Biyolojinin kutsal kâsesini buldular / Haberin Peşinde Urfa
Bilim adamları proteinlerin yapısını görselleştirip yaşamın mekanizmasına farklı bir pencere açan bir program tasarlamıştı. Üzerinden çok geçmeden biyoloji ve ilaç keşfinde yeni bir devrim yaratmayı hedefliyorlar.
Bir İngiliz yapay zeka şirketi, biyolojideki 50 yıllık bir sorunu çözerek proteinlerin katlandığı şekilleri hesaplayabildiğini gösterdi. Deepmind tarafından yapılan keşif, diğer bilim adamları tarafından “çarpıcı” bir başarı ve “nesilde bir kez ilerleme” olarak tanımlandı.
PROTEİNLERİN ŞEKİLLERİ İLAÇ KEŞİFLERİNDE ÇOK ÖNEMLİDİR
Deepmind; proteinlerin kimyasal bileşimini, oluşturdukları yapıyı insan deneyciler kadar veya onlardan daha iyi tahmin etmek için vakaların üçte ikisinde kullanabildi. Google’ın ana şirketi Alphabet’in bir yan kuruluşu olan Deepmind’ın kurucu ortağı Demis Hassabis, çalışmanın “bilim ve endüstri için yepyeni yollar ve keşif dalları” açtığını söyledi.
CORONA VİRÜSÜ TEDAVİSİNE ÇÖZÜM OLABİLİR
Çalışmanın bir diğer açtığı yol ise viroloji olabilir. Ekip, programı corona virüsü yüzeyindeki proteinlerin yapısını görselleştirmek içinde kullandı. Ancak her yıl bulunan yeni milyonlarca protein bilim adamlarının işini daha da zorlaştırıyor. Projede çalışan ekip bu durumu göz önünde bulundurarak biyolojinin daha iyi anlaşılması ve hatta proteinleri biyolojik olarak parçalayan plastikler gibi görevleri yerine getirecek şekilde tasarlama olasılıklarının sınırsız olduğunu söylediler.
Bulgular aynı zamanda, daha önce Go tahta oyununda en iyi insanları yenebilecek ilk bilgisayarı üreten bir yapay zeka şirketinin makine öğreniminin en büyük başarılarından birini temsil ediyor.
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı genel müdür yardımcısı Ewan Birney, alanının “bundan sonra farklı bir bölgede” olduğunu söyledi. Birney, “Bu sonuçları gördüğümde neredeyse sandalyemden düştüm. Etkisinin ne olacağını kestirmek zor, çünkü çok kutsal bir kaseydi.” açıklamasında bulundu.
Proteinler, virüslerden insanlara kadar tüm canlılar tarafından kullanılan amino asit zincirleridir. Yaşayan her süreç ve süreçler ters gittiğinde ne olacağı için temel nesnelerdir. Pek çok ilaç, aralarında corona virüsü ile savaşan ilaçlar da dahil olmak üzere, belirli proteinler üzerinde etkili olacak şekilde tasarlanmıştır.
Atom düzeyinde biyoloji, bir anahtardaki kilitler gibi iç içe geçen atomların birbirine kenetlenen yapıları sayesinde çalışır. Örneğin; hangi anahtarın bir corona virüs proteininin kilidini bloke edeceğini veya genetik bir hastalık tarafından yapılan proteini etkisiz hale getireceğini bulmak için, o proteinin neye benzediğini bilmemiz ya da bulmamız gerekiyor. Kimyadan elde ettiğimiz tek boyutlu atom dizisinin 3 boyutlu bir şekle nasıl “katlandığını” bilmemiz gerekir.
Bu yapıyı keşfetmek son derece zor ve bazen imkansızdır, genellikle kristalografiyi içerir, zahmetli bir süreçtir. 2016 yılında şirketi Deepmind’ı farklı şekilde yapılıp yapılamayacağını görmek için iki yılda bir yarışmaya girmek için bir program geliştirmeye karar verdi. Diğer grupların yanı sıra, kendisine ve ekibine, yapıları türetilmiş ancak yayınlanmamış düzinelerce yeni proteinin formülü verildi ve şekillerini tahmin etmeleri söylendi.
2018’de Deepmind kazandı, ancak tahminleri hala biyolojik olarak yararlı değildi. Deepmind’ın kıdemli araştırma bilimcisi John Jumper, “Dünyanın pek iyi olmadığı bir konuda dünyanın en iyisiydik.” dedi.
Bu yıl Dr. Jumper ve meslektaşları, proteinlerin bir araya gelme yollarını öğrenmeye çalışmak için bilinen protein yapılarını analiz eden kazanan programı neredeyse tamamen elden geçirdiler.
Sonuçlar, araştırmacıların çok yakında daha önce yıllar süren bir şeyi günler içinde başarabilecek bir araca sahip olacağı anlamına geliyor. Bay Moult, “Bu çok büyük bir ilerleme” dedi. “Birincisi, bilgisayar bilimindeki 50 yıllık büyük bir sorun büyük ölçüde çözüldü. İkinci olarak, yapay zekanın ciddi bir bilimsel sorunu çözmek için kullanılmasının ilk örneği olduğunu düşünüyorum. ”
Deepmind, program üzerinde çalışmaya devam etmeyi ve platformunu zamanı geldiğinde akademisyenler ve endüstri için kullanılabilir hale getirmeyi, böylece kristalografiye geri dönmek zorunda kalmadan birçok proteinin yapısını anlamalarını sağlamayı amaçlamaktadır.
Kraliyet Topluluğu Başkanı ve Nobel ödüllü protein bilimcisi Venki Ramakrishnan, başarının çarpıcı olduğunu söyledi. “Bu, alandaki birçok insanın tahmin edemeyeceği yıllar önce gerçekleşti. Biyolojik araştırmayı temelden değiştirecek birçok yolu görmek heyecan verici olacak.”
Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’ndan Dame Janet Thornton, protein katlama probleminin çözüldüğünü asla göremeyeceğini düşündüğünü söyledi.
“Proteinler en güzel, muhteşem yapılardır ve üç boyutta nasıl katlanacaklarını tam olarak tahmin etme yeteneği gerçekten çok, çok zordur ve yıllar boyunca pek çok insanı meşgul etmiştir.”
Gelişmelerin ilaç keşfinin çok ötesine geçeceğini ve nihayetinde uzmanlık görevleri için kendi proteinlerimizi oluşturmamıza izin vereceğini tahmin etti.