Biomedya - Biyoteknoloji & Yaşam Bilimleri

Bilimsel bir yarışma düzenleyen organizatörler, Londra merkezli yapay zekâ laboratuvarı DeepMind'ın bu gizemi büyük oranda çözdüğünü duyurdu.

Proteinlerin şekillerini anlamak, hastalıkları tedavi eden ilaçlar üretmek için kritik öneme sahip. DeepMind'ın bu buluşunun çok sayıda hastalığa dair araştırmayı hızlandırması bekleniyor. Bunlara Covid-19 da dâhil.

Lejyoner hastalığına yol açan bakteriye ait protein, DeepMind tarafından böyle modellendi

Yapay zekâ programının pahalı ve uzun zaman alan laboratuvar yöntemleriyle kıyaslanabilecek bir başarıyla proteinlerin şekillerini ortaya koyabileceği belirtiliyor.

Yarışmanın panelinde yer alan California Üniversitesi'nden Dr. Andriy Kryshtafovych, bu gelişmenin "dikkate değer" olduğunu ve proteinlerin şekillerini bu kadar hızlı ve isabetli bir şekilde belirlemenin bilimde devrim yaratma potansiyeli olduğunu söyledi.

Bütün canlılarda bulunan proteinler yaşam için gerekli olan kimyasal süreçlerde temel bir rol oynar. Aminoasit zincirlerinden oluşan proteinler sonsuz sayıda farklı türde katlanarak değişik şekiller alabilir.

Reseptöre bağlı bir proteinin görünümü

Bu şekiller, proteinlerin işlevlerini nasıl yerine getireceği konusunda belirleyicidir.

Pek çok hastalık proteinlerin kimyasal reaksiyonlardaki katalizör rolleri (enzimler), hastalıklarla mücadeledeki rolleri (antikorlar) veya kimyasal bilgi iletimindeki rolleri (insülin gibi hormonlar) ile ilişkilidir.

Yarışmanın paneline başkanlık eden Maryland Üniversitesi'nden Dr. John Moult, yaşamımızda hayati bir öneme sahip olan bu moleküllerin şekillerindeki en ufak bir değişikliğin felaketlere yol açacağını belirtti. Sözlerine devam eden Moult, "Bu yüzden bir hastalığı anlamak ve tedavi yöntemi bulmak için en etkili yollardan biri, bu sürece dâhil olan proteinleri anlamaktır. İnsanlarda on binlerce protein vardır. Diğer türlerde ise bu sayı milyonlarcadır. Bunlara virüsler ve bakteriler de dâhildir, fakat bu proteinlerden yalnızca birinin şeklini anlayabilmek pahalı ekipmanlarla yıllarca süren çalışmalar gerektiriyordu" dedi.

Şekillerin oluşumu

Bunu başarabilmek için her yıl 20'den fazla ülkeden bilim insanlarından oluşan ekipler, aminoasit dizilimleri bilinen yaklaşık 100 proteinin şekillerini bilgisayar programlarıyla hesaplamaya çalışıyor. Aynı anda biyologlar laboratuvarlarda x-ray kristalografi ve NMR spektroskopi gibi geleneksel yöntemlerle proteindeki her atomun konumlarını ortaya çıkarıyorlar.

Sonrasında Protein Yapısı Tahmini Tekniklerinin Eleştirel Değerlendirilmesi Üzerine Topluluk Genelinde Deney adlı ekipten bilim insanları tahminler ile gerçekleri karşılaştırıyor. Deney ekibi tahminlerin doğruluğuna göre 0-100 arasında notlar veriyor. DeepMind'ın AlphaFold adlı programıyla ulaştığı 90 skoru, laboratuvarda kullanılan tekniklere denk olarak görülüyor.

Bu çalışmanın nasıl başarıya ulaştığına gelirsek, AlphaFold programı makine öğrenmesi denilen bir süreçle, Kamusal Protein Veri Tabanı'nda bulunan proteinleri ve şekillerini inceledi. Yapay zekâ, oradan edindiği bilgilerle yola çıkarak yeni proteinlerin şekillerini yüzde 90 oranında doğrulukla hesaplamayı başardı.

1972'de Christian Anfinsen aminoasitlerin dizilimini bildikten sonra proteinlerin şekillerinin hesaplanabileceğini gösteren çalışmasıyla Nobel Ödülü kazanmıştı.

Bu bilgi ile neler yapılabilir?

Proteinlerin yapısını bu şekilde hesaplayabilmek kanser, demans, bulaşıcı hastalıklar gibi hastalıkları anlamak ve bunlara yönelik ilaç geliştirmek için kritik öneme sahiptir.

Covid-19 hastalığına yol açan koronavirüsün kendine özgü taç şeklinde proteinleri var

Bunun örneklerinden biri SARS-Cov-2. Bilim insanları Covid-19 hastalığına yol açan bu virüsün insan hücreleriyle etkileşime girmesini sağlayan taç şeklindeki proteinleri inceliyor.

Deney ekibinin eski katılımcısı ve denetleyicisi olan University College London'dan Prof. Andrew Martin, proteinin nasıl katlandığı, fonksiyonu açısından belirleyici olduğunu söyledi. Martin, “Bunu bilmek sağlık için de hastalık için de önemli. Yalnızca enfeksiyonları değil, kalıtımsal bazı hastalıkları da çözebiliriz” dedi.

İngiltere'deki Avrupa Biyoenformatik Enstitüsü'nden Prof. Dam Janet Thornton bunu öğrenmenin evrimi anlamayı da kolaylaştıracağını söylüyor.

Peki, bu gelişmenin geleceğe etkisi ne olacak?

Diğer bilim insanları yapay zekânın ürettiği verileri detaylıca inceleyecek ve testlere tabi tutacak.

Bu konu etrafında hâlâ bilinmeyen başka şeyler de var. Birden fazla proteinin nasıl bir araya geldiği, proteinlerin DNA ve RNA gibi moleküllerle nasıl etkileştiği gibi konular bunlar arasında.

Dr. Kryshtafovych, “Tekil proteinler için problemin büyük bir kısmı çözüldüğüne göre kompleks proteinlerin şekillerini tespit etmeye giden yol da açıldı. Bunlar yaşamın makineleri” dedi.

BBC