Yapay zekadaki atılım tıp alanında devrim yaratabilir
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.
İnsan genetiğinde bu proteinlerin yaklaşık 20 bininin anlatımı yer alıyor. Toplamda, biyoloji uzmanları bunların tamamına "proteom" adını veriyor. Bu proteomlar, hücre genetiğini oluşturan genler tarafından şifrelenen proteinlerin tümünü oluşturuyor.
Deep Mind isimli yapay zeka şirketinin kurucu ortaklarından ve yöneticisi olan Dr. Demis Hassabis, AlphaFold programından elde edilen sonuçlarla ilgili "Bugüne kadar insan proteomunun elde edilmiş en bütünsel ve doğru resmi olduğuna inanıyoruz" dedi:
"Bu çalışmanın, yapay zekanın bugüne kadar bilimsel bilginin gelişmesine yaptığı en ciddi katkı olduğunu düşünüyoruz. Aynı zamanda bence bu, yapay zekanın topluma katabileceği yararların muhteşem bir örneği."
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 ettiği 350 bin farklı protein yapısından 20 bini, insan proteomunda bulunanlar. Ancak bununla kalmıyor, bilimsel araştırmalarda kullanılan model organizmaların, örneğin maya, meyve sineği ve fare gibi organizmaların proteinlerinin yapısını da ortaya çıkarıyor.
Prestijli bilim yayını Nature dergisinde, DeepMind araştırmacıları 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 ulaştı.
Yüzde 35,7'sinin doğruluk payı "çok yüksek" olarak belirtildi. Diğer 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 Üniversitesi'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 doğrulanmıştı.
AlphaFold'un tahminleriyle ilgili BBC'ye konuşan Prof. McGeehan, "Bu tamamen hızla ilgili. Eskiden tek bir yapıyı çalışmamız altı ayımızı alıyordu. Şimdi sadece birkaç dakika sürüyor. Bunun bu kadar hızlı olabileceğini tahmin bile edemezdik" diyor:
"DeepMind ekibine yedi dizilimi gönderdiğimizde, bunların sadece ikisinin yapısı deneysel olarak tahmin edilebiliyordu. Geri geldiklerinde test edebildik ve bu, dürüst olmak gerekirse, tüylerimin diken diken olduğu bir andı, çünkü AlphaFold'un ürettiği tüm yapılarla bire bir aynıydı."
EMBL'den Prof. Edith Heard, "Hayatın nasıl işlediğiyle ilgili anlayışımız için büyük bir dönüşüm niteliğinde olacak. Çünkü protein, yaşayan organizmaların üzerine inşa edildiği yapı taşları" 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 geliştirirken kullanıyordu. Çünkü program, deneylerle yapısına ulaşılamayan proteinlerin yapısıyla ilgili tahminler sağlayarak projenin birkaç yıl daha hızlanmasına yardımcı olmuştu.
EMBL'nin Avrupa Biyoenformasyon Enstitüsü'nün başındaki Dr. Ewan Birney de AlphaFold'un protein yapısı tahminlerinin "İnsanların gen haritası çıkarıldığından bu yana oluşturulan en önemli veri kümesini oluşturduğunu" 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.
