Organoid Zekâsına Doğru Atılan Anlamlı Adımlar

Yapay Zeka (AI) günümüz teknolojik dünyasında tanıdık bir terim haline gelmiş ve günlük yaşamımızın birçok yönünü şekillendiriyor. Ancak, bilim alanında yeni bir sınır ortaya çıkıyor – Organoid Zekâsı (OI) – ki, AI kadar yaygın tanınmasa da dikkat çekici bir potansiyele sahip. Peki, Organoid Zekâsı tam olarak nedir ve neden bilim çevrelerinde ilgi çekiyor?

The Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Organoid Zekâsını, \”beyin organoidlerinin—kök hücrelerden yetiştirilen küçük küresel beyin dokusu kütlelerinin—hesaplama, ilaç araştırması ve tam bir beynin nasıl çalıştığını küçük ölçekli incelemek için bir model olarak kullanılmasını teşvik eden ortak bir çaba\” olarak tanımlıyor.

Organizasyon ayrıca organoidlerin geliştirilmesini mümkün kılan iki çığır açan araştırmadan bahsediyor. Bu araştırmalara daha sonra değineceğiz. Ancak öncesinde, bilim topluluğunun Organoid Zekâsının potansiyeli hakkında ne düşündüğünü daha derinlemesine inceleyeceğiz.

Endişeli bir araştırmacı ekibi, OI temelli biyobilgisayar sistemlerinin daha hızlı karar vermeyi sağlayacağını düşünüyor. Bu sistemler, görevler sırasında sürekli öğrenmeye yardımcı olacak ve sürece daha yüksek enerji ve veri verimliliği kazandıracak. Ayrıca, demans gibi ciddi gelişimsel ve dejeneratif hastalıkların patofizyolojisini anlamaya yardımcı olacaktır. Doğal olarak, bu hastalıkların tedavisinde yeni terapötik yaklaşımları belirleyerek de katkı sağlayacaktır.

OI’nin iyilik yapma konusundaki muazzam yeteneği göz önüne alındığında, Organoid Zekâsına (OI) doğru bir dizi anlamlı adım atılıyor. Bunlara ilerleyen bölümlerde bakacağız. Ancak, öncelikle daha önce bahsettiğimiz organoid gelişimiyle ilgili iki çığır açan araştırmayla başlayalım.

İndüklenmiş Plüripotent Kök Hücre Türevi Organoidler

IPSC-türevi organoidler, COVID-19 salgını sırasında tartışmalara girdi. Bilimsel bir araştırma makalesi, IPSC-türevi hava yolu organoidleri, beyin organoidleri, bağırsak organoidleri, karaciğer organoidleri, kan damarı organoidleri, böbrek organoidleri, iç kulak organoidleri vb. hakkında ayrıntılar sundu. Bu çeşitlilik göz önüne alındığında, tartışmamız şimdi özellikle beyin organoidleri kısmına odaklanmak için daraltılacak.

Makale üç önemli noktayı listeliyor: 

• İlk kez, bilim insanları embriyo cisimciklerinin (EB’ler) spontan farklılaşmasını kullanarak beyin organoidleri geliştirdi.
• İlk beyin organoidleri oldukça heterojendiydi. 
• Heterojenlik, araştırmacıların belirli sinyal yollarını etkileyerek bölgeye özgü beyin organoidleri geliştirmesine yol açtı. 

Organoid gelişimine yardımcı olan bir diğer araştırma, 3D hücre kültürleme teknikleriyle ilgiliydi. 

3D Hücre Kültürü

3D hücre kültürleme tekniklerinin geliştirilmesinin motivasyonu, iki boyutta hücre kültürlemede gözlemlenen yetersizliklerden kaynaklandı. İki boyutlu hücre kültürü uygulamaları ve yöntemleri, doku anatomisini veya fizyolojisini bilgilendirici veya faydalı bir çalışma için yeniden üretmekte başarısız oluyor.

3D hücre kültürleme teknikleri – diğer yandan – hayvan ve insan fizyolojisine daha yakındır. Ve olgunlaştıkça, ortak kültürlerin tasarlanması ve geliştirilmesine yardımcı olacaklar. Bu teknikler, klinik teslimat için doku mühendisliğinde ve ilaç taramaları için modellerin geliştirilmesinde faydalı olabilir.

3D hücre kültüründeki bu ilerlemeler, IPSC-türevi organoidler ve organoid zekâsı araştırmalarında da hayati öneme sahiptir. Örneğin IPSC’ler, bir hayvanın vücudunda bulunan herhangi bir hücreye dönüşebilir. 

Özellikle 3D kültürleme teknikleri ve 3D iskele yöntemleri, biyologların IPSC-türevi sinir dokularını dikey ve yatay olarak büyütmelerine yardımcı olur; bu da hayvan beyninde gözlemlenen arası nöronal ağların geliştirilmesine zemin hazırlar.

Bu karmaşık ağı yeniden oluşturmak, organoid zekâsına daha derinlemesine inmek ve daha sofistike yöntemler geliştirmek için yardımcı olur.

Yapay Zeka için Beyin Organoid Rezervuar Hesaplaması

Araştırma yayınlandı dergi Nature Electronics içinde, beynin yapısını ve çalışma prensiplerini taklit eden beyin‑ilhamlı hesaplama donanımında kaydedilen başarıları işaret ediyor. Araştırmacılar, bu gelişmenin AI’nın mevcut sınırlamalarını aşma potansiyeline sahip olduğuna inanıyor. 

Araştırma özellikle, bir beyin organoidindeki biyolojik sinir ağlarının uyarlanabilir rezervuar hesaplamasından yararlanan bir AI donanım yaklaşımını rapor ediyor. Bu yaklaşımın adı Brainoware. Yüksek yoğunluklu çok elektrotlu bir dizi aracılığıyla beyin organoidinden bilgi gönderip alarak hesaplama yapmaya odaklanıyor. 

Organik Yarıiletken Sentezi: Süper Verimli Elektronik Cihazlar için Yeni Ufuklar Açmak

UNIST Kimya Bölümü’ndeki araştırmacı ekibi, organik yarıiletken sentezinde bir çığır açarak yenilik fırsatlarını daha da genişletmeyi sağladı. Araştırmacılar, zigzag kenarda BOBN birimini dönüştürerek BNBN birimi oluşturan B2N2 antrasen türevi sentezini ve karakterizasyonunu rapor etti. Bu bulguların, organik elektronik alanında birçok uygulamaya sahip çoklu BN birimlerine sahip daha büyük asenler geliştirmeye yardımcı olması bekleniyor.

Bu çalışmanın birinci yazarı Songhua Jeong’a göre:

“Organik yarıiletken olarak yaygın şekilde tanınan bir antrasen türü olan antrasen üzerine yaptığımız çalışma, alandaki gelecekteki ilerlemeler için temeli attı.”

Jeong, ayrıca şunları ekledi: 

“Bu araştırma sayesinde sentezlenen sürekli BN bağları, organik yarıiletkenlerdeki uygulamalar için büyük bir potansiyele sahiptir.”

Çeşitli araştırmalar, Organoid Zekâsının gelişmesi için yollar açtıkça, bu alandaki uzmanlar organoid zekâsının gelecekte bilgisayarlarımızı çalıştıracak kadar güçlü olabileceğini söylüyor. 

Laboratuvar ortamında yetiştirilen beyin hücrelerinin büyük miktarda veriyi daha az enerji talebiyle depolayıp geri getireceği bir gelecek artık gerçek dışı görünmüyor. Daha fazla ölçeklendirme sağlandıkça, bu çözümler kendi başına düşünme ya da hissetme bilinci geliştirebilir. 

Organoid Zekâsı: Atölyeler ve Finansman

Organoid zekâsının potansiyelini daha da tartışmak için çeşitli çabalar yürütülüyor. 

22‑24 Şubat 2022 tarihleri arasında John Hopkins Üniversitesi, ilk Organoid Zekâsı atölyesini düzenledi. Amaç, OI topluluğu oluşturmak ve OI’yi yeni bir bilimsel disiplin olarak kurmanın temellerini atmaktı. Atölyenin motivasyonu, OI’nin bilişim, nörolojik araştırma ve ilaç geliştirmeyi kökten değiştirebileceği inancından kaynaklandı. 

OI’nin potansiyelinin daha da doğrulanması, ABD Ulusal Bilim Vakfı (NSF) Mühendislik Direktörlüğü’nün 2024 mali yılı için Emerging Frontiers in Research and Innovation (EFRI) programında yeni bir alan planlamasıyla geldi ve bu alan ‘Organoid Zekâsının Mühendisliği’ olarak adlandırıldı.

NSF, tesis, ekipman ve finansman sağlayarak bilim ve mühendislik araştırmalarını ve bu alanda çalışanları desteklemesiyle tanınır. NSF, 2023 mali yılında 9,5 milyar ABD Doları bütçeye sahipti. Bu fonlar, ABD’nin tüm elli eyaletine, yaklaşık 2.000 kolej, üniversite ve kuruma verilen hibeler aracılığıyla ulaşmaktadır.

‘Organoid Zekâsının Mühendisliği’ konusu, beyin organoidleri aracılığıyla mühendislik biyobilgisayarların geliştirilmesine yönelik temel araştırmaları desteklemeyi hedefliyor. NSF, organoid kültürlerinin yakında elektronikle arayüzler kurarak giriş sağlayıp dış dijital sistemlere çıkış yapabileceğine inanıyordu.

Üniversiteler, araştırma kurumları ve devlet dairelerinin yanı sıra, birçok şirket organoid zekâsını ilerletme misyonunu üstlendi. Şimdi bu şirketlerden bazılarına ve çabalarına göz atacağız. 

#1. Final Spark

2014 yılında Martin Kutter ve Fred Jordan tarafından kurulan ve İsviçre merkezli Final Spark, çok daha az enerji tüketen biyolojik çip işlemcileri savunmaktadır. 

Startup’ın iddiasına göre, ciltten elde edilen canlı insan nöronlarından düşünme makineleri inşa etme çabasında zaten 10 milyon nöron test etti. 

Startup, gelecekteki AI modellerinin oluşturulması için kendi kendine sürdürülebilir hesaplama yeteneğini göstermek amacıyla gelişmiş hücre kültürleme tekniklerinden yararlanıyor. 

#2. BiologiC ve NVIDIA

BiologiC Technologies, Birleşik Krallık Cambridge’de konumlanan bir şirket olup, biyobilgisayarlarıyla tanınır; şirket bu biyobilgisayarları “çoklu biyolojik uygulamalar için otomatik programlanabilir ve yeniden yapılandırılabilir bir biyoprocess platformu” olarak tanımlamaktadır. 

Çözümün patentli donanım mimarisi dört temel modüle sahiptir: 

• Gelişmiş yönlendirme çekirdeği, sistem içinde sıvı ve biyogazların taşınmasına yardımcı olur. 
• Giriş ve çıkış bloğu, hammadde yüklemesini ve nihai biyoproduktün çıkışını kontrol etmeye yardımcı olur. 
• BPU modeli, hücre büyümesi, in vitro transkripsiyon gibi biyoprocess aktivitelerinde yardımcı olur. 
• Son olarak, sensör çekirdek modülü, biyoprocess ortamının gerçek zamanlı izlenmesine yardımcı olur. 

13 Mart 2023’te, BiologiC Technologies, BiologiC’in biyobilgisayarlarına kenar bilişim ve AI entegrasyonunu sağlayacak bir program olan NVIDIA (NVDA ) Inception’a katıldı. Bu entegrasyon, BiologiC’in biyobilgisayarlarının biyoloji işleme tesislerinde devrim niteliğinde iyileştirmeler getirmesine ve hastalık tehditlerini sürdürülebilir, erişilebilir ve uygun maliyetli bir şekilde azaltmasına yardımcı olacak. 

Mevcut bilgilere göre, CPI Enterprises, BiologiC’e yatırım yaptı. CPI, şirketlerin hızlı ölçeklenmesi için yüksek potansiyelli derin teknolojiye yatırım yapıyor ve yatırımcı ile teknik destek sağlayıcı iki rolü üstleniyor. 

CPI’nin CEO’su Frank Millar’a göre: 

“Uzun bir süre boyunca yakın iş birliği içinde bulunarak, BiologIC’in yürütme hızı ve ticari çekiciliğinden etkilendik. BiologIC’in biyobilgisayar sisteminde ve sektördeki rekabete göre biyoprocess verimliliğini artırma yeteneğinde güçlü avantajlar görüyoruz.”

21 Kasım 2023’te, NVIDIA, 29 Ekim 2023’te sona eren üçüncü çeyrek için 18,12 milyar dolar gelir bildirdi; bu, bir yıl öncesine göre %206 ve bir önceki çeyreğe göre %34 artış anlamına geliyor.

#3. BioMap ve MBUZAI: Biyobilgisayar Laboratuvarı Oluşturma Konusunda Ortak Çabalar 

14 Mart 2023’te, BioMap, Orta Doğu’da ilk biyobilgisayar yenilik araştırma laboratuvarını tanıtmak ve bölgedeki yaşam bilimleri senaryolarının ihtiyaçlarını karşılamak amacıyla Mohamed bin Zayed Yapay Zeka Üniversitesi (MBZUAI) ile stratejik bir iş birliği yaptı. 

İş birliği, BioMap’in çapraz-modlu biyobilgisayar modeli xTrimo (Cross-model Transformer Representation of Interactome and Multi-Omics)’i, protein üretimi, protein yapı tahmini, hücre fonksiyon tahmini ve diğer yaşam bilimi görevlerinde büyük ölçekli yaşam bilimi modelleri elde etmek için keşfedecek.

Odak, Orta Doğu’nun tıbbi sağlık, ilaç tasarımı, enerji ve çevre koruma ihtiyaçlarına yardımcı olmak için AI tarafından üretilen proteinlerde (AIGP) çığır açmak üzerine olacak.

Protein tasarımının yanı sıra, BioMap’in yetenekleri güçlü hücre karakterizasyonu, bağışıklık hücrelerinin hassas ilk kez modellemesi ve daha fazlasını elde etmeye de yardımcı olacak.

Baidu CEO’su Robin Li tarafından ortak kurulmuş olan BioMap, en üst düzey AI ve biyoteknoloji yeteneklerini birleştirerek yaşam bilimleri endüstrisindeki hedef keşfi, yeni ilaç tasarımı ve enzim optimizasyonu gibi en kritik sorunlarla mücadele etmeye yardımcı oluyor.

Çinli biyolojik bilişim startup’ı, 100 milyon ABD Dolarından fazla para topladı, Ağustos 2021’de yayınlanan raporlara göre, Seri A finansmanında. Bu tur, CGV Capital tarafından yönetildi. Diğer yatırımcılar arasında Baidu, Legend Capital, Bluerun Ventures ve Xianghe Capital yer aldı.

OI Hangi Yöne Gidiyor?

Şüphesiz, OI bilim topluluğunun hayal gücünü yakaladı. Sofistike teknoloji şirketleri ve zihinler de kaynak yatırıyor. Ancak OI’nin geleceğinin nasıl şekilleneceği, gelişimsel doğasıyla ilgili birkaç kritik unsura bağlı olacak. 

OI’nin devrim niteliğindeki bir teknolojik yenilik olarak başarısı, silikon tabanlı bilişim ve AI ile karşılaştırıldığında ne kadar hızlı, verimli ve güçlü olabileceğine bağlıdır. Ayrıca, hız, verimlilik ve güçte yükseltilmiş standartların, daha çekici ve maliyet etkin olabilmesi için enerji taleplerinin daha düşük olması gerekir. 

Gelecekte, OI’nin gerçekten çok disiplinli bir hale gelmesi gerekiyor; çünkü mevcut beyin organoidlerini dayanıklı 3D yapılar haline ölçeklendirmek son derece karmaşık ve incelikli bir çaba. Bu yapılar, insanların yeni ve karmaşık şeyler öğrenmesine yardımcı olacak hücreler ve genlerle dolu olacak. 

Ayrıca, ideal biyobilgisayarları tasarlamak, bu organoidleri özellikle yüksek seviyeli AI ve makine öğrenimi sistemleriyle donatılmış son teknoloji giriş ve çıkış cihazlarıyla bağlamayı gerektirecek. 

Alandaki araştırmacılar, bu beyin organoidleriyle etkili ve anlamlı bir iletişim kurmak için yeni ve sofistike modeller, algoritmalar ve arayüz teknolojilerine büyük bir ihtiyaç olduğunu düşünüyor. Çıktıyı en üst seviyeye çıkarmak için, yaratıcıların bu organoidlerin nasıl öğrendiğini, hesapladığını, işlediğini ve veriyi depoladığını bilmeleri gerekiyor. 

Veri kapsamı, zaten görüldüğü gibi, büyük ve muazzam bir hacme sahip olacak. 

Ara dönemde, OI araştırması beyin ve onun derin, karmaşık nörolojik ağının nasıl çalıştığını anlamamıza da yardımcı olacak. Bu anlayışlar, nörolojik hastalıklardan muzdarip hastaların tedavisini iyileştirecek.

Son olarak, insan beyninin yeteneklerini laboratuvar ortamında yeniden üretmek, muazzam sonuçları olabilecek bir başarı haline gelebilir. Kötüye kullanım potansiyeli önemli ölçüde yüksek olabilir. Bu nedenle, çok erken aşamalardan itibaren, bilim topluluğu OI etrafındaki araştırma ve geliştirmelerin toplumumuzun etik sistemlerine son derece duyarlı olmasını sağlamalıdır. Etik çerçeve, OI’nin gelecekte gelişmesi için tanımlayıcı bir paradigma olmaktan daha az olmamalıdır. 

En umut vadeden biyoteknoloji hisse senetlerinin listesi için buraya tıklayın.