Yapay zeka, mutasyonların proteinleri nasıl etkilediğini analiz ederek hastalıkların gizli mekanizmalarını ortaya çıkarıyor.
MIT ve Whitehead Enstitüsü’nden bilim insanları, proteinlerin hücre içindeki yerlerini nasıl belirlediğini tahmin eden bir yapay zeka modeli geliştirdi. ProtGPS adı verilen bu model, proteinlerin hücrede hangi bölgelere yerleşeceğini tahmin ediyor ve hastalıklara neden olan mutasyonların bu yerleşimi nasıl değiştirdiğini analiz ediyor. Bu yenilik, hastalıkları daha iyi anlamak ve yeni tedaviler geliştirmek için önemli bir adım olarak görülüyor.
Hücreler, içlerinde birçok farklı bölme barındırıyor. Ders kitaplarında sıkça gösterilen organeller (çekirdek, mitokondri, ribozom gibi) bu bölmelerin en bilinenleri. Ancak hücrede, zarla çevrili olmayan ve belirli molekülleri bir araya getirerek ortak görevler yapan dinamik bölmeler de bulunuyor. Bilim insanları, proteinlerin yalnızca yapılarının değil, hücre içindeki yerleşimlerinin de işlevleri açısından kritik olduğunu biliyor.
Proteinlerin doğru yerde bulunması, hücrenin sağlıklı işleyişi için hayati önem taşıyor. Örneğin, bir proteinin yanlış bir bölgeye gitmesi, hücresel süreçleri bozarak hastalıklara yol açabiliyor. Ancak bilim insanları, bugüne kadar proteinlerin hücre içinde nereye gideceğini sistematik olarak tahmin edebilecek bir araç geliştiremiyordu.
Öte yandan, proteinlerin üç boyutlu yapısı uzun süredir araştırılıyor. 2020’de geliştirilen AlphaFold adlı yapay zeka aracı, bir proteinin amino asit dizisinden yola çıkarak onun yapısını tahmin edebiliyor. Bu araç, protein araştırmalarında çığır açmış durumda. Ancak bilim insanları, proteinlerin belirli bölgeleri katlanarak şekil almasa da, onların hücredeki yerleşimini belirleyen bir kod olup olmadığını merak ediyordu.
ProtGPS ile proteinlerin yerleşimleri tahmin ediliyor
Richard Young ve ekibi, geliştirdikleri ProtGPS adlı yapay zeka modelini, hücrede 12 farklı bölmeye yerleşen proteinler üzerinde eğitti. Model, bir proteinin hangi bölgeye gideceğini yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Ayrıca, bir proteindeki mutasyonların yerleşimi nasıl etkilediğini analiz ederek hastalıkların oluşum mekanizmalarını anlamaya yardımcı oluyor.
Bilim insanları, birçok hastalığın genetik mutasyonlarla ilişkili olduğunu biliyor. Ancak bu mutasyonların hücredeki süreçleri nasıl bozduğu her zaman net değil. Young ve ekibi, bazı mutasyonların proteinlerin yanlış yerlere gitmesine neden olup olmadığını test etmek istiyor. Bu amaçla, 200 binden fazla hastalıkla ilişkili mutasyonu ProtGPS modeline vererek analiz edebiliyorlar. Model, mutasyona uğrayan proteinlerin hücre içindeki konumlarını tahmin ediyor ve normal hallerinden ne kadar farklı olduğunu ölçüyor.
Araştırmacılar, modelin tahmin ettiği bu değişiklikleri laboratuvar ortamında test etti. 20 farklı proteinin normal ve mutasyona uğramış versiyonları hücre içinde incelendi. Sonuçlar, ProtGPS’in tahminlerinin doğru olduğunu gösterdi. Bu da bazı hastalıkların, proteinlerin yanlış yerlere gitmesi nedeniyle ortaya çıkabileceğini düşündürüyor.
Yeni proteinler tasarlanabilir
ProtGPS yalnızca mevcut proteinlerin yerleşimini tahmin etmekle kalmıyor, aynı zamanda yeni proteinler de tasarlayabiliyor. Bilim insanları, modelin tamamen yeni amino asit dizileri üreterek belirli bir bölgeye yerleşebilen proteinler tasarlamasını sağladı. Bu büyük bir başarı olarak değerlendiriliyor, çünkü doğada milyonlarca yılda evrimleşmiş proteinleri yapay zeka ile sıfırdan oluşturmak oldukça zor bir süreç.
Araştırmacılar, bu yöntemin ilaç geliştirme süreçlerinde de çığır açıcı olabileceğini düşünüyor. Örneğin, bir ilacın belirli bir hücre bölgesinde etki göstermesi gerekiyorsa, ProtGPS ile bu bölgeye yönlendirilebilecek bir protein tasarlanabiliyor. Bu sayede ilaçlar daha etkili hale gelebilir ve yan etkileri azalabilir.
ProtGPS’in hastalıklara yönelik yeni tedaviler geliştirmede büyük bir potansiyel taşıdığı belirtiliyor. Örneğin, bir proteinin yanlış bölgeye gitmesi nedeniyle hücresel süreçler bozuluyorsa, bu proteinin doğru bölgeye yönlendirilmesi için yeni bir protein tasarlanabilir. Bu yaklaşım, özellikle kanser ve nörodejeneratif hastalıklar gibi tedavisi zor hastalıklar için yeni stratejiler geliştirilmesine yardımcı olabilir.
Bilim insanları, ProtGPS’in tıpkı AlphaFold gibi biyoloji araştırmalarında yaygın kullanılan bir araç haline gelmesini umuyor. Modelin geliştirilerek daha fazla hücre bölmesi için tahmin yapabilmesi ve daha karmaşık protein tasarımlarına olanak tanıması hedefleniyor.
Şu an için model, yalnızca 12 hücresel bölmeye yerleşimi tahmin edebiliyor. Ancak ekip, bu sayıyı artırmak ve modelin doğruluğunu daha da yükseltmek için çalışıyor. Ayrıca, tasarlanan yeni proteinlerin sadece belirli bölgelere yerleşmekle kalmayıp, hücresel işlevleri yerine getirebilmesini sağlamak için de ek geliştirmeler planlanıyor.
MIT’deki araştırmacılar, bu yapay zeka modelinin biyomedikal araştırmalara büyük katkılar sağlayacağını düşünüyor. ProtGPS’in özellikle kanser, genetik hastalıklar ve sinir sistemi hastalıkları gibi alanlarda yeni tedaviler geliştirmek için önemli bir araç olabileceği belirtiliyor.
Richard Young, modelin potansiyeli hakkında şu sözleri kullanıyor: “Bu çalışma, proteinlerin hücre içindeki hareketlerini anlamamıza yardımcı olacak. Ayrıca, hastalıklara neden olan mekanizmaları keşfetmemizi ve bu mekanizmaları düzeltecek yeni tedaviler geliştirmemizi sağlayacak.”Gelecekte ProtGPS’in, yalnızca hastalıkların anlaşılmasını sağlamakla kalmayıp, hücre içinde özel görevleri yerine getirebilen yeni proteinlerin tasarımında da önemli bir araç haline gelmesi bekleniyor.
Kaynak: MIT
