AI, bilimde bilinen neredeyse her proteinin şeklini tahmin ediyor

2020’de DeepMind adlı bir yapay zeka laboratuvarı, insan vücudunun ve diğer tüm canlıların davranışını yönlendiren mikroskobik mekanizmalar olan proteinlerin şeklini tahmin edebilen teknolojiyi ortaya çıkardı.

Bir yıl sonra laboratuvar AlphaFold adlı aracı bilim adamları ve 350.000’den fazla proteinin öngörülebilir şekillerinin kilidini açıninsan genomunda ifade edilen tüm proteinler dahil. Biyolojik araştırmaların gidişatını hemen değiştirdi. Bilim adamları proteinlerin şekillerini tanımlayabilirlerse, hastalıkları anlama, yeni ilaçlar geliştirme ve aksi takdirde Dünya’daki yaşamın gizemlerini araştırma yeteneğini hızlandırabilirler.

Şimdi, DeepMind bilim tarafından bilinen hemen hemen her protein için tahminler yayınladı. Perşembe günü, Google ile aynı ana şirkete ait olan Londra merkezli laboratuvar, dünyanın dört bir yanındaki bilim insanlarının ücretsiz olarak erişebileceği çevrimiçi bir veritabanına 200 milyondan fazla tahmin eklediğini söyledi.

Bu yeni sürümle, DeepMind’in arkasındaki bilim adamları, daha da gizemli organizmaların araştırılmasını hızlandırmayı ve metaproteomik adı verilen yeni bir alanı ateşlemeyi umuyorlar.

DeepMind CEO’su Demis Hassabis bir telefon görüşmesinde, “Bilim adamları artık tüm bu veri tabanını keşfedebilir ve şu ana kadar net olmayan türler ve evrimsel modeller arasındaki ilişkiler – kalıpları arayabilirler” dedi.

Proteinler, kimyasal bileşiklerin zincirleri olarak başlar, daha sonra bükülür ve bu moleküllerin diğerleriyle nasıl ilişki kurduğunu belirleyen üç boyutlu şekiller halinde katlanır. Bilim adamları, belirli bir proteinin neye benzediğini belirleyebilirlerse, nasıl çalıştığını deşifre edebilirler.

Bu bilgi genellikle hastalık ve hastalıklarla mücadelenin hayati bir parçasıdır. Örneğin, bakteriler belirli proteinleri eksprese ederek antibiyotiklere direnirler. Bilim adamları bu proteinlerin nasıl çalıştığını anlayabilirlerse, antibiyotik direnciyle savaşmaya başlayabilirler.

Önceden, bir proteinin şeklini belirlemek, bir laboratuvar tezgahında X-ışınları, mikroskoplar ve diğer aletleri içeren kapsamlı deneyler gerektiriyordu. AlphaFold, proteini oluşturan kimyasal bileşikler serisine bakarak şeklini tahmin edebiliyor.

Teknoloji mükemmel değil. Ancak bağımsız standart testlere göre, bir proteinin şeklini, zamanın yaklaşık yüzde 63’ünde fiziksel deneylere rakip olan bir doğrulukla tahmin edebilir. Eldeki tahminle, bilim adamları doğruluğunu nispeten hızlı bir şekilde doğrulayabilirler.

Koronavirüsü anlamak ve benzer pandemilere hazırlanmak için teknolojiyi kullanan San Francisco California Üniversitesi’nden araştırmacı Clement Verba, teknolojinin bu çalışmayı “gönderdiğini” ve genellikle aylarca deneme süresinden tasarruf ettiğini söyledi. Diğerleri aracı gastroenterit, sıtma ve Parkinson hastalığıyla mücadele ederken kullandı.

Teknoloji, bal arısı sağlığını iyileştirme çabaları da dahil olmak üzere insan vücudu dışındaki araştırmaları da hızlandırdı. DeepMind’in genişletilmiş veritabanı, daha büyük bir bilim insanı topluluğunun benzer faydalar elde etmesine yardımcı olabilir.

Dr. Verba, Dr. Hasabis gibi, veri tabanının proteinlerin türler arasında nasıl davrandığını anlamak için yeni yollar sağlayacağına inanıyor. Ayrıca bunu yeni nesil bilim adamları yetiştirmenin bir yolu olarak görüyor. Tüm araştırmacılar bu tür yapısal biyoloji konusunda bilgili değildir. Bilinen tüm proteinlerin bir veri tabanı, giriş bariyerini düşürür. Dr. Verba, “Yapısal biyolojiyi kitlelere getirebilir” dedi.