Bilim dünyası, yaşamın temel taşlarından biri olan proteinlerin gizemini çözme yolunda büyük bir adım attı. Glasgow Üniversitesi’nden araştırmacılar, İngiltere’deki DiRAC Yüksek Performanslı Süper Bilgisayar Tesisleri’nde bulunan Tursa adlı süper bilgisayarı kullanarak, proteinlerin etkileşim dilini öğrenebilen gelişmiş bir yapay zeka modeli geliştirdi.
Normalde kozmik araştırmalar için ayrılan Tursa, bu kez tıp bilimine hizmet etti. Elde edilen sonuç, PLM-Interact adı verilen yeni modelin, protein-protein etkileşimlerini mevcut tüm yapay zeka sistemlerinden daha yüksek doğrulukla tahmin edebildiğini ortaya koydu.
HASTALIKLARIN ŞİFRESİ PROTEİNLERDE
Proteinler, hücrelerin yapısal temellerini oluşturan ve yaşamın devamı için hayati öneme sahip biyolojik moleküllerdir. Bu moleküller arasındaki iletişim ve etkileşimlere protein-protein etkileşimleri (PPI) denir. Bu süreçlerde yaşanan bozulmalar, kanser, genetik bozukluklar ve viral enfeksiyonlar gibi hastalıkların başlangıcına neden olabilir.
Bilim insanları, PLM-Interact modeliyle bu etkileşimlerin nasıl bozulduğunu, hangi mutasyonların protein iletişimini engellediğini ve virüslerin konak hücrelerdeki proteinleri nasıl ele geçirdiğini detaylı biçimde analiz edebiliyor.
ÜSTÜN DOĞRULUK ORANI
Model, 421.000 insan protein çifti üzerinde eğitildi. Tursa’nın yüksek hesaplama gücü sayesinde 650 milyon parametreli sistem, proteinlerin karmaşık yapısal dilini anlamayı öğrendi. PLM-Interact, protein etkileşimlerini yüzde16 ila yüzde 28 oranında daha yüksek doğrulukla tahmin etti ve Google DeepMind’ın AlphaFold3 modeli de dahil olmak üzere mevcut araçları geride bıraktı. Araştırmacılar, modelin RNA polimerizasyonu ve protein taşınması gibi beş temel biyolojik işlevi yönlendiren etkileşimleri doğru biçimde öngörebildiğini bildirdi. Buna karşın AlphaFold3 yalnızca bir tanesini tespit edebildi.
BİLİM DÜNYASINDAN YANKI
Araştırma ekibinden Dr. Ke Yuan, DiRAC süper bilgisayarının, genellikle fiziksel evrenin anlaşılmasında kullanılan kapasitesinin bu kez biyolojik bir konuda çığır açıcı bir sonuca katkı sağladığını belirtti. DiRAC’ın protein etkileşimlerinin karmaşık yapısını çözmede sunduğu olanakların olağanüstü bir fırsat yarattığını ifade etti.
Çalışmanın sorumlu yazarı Prof. David L. Robertson ise, geliştirilen yapay zeka modelinin pandemi gibi küresel sağlık krizlerinde kritik bir araç olabileceğine dikkat çekti. Özellikle COVID-19 pandemisinde virüs-konak etkileşimlerinin anlaşılmasının ne kadar önemli olduğunun ortaya çıktığını belirterek, PLM-Interact modelinin bu tür durumlarda bilim insanlarına büyük katkı sağlayabileceğini vurguladı.
TIPTA YENİ UFUKLAR
Günümüzde protein etkileşimlerinin deneysel olarak tespit edilmesi hem zaman alıcı hem de yüksek maliyetli bir süreçtir. PLM-Interact, bu süreci hızlı, doğru ve ölçeklenebilir hale getirerek, hastalıkların nedenlerini anlamada yeni bir çağın kapısını aralıyor. Uzmanlara göre model, gelecekte kanser araştırmaları, ilaç keşfi ve aşı geliştirme çalışmalarında devrim yaratabilir. Araştırma ekibi, PLM-Interact’ın potansiyelini genişletmek ve biyolojik süreçlerin derinlemesine anlaşılmasını hızlandırmak için yeni sürümler üzerinde çalışmayı planlıyor.
