilmesinin ilaç keşfinde daha gerçekçi ilerleme sağlamak için gerekli bir koşul olabileceğine ilişkin teknik bir bahis ortaya koyuyor.