Araştırmacılar, bilimin daha önce tespit etmediği 70.500 virüsü ortaya çıkarmak için yapay zekayı (YZ) kullandı ve çoğu virüsün tuhaf ve bilinen türlere hiç benzemediği kaydedildi.
70.500 RNA virüsü, bilim insanlarının tek tek virüsleri kültürlemek zorunda kalmadan, ortamda bulunan tüm genomları örneklemeleriyle tanımlandı. Yöntem, yapay zeka ile RNA virüs evreninin gizeminin keşfedilmesi potansiyeli taşıyor.
Virüsler, hayvanları, bitkileri ve hatta bakterileri enfekte eden her yerde bulunan mikroorganizmalardır ancak yalnızca küçük bir kısmı tanımlanmıştır.
Önceki çalışmalar dizileme verilerinde yeni virüsler bulmak için makine öğrenimini kullanmıştı. Bu hafta Cell dergisinde yayınlanan son çalışma ise, önceki çalışmaları bir adım öteye taşıyarak yapay zekayı yeni virüslerin protein yapılarını tahmin etmek için kullandı.
Yapay zeka modeli, Meta'daki (eski adıyla Facebook) araştırmacılar tarafından geliştirilen ESMFold adlı bir protein tahmin aracını içeriyor. Benzer bir yapay zeka sistemi olan AlphaFold, bu hafta Kimya Nobel Ödülü'nü kazanan Londra'daki Google DeepMind'daki araştırmacılar tarafından geliştirilmişti.
Gözden kaçırılan virüsleri arayıp buldular
2022'de Artem Babaian ve meslektaşları, kamuya açık veritabanlarında arşivlenen 5,7 milyon genomik örneği araştırdı ve yaklaşık 132.000 yeni RNA virüsü tanımladı. Diğer gruplar da benzer çabalara öncülük etti.
Ancak RNA virüsleri hızla evrimleşir, bu nedenle genomik dizi verilerinde RNA virüslerini tanımlamak için kullanılan mevcut yöntemler muhtemelen birçoğunu gözden kaçırır.
Yaygın bir yöntem, RNA replikasyonunda kullanılan RNA-bağımlı RNA polimeraz (RdRp) adı verilen önemli bir proteini kodlayan genom bölümünü aramaktır. Ancak bir virüste bu proteini kodlayan dizi bilinen herhangi bir diziden çok farklıysa, araştırmacılar bunu tanıyamaz.
Çin'in Shenzhen kentindeki Sun Yat-sen Üniversitesi'nde evrimsel biyolog ve Cell dergisinde yayımlanan çalışmanın ortak yazarlarından biri olan Shi Mang ve meslektaşları, kamuya açık genom örneklerinde daha önce tanınmayan virüsleri aradılar.
ChatGPT'nin temelini oluşturan 'transformatör' mimarisini kullanarak ‘LucaProt’ adlı bir model geliştirdiler ve bu modele dizileme ve ESMFold protein tahmin verileri yüklediler. Daha sonra modellerini viral RdRps'yi tanıması için eğittiler ve bu enzimleri kodlayan dizileri bulmak için kullandılar.
Bu yöntemle bazıları kaplıcalar, tuz gölleri gibi aşırı ortamlarda ve havada bulunanlar da dahil olmak üzere yaklaşık 160.000 RNA virüsü tanımladılar. Bunların neredeyse yarısı daha önce tanımlanmamıştı.
Virüsler daha çok su ortamlarında ve tortu örneklerinde bulunurken omurgalı ve omurgasız hayvan örneklerinde ise sadece birkaç tane bulundu
Çalışma sonuçlarına göre virüs çeşitliliği yaprak çöpü, sulak alan, tatlı su ve atık su ortamlarında en yüksekti, virüs bolluğu ise Antarktika tortusu, deniz tortusu ve tatlı su ekosistemi alt tiplerinde zirveye ulaştı. En düşük ortalama çeşitlilik ve bolluk, düşük biyokütleleri (konak hücreleri) nedeniyle beklenen şekilde kaya tuzunda ve yer altı ortamlarında bulundu. Sıcak su kaynakları ve hidrotermal bacalar gibi aşırı ekolojik alt tiplerde ilişkili RNA virüsleri düşük çeşitlilik ancak orta düzeyde bolluk gösterdi. Ayrıca, çalışmada oluşturulan yeni viral süper grupların çoğunlukla sucul ve tortu örneklerinde bulunmasına, omurgalı ve omurgasız hayvan örneklerinde ise sadece birkaç tane bulunmasına dikkat çekildi.
Nature dergisinin haberine göre, Kanada'daki Toronto Üniversitesi'nde hesaplamalı virolog olan konuyla ilgili önceki bir çalışmayı yürüten Artem Babaian, keşfedilecek "esasen dipsiz bir virüs kuyusu" olduğunu söyledi. Bu virüslerden bazıları insanlarda hastalıklara neden olabileceğini ve virüsleri karakterize etmenin gizemli hastalıkları açıklamaya yardımcı olabileceğini vurguladı.
CSIRO Avustralya Hastalık Hazırlığı Merkezi'nde evrimsel virolog olan Jackie Mahar ise araştırmanın "Virosferi genişletmek için gerçekten umut vadeden bir yaklaşım’ sunduğunu, virüsleri karakterize etmenin, araştırmacıların mikropların kökenlerini ve farklı konaklarda nasıl evrimleştiklerini anlamalarına yardımcı olacağını belirtti.
Mahar, ekibin tanımladıkları virüslerin konaklarını belirleyemediğine ve bunun daha fazla araştırılması gerektiğine işaret etti.
Çinli bilim insanı Shi Mang şimdi yeni tanımlanan RNA virüslerinin konaklarını tahmin etmek için bir model geliştiriyor. Bunun araştırmacıların virüslerin çevresel nişlerindeki rollerini anlamalarına yardımcı olacağını tahmin ediyor.
Yorumunuz