Devrim Niteliğinde Yeni Proteinler İçin Yapay Zeka

Devrim Niteliginde Yeni Proteinler Icin Yapay Zeka
Devrim Niteliginde Yeni Proteinler Icin Yapay Zeka - Yapay zeka araçları, bilim adamlarının doğadaki hiçbir şeye benzemeyen şekilde şekillendirilmiş proteinler bulmalarına yardımcı oluyor.Kredi: Ian C Haydon/UW Protein Tasarım Enstitüsü

Haziran ayında Güney Koreli yetkililer, insanlar tarafından oluşturulan yeni bir protein kullanılarak ilk ilaç olan COVID-19 aşısının üretimini onayladı. Aşı, bilim adamları tarafından 10 yıldan uzun bir süre önce emek yoğun bir deneme-yanılma süreci ile geliştirilen küresel şekle sahip bir protein “nanoparçacığına” dayanmaktadır.

Şimdi, Seattle’daki Washington Üniversitesi’nde (UW) biyokimyacı olan David Baker liderliğindeki bir ekip, Science yayın organında, yapay zekadaki (AI) muazzam ilerlemeler nedeniyle bu tür molekülleri aylar yerine saniyeler içinde oluşturabileceğini ortaya koyuyor.

Bu tür girişimler, yaşam bilimcileri DeepMind’in protein yapısı tahmin yazılımı AlphaFold gibi yapay zeka teknolojilerini benimsedikçe daha büyük bir bilimsel değişimin parçası. DeepMind’in Temmuz ayında açıkladığı, AlphaFold’un en son yinelemesinin bilim tarafından bilinen her proteinin yapılarını öngördüğü ortaya çıktı. Ve son aylarda, tamamen yeni proteinleri hızla hayal edebilen AI araçlarının sayısı çarpıcı biçimde arttı. Bu araçlardan bazıları AlphaFold’a dayanmaktadır. Bu, daha önce yüksek başarısızlık oranına sahip zahmetli bir çabaydı.

İspanya’daki Girona Üniversitesi’nden hesaplamalı biyolog Noelia Ferruz’a göre, “AlphaFold’dan bu yana, protein tasarımıyla çalışma şeklimizde bir devrim oldu.” Son derece heyecan verici zamanlarda yaşıyoruz.

Çabaların çoğu, bu moleküllerin potansiyeline çok az dikkat edilerek, doğada bulunan hiçbir şeye benzemeyen yeni proteinler yaratmak için yöntemler geliştirmeye odaklanmıştır. Ancak bilim adamları, toksik atıkları temizlemekten hastalıkları tedavi etmeye kadar faydalı görevleri yerine getirebilecek proteinler geliştirmek istiyor ve giderek artan sayıda işletme tam da bunu yapıyor. Londra’daki DeepMind ve Menlo Park, California’daki Meta (önceden Facebook) kuruluşları bu hedefi izleyenler arasındadır.

Teknikler zaten çok etkili. Baker, daha da güçleneceklerini tahmin ediyor. Onlarla hangi sorunları ele alacağınız sorudur.

Son otuz yıldır Baker’ın laboratuvarı yeni proteinler üretiyor. Prosedür, laboratuvarının 1990’larda oluşturmaya başladığı Rosetta adlı yazılım tarafından bölümlere ayrılmıştır. Araştırmacılar önce, genellikle diğer protein parçalarını bir araya getirerek benzersiz bir protein için bir yapı hayal ettiler ve yazılım daha sonra bu şekle uyan bir amino asit dizisi belirledi.

Ancak laboratuvarda yaratıldıklarında, bu “ilk taslak” proteinler nadiren gerekli forma katlandı ve bunun yerine çeşitli şekillerde kapana kısıldı. Bu nedenle, protein sekansını, sadece istenen bir yapıya katlanacak şekilde modifiye etmek, başka bir adım gerektirdi.

Bir zamanlar Baker’ın grubunda çalışan, Cambridge, Massachusetts’teki Harvard Üniversitesi’nde evrimsel bir biyolog olan Sergey Ovchinnikov’a göre, belirli dizilerin katlanabileceği tüm olası yolları simüle etmeyi gerektiren bu aşama, hesaplama açısından pahalıydı. Bunu tamamlamak için gerçekten 10.000 bilgisayarı haftalarca aralıksız çalıştırmanız gerekir.

Ovchinnikov, AlphaFold ve diğer AI programlarının değiştirilmesiyle bu zaman alıcı aşamanın hızlandırıldığını iddia ediyor. Halüsinasyon, Baker’ın ekibi tarafından oluşturulan, rastgele amino asit dizilerinin bir yapı-tahmin ağına beslendiği ve yapının, ağın tahminleri tarafından belirlendiği gibi, giderek daha fazla protein benzeri olacak şekilde değiştirildiği bir yöntemdir. Bir 2021 çalışmasında, Baker’ın grubu, laboratuvarda ürettikleri küçük, “halüsinasyonlu” proteinlerin yaklaşık beşte birinin tahmin edilen forma benzediğine dair kanıtlar bildirdi.

Baker’ın laboratuvarı tarafından oluşturulan ilgili bir teknoloji olan AlphaFold ve RoseTTAFold, belirli protein zincirlerinin yapısını tahmin etmek için eğitildi. Bununla birlikte, araştırmacıların bu ağların aynı zamanda çok sayıda etkileşimli proteinin bir araya getirilmesini de temsil edebileceğini fark etmeleri çok uzun sürmedi. Bunun ışığında, Baker ve ekibi, çeşitli boyut ve şekillerde nanoparçacıklar halinde kendi kendine birleşecek proteinleri hayal edebileceklerinden emindi; bunlar tek bir proteinin birkaç kopyasından oluşacak ve COVID-19 aşısının dayandığı ile karşılaştırılabilir olacaktır.

Kaynak: Nature

Benzer Reklamlar

İlk yorum yapan olun

Yorumunuz