- Araştırmacılar, ortaya çıkan virüs türlerini tahmin etmek için tasarlanmış bir yapay zekâ aracı olan EVEscape’i geliştirdi.
- Bu model, pandemi sırasında virüslerdeki mutasyonları tahmin etme potansiyeline sahip ve virüslerin insan bağışıklık sistemine nasıl uyum sağladığını inceleyerek aşı tasarımına yardımcı oluyor.
- EVEscape, viral mutasyonların bağışıklık yanıtlarından kaçma olasılığını tahmin etmek için derin öğrenmeyi biyolojik ve yapısal bilgilerle birleştiriyor.
Oxford Üniversitesi ve Harvard Tıp Fakültesinden araştırmacılar, yeni virüs türlerini ortaya çıkmadan önce tahmin etmek için tasarlanmış, “EVEscape” adında bir yapay zekâ aracı geliştirdiler. Bu model, pandemi sırasında Covid-19 virüsü gibi virüslerdeki mutasyonları tahmin etme potansiyeline sahip.
“Evrimsel Etki Modeli” anlamına gelen EVEscape, virüs hakkında detaylı biyolojik ve yapısal bilgiyi derin öğrenme ile birleştiriyor. Bu model, antikorların bağlanmasını önlemek gibi bağışıklık tepkilerinden kaçmasını sağlayan bir viral mutasyon olasılığını tahmin ediyor.
EVEscape’in başlıca amacı, virüslerin insan bağışıklık sistemine yanıt olarak nasıl mutasyon geçirdiğini inceleyerek aşı tasarımına yardımcı olmak.
Covid-19 salgını sırasında, virüsün yayılması farklı varyantlar tarafından yönlendirildi ve bu varyantlar çok sayıda genetik değişiklik geçirdi. Bu mutasyonlar, virüsün davranışını değiştirebilir ve bağışıklık sisteminden kaçmasını daha kolay hâle getirebilir. Örneğin Omicron varyantı, 2021 yılı sonlarında ortaya çıktı ve vaka sayısında artışa neden oldu ancak hastaneye yatışlarda veya ölümlerde büyük bir artışa yol açmadı.
Model, Şubat 2020’de mevcut veriler kullanılarak test edildi. SARS-CoV-2 mutasyonlarını ve pandemi ilerledikçe antikor tabanlı tedavilerin etkililiğini başarılı bir şekilde tahmin etti. EVEscape’in, özellikle endişe veren yeni varyantları hedefleyen aşıların tasarımına ve koruma önlemlerinin geliştirilmesine yardımcı olacağı öngörülüyor.
Araştırma ekibine göre bu yapay zeka modeli pandeminin başlangıcında kullanılsaydı, en yaygın Covid-19 mutasyonlarını doğru bir şekilde tahmin edebilirdi. Bu da onu pandemi gözetimi ve aşı tasarımı açısından değerli kılardı.
Derleyen: Eliz Canyurt
