Biyolojik ve Biyomedikal Verinin Analizinde Yapay Zeka Tabanlı Yaklaşımlar

• Tunca Doğan (Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar ve Yapay Zeka Mühendisliği Bölümü)

Mevcut büyük ölçekli biyolojik ve biyomedikal verinin sistemik analizi hem kompleks hastalıklara hem de COVID-19 gibi hızla yayılan salgın hastalıklara karşı yeni ve etkili tedavi yaklaşımları geliştirmek için kritik öneme sahiptir. Bu konuşmada, araştırma ortaklarımız ile beraber biyoenformatik ve kemoenformatik alanları çerçevesinde gerçekleştirdiğimiz projelerden bahsedilecektir. Bunlardan ilki, bilgisayarlı görme ve imaj işleme alanlarında büyük gelişmelere yol açan evrişimsel sinir ağları (bir derin öğrenme algoritması) kullanılarak yeni ilaç adayı moleküller keşfeden yapay zekâ bazlı bir sistem olan “DEEPScreen” olacaktır. İkinci proje ise farklı kaynaklarda dağınık olarak bulunan biyolojik ve biyomedikal verinin otomatik entegrasyonunu ve modern veri güdümlü yaklaşımlar ile temsilini sağlayan “CROssBAR” projesidir. Bu proje kapsamında entegre edilen geniş çaplı veri, çok modlu heterojen bilgi çizgeleri (“knowledge graph”) şeklinde ifade edilmiştir ve çevrim içi ağ bazlı olarak çalışan açık erişim servisi aracılığıyla yaşam bilimleri araştırma topluluğunun kullanımına sunulmuştur. Ayrıca konak-patojen etkileşimleri çerçevesinde COVID-19 moleküler etkileşim bilgi çizgeleri oluşturulmuştur. Bu yoğun şekilde işlenmiş heterojen ağların, özellikle genler, proteinler, bilinen/tahmin edilen ligandları ve hastalıklarla ilgili biyolojik mekanizmalara ilişkin olarak sistem düzeyindeki araştırmalara yardımcı olması beklenmektedir (CROssBAR çevrim içi ağ servisi: https://crossbar.kansil.org).