Üretken yapay zekâ yalnızca var olan verileri işlemekle kalmaz; onlardan öğrenerek özgün ve yeni çıktılar üretme kapasitesiyle öne çıkar. Bu çıktılar metin, görsel veya müzikle sınırlı kalmaz; üç boyutlu modeller, bilgisayar kodları ve biyolojik dizilimler de artık bu sistemlerin üretim sahasına girmiştir. Temel çalışma mantığı, büyük dil modelleri (LLM) ve üretici adversaryal ağlar (GAN) gibi derin öğrenme yöntemlerine dayanmaktadır. Milyarlarca parametreye sahip bu sistemler, devasa veri kümelerinden dilsel yapıları, görüntü desenlerini ve biyokimyasal dizilim ilişkilerini öğrenerek yeni çözümler sunar. Günlük yaşamda ChatGPT, DALL-E ve Midjourney örnekleriyle karşılaşırken, bilimsel alanda AlphaFold’un protein yapı tahminlerindeki başarısı teknolojinin potansiyelini gözler önüne sermektedir.

Son yıllarda üretken yapay zekânın gelişiminde üç kritik sıçrama dikkat çekmektedir:

1.      İnsan düzeyinde dil anlama ve üretim: Doğal dil işleme yetenekleri insan seviyesine yaklaşmıştır.

2.      Multimodal kapasite: Metin, görsel, ses, video ve biyolojik veriler arasında çapraz üretim mümkündür.

3.      Bilimsel keşiflerin hızlanması: AlphaFold örneğinde görüldüğü üzere, protein yapılarının yüksek doğrulukla tahmini, ilaç tasarım süreçlerini yıllardan haftalara indirebilmektedir.

Kanser özelinde üretken yapay zekâ, kısa vadede doğrudan bir tedavi sunmasa da, araştırma safhasında çok önemli katkılar sağlamaktadır. Kanserin genetik haritasının çıkarılması, moleküler düzeyde yeni ilaç adaylarının tasarlanması ve kişiselleştirilmiş tedavi protokollerinin geliştirilmesi gibi kritik alanlarda yapay zekâ etkin rol üstlenmektedir. 2024 itibarıyla, bazı kanser türlerinde yapay zekâ tarafından geliştirilen immünoterapi adaylarının hayvan deneylerinde olumlu sonuçlar verdiği rapor edilmiştir.

Geleneksel ilaç geliştirme süreçlerinde yeni bir molekülün tasarlanıp test edilebilir hâle gelmesi 5–10 yıl sürerken, üretken yapay zekâ milyarlarca olası molekülü haftalar içerisinde tarayabilmektedir. Bu hız, yalnızca sayısal hesaplama kapasitesine değil, biyolojinin karmaşık dilinin modellenmesine dayanmaktadır. Tümörlerin genetik parmak izinin çıkarılması ve hastaya özgü mutasyon kombinasyonlarının belirlenmesiyle, kişiselleştirilmiş tedavi önerileri geliştirmek artık mümkün hâle gelmiştir. Uzun süredir tıpta dile getirilen “terzi işi tedavi” anlayışı, üretken yapay zekânın sunduğu modelleme gücüyle dijital çağda somut bir gerçekliğe dönüşmektedir

Elbette laboratuvardan klinik uygulamaya giden yol hâlâ uzun ve çok katmanlıdır. Klinik deneyler, etik denetimler ve güvenlik testleri insan sağlığının teminatıdır; yapay zekâ bu süreçleri hızlandırmak yerine daha verimli ve hedefe yönelik hâle getiren bir araç olarak değerlendirilmelidir. Dolayısıyla kısa vadede “mucizevi tedavi” beklentisi bilimsel gerçeklerle bağdaşmasa da, uzun vadede üretken yapay zekânın kanser araştırmalarını dönüştüreceği açıktır.

Bugün kanserin kesin çaresinden söz edemesek de, üretken yapay zekâ bu hedefe giden yolu kayda değer biçimde kısaltmaktadır. İnsanlığın en zorlu mücadelelerinden biri olan kanser, belki de gelecek kuşakların gözünde yalnızca tıp tarihinin bir dipnotu olarak kalacaktır. Bu umut, yalnızca teknolojinin sağladığı hızda değil, bilimin sabır, disiplin ve etik değerlerle yürüttüğü kararlı mücadelede saklıdır.

Sevgili okurlar; kanserle mücadelede, insanoğlunun en karmaşık düşmanı karşısında yeni bir bilimsel ortak doğuyor: üretken yapay zekâ. Edebiyat veya sanatla sınırlı görülen bu teknoloji, biyomedikal araştırmaların ve farmasötik bilimlerin merkezine yerleşerek kanseri anlamak ve yenmek için yeni bir bilimsel değerler sunuyor.

Sonuç

Özetle, üretken yapay zekâ, kanser araştırmalarında hız, derinlik ve kişiselleştirme açısından bir devrim yaratmaktadır. Gelecekte “Kanser” sözcüğü, tıp tarihinin sayfalarında yalnızca bir anı olarak kalabilir; bu umut, bilimin sabrı, teknolojinin gücü ve etik değerlere bağlı kararlılıkla birleştiğinde gerçek olabilir.

Saygılarımla

Prof. Dr. Ayhan ERDEM – Köşe Yazarı
aerdem@gazeteankara.com.tr
Gazi Üniversitesi Öğretim Üyesi
Gazete Ankara Dijital Haber Portalı