Hücre, yaşamın temel birimi olmasının yanı sıra DNA, RNA, proteinler ve düzenleyici ağlar arasındaki çok sayıda etkileşimin aynı anda gerçekleştiği karmaşık bir biyolojik sistemdir. Biyolojideki süreçlerin mühendislikteki sistemler gibi bilgisayar ortamında modellenebilmesi uzun süredir önemli bir hedef olmakla birlikte, mevcut yapay zekâ modelleri çoğunlukla tek bir ölçüm türüne veya tahmin görevine odaklanmaktadır. Bu durum, hücre içindeki farklı biyolojik bileşenlerin birbirleriyle olan etkileşimlerinin bütüncül biçimde modellenmesini sınırlamaktadır. GenBio AI tarafından geliştirilen AIDO Cell, bu sınırlamayı aşmak amacıyla hücreyi tek bir ortak durum üzerinden simüle eden genel amaçlı bir sistem olarak sunulmaktadır.
AIDO Cell’in temel amacı, deneysel manipülasyonlar sonucunda bir hücrenin nasıl değişeceğini ve bu değişimlerin farklı deneysel ölçümlerde nasıl gözleneceğini modellemektir. Sistem, geleneksel tek seferlik tahmin modellerinden farklı olarak bir “world model” (dünyanın durumunu koruyarak müdahaleler sonrasında değişimleri modelleyen yapay zekâ modeli) üzerine kurulmaktadır. Bu yaklaşımda hücrenin durumu müdahaleler arasında korunmakta, araştırmacılar aynı sanal hücre üzerinde ardışık değişiklikler gerçekleştirebilmekte ve ortaya çıkan sonuçları farklı biyolojik ölçüm türleri üzerinden inceleyebilmektedir.
Sistemin teknik yapısında dünya modeli ile birlikte çalışan bir kontrol katmanı bulunmaktadır. Bu yapı, hücrenin durumunu ardışık müdahaleler boyunca takip etmekte ve kullanıcı komutlarını simülasyon motorunun gerçekleştirebileceği işlemlere dönüştürmektedir. Böylece kromatin erişilebilirliği, histon işaretleri, transkripsiyon faktörü bağlanması, gen ifadesi, RNA izoform kullanımı, protein yapısı ve etkileşimleri, hücresel lokalizasyon, protein bolluğuve hücre morfolojisi gibi farklı ölçümler aynı hücresel durumdan elde edilebilmektedir. Model ayrıca DNA ve RNA düzeyinden düzenleyici ağlara ve bütün hücre düzeyine kadar farklı ölçekler arasında bağlantı kurabilmekte; hücreler klonlanarak farklı deneysel rotaların karşılaştırılmasına da olanak sağlamaktadır.
AIDO Cell 1.0‘ın performansı, farklı biyolojik görevleri bir araya getiren Virtual Cell Benchmark 1.0 kapsamında değerlendirilmiştir. Bu kıyaslama; küçük molekül müdahaleleri, genetik knockout, protein monomer ve multimer yapısı, RNA splicing ve genom düzenlenmesi olmak üzere beş görev ailesinde toplam 31 metriği kapsamaktadır. AIDO Cell 1.0 bu beş görev ailesinin tamamını kapsayan tek sistem olarak raporlanırken, 31 metriğin 24’ünde en iyi performans düzeyine ulaşmıştır. Sistem ayrıca K-562 ve Hep-G2 insan hücre hatları üzerinde test edilmiş ve her iki hücre hattı için birer milyon rastgele beşli müdahaleden oluşan sanal perturbasyon atlasları oluşturulmuştur. Çalışmada ayrıca AIDO Cell’in belirli bir hücresel fenotipe ulaşmayı hedefleyen moleküler tasarım yaklaşımı da gösterilmiş; K-562 hücrelerinde imatinib referans alınarak farklı kimyasal yapılara sahip aday moleküllerin benzer transkripsiyonel yanıtlar oluşturabildiği ve bazı adayların imatinib’in diferansiyel ifade edilen genlerinin %65–88‘ini yeniden yakaladığı bildirilmiştir.
AIDO Cell, farklı biyolojik ölçekleri ve ölçüm türlerini tek bir hücresel durum içerisinde birleştirmeyi amaçlayan bir simülasyon çerçevesi ortaya koymaktadır. Bununla birlikte, araştırmacılar çok ölçekli hücre simülasyonunun doğrulanmasının hâlen önemli bir sorun olduğunu ve yeni tahminlerin ıslak laboratuvar deneyleriyle doğrulanmasının gerekli olduğunu belirtmektedir. Sistem şu aşamada K-562 ve Hep-G2 gibi prototip hücrelerle sınırlandırılmıştır; AIDO Foundry aracılığıyla farklı hücre tiplerine ve veri türlerine uyarlanması hedeflenmektedir. GenBio AI ayrıca daha kapsamlı bir sanal hücre bankası oluşturmayı ve sistemin post-translasyonel modifikasyonlar, protein yıkımı ve dönüşümü, sinyal yolakları, metabolitler ve zamansal dinamikler gibi süreçleri kapsamasını geliştirmeyi planladığını aktarmaktadır.
Yazar: Asmin Petekbaşı
Editör: Hazel Birgül
Referans: Ellington, C. AIDO Cell: A General-Purpose Simulator for Cell Biology. GenBio AI (2026). GenBio AI – AIDO Cell
