Science dergisinde yayımlanan yeni bir çalışma*, yapay zekâ destekli biyolojik tasarımı tek bir gen veya proteinden tam genom ölçeğine taşıyan önemli bir gelişmeyi ortaya koydu. Araştırmacılar, genom dil modellerini kullanarak belirli bir bakteriyel konağı enfekte edebilen tam bakteriyofaj genomları tasarladı ve bunlardan 16’sının laboratuvar koşullarında canlı ve işlevsel olduğunu gösterdi.

Bakteriyofajlar, bakterileri enfekte eden virüslerdir. Bakterilere özgü etkileri nedeniyle, özellikle antibiyotiklere dirençli enfeksiyonlara karşı geliştirilebilecek alternatif yaklaşımlar arasında yer alırlar. Bununla birlikte, bakterilerin fajlara karşı da hızla direnç geliştirebilmesi, faj tedavilerinin önündeki önemli sorunlardan biridir.

Çalışmada, milyonlarca genom üzerinde eğitilmiş Evo 1 ve Evo 2 adlı genom dil modelleri, yaklaşık 15.000 Microviridae genomuyla özelleştirildi. Hedef konak olarak patojen olmayan Escherichia coli C, tasarım şablonu olarak ise küçük ve iyi tanımlanmış ΦX174 bakteriyofajı seçildi. Modellerin ürettiği binlerce genom; dizi kalitesi, gen düzeni, hedef konağa yönelim ve doğal fajlardan farklılaşma gibi ölçütlerle değerlendirildi. Seçilen 302 adayın 285’i başarıyla sentezlendi ve deneysel testlerde 16 işlevsel faj elde edildi.

On altı işlevsel fajın dokuzunda tasarlanan genom herhangi bir ek değişiklik olmadan korunurken, yedisinde sentez veya laboratuvarda yeniden başlatma sürecinde yeni mutasyonlar oluştu. Bu durum, tasarımın başarısını gösterirken biyolojik seçilimin ve deneysel doğrulamanın süreçte vazgeçilmez olduğunu da ortaya koydu.

Bu fajlar yalnızca genom dizileri bakımından değil, bakteriyi parçalama hızları ve çoğalma kapasiteleri açısından da farklı özellikler gösterdi. Bazıları doğal ΦX174-benzeri fajlarla karşılaştırılabilecek litik etkinliğe ulaşırken, bazıları ortak enfeksiyon deneylerinde daha yüksek rekabet gücü sergiledi. Konak aralığı testlerinde fajların hedef suş E. coli C’nin yanı sıra çoğunlukla E. coli W’yi de baskıladığı, incelenen diğer altı E. coli suşunda ise belirgin büyüme inhibisyonu oluşturmadığı görüldü.

Çalışmanın en dikkat çekici bölümünde, ΦX174’e direnç geliştirmiş iki E. coli C suşu kullanıldı. Tasarlanmış fajlardan oluşturulan kokteyl başlangıçta bu dirençli bakterileri baskılamadı. Ancak duyarlı ve dirençli bakterilerin birlikte bulunduğu ortamda yapılan seri pasajlar sırasında yeni rekombinasyon ve mutasyonlar ortaya çıktı. Bunun sonucunda kokteyl, bir dirençli suşu ilk, diğerini ise ikinci pasajdan sonra baskılayabildi. Doğal ΦX174-benzeri fajlardan oluşan karşılaştırma kokteyli ise beş pasaj sonunda dahi aynı başarıyı gösteremedi.

Bu sonuç, yapay zekânın bakteriyel direnci doğrudan çözdüğünü değil, dirence uyum sağlayabilecek daha geniş bir başlangıç çeşitliliği oluşturabildiğini gösteriyor. Bununla birlikte çalışma, küçük bir model faj ve patojen olmayan bir laboratuvar suşuyla, yalnızca in vitro koşullarda gerçekleştirilmiştir. Bu nedenle bulgular henüz klinik kullanıma hazır bir faj tedavisi anlamına gelmemektedir.

Yine de çalışma; genomların okunması, sentezlenmesi ve düzenlenmesinin ardından, yapay zekâ destekli tam genom tasarımının da biyoteknolojinin temel araçlarından biri olabileceğine işaret ediyor. Bu gelişme, faj tedavilerinin geleceği kadar biyogüvenlik ve sorumlu kullanım konularının da birlikte ele alınmasını gerekli kılıyor.  10.08.2026

Uzm. Dr. Aytekin Fırtına

*King SH ve ark. Generative design of bacteriophages with genome language models. Science. 2026;393(6811):eaec2657. doi:10.1126/science.aec2657.