What does AI bring to genome editing technologies such as CRISPR? - AI, CRISPR gibi genom düzenleme teknolojilerine ne gibi yenilikler getiriyor?
Yasin Polat
Founder @UNILAB Vision | Artificial Intelligence | Machine Learning | Bioengineering | Biotechnology
[EN] Genome editing is undoubtedly one of the most exciting areas of genetic science. Imagine, you can cut our genetic material with almost millimeter precision and change it. Of course, this is not as easy as it sounds, but that's the simplest way of putting it. The technology behind this is tools like CRISPR/Cas9. But this technology takes this capacity, which is incredible on its own, even further when combined with artificial intelligence (AI). How?
First of all, Genome Editing (GED) technologies such as CRISPR-Cas9 are used to intervene at specific points in the genetic code. But AI comes into play to choose the right target and increase the efficiency of the editing process. You can think of AI as a guide that manages this process. It makes predictions about which RNA (gRNA) will reach the target and ensures that CRISPR works in the most effective way. So while CRISPR is working like genetic scissors, AI is telling it which thread to cut. We'll come back to this, but it's not just that. It brings completely different innovations. And do we have an example?
Profluent, a startup in Berkeley, California, is combining artificial intelligence with CRISPR to design brand new gene editors. Just as ChatGPT learns to generate language by studying millions of texts, Profluent's artificial intelligence analyzes biological data to design new gene regulators that have never existed in nature. And the most interesting part is that these new regulators are thought to be much more effective and flexible.
Profluent has shared its first AI-powered gene editor, OpenCRISPR-1, as “open source”. This means that scientists, researchers and companies around the world can now access and work on this technology for free.
Promising technologies
Artificial intelligence has the potential to go far beyond CRISPR technology. AI can perform more complex and precise operations during gene editing. For example, it can enable much more specific targeting of disease-causing genes. This means that faster and more effective results can be achieved in the treatment process.
Let's also talk about vaccine development. During the pandemic, we all saw once again how important vaccines are. AI can speed up these processes and help develop more effective vaccines. By analyzing protein structures more quickly and reliably with AI, scientists can better recognize viruses and develop stronger defenses accordingly.
Challenges and ethical issues
Of course, all is not rosy. These AI-powered gene regulators need to undergo clinical trials. This technology has not yet been tested on patients, so we are only at the beginning. There is also a risk that such advanced gene editors could be misused. Scientists warn against the unethical use of CRISPR, especially in dangerous and controversial areas such as the genetic modification of human embryos.
Nevertheless, the potential benefits of this technology far outweigh the risks. Going forward, the combination of AI and CRISPR could revolutionize medicine and allow many diseases to be eradicated.
AI could make gene editing technologies more powerful and accessible. This combination could allow us to treat diseases more precisely in the future, and even develop personalized medical solutions. However, we need to be careful how these technologies are used. By proceeding in a conscious and ethical way, we can make the most of the huge potential offered by AI and CRISPR.
Our tools are not finished yet!
Let's talk about the “guide” feature of artificial intelligence that we mentioned earlier. This is where AI tools such as DeepCRISPR, CRISTA and DeepHF come into play. These tools can find the most suitable guide RNAs (gRNAs) for a target DNA sequence. This makes the editing process much more precise and successful. Moreover, in my opinion, this may be the area where artificial intelligence can be the most productive in the field of genetics.
What about personalized medicine? This is even more interesting. AI analyzes the genetic profiles of patients and develops personalized treatment methods. For example, specific mutations or biomarkers in a person's genetic structure can be used to determine the most appropriate treatment methods. In short, treatments tailored to each patient become possible.
But the truth is, there are some obstacles to this technology. For example, CRISPR technology has problems known as “off-target” effects. In other words, changes can occur in non-target DNA regions during gene editing, which can lead to unwanted side effects. AI can be a big help in solving these problems. AI can constantly develop new methods to predict and minimize potential off-target effects.
Another challenge is the correct delivery of gene editing payloads into cells. CRISPR systems can often struggle to get to the right places. AI-powered systems are making great strides towards solving this problem by developing various strategies to optimize this transport process.
In addition, the costs of personalized medicine are a significant barrier. Genetic testing, biomarker analysis and CRISPR-based treatments can be costly. But AI can make this process more efficient and reduce costs. For example, AI-based bioinformatics tools can speed up the process of analyzing genetic data and make it less costly. This, in turn, could make personalized treatment methods accessible to a wider audience.
Of course, the use of AI in this field affects not only the healthcare sector, but also ethical and safety standards. The safety and ethical aspects of these technologies are of great importance in clinical applications. AI can contribute to making these processes safer and more regulated.
Thank you very much for reading my article! Today, we looked at the impact of CRISPR/Cas9 and AI in gene editing. I would love to hear your thoughts on personalized treatment and current challenges. I look forward to your comments and see you in my next post, bye!
Recommended by LinkedIn
[TR] Genom düzenleme, genetik biliminin en heyecan verici alanlarından biri şüphesiz. Düşünsenize, genetik materyalimizi neredeyse milimetrik bir hassasiyetle kesip onu değiştirebiliyorsunuz. Tabi bu anlattığım kadar kolay bir olay olmasa da en basit haliyle böyle. Bunun arkasındaki teknoloji ise CRISPR/Cas9 gibi araçlar. Ama bu teknoloji, kendi başına bile inanılmaz olan bu kapasitesini, yapay zekayla (AI) birleşince daha da ileri götürüyor. Nasıl mı?
Öncelikle, CRISPR-Cas9 gibi GED (Genom Editing) teknolojileri, genetik kodda belirli noktalara müdahale etmek için kullanılıyor. Fakat, en doğru hedefi seçmek ve düzenleme işleminin etkinliğini artırmak için AI devreye giriyor. Yapay zekayı adeta bu işlemi yöneten bir rehber gibi düşünebilirsiniz. Hangi RNA’nın (gRNA) hedefe ulaşacağına dair tahminler yapıyor ve CRISPR’ın en etkili şekilde çalışmasını sağlıyor. Yani CRISPR, genetik makas gibi çalışırken, AI de ona hangi ipliği keseceğini söylüyor diyebiliriz. Buna tekrar geri döneceğiz ama sadece bu da değil tabii ki. Bambaşka yenilikleri de beraberinde getiriyor. Peki bir örneğimiz var mı?
Berkeley, Kaliforniya’da bir startup olan Profluent, yapay zekayı CRISPR’la birleştirerek yepyeni gen düzenleyiciler tasarlıyor. Nasıl ki ChatGPT milyonlarca metin üzerinde çalışarak dil üretmeyi öğreniyorsa, Profluent’in yapay zekası da biyolojik verileri analiz ederek, doğada hiç var olmamış yeni gen düzenleyiciler tasarlıyor. Ve işin en ilginç yanı, bu yeni düzenleyicilerin çok daha etkili ve esnek olabileceği düşünülüyor.
Profluent, ilk yapay zeka destekli gen düzenleyicisi olan OpenCRISPR-1’i "açık kaynak" olarak paylaştı. Yani, bu teknolojiye artık dünya çapında bilim insanları, araştırmacılar ve şirketler ücretsiz olarak erişip üzerinde çalışabiliyor.
Gelecek vaat eden teknolojiler
Yapay zeka, CRISPR teknolojisinin çok ötesine geçebilecek bir potansiyele sahip. AI, gen düzenlemeleri sırasında daha karmaşık ve hassas işlemleri gerçekleştirebilir. Örneğin, hastalıklara neden olan genlerin çok daha spesifik bir şekilde hedeflenmesini sağlayabilir. Bu da, tedavi sürecinde daha hızlı ve etkili sonuçlar elde edilebileceği anlamına geliyor.
Bir de aşı geliştirme konusuna değinelim. Pandemi sırasında hepimiz aşının ne kadar önemli olduğunu bir kez daha gördük. Yapay zeka, bu süreçleri hızlandırabilir ve daha etkili aşılar geliştirilmesine yardımcı olabilir. Bilim insanları, yapay zeka ile daha hızlı ve güvenilir bir şekilde protein yapıları analiz ederek, virüsleri daha iyi tanıyabilir ve ona göre daha güçlü savunmalar geliştirebilir.
Zorluklar ve etik sorunlar
Tabii ki, her şey güllük gülistanlık değil. Yapay zeka destekli bu gen düzenleyicilerin klinik denemelerden geçmesi gerekiyor. Henüz bu teknoloji, hastalar üzerinde test edilmedi, yani daha yolun başındayız. Ayrıca, bu tür gelişmiş gen düzenleyicilerin kötüye kullanılma riski de var. Bilim insanları, CRISPR’ın etik dışı kullanımına karşı uyarılarda bulunuyor; özellikle de insan embriyolarının genetik olarak değiştirilmesi gibi tehlikeli ve tartışmalı alanlarda.
Ancak yine de, bu teknolojinin getirebileceği potansiyel faydalar, risklerinden çok daha ağır basıyor. İleriye dönük olarak, yapay zeka ve CRISPR birleşimi, tıp alanında devrim yaratabilir ve birçok hastalığın kökünden çözülmesine olanak tanıyabilir.
Yapay zeka, gen düzenleme teknolojilerini daha güçlü ve erişilebilir hale getirebilir. Bu birleşim, gelecekte hastalıkları daha hassas bir şekilde tedavi edebilmemize, hatta kişiye özel tıbbi çözümler geliştirmemize olanak tanıyabilir. Ancak, bu teknolojilerin nasıl kullanıldığına dikkat etmek gerekiyor. Bilinçli ve etik bir şekilde ilerleyerek, yapay zeka ve CRISPR’ın sunduğu bu büyük potansiyelden en iyi şekilde yararlanabiliriz.
Araçlarımız daha bitmedi!
Gelelim yapay zekanın önceden de değindiğimiz “guide” yani kılavuz özelliğine. Mesela, DeepCRISPR, CRISTA ve DeepHF gibi AI araçları, tam da bu noktada devreye giriyor. Bu araçlar, bir hedef DNA dizilimi için en uygun kılavuz RNA’ları (gRNA) bulabiliyor. Bu sayede, düzenleme işlemi çok daha hassas ve başarılı bir şekilde gerçekleşiyor. Kaldı ki kendi düşünceme göre yapay zekanın genetik alanında en verimli olabileceği alan da bu alan olabilir.
Peki ya kişiselleştirilmiş tıp? İşte burası daha da ilginç. AI, hastaların genetik profillerini analiz edip, kişiye özel tedavi yöntemleri geliştiriyor. Mesela, bir kişinin genetik yapısındaki spesifik mutasyonlar veya biyomarkerlar sayesinde, ona en uygun tedavi yöntemlerini belirlemek mümkün olabiliyor. Kısacası, her hastaya özel tedaviler mümkün hale geliyor.
Ama işin doğrusu, bu teknolojinin karşısında bazı engeller de var. Örneğin, CRISPR teknolojisinde "off-target" etkiler diye bilinen sorunlar bulunuyor. Yani, gen düzenleme yapılırken hedef dışı DNA bölgelerinde de değişiklikler oluşabilir ve bu da istenmeyen yan etkilere yol açabilir. AI, bu sorunların çözümünde büyük bir yardımcı olabilir. Yapay zeka, potansiyel hedef dışı etkileri öngörüp minimize edebilmek için sürekli olarak yeni yöntemler geliştirebiliyor.
Bir diğer zorluk ise gen düzenleme yüklerinin hücrelere doğru bir şekilde taşınması. CRISPR sistemleri, genellikle doğru yerlere gitmekte zorlanabilir. AI destekli sistemler, bu taşıma sürecini optimize etmek için çeşitli stratejiler geliştirerek bu sorunu çözme yolunda büyük adımlar atıyor.
Ayrıca, kişiselleştirilmiş tıbbın maliyetleri de önemli bir engel. Genetik testler, biyomarker analizleri ve CRISPR tabanlı tedaviler maliyetli olabilir. Ancak AI, bu süreci daha verimli hale getirebilir ve maliyetleri düşürebilir. Örneğin, AI tabanlı biyoinformatik araçlar, genetik verilerin analiz sürecini hızlandırabilir ve daha az maliyetli hale getirebilir. Bu da, kişiselleştirilmiş tedavi yöntemlerinin daha geniş kitleler tarafından erişilebilir olmasını sağlayabilir.
Tabii, AI'nin bu alandaki kullanımı sadece sağlık sektörünü değil, aynı zamanda etik ve güvenlik standartlarını da etkiliyor daha önce de dediğimiz gibi. Klinik uygulamalarda bu teknolojilerin güvenliği ve etik yönleri büyük önem taşıyor. AI, bu süreçlerin daha güvenli ve düzenlenmiş bir şekilde ilerlemesine katkıda bulunabilir.
Yazımı okuduğunuz için çok teşekkürler! Bugün sizlerle CRISPR/Cas9 ve yapay zekanın gen düzenlemedeki etkilerini birlikte inceledik. Kişiselleştirilmiş tedavi ve mevcut zorluklar hakkında düşüncelerinizi duymak beni çok mutlu eder. Yorumlarınızı bekliyorum. Bir sonraki yazımda görüşmek üzere, hoşçakalın!
References: