Yapay Zekâ Beynin Genetik Şifresini Çözerek Evrimsel Sırları Açığa Çıkardı
Bilim insanları, insan ve tavuk beyinlerindeki çeşitli hücre tipleri arasında gen düzenlemesini analiz etmek ve karşılaştırmak için derin öğrenmeyi kullanıyor.
Belçikalı bir araştırma ekibi tarafından Science dergisinde yayınlanan yeni bir çalışma, gen aktivitesini düzenleyen genetik anahtarların farklı türlerdeki beyin hücresi tiplerini nasıl tanımladığını araştırıyor.
İnsan, fare ve tavuklardan alınan beyin verileri üzerinde eğitilen derin öğrenme modellerini kullanan araştırmacılar, bazı hücre tiplerinin milyonlarca yıllık evrim boyunca kuşlar ve memeliler arasında yüksek oranda korunduğunu, diğerlerinin ise önemli ölçüde farklılaştığını keşfetti. Bu bulgular beyin evrimine dair yeni bilgiler sunmakta ve gen düzenlemesinin türler arasında ve çeşitli hastalık durumlarında hücre tipi gelişimini nasıl etkilediğini incelemek için değerli araçlar sağlamaktadır.
Beynimiz ve buna bağlı olarak tüm vücudumuz birçok farklı hücre tipinden oluşur. Aynı DNA’yı paylaşsalar da, tüm bu hücre tiplerinin kendi şekilleri ve işlevleri vardır. Her hücre tipini farklı kılan şey, araştırmacıların onlarca yıldır anahtar gibi hareket eden ve hangi genlerin açılıp kapanacağını kontrol eden kısa DNA dizilerinden bir araya getirmeye çalıştıkları karmaşık bir bulmacadır. Bu anahtarların ince ayarlı düzenlenmesi, her bir beyin hücresi tipinin kendine özgü rolünü yerine getirmek için genomdan gelen doğru genetik talimatları kullanmasını sağlar. Bilim insanları bu genetik anahtarların benzersiz modellerini düzenleyici kod olarak adlandırıyor.
Kodu kırmak için yapay zeka
Dr. Stein Aerts ve VIB.AI ve VIB-KU Leuven Beyin ve Hastalık Araştırmaları Merkezi’ndeki ekibi, bu düzenleyici kodun temel ilkelerini ve kanser veya beyin bozuklukları gibi hastalıkları nasıl etkileyebileceğini inceliyor. Binlerce ve binlerce bireysel hücreden topladıkları gen düzenlemesi hakkındaki büyük miktarda bilgiyi anlamlandırmaya yardımcı olmak için derin öğrenme yöntemleri geliştiriyorlar.
Aerts, “DNA dizisi koduyla çalışan derin öğrenme modelleri, farklı hücre türlerindeki düzenleyici mekanizmaları belirlememize çok yardımcı oldu” diye açıklıyor. “Şimdi, bu düzenleyici kodun, bu hücre tiplerinin türler arasında nasıl korunduğu konusunda da bize bilgi verip veremeyeceğini araştırmak istedik.”
Böyle bir sorunun son derece önemli olduğu yerlerden biri de beyindir. Ortak gelişimsel yörüngelere rağmen, memelilerin ve kuşların beyinleri çarpıcı bir şekilde farklı nöroanatomi sergiler. Aerts ve ekibi şimdi mevcut farklılıkların ve benzerliklerin ortak veya farklı düzenleyici kodlara yansıyıp yansımadığını değerlendirmek için derin öğrenme modelleri uyguladı.
Evrimi incelemek için bir araç
Aerts laboratuvarında sırasıyla postdoc ve doktora öğrencisi olan Nikolai Hecker ve Niklas Kempynck, yaklaşık 320 milyon yıllık evrimi kapsayan insan, fare ve tavuk beyinlerindeki farklı hücre türlerini karakterize etmek ve karşılaştırmak için makine öğrenimi modelleri geliştirdi ve uyguladı. Ancak gerçek anlamda karşılaştırma yapabilmeleri için önce tavuk beyninin hücre tipi bileşimini daha iyi anlamaları gerekiyordu, bu nedenle kapsamlı bir transkriptomik atlas oluşturdular.
Hecker, “Çalışmamız, düzenleyici kodlarına dayanarak farklı hücre tiplerini karakterize etmek ve karşılaştırmak için derin öğrenmeyi nasıl kullanabileceğimizi gösteriyor” diyor. “Bu kodları farklı türlerin genomlarını karşılaştırmak, hangi düzenleyici kodların evrimsel olarak korunduğunu belirlemek ve hücre tiplerinin nasıl evrimleştiğine dair içgörüler elde etmek için kullanabiliriz.”
Ekip, bazı düzenleyici hücre tipi kodlarının kuşlar ve memeliler arasında yüksek oranda korunduğunu, diğerlerinin ise farklı şekilde evrimleştiğini buldu. Özellikle, bazı kuş nöronlarının düzenleyici kodları, memeli neokorteksindeki derin katmanlı nöronlarınkine benziyor.
“Doğrudan düzenleyici koda bakmak önemli bir avantaj sunuyor” diye ekliyor Kempynck, ”DNA dizisinin kendisi değişmiş olsa bile, türler arasında hangi düzenleyici ilkelerin paylaşıldığını bize söyleyebilir.”
Hastalıkları incelemek için bir araç
Bu düzenleyici bilgi, evrimi anlamanın ötesinde yararlıdır. Aerts ve ekibi daha önceki çalışmalarında melanom (cilt kanseri) hücre durumları için düzenleyici kodların memeliler ve zebra balığı arasında korunduğunu doğrulamıştı. Ayrıca melanom hastalarının genomlarındaki varyantları da tespit etmişlerdi. Mevcut çalışmada beyin hücre tipleri üzerine sunulan modeller, genomik varyantların etkisini ve bunların zihinsel veya bilişsel özellikler ve bozukluklarla ilişkisini incelemek için yararlı araçlar sağlamaktadır.
Aerts: “Nihayetinde, genomik düzenleyici kodu öğrenen modeller, genomları tarama ve herhangi bir türde belirli hücre tiplerinin veya hücre durumlarının varlığını veya yokluğunu araştırma potansiyeline sahiptir. Bu, hastalıkları incelemek ve daha iyi anlamak için güçlü bir araç olacaktır.”
Hayvanat bahçesine
Aerts ve ekibi modellerini şimdiden her iki cephede de uygulamaya başladılar: “Hayvanat Bahçesi Bilimi ve Yaban Hayatı Kurtarma Merkezi ile işbirliği içinde, evrimsel modellememizi şimdi çok daha fazla hayvan beynine genişletiyoruz: farklı balık türlerinden sevgili, kirpi ve kapibaralara kadar. Aynı zamanda, bu yapay zeka modellerinin Parkinson hastalığıyla bağlantılı genetik varyasyonu çözmeye nasıl yardımcı olabileceğini de araştırıyoruz.”
Kaynak: https://scitechdaily.com