Yapay zekâ biyoloji kesişimindeki en iddialı açıklamalardan biri, Google DeepMind’ın araştırma başkan yardımcısı Pushmeet Kohli’den geldi. Kohli, bir röportajda AI’nin “bir sonraki büyük biyolojik sıçramasının” insan genomunun derinlemesine çözülmesi olabileceğini söyledi ve genomu “insan gelişimi, hastalık yatkınlığı ve kişiselleştirilmiş tedavilerin şifresini barındıran bir tarif kitabı” olarak tanımladı.
DeepMind, daha önce protein katlanmasını çözen AlphaFold ile biyoloji dünyasında çığır açmıştı. Kohli, bir protein yapısının belirlenmesinin eskiden yıllar ve milyonlarca dolar gerektirdiğini, bugün araştırmacıların bu yapıya saniyeler içinde AI veritabanları üzerinden ulaşabildiğini hatırlatarak, bunun “bilimi demokratikleştirdiğini” vurguluyor. Artık sadece iyi fonlanmış birkaç laboratuvar değil, gelişmekte olan ülkelerdeki üniversiteler ve küçük araştırma merkezleri de aynı araçlara erişebiliyor.
Şirketin yeni nesil araçlarından biri olan ve Guardian’ın da haberleştirdiği AlphaGenome, aynı anda 1 milyon baz çiftianaliz edebiliyor; bu da özellikle “kodlamayan” ve bugün hâlâ anlamakta zorlandığımız genom bölgelerinde hangi değişimin hangi biyolojik fonksiyona yol açabileceğini tahmin etmeyi hedefliyor. Bilim insanları, DNA’nın yalnızca yaklaşık %2’lik kısmının iyi anlaşıldığını, geri kalan %98’lik “karanlık bölgenin” davranışını modelleyebilen sistemlerin tıp ve ilaç geliştirme süreçlerini kökten değiştirebileceğini söylüyor.
Kohli, uzun vadeli hedefin genetik koddaki her olası değişikliğin etkisini önceden tahmin edebilmek olduğunu; bunun da nadir hastalıklardan kanser tedavisine, ilaç yan etkilerinin öngörülmesinden tamamen kişiye özel tedavi protokollerine kadar geniş bir alanda devrim niteliğinde sonuçlar doğurabileceğini belirtiyor. Ancak bu vizyon, aynı zamanda genetik verinin gizliliği, sigortacılık ve istihdamda ayrımcılık gibi etik ve hukuki tartışmaları da beraberinde getiriyor.
DeepMind cephesi, bu yüzden genom temelli AI projelerinde hem Avrupa hem de İngiltere regülasyon otoriteleriyleyakın çalıştıklarını, sistemlerin tasarım aşamasında bile “gizliliği varsayılan kabul eden” bir yaklaşım benimsediklerini savunuyor. Buna rağmen, genomun AI ile tam çözülmesinin, önümüzdeki on yılın en hararetli bilim–etik tartışmalarından biri olmaya aday görünüyor.