Buyuk veri cağında yaşıyoruz ve icinde bulunduğumuz bu donemde yapay zeka, bilim insanları icin oldukca onemli bir muttefik olduğunu defalarca kanıtladı. Son olarak biyologlar, yapay zekanın da yardımıyla cok sayıda genomdan oluşan gen dizilerini duzenlemeyi başardı. Araştırmacılar Justin B. Kinney ve Ammar Tareen, gelişmiş makine oğrenmesi algoritmaları icin bir yontem geliştirdi.
Bu algoritmalar ANN, yani yapay sinir ağları olarak adlandırılıyor. Sistem, insan beynindeki noronlardan ilham alıyor. Bu sistemler ileri duzey yapay zeka ağlarının da temelini oluşturuyor.

Tareen ve Kinney gibi araştırmacılar, ANN ’leri kullanarak MPRA adlı deneysel yontemde elde ettikleri verileri analiz ediyor. Bu yontemde DNA inceleniyor ve elde edilen veriler kullanılarak gen duzenlemesinden hangi genlerin sorumlu olduğu belirlenmeye calışılıyor.
Hucreler her zaman proteinlere ihtiyac duymuyor. Hucreler, bunun yerine ara ara ihtiyac duydukca protein sentezliyor. Bu duzenleme yapısı bozulunca hastalıklar ortaya cıkıyor.
[h=2]Gen terapisi icin onemli atılım[/h]
Araştırmacılardan Kinney ’e gore bu mekanizmayı anlamak, molekuler terapilerin geliştirilmesi icin oldukca onemli rol oynayacak. İki araştırmacı son calışmalarında biyologlar ile yapay zekanın calışma prensibi arasındaki uyuşmazlığı ortadan kaldırdı. Yarattıkları kişiselleştirilmiş ANN, biyolojide genler hakkındaki genel konseptleri temel alarak oluşturuldu. Boylece makine oğrenmesi, bir anlamda biyolog gibi oğrenmeye zorlandı.
Bu calışma sayesinde endustriyel yapay zekalar da bilim icin kullanılabilecek. Yeni yontemin calıştığının acıklanmasıyla birlikte Kinney ’in laboratuvarı araştırmalarını pek cok farklı biyolojik sisteme uygulayacak. Bu sistemlere insanlarda hastalıklara neden olan anahtar genler de dahil olacak.
Sonucların resmi duyurusu Vancouver, Kanada ’daki 1. Bilgisayarlı Biyolojide Makine Oğrenmesi Konferansı ’nda acıklandı. 13 Aralık ’ta acıklanana calışma bioRxiv sunucusu uzerinden de yayınlandı.