Page 31 - LabMedya - 91

BIYOLOJI 31

17—20 Nov. 2025
Düsseldorf, Germany

YAPAY ZEKA İLE

EVRİMSEL BİYOLOJİ

GENETİK VE SEÇİLİM

SÜREÇLERİNİ ANLAMAK

Evrimsel biyoloji, türlerin zaman içinde nasıl kazanmıştır. YZ, dizilim verilerini hızla işleyebilir
değiştiğini ve çeşitlendiğini anlamaya çalışan ve türler arasındaki evrimsel bağlantıları net bir
bir bilim dalıdır. Bu alan, genetik değişiklikler, şekilde ortaya koyabilir.
doğal seleksiyon, mutasyonlar ve genetik sü-
rüklenme gibi süreçleri inceleyerek, canlıların Bir diğer önemli uygulama alanı ise genetik
evrimsel geçmişini çözmeye çalışır. Ancak ev- hastalıkların evrimsel analizidir. Yapay zeka, bu
rimsel biyolojinin karmaşıklığı, bu sürecin daha hastalıkların genetik kökenlerini daha iyi anla-
derinlemesine anlaşılmasını zorlaştırmıştır. mamıza olanak tanır. YZ algoritmaları, genetik
İşte burada yapay zeka (YZ) devreye giriyor. hastalıkların evrimsel süreçte nasıl ortaya çıktı-
YZ, evrimsel biyolojideki genetik ve seleksiyon ğını ve bu hastalıkların genetik varyasyonlarının
süreçlerini anlamada güçlü bir araç olarak kul- nasıl birikerek hastalık haline geldiğini modelle-
lanılmaktadır. yebilir. Bu, gelecekte genetik hastalıkların teda-
vi edilmesinde önemli bir adım olabilir.
Yapay zeka, evrimsel biyolojiye olan ilgisini
artırarak, genetik verileri hızla işleyip analiz Ancak bu alandaki zorluklar da göz ardı edil-
edebilmektedir. YZ algoritmaları, milyonlarca yıl memelidir. YZ’nin evrimsel biyolojiye enteg-
süren evrimsel süreçleri ve bu süreçteki küçük rasyonu, genetik verilerin doğru ve anlamlı bir
genetik değişiklikleri daha hızlı bir şekilde ince- şekilde işlenmesini gerektirir. Ayrıca, evrimsel
lememize olanak tanır. Makine öğrenimi teknik- biyolojinin karmaşık doğası, bu verilerin yo-
leri, büyük biyolojik veri setlerini analiz ederek, rumlanmasını zorlaştırabilir. Yine de, yapay
doğal seleksiyonun etkilerini daha doğru bir zekanın bu alandaki gelişmeleri hızlandıracağı
biçimde simüle edebilir. Bu sayede, evrimsel ve evrimsel biyolojinin daha önce anlaşılmayan
süreçler hakkında yeni teoriler geliştirilmesine yönlerini keşfetmeye yardımcı olacağı kesin
yardımcı olur. gibi görünüyor.
Bunların başında, genetik mutasyonların ve Sonuç olarak, yapay zeka, evrimsel biyolojiyi Meet Medicine 4.0
varyasyonların nasıl seçildiği sorusu gelir. anlamada önemli bir rol oynamaktadır. Genetik
Evrimsel biyologlar, türlerin çevrelerine nasıl ve seleksiyon süreçlerini hızla analiz edebilme Health.
uyum sağladığını anlamak için bu tür genetik yeteneği, evrimsel teorilerin test edilmesine ve Using AI and
süreçleri izlerler. YZ, genetik varyasyonları biyolojik dünyayı daha derinlemesine anlama- Future. GenAI to set
inceleyerek, hangi genetik özelliklerin doğal mıza olanak sağlar.
seleksiyon yoluyla yayılacağını tahmin edebilir. People.
Ayrıca, yapay zeka algoritmaları, genetik eşleş- Kaynaklar: new standards
meleri ve evrimsel ağları modelleyerek, evrim-
sel değişikliklerin nasıl meydana geldiğine dair Ê Lartigue, C., et al. (2023). “Artificial Discover how artificial
derinlemesine analizler yapabilir. Intelligence in Evolutionary Biology: intelligence is revolutionizing
Applications and Challenges.” Trends
Evrimsel biyoloji ve yapay zekanın kesişim in Genetics. diagnosis, therapy and
alanlarından bir diğeri ise türler arası evrimsel Ê Tenenbaum, J., & Koller, D. (2023). medical care.
ilişkiler ve genetik ağaçların oluşturulmasıdır. “Machine Learning for Genomics and
YZ, farklı türlerin genomları arasındaki ben- Evolutionary Analysis.” Nature Machine
zerlikleri analiz ederek, türler arası evrimsel Intelligence.
bağlantıları haritalayabilir. Bu, bilim insanları- Ê Bioinformatics Research Center (2023). Get your ticket now!
nın evrimsel geçmişi daha iyi anlamalarına ve “Artificial Intelligence for Evolutionary
yeni türlerin evrimsel kökenlerini çözmelerine Biology: New Frontiers.” https://www.
yardımcı olabilir. Özellikle genom dizilimi pro- biorc.org
jeleri, yapay zeka teknolojileriyle büyük bir hız


  ­  