Yapay Zeka Bakterilerin Antibiyotik Direncini Öngörüyor

Chalmers Teknoloji Üniversitesi’nin yeni çalışması, yapay zeka modelinin bakterilerin antibiyotik direnci geliştirip geliştirmeyeceğini öngörebildiğini gösteriyor. Yaklaşık bir milyon bakteri genomuyla eğitilen model, direnç genlerinin genetik olarak benzer bakteriler arasında daha kolay aktarıldığını ve bu aktarımın özellikle atık su arıtma tesislerinde ve insan vücudunda gerçekleştiğini ortaya koydu. Antibiyotik direnci, küresel sağlık için büyük bir tehdit oluştururken, bu çalışma direncin yayılmasını önlemek için önemli ipuçları sunuyor. Zinde Türkiye, sağlıklı yaşam ve bilimsel yenilikler için bu çığır açıcı araştırmayı sizlere aktarıyor.

Bakterilerde Çoklu Direnç Yapay Zeka Modeliyle Öngörülüyor

Chalmers Teknoloji Üniversitesi’nde geliştirilen bir yapay zeka modeli, büyük miktarda genetik veriyle eğitilerek bakterilerin antibiyotik direnci geliştirip geliştirmeyeceğini öngörebiliyor. Nature Communications dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma, antibiyotik direncinin genetik olarak benzer bakteriler arasında daha kolay aktarıldığını ve bu aktarımın özellikle atık su arıtma tesislerinde ve insan vücudunda gerçekleştiğini gösteriyor.

Antibiyotik Direnci: Küresel Bir Tehdit

Dünya Sağlık Örgütü’ne (WHO) göre, antibiyotik direnci küresel sağlık için en büyük tehditlerden biri. Bakteriler direnç geliştirdiğinde, antibiyotiklerin etkisi kayboluyor ve zatürre, kan zehirlenmesi gibi durumlar tedavi edilmesi zor veya imkânsız hale geliyor. Dirençli bakterilerin artışı, organ nakli ve kanser tedavisi gibi tıbbi işlemlerde enfeksiyonları önlemeyi de zorlaştırıyor. Direncin hızlı yayılmasının temel nedeni, bakterilerin gen alışverişi yapabilmesi ve bu genler arasında direnç sağlayanların da bulunmasıdır.

Chalmers Teknoloji Üniversitesi ve Göteborg Üniversitesi Matematik Bilimleri Bölümü’nden Prof. Erik Kristiansson, “Bakterilerde direncin nasıl ortaya çıktığını anlayarak, yayılmasını daha iyi engelleyebiliriz. Bu, halk sağlığını korumak ve sağlık sisteminin enfeksiyonları tedavi etme yeteneğini sürdürmek için kritik önemdedir,” diyor.

Direnç Genlerinin Karmaşık Yolculuğu

İnsanlara zarar veren bakteriler, çok sayıda direnç geni biriktirmiştir. Bu genlerin çoğu, vücudumuzda veya çevrede yaşayan zararsız bakterilerden köken alır. Erik Kristiansson, “Araştırmamız, bu karmaşık evrimsel süreci inceleyerek direnç genlerinin patojen bakterilere nasıl aktarıldığını anlamaya odaklanıyor. Bu, gelecekte bakterilerin direnç geliştirme olasılığını öngörmemizi mümkün kılıyor,” diyor.

Küresel Verilerle Güçlendirilmiş Yapay Zeka

Chalmers Teknoloji Üniversitesi, Göteborg Üniversitesi ve Fraunhofer-Chalmers Merkezi’nden araştırmacılar, bakteriler arasındaki tarihsel gen aktarımlarını analiz etmek için bir yapay zeka modeli geliştirdi. Model, bakterilerin DNA’sı, yapısı ve yaşam ortamları hakkında bilgiler kullanılarak, uluslararası araştırma topluluğunun yıllardır derlediği yaklaşık bir milyon bakteri genomu üzerinde eğitildi.

Chalmers ve Göteborg Üniversitesi Matematik Bilimleri Bölümü’nde doktora öğrencisi David Lund, “Yapay zeka, büyük veri miktarlarıyla karmaşık bağlamlarda en iyi şekilde kullanılabilir. Çalışmamızın benzersiz yanı, modeli eğitmek için kullanılan çok büyük veri miktarıdır. Bu, yapay zeka ve makine öğreniminin, bakteriyel enfeksiyonları tedaviyi zorlaştıran karmaşık biyolojik süreçleri tanımlamada ne kadar güçlü bir araç olduğunu gösteriyor,” diyor.

Direnç Hangi Ortamlarda Ortaya Çıkıyor?

Çalışma, direnç genlerinin farklı bakteriler arasında hangi ortamlarda aktarıldığını ve bazı bakterilerin neden diğerlerinden daha fazla gen alışverişi yaptığını ortaya koyuyor. David Lund, “İnsanlarda ve atık su arıtma tesislerinde bulunan bakterilerin, gen aktarımı yoluyla direnç geliştirme olasılığı daha yüksek. Bu ortamlar, direnç genleri taşıyan bakterilerin birbirleriyle karşılaştığı ve sıklıkla antibiyotiklerin bulunduğu yerlerdir,” diyor.

Direnç genlerinin bir bakteriden diğerine “sıçrama” olasılığını artıran bir diğer önemli faktör, bakterilerin genetik benzerliği. Bir bakteri yeni bir gen aldığında, DNA’yı saklamak ve genin kodladığı proteini üretmek için enerji harcar; bu, bakteri için bir maliyet anlamına gelir. Erik Kristiansson, “Çoğu direnç geni, genetik yapısı benzer bakteriler arasında paylaşılıyor. Bunun, yeni genlerin alınmasının maliyetini azalttığını düşünüyoruz. Bu süreci daha kesin anlamak için araştırmalarımıza devam ediyoruz,” diyor.

Tanı İçin Umut Vadeden Bir Model

Modelin performansı, direnç genlerinin aktarımı bilinen ancak yapay zeka modeline önceden bildirilmeyen bakteriler üzerinde test edildi. Bu, bir tür sınav gibiydi ve sadece araştırmacılar doğru cevapları biliyordu. Model, beş vakadan dördünde direnç genlerinin aktarılacağını doğru bir şekilde öngördü. Erik Kristiansson, gelecekteki modellerin, hem yapay zeka modelinin kendisi geliştirilerek hem de daha büyük verilerle eğitilerek daha da doğru olacağını söylüyor.

“Yapay zeka ve makine öğrenimi, günümüzde mevcut olan devasa veri miktarlarını verimli bir şekilde analiz etmeyi ve yorumlamayı mümkün kılıyor. Bu, karmaşık sorulara veri odaklı yanıtlar bulmamızı sağlıyor ve tamamen yeni sorular sorma fırsatı sunuyor,” diyor Kristiansson.

Gelecekte Pratik Uygulamalar

Araştırmacılar, yapay zeka modelinin gelecekte, yeni bir direnç geninin patojen bakterilere aktarılma riskini hızlıca belirleyen sistemlerde kullanılabileceğini umuyor. Erik Kristiansson, “Örneğin, yapay zeka modelleri, çoklu dirençli bakterilerin yeni formlarını bulmak için moleküler tanıyı geliştirmek veya antibiyotiklerin bulunduğu atık su arıtma tesislerini ve ortamları izlemek için kullanılabilir,” diyor.

Yayın Tarihi: 2 Nisan 2025
Kaynak: Chalmers Teknoloji Üniversitesi
Dergi Referansı: Lund, D., Parras-Moltó, M., Inda-Díaz, J. S., Ebmeyer, S., Larsson, D. G. J., Johnning, A., Kristiansson, E. Genetik uyumluluk ve ekolojik bağlantılar antibiyotik direnç genlerinin yayılmasını yönlendiriyor. Nature Communications, 2025; 16 (1). DOI: 10.1038/s41467-025-57825-3