Hayat nasıl başladı? | MIT Teknoloji İncelemesi
Doğru tahminlere rağmen Grzybowski’nin reaksiyon ağı hala biraz teorik. Ayrıca reaksiyonların her birinin ne kadar hızlı ilerlediğini ve önceki reaksiyonlardan elde edilen yan ürünlerin sonraki reaksiyonları etkileyip etkilemeyeceğini de bilmemiz gerekir. Hollanda’daki Radboud Üniversitesi’nde kimyager olan Huck ve meslektaşları, makine öğreniminin yardımıyla bu sorunu çözmeye başladılar.
2022’de yayınlanan bir çalışmada Huck’ın ekibi, basit karbon bazlı moleküllerden şekerler oluşturan formoz reaksiyonunu gerçekleştirdi. DNA yapımında deoksiriboz adı verilen bir şekerin kullanıldığı göz önüne alındığında, şeker yapımı yaşamın kökeninde çok önemli bir erken adımdır. Formose reaksiyonu bunu yapıyor, ancak bir sorun var. Huck, “kombinasyonel bir patlama” yaşama eğiliminde olduğunu söylüyor: Düzinelerce veya yüzlerce ürün üretiyor ve bunlar, kesin koşullara bağlı olarak büyük ölçüde değişiyor.
Huck’ın ekibi reaksiyonu kontrol altında tutmak için küçük akış odalarında gerçekleştirdi. Sıcaklık ve farklı kimyasalların mevcudiyeti dahil olmak üzere bir dizi koşulu değiştirdiler; birkaç düzine kimyasal madde ürettiğinde onu durdurdu; ve karışımı analiz ettim.
Huck, sıcaklık gibi çevresel koşulların reaksiyonda hangi ürünlerin oluşacağını belirlediğini söylüyor. Ancak nasıl veya neden olduğu açık değil: Koşullardaki küçük değişikliklerin bazen çok az etkisi olur, ancak bazen çok farklı sonuçlara yol açarlar. Makine öğreniminin devreye girdiği yer burasıydı: Biraz eğitimden sonra yazılım reaksiyonun ne olacağını tahmin edebildi. Bu bizi ilkel Dünya’da şeker üretiminin koşullarını anlamaya bir adım daha yaklaştırıyor.
Çin’deki Wuhan Üniversitesi’nde bilgisayar modelleyicisi olan Wentao Ma, o dönemde geçerli olan çevresel koşulları ve diğer parametreleri belirlemek, yaşamın kökeni araştırmalarındaki en büyük sorunlardan biri olduğunu söylüyor. Makine öğrenimi gibi teknikler bu alanı daraltmaya yardımcı olacaktır. 2021’de yapılan bir çalışmada Ma ve meslektaşları, nükleik asitlerin bir karışımını simüle etti. Makine öğrenimini kullanarak, kendi yapı taşlarının (hayatın bağlı olduğu verimli döngü türü) oluşumunu hızlandırabilecek nükleik asitler oluşturmak için en uygun koşulları bulmayı başardılar.
Son olarak makine öğrenimi, kimyasal reaksiyonların gerçekleştiği kesin mekanizmaların yüksek kaliteli simülasyonlarının oluşturulmasına da yardımcı olabilir; bu, bunların ne zaman işe yarayıp yaramayacağını tahmin etmek için çok önemlidir. Bunun için temel araçlar, bir karışımdaki tüm atomların etrafta dolaşmasını ve birbirleriyle etkileşime girmesini simüle eden bilgisayar modelleridir. Paris’teki Sorbonne Üniversitesi’nden modelci Timothée Devergne, “Simülasyonu gerçekleştirirken sistemin mikroskobik davranışına erişebiliyoruz” diyor.