Anthropic’in Claude yapay zekâsından bilimsel keşif: ART sistemi ortaya çıktı

Yapay zekâ modellerinin bilim dünyasındaki rolü giderek değişiyor. Büyük dil modelleri artık yalnızca bilimsel makaleleri özetleyen veya araştırmacıların sorularını yanıtlayan araçlar olmaktan çıkarak, yeni hipotezlerin ve araştırma adaylarının bulunmasına doğrudan katkı sağlayan sistemlere dönüşmeye başlıyor.

Anthropic tarafından yayımlanan yeni bir çalışma bunun şimdiye kadarki dikkat çekici örneklerinden birini ortaya koydu. Şirketin Claude yapay zekâsıyla yürüttüğü geniş ölçekli genom taraması sırasında, bakterileri enfekte eden virüslerde daha önce ayrıntılı biçimde tanımlanmamış bir yapı tespit edildi.

Araştırmacılar bu sisteme Array-Associated Reverse Transcriptases, kısaca ART adını verdi.

Anthropic’in açıklamasına göre ART; bir ters transkriptaz enzimi, ona komşu bir gen ve düzenli aralıklarla tekrarlanan uzun DNA dizilerinden oluşuyor. Bu tekrar düzeni, gen düzenleme teknolojisinin temelini oluşturan CRISPR dizilerini yapısal açıdan hatırlatıyor.

Claude yaklaşık 1,9 milyar protein kümesini taradı

Çalışmanın ölçeği, keşfi ilginç kılan noktaların başında geliyor.

Araştırmanın teknik bilgilerinde Claude tabanlı sistemlerin yaklaşık 1,9 milyar metagenomik protein kümesini kapsayan son derece büyük bir veri alanında ters transkriptazlarla ilişkili yapıları araştırdığı belirtiliyor.

Çalışma sırasında yaklaşık 200 bin ters transkriptaz kümesi belirlendi. Anthropic’in daha genel açıklamasına göre sistem buradan yaklaşık 3.500 aday biyolojik yapıyı ayırdı ve en dikkat çekici örnekleri insan araştırmacıların değerlendirebileceği raporlara dönüştürdü.

Teknik çalışmada ise araştırma sürecinin 949 ajan oturumundan ve 119 görevden oluştuğu bildiriliyor. Kampanya yaklaşık 21,5 saatlik gerçek zaman, 77 ajan-saat ve 215 milyondan fazla token tüketimiyle gerçekleştirildi. Bu nedenle kamuoyunda kullanılan “950 yapay zekâ ajanı” ifadesini, yaklaşık 950 Claude ajan oturumu şeklinde değerlendirmek daha doğru.

Anthropic’in kamuya yaptığı açıklamada rakamlar yaklaşık 950 ajan, 21 saat ve 210 milyon token olarak yuvarlanıyor.

Yapay zekâya belirli bir diziyi bulması söylenmedi

Çalışmanın en dikkat çekici taraflarından biri, Claude’a doğrudan “ART sistemini bul” şeklinde belirli bir hedef verilmemesi.

Araştırmacılar yapay zekâya genel olarak ilginç ve yeni ters transkriptaz örneklerini araştırma görevi verdi. Sistem daha sonra farklı protein ailelerini inceleyerek hangi adayların takip edilmeye değer olduğuna ilişkin kendi analizlerini gerçekleştirdi.

Anthropic, insan katılımının hesaplamalı tarama aşamasında büyük ölçüde başlangıç yönergesiyle sınırlı olduğunu belirtiyor. Ancak bu durum tüm çalışmanın yapay zekâ tarafından gerçekleştirildiği anlamına gelmiyor.

Fiziksel laboratuvar çalışmalarının tamamı insan bilim insanları tarafından yapıldı. Claude ise genomik tarama, aday belirleme, hipotez geliştirme ve verilerin yorumlanması gibi hesaplamalı aşamalarda kullanıldı.

ART nasıl keşfedildi?

Claude’un dikkatini çeken adaylardan biri, jumbo faj olarak adlandırılan büyük bir bakteriyofajda bulunan alışılmadık bir ters transkriptaz (RT) oldu.

Ters transkriptazlar, RNA bilgisini DNA’ya kopyalayabilen enzimler olarak biliniyor.

Burada önemli bir ayrıntı bulunuyor: Söz konusu ters transkriptazın kendisi tamamen bilinmeyen bir enzim değildi. Anthropic’e göre önceki çalışmalarda bu enzime rastlanmıştı. Claude’un fark ettiği yenilik, enzimin çevresindeki yapıların birlikte değerlendirilmesi oldu.

Yapay zekâ, ters transkriptaz geninin yakınındaki ham DNA dizisini incelerken düzenli biçimde tekrarlanan sıra dışı DNA dizileri tespit etti. Daha sonraki analizlerde bunlara eşlik eden ek bir protein geni de belirlendi.

Böylece üç temel parçadan oluşan yapı ortaya çıktı:

• Bir ters transkriptaz enzimi
• Enzimin yakınında bulunan eşlikçi bir gen
• Düzenli aralıklarla sıralanan uzun bir DNA tekrar dizisi

Araştırmacılar bu kombinasyonu ART sistemi olarak adlandırdı.

ART neden CRISPR’a benzetiliyor?

ART’nin en fazla dikkat çeken özelliği, sahip olduğu tekrar dizilerinin organizasyonu.

CRISPR sistemlerinde de belirli DNA tekrarları ile bunların arasına yerleşmiş farklı diziler bulunuyor. Bu yapı sayesinde bazı CRISPR-Cas sistemleri belirli genetik hedefleri tanıyabiliyor ve programlanabilir biyoteknoloji araçlarına dönüştürülebiliyor.

ART’de görülen uzun ve düzenli DNA tekrar dizileri de mimari açıdan CRISPR dizilerini hatırlatıyor.

Anthropic’in ilk deneyleri, ART tekrar dizisinin birbirinden ayrı kısa RNA molekülleri halinde ifade edildiğini gösteriyor. Bu bulgu sistemin biyolojik açıdan aktif bir işlevi olabileceğine işaret ediyor.

Ancak CRISPR ile yapısal benzerlik bulunması, ART’nin aynı görevi yerine getirdiği anlamına gelmiyor.

ART yeni bir gen düzenleme teknolojisi mi?

Şimdilik bu sorunun yanıtı bilinmiyor.

ART hakkında ortaya konan bulgular henüz sistemin DNA’yı hedeflediğini, kestiğini veya değiştirdiğini göstermiyor. Dolayısıyla ART’yi doğrudan “yeni CRISPR” veya “yeni gen düzenleme teknolojisi” olarak tanımlamak için yeterli bilimsel kanıt bulunmuyor.

Araştırmacıların hâlâ yanıtlamaya çalıştığı temel sorular arasında ART’nin doğal biyolojik görevinin ne olduğu, ters transkriptazın hangi moleküller üzerinde çalıştığı ve tekrar dizilerinden üretilen kısa RNA’ların sistemde nasıl bir rol oynadığı bulunuyor.

Anthropic de çalışmaların devam ettiğini ve ART’nin temel işlevinin henüz bilinmediğini açıkça ifade ediyor.

CRISPR öncülerinden MIT ve Broad Institute profesörü Feng Zhang da Anthropic’in paylaştığı değerlendirmesinde, ters transkriptazlarla ilişkili RNA tekrar dizilerinin ilgi çekici olduğunu ancak daha fazla araştırılması gerektiğini vurguladı.

Araştırma henüz hakem değerlendirmesinden geçmedi

Çalışmanın bilimsel statüsü de önemli.

ART’ye ilişkin sonuçlar şu anda ön baskı (preprint) niteliğinde. Yani çalışma henüz bağımsız bilim insanlarının gerçekleştirdiği standart akademik hakem değerlendirmesi sürecini tamamlamış değil.

Bu nedenle ART’nin biyolojik mekanizmasının bağımsız laboratuvarlarda doğrulanması ve araştırmanın sonuçlarının tekrarlanabilirliğinin gösterilmesi gerekiyor.

Nitekim çalışmaya ilişkin teknik değerlendirmelerde aynı geniş çaplı taramanın tekrarlandığı bazı denemelerde ART’nin yeniden bulunamadığı belirtiliyor. Bu durum, yapay zekâ destekli geniş ölçekli keşif sistemlerinin çok değerli adaylar ortaya çıkarabilmesinin yanında, tekrarlanabilirlik ve doğrulama konusunda klasik bilimsel yöntemlere duyulan ihtiyacın devam ettiğini de gösteriyor.

Yapay zekâ bilim insanlarının yerini mi alacak?

ART çalışmasının bilimsel açıdan belki de en önemli tarafı yalnızca yeni bir biyolojik sistem adayı bulunması değil.

Çalışma, yapay zekâ modellerinin devasa veri kümeleri içinde insan araştırmacıların tek tek incelemesinin son derece zaman alacağı örnekleri tarayabildiğini ve sıra dışı ilişkileri araştırmaya değer adaylar olarak öne çıkarabildiğini gösteriyor.

Ancak süreç aynı zamanda insan araştırmacıların rolünün ortadan kalkmadığını da ortaya koyuyor.

Claude genomları taradı, adayları değerlendirdi ve sıra dışı yapıyı fark etti. Hangi bulgunun bilimsel açıdan anlamlı olduğunun değerlendirilmesi, laboratuvar deneylerinin yapılması ve biyolojik sonuçların doğrulanması ise insan bilim insanlarının sorumluluğunda kaldı.

Anthropic de yeni yaşam bilimleri grubunun çalışma modelini, yapay zekâ ajanlarının bilim insanlarıyla birlikte araştırmanın farklı aşamalarında çalışması üzerine kurduğunu belirtiyor.

ART’nin gerçekten yeni bir biyoteknoloji aracına dönüşüp dönüşmeyeceğini söylemek için henüz erken. Buna karşın çalışma, yapay zekâ destekli bilimsel keşif sistemlerinin gelecekte genomik, ilaç araştırmaları ve moleküler biyoloji gibi veri yoğun alanlarda önemli bir araştırma aracına dönüşebileceğine dair dikkat çekici bir örnek oluşturuyor.