Stanford Evo 2 yapay zeka modeli, E. coli'ye karşı fajlar üretiyor.
Özet
Stanford araştırmacıları, Evo 2 üretken yapay zeka modeli kullanarak tamamen yapay DNA dizilerinden yaklaşık 300 faj sentezlemeyi başarmıştır. Yapılan laboratuvar testleri sonucunda bu grup, özellikle güçlü *E. coli* öldürücü aktivite gösteren 16 faja daraltılmıştır. Çalışma, kompakt bir test sistemi olan ΦX174 genomu üzerinden yürütülmüş ve modelin uçtan uca tamamen işlevsel viral genomlar oluşturabileceği kanıtlanmıştır. Geliştirilen hesaplamalı bir çerçeve sayesinde aday genom sayısı filtrelenmiş ve yapay zekanın önerdiği bazı fajların doğal olanlardan daha yüksek uyum gösterdiği görülmüştür.
Stanford araştırmacıları, Evo 2 üretken yapay zeka modeli tarafından üretilen DNA dizilerinden yaklaşık 300 faj sentezledi. Laboratuvar testi, grubu özellikle güçlü E. coli öldürücü aktivite gösteren 16 faja daraltti.
Çalışma, telaffuzu “FYE-ex-1-7-4” olan ΦX174 bakteriyofajı etrafında şekilleniyor. Kimya mühendisliği yardımcı profesörü ve Dieter Schwarz Vakfı Stanford Veri Bilimi Fakültesi Üyesi Brian Hie, makalede açıklanan deneysel çalışmaya liderlik eden biyomühendislik yüksek lisans öğrencisi Samuel King ile birlikte Evo 2'yi yarattı.
Evo 2 faj genomlarını laboratuvara taşıyor
Evo 2, bir faj genomunun küçük bir başlangıç parçasından yeni DNA dizileri üretir. Araştırmacılar modelden, soldan sağa tek bir geçişte tüm bir ΦX174 genomu üretmesini istedi.
Hie, “Bu durumda modelin, tüm genomu soldan sağa tek bir geçişte uçtan uca üretebilmesini istedik. Hiçbir şey eklemedik,” dedi. Ekip, kimyasal sentez ve laboratuvar testi için dizileri seçmeden önce bu süreç binlerce aday genom üretti.
ΦX174 nispeten kompakt bir test sistemi sundu. İnsan genomundaki yaklaşık 3 milyar baz çiftine kıyasla, genomu 6.000'den az baz çifti içerir. Hie, araştırmacıların 5.400 karakterlik bir DNA dizisini bile gen gen yorumlarken hâlâ zorlu bir görevle karşı karşıya olduğunu söyledi.
Hie, Evo 2'nin önerdiği bazı fajların laboratuvar testlerinde doğal ΦX174'ten daha yüksek uyum gösterdiğini söyledi. Proje bu nedenle, modelin yalnızca yerel DNA düzenlemeleri önermekle kalmayıp, tamamen işlevsel viral genomlar oluşturup oluşturamayacağını test ediyor.
King, senteze gönderilen aday genom sayısını azaltmak için hesaplamalı bir çerçeve geliştirdi. Çerçeve, ekibin laboratuvar çalışması için seçenekleri seçmesinden önce ΦX174 ve ilgili fajlardan alınan özellikleri değerlendirdi.
DNA sentezi pratik bir kısıtlama getirir. Araştırmacılar Evo 2 ile genomlar ürettiler, bunları tasarım kriterlerine göre değerlendirdiler, ardından seçilen adayları kimyasal olarak sentezlediler ve laboratuvarda hangi genomların en iyi performansı gösterdiğini test ettiler.
King, “Tasarım çerçevesinin ana kısımlarından biri, ΦX174 ve ilgili fajlara dayanarak genomların hangi özelliklere sahip olması gerektiğini bulmaktı,” dedi. “Çerçeve birkaç önemli adım içeriyordu: Evo 2 kullanarak genomlar üretmek, seçenekleri tasarım kriterlerine göre değerlendirmek, en uygun adayları seçmek, bunları kimyasal olarak sentezlemek ve ardından hangi genomların en iyi çalıştığını görmek için laboratuvarda test etmek.”
Hie, çerçevenin harcamaları ekibinin en yaşayabilir olarak değerlendirdiği adaylara odaklayarak sentez maliyetlerini düşürdüğünü söyledi.
Bu dizi aynı zamanda sonucun operasyonel sınırını da tanımlar. Evo 2 binlerce olasılık üretti, ancak araştırmacılar yine de yaşayabilir fajları belirlemek için hesaplamalı değerlendirme, kimyasal sentez ve laboratuvar tahlillerine ihtiyaç duydu.
Direnç testi 16 fajlık bir karışım etrafında dönüyor
Araştırmacılar E. coli'yi hedef alan birden fazla faj seçtiler çünkü bakteriler tek bir tedaviye karşı direnç geliştirebilir. Hie, faj karışımlarının bu durumu zorlaştırabileceğini belirtti