Google DeepMind, DNA dizilerinin genleri nasıl düzenlediğini ve mutasyonların biyolojik süreçleri nasıl etkilediğini öngörebilen devrim niteliğinde bir yapay zekâ modeli olan AlphaGenome'u piyasaya sürdü. 25 Haziran 2025'te duyurulan bu çığır açıcı sistem, bir milyon harfe kadar DNA dizilerini analiz edebiliyor ve binlerce moleküler özelliği eşi benzeri görülmemiş bir doğrulukla tahmin edebiliyor.
AlphaGenome, önceki genomik analiz araçlarına kıyasla uzun menzilli bağlam analizini baz düzeyinde hassasiyetle birleştirerek önemli bir ilerleme sunuyor. Model, farklı hücre tiplerinde genlerin nerede başladığını ve bittiğini, nasıl eksonlandığını ve üretilen RNA miktarını öngörebiliyor. Ayrıca, tek harflik mutasyonların bu süreçleri nasıl etkileyebileceğini de değerlendirebiliyor; bu da hastalık mekanizmalarının anlaşılması açısından büyük değer taşıyor.
"Bu alan için bir dönüm noktası. İlk kez, uzun menzilli bağlamı, baz düzeyinde hassasiyeti ve genomik görevlerin tamamında son teknoloji performansı birleştiren tek bir modele sahibiz," diyor bir DeepMind araştırmacısı. Sistem, 24 genomik öngörü kıyaslamasının 22'sinde uzmanlaşmış modelleri geride bıraktı.
AlphaGenome, bu ay duyurulan diğer dikkat çekici yapay zekâ yeniliklerine de katıldı. Çinli araştırmacılar, keşif görevleri için sadece 2 santimetre uzunluğunda, sivrisinek boyutunda dronlar geliştirdi. Öte yandan, vücutlanmış büyük dil modelleriyle donatılmış fabrika robotları, artık özerk öğrenme yoluyla öngörülemeyen ortamlarda karmaşık görevleri tamamlayabiliyor.
Sağlık alanında ise yapay zekâ, genomik ötesinde hayat kurtarmaya devam ediyor. Çinli bir araştırma ekibi, plasenta MRI taramalarını analiz ederek doğum sonrası kanamayı %90 doğrulukla tahmin eden bir derin öğrenme modeli geliştirdi. Bu ilerleme, doğum sonrası kanamanın dünya genelinde anne ölümlerinin dörtte birinden sorumlu olması nedeniyle, anne ölümlerini önemli ölçüde azaltabilir.
Google DeepMind, AlphaGenome'u ticari olmayan araştırmalar için API üzerinden erişime açıyor ve gelecekte tam modelin yayınlanmasını planlıyor. Bu teknoloji, hastalık araştırmalarını hızlandırabilir, sentetik DNA tasarımına rehberlik edebilir ve genomun işlevsel unsurlarının anlaşılmasını derinleştirebilir.