Yapay zeka, insan vücudundaki neredeyse her proteinin yapısını tahmin etmek için kullanılmaya başladı. Bu gelişme, bazı hastalıkların tedavisi için başka birçok uygulamasının yanı sıra yeni ilaçların da bulunmasını çok büyük oranda kolaylaştırabilir.
Yapay zeka, insan vücudundaki neredeyse her proteinin yapısını tahmin etmek için kullanılmaya başladı.
Bu gelişme, bazı hastalıkların tedavisi için başka birçok uygulamanın yanı sıra yeni ilaçların da bulunmasını çok büyük oranda kolaylaştırabilir.
Proteinler, her türlü canlının hayati önemdeki yapı taşı olarak düşünülebilir. Sahip olduğumuz her hücre, birçok proteinden oluşuyor.
Proteinlerin şeklini anlamak, tıp alanında ilerlemek için çok önemli. Ancak şu ana kadar bunların sadece belirli bir bölümü üzerine çalışılabilmişti.
Araştırmacılar şimdi AlphaFold isimli bir programı kullanarak insanda ve diğer organizmalarda bulunan 350 bin proteinin yapısını tahmin edebiliyorlar.
Genetik yapımızda insan proteini yapmak için gerekli bilgiler, insan hücrelerinin çekirdeklerindeki DNA’larda bulunuyor.
Ä°nsan genetiÄŸinde bu proteinlerin yaklaşık 20 bininin anlatımı yer alıyor. Toplamda, biyoloji uzmanları bunların tamamına “proteom” adını veriyor. Bu proteomlar, hücre genetiÄŸini oluÅŸturan genler tarafından ÅŸifrelenen proteinlerin tümünü oluÅŸturuyor.
Deep Mind isimli yapay zeka ÅŸirketinin kurucu ortaklarından ve yöneticisi olan Dr. Demis Hassabis, AlphaFold programından elde edilen sonuçlarla ilgili “Bugüne kadar insan proteomunun elde edilmiÅŸ en bütünsel ve doÄŸru resmi olduÄŸuna inanıyoruz” dedi:
“Bu çalışmanın, yapay zekanın bugüne kadar bilimsel bilginin geliÅŸmesine yaptığı en ciddi katkı olduÄŸunu düşünüyoruz. Aynı zamanda bence bu, yapay zekanın topluma katabileceÄŸi yararların muhteÅŸem bir örneÄŸi.”
Proteinler, aminoasit adı verilen daha küçük yapı taşlarının meydana getirdiği bir zincirden oluşur. Bu zincirler sayısız farklı şekilde katlanarak benzersiz üç boyutlu bir yapıya ulaşır. Bir proteinin şekli, insan vücudundaki fonksiyonunu belirler.
AlphaFold’un tahmin ettiÄŸi 350 bin farklı protein yapısından 20 bini, insan proteomunda bulunanlar. Ancak bununla kalmıyor, bilimsel araÅŸtırmalarda kullanılan model organizmaların, örneÄŸin maya, meyve sineÄŸi ve fare gibi organizmaların proteinlerinin yapısını da ortaya çıkarıyor.
Prestijli bilim yayını Nature dergisinde, DeepMind araÅŸtırmacıları ve Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’ndan (EMBL) bir ekip, bu çalışmayla ortaya çıkan devasa önemdeki kapasiteyi anlattı.
Buna göre AlphaFold, insan proteomunda bulunan aminoasitlerin yüzde 58’inin yapısal pozisyonuyla ilgili güvenilir tahminlere ulaÅŸtı.
Yüzde 35,7’sinin doÄŸruluk payı “çok yüksek” olarak belirtildi. DiÄŸer deneylerde bu oran bunun yarısı kadardı.
Protein yapısı üzerine çalışmak için kullanılan geleneksel teknikler X-ray kristalografisi, kriyojenik elektron mikroskobisi (Cryo-EM) gibi yöntemlerdi. Ancak bunların hiçbiriyle bu çalışmayı yapmak kolay olmuyor.
Portsmouth Ãœniversitesi’nden yapısal biyoloji uzmanı Prof. John McGeehan, “Bu yapıları çalışmak çok fazla para ve kaynak gerektiriyor” dedi.
Üç boyutlu yapılar çoğunlukla bilimsel incelemelerin hedefi olarak belirleniyor, ancak bugüne kadar insan vücudu tarafından üretilen proteinlerin tümünün yapısını sistematik olarak tahmin edebilecek bir proje geliştirilmemişti.
Aslında, proteomların yüzde 17’sinin yapısı bugüne kadar deneylerle doÄŸrulanmıştı.
AlphaFold’un tahminleriyle ilgili BBC’ye konuÅŸan Prof. McGeehan, “Bu tamamen hızla ilgili. Eskiden tek bir yapıyı çalışmamız altı ayımızı alıyordu. Åžimdi sadece birkaç dakika sürüyor. Bunun bu kadar hızlı olabileceÄŸini tahmin bile edemezdik” diyor:
“DeepMind ekibine yedi dizilimi gönderdiÄŸimizde, bunların sadece ikisinin yapısı deneysel olarak tahmin edilebiliyordu. Geri geldiklerinde test edebildik ve bu, dürüst olmak gerekirse, tüylerimin diken diken olduÄŸu bir andı, çünkü AlphaFold’un ürettiÄŸi tüm yapılarla bire bir aynıydı.”
EMBL’den Prof. Edith Heard, “Hayatın nasıl iÅŸlediÄŸiyle ilgili anlayışımız için büyük bir dönüşüm niteliÄŸinde olacak. Çünkü protein, yaÅŸayan organizmaların üzerine inÅŸa edildiÄŸi yapı taÅŸları” yorumunu yapıyor.
Bu dönüşüm sayesinde artık yeni ilaçlar, bazı hastalıkların yeni tedavileri, iklim değişikliğiyle mücadele için gerekli olan ekinlerin tasarımı ve çevreyi büyük oranda etkileyen plastiklerin parçalanması için enzimlerin üretimi gibi uygulamalar da tasarlanabilecek.
Prof. McGeehan’ın ekibi AlphaFold’un verilerini zaten plastiklerin parçalanması için daha hızlı enzimler geliÅŸtirirken kullanıyordu. Çünkü program, deneylerle yapısına ulaşılamayan proteinlerin yapısıyla ilgili tahminler saÄŸlayarak projenin birkaç yıl daha hızlanmasına yardımcı olmuÅŸtu.
EMBL’nin Avrupa Biyoenformasyon Enstitüsü’nün başındaki Dr. Ewan Birney de AlphaFold’un protein yapısı tahminlerinin “Ä°nsanların gen haritası çıkarıldığından bu yana oluÅŸturulan en önemli veri kümesini oluÅŸturduÄŸunu” söyledi.
DeepMind ile EMBL, AlphaFold kodunu oluşturmak ve protein yapısı tahminlerinin küresel bilim dünyasına erişimini sağlamak için birlikte çalışıyor.
Dr. Hassabis, DeepMind’ın, bilim dünyası tarafından bilinen tüm protein dizilimlerini çalışarak veri tabanına eklemeyi planladığını söyledi. Bu da, 100 milyondan fazla yapı anlamına geliyor.
