MIT'nin yapay zekâ modeli IRIS, hücrelerin sinyal geçmişini çözüyor

MIT biyoloji bölümünden Dr. Öğr. Üyesi Pulin Li ve doktora öğrencisi Nicholas Hutchins liderliğindeki ekip, IRIS adlı bir makine öğrenmesi modeliyle embriyo hücrelerinin aldığı sinyalleri geriye dönük olarak çözmenin yolunu buldu. Açık erişimli çalışma, 8 Eylül 2026'da Nature Methods dergisinde yayımlandı. Li aynı zamanda Whitehead Biyomedikal Araştırma Enstitüsü üyesi.

Embriyodaki kök hücreler, komşu hücrelerden gelen kimyasal mesajlar sayesinde beyin, karaciğer ya da kas hücresine dönüşüyor. Bu mesajlar, sinyal yolakları denen çok aşamalı zincirlerle hücrenin hangi genlerinin açılıp kapanacağını belirliyor. Bilim insanları uzun süre bu yolakların etkisinin hücre türüne göre büyük ölçüde değiştiğini varsaydığı için her yolağı her hücre türünde ayrı ayrı haritalamak zorunda kalıyordu.

Her yolağın kendine özgü bir izi var

Araştırmacılar, her sinyal yolağının gen aktivitesinde ayırt edici bir "parmak izi" bıraktığını ve bu izin farklı hücre türlerinde tutarlı kaldığını gösterdi. Sinir ağı tabanlı IRIS, bir hücrenin genel gen aktivitesine bakarak gelişimin belirli anlarında hangi yolakların etkin olduğunu tahmin ediyor; daha önce görmediği hücre türlerinde bile bunu yapabiliyor. Li, bu yeteneği ağırlıklı olarak İngilizceyle eğitilip başka dilleri de tanıyabilen sesli asistanlara benzeterek transfer öğrenmeye bağladı.

Model, binlerce insan embriyonik kök hücresinin altı temel sinyal yolağının onlarca farklı kombinasyonuna gelişimin çeşitli aşamalarında verdiği tepkileri ölçen geniş bir veri setiyle eğitildi. Ekip ardından IRIS'i, hücrelerin hızla farklı kaderlere ayrıldığı gastrulasyon evresindeki fare embriyolarından alınan tekil hücrelerle sınadı. Model; kalp, bağırsak, kas ve omurilik dokusuna dönüşecek hücrelerde hangi yolakların ne zaman ve nerede devreye gireceğini doğru biçimde öngördü.

Akciğer modellerine yönelik doğrulama

Akciğer gelişimi için kritik bir hücre türünü elde etmek amacıyla kullanıldığında IRIS, belirli bir yolağın etkinleştirilmesinin akciğere özgü gelişimi teşvik edeceğini öngördü; fare embriyolarında yapılan deneyler bu tahmini doğruladı. Hutchins, modelin hücrelerin birbiriyle konuşma dilini deneylerle mümkün olandan çok daha hızlı çözmelerine yardım ettiğini belirtti.

Araştırmacılara göre yaklaşım, rejeneratif tıp için kök hücre mühendisliğini hızlandırabilir ve gerçek organları taklit eden minyatür üç boyutlu organoidlerin üretimini iyileştirebilir. Daha isabetli akciğer dokusu modelleri astım, akciğer kanseri ve pulmoner fibrozis gibi hastalıkların incelenmesine, olası tedavilerin test edilmesine ve hasarlı dokuyu onarabilecek tedavilerin tasarlanmasına katkı sağlayabilir.