Bugün, bilim insanları biyolojik araştırmalara yönelik en büyük yapay zeka (YZ) modelini tanıttıklarını iddia ettiler. 128, 000 genom üzerinde eğitilen bu model, insanlardan tek hücreli bakterilere ve arkea kadar geniş bir yaşam yelpazesini temsil eden genoma dayanarak, sıfırdan tam kromozomlar ve küçük genomlar oluşturabilme yeteneğine sahip. Ayrıca, hastalıklarla ilişkilendirilen zorlu "kodlamayan" gen varyantları da dahil olmak üzere mevcut DNA'yı yorumlama konusunda da başarılıdır. “CRISPR için ChatGPT” olarak adlandırılan Evo-2, Kaliforniya'nın Palo Alto şehrindeki Arc Enstitüsü ve Stanford Üniversitesi ekipleri ile çip üreticisi NVIDIA tarafından birlikte geliştirildi. Erişim, web arayüzleri üzerinden sağlanmakta olup, bilim insanları modelin çoğaltımı için gerekli olan yazılım kodunu, verileri ve diğer parametreleri ücretsiz olarak indirebilirler. Yaratıcılar, Evo-2'yi araştırmacıların ihtiyaçlarına göre özelleştirebileceği çok yönlü bir platform olarak hayal ediyorlar. Evo-2’nin lansmanı sırasında düzenlenen basın brifinginde, Arc Enstitüsü ve Kaliforniya Üniversitesi, Berkeley'den biyomühendis Patrick Hsu, bilim insanları ve mühendislerin bu biyolojik yenilikler için nasıl bir 'uygulama mağazası' oluşturabileceklerine dair heyecanını dile getirdi. Diğer bilim insanlarının tepkileri, modelle ilgili meraklarını vurgularken, bu model Arc Enstitüsü web sitesinde bulunan ve bioRxiv ön baskı sunucusuna gönderilmiş bir makalede detaylandırılmıştır. Ancak, kesin yargılar oluşturmadan önce bağımsız değerlendirmelerin gerekliliğini vurguluyorlar. "Ön baskı erişilebilir hale geldikten sonra bağımsız değerlendirmelerde nasıl performans gösterdiğini görmemiz gerekecek, " diyen Stanford Üniversitesi'nden hesaplamalı genom uzmanı Anshul Kundaje, modelin arkasındaki mühendislikten etkilendiğini ifade etti. Son yıllarda, eski Meta çalışanları tarafından geliştirilen ESM-3 gibi giderek daha gelişmiş 'protein dil modelleri' yaratıldı. Milyonlarca protein dizisi üzerinde eğitilen bu modeller, protein yapılarını tahmin etmede ve tamamen yeni proteinler, gen editörleri ve floresan moleküller tasarlamada önemli bir rol oynamıştır. YZ, sayısız yeni protein önerdi, ancak bu yaratımların etkinliği hala belirsizdir. Diğer modellere kıyasla Evo-2, protein üretiminden sorumlu 'kodlama dizileri' ve gen aktivitesini düzenleyen kodlamayan DNA'yı içeren genomik veriler kullanılarak eğitildi. Geçen yıl yayınlanan Evo’nun ilk versiyonu, bakterileri, arkeayı ve bunlara bağlı virüsleri içeren 80, 000 prokaryotik organizmanın genomlarına odaklanmıştı. En yeni model, insanları, diğer hayvanları ve bitkileri içeren 128, 000 tür genomu içeren bir veri setine dayanarak geliştirilmiştir ve toplamda 9. 3 trilyon DNA harfi temsil etmektedir.

Bu geniş verilerin işlenmesi için gereken hesaplama taleplerini göz önünde bulundurarak, Hsu, Evo-2'nin bugüne kadar yayımlanan en büyük biyolojik YZ modeli olduğunu belirtmektedir. Prokaryotların ötesindeki organizmalarda bulunan ökaryotik genomlar genel olarak daha karmaşık ve daha uzundur. Bu genomlar, genleri etkileyen düzenleyici DNA'nın bazen genlerden oldukça uzakta bulunduğu, kodlama ve kodlama dışı bölgelerin iç içe geçtiği dizileri içermektedir. Sonuç olarak, Evo-2, DNA dizilerindeki 1 milyon baz çiftine kadar uzaklıktaki kalıpları tanıyacak şekilde tasarlanmıştır. Karmaşık genomları yorumlama konusundaki yeteneklerini sergilemek için Hsu ve arkadaşları, meme kanseri ile ilişkilendirilen BRCA1 genindeki daha önce incelenmiş mutasyonları analiz etmek için Evo-2'yi kullandılar. Model, hastalıklarla bağlantılı kodlama bölgelerindeki mutasyonların etkisini analiz etmede en iyi biyolojik YZ modellerinin performansına neredeyse eşit sonuçlar elde ederek "kodlama dışı mutasyonlar için en iyi durumu" başardı. Gelecekte, Evo-2, hasta genomlarındaki bu karmaşık değişiklikleri tanımlamada yardımcı olabilir. Ayrıca, araştırmacılar modelin, yün mamutu da dahil olmak üzere karmaşık genomların çeşitli özelliklerini yorumlama yeteneğini değerlendirdiler. Kaliforniya, San Francisco'daki Gladstone Enstitüleri'nden hesaplamalı biyolog Christina Theodoris, “Evo-2, DNA'nın düzenleyici dilini anlama konusunda önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor, " dedi.