Tıpta ve biyolojide devrim yaratacak gelişme: Google'ın yapay zekası bilinen tüm proteinlerin yapısını tahmin etti

Proteinlerle ilgili büyük atılım Google'ın 2014'te satın aldığı DeepMind şirketinin araştırmacıları sayesinde mümkün oldu (AFP)
Proteinlerle ilgili büyük atılım Google'ın 2014'te satın aldığı DeepMind şirketinin araştırmacıları sayesinde mümkün oldu (AFP)
TT

Tıpta ve biyolojide devrim yaratacak gelişme: Google'ın yapay zekası bilinen tüm proteinlerin yapısını tahmin etti

Proteinlerle ilgili büyük atılım Google'ın 2014'te satın aldığı DeepMind şirketinin araştırmacıları sayesinde mümkün oldu (AFP)
Proteinlerle ilgili büyük atılım Google'ın 2014'te satın aldığı DeepMind şirketinin araştırmacıları sayesinde mümkün oldu (AFP)

Google'ın yapay zeka şirketi DeepMind'ın geliştirdiği program, tıpta ve biyolojide devrim yaratacak bir gelişmeye imza atarak, bilim insanlarının bildiği hemen hemen her proteinin yapısını ortaya çıkardı.
Firma, protein katlanması denen çok önemli bir bilimsel problemi insanlardan çok daha iyi çözebilen AlphaFold isimli bu programı 2018'de geliştirmişti.
2021'de faaliyete geçtiği açıklanan AlphaFold, insan vücudundaki 20 bin proteinin de dahil olduğu 20 türün yapısını tahmin ederek büyük yankı uyandırmıştı.
Program artık görevini tamamladı ve varlığı bilinen 200 milyondan fazla protein için öngördüğü yapıları yayımladı.
AlphaFold, protein yapılarını tahmin etmek için amino asit dizileri ve bunların etkileşimine dair bilgi toplayarak çalışıyor. Algoritma 4 yılın sonunda artık protein şekillerini atom seviyesine kadar doğru biçimde dakikalar içinde tahmin edebiliyor.
DeepMind'in kurucusu Demis Hassabis,  "Aslında, bunu tüm protein evrenini kapsayan bir gelişme olarak düşünebilirsiniz" diye konuştu.

"AlphaFold'un çalışması bitkiler, bakteriler, hayvanlar ve diğer birçok organizma için tahmine dayalı yapıları içeriyor. Sürdürülebilirlik, gıda güvenliği ve ihmal edilen hastalıklar gibi önemli konularda etkisi olabileceği büyük fırsatlar açıyor."

Proteinlerin yapısını çözmek neden önemli?
Proteinler küçük, karmaşık bulmacalara benzetiliyor.
Bakterilerden bitkilere ve hayvanlara kadar çeşitli organizmalarda üretilen bu malzemeler yaşamın yapı taşlarından.
Bunlar üretildikten sonra milisaniyeler içinde katlanmaya başlıyor. Ancak yapıları o kadar karmaşık ki hangi şekli alacaklarını tahmin etmek neredeyse imkansız.
Öte yandan bunların yapısını çözmek, her türden hastalığa çare bulunması için kilit önemde.
Boğaziçi Üniversitesi Bilgisayar Mühendisliği'nden Prof. Dr. Cem Say, "Bütün canlıların vücutları değişik değişik proteinlerin birbirine belirli şekillerde legolar gibi takılmasından oluşuyor. Bu proteinlerin hangi parçalardan oluştuğunu laboratuvarda anlamak kolay. Ama bir ilaç geliştirmek istiyorsanız ya da genel olarak tıpla ilgili herhangi bir şey yapmak istiyorsanız proteinin şeklini de anlamak gerekiyor" ifadelerini kullanmıştı.
Daha önce AlphaFold'un başarısını Independent Türkçe'ye değerlendiren Say, sözlerini şöyle sürdürmüştü:
"Çok küçük şeylerden bahsediyoruz, yani şekillerini anlamak aylar, yıllar süren zor bir iş. Yüz milyonlarca protein cinsinin sadece küçük bir kısmının şekli 60 yıllık çalışmayla anlaşılabilmiş. Şeklini anlayabilirseniz her türden tuhaf hastalığa ilaç yapabilirsiniz."
Say ayrıca, proteinlerin yapısının çözülmesinin bilimkurguyu andıran gelişmelere kapı aralayabileceğini belirtmişti:
"Aynı zamanda hiç insan vücudunda görülmemiş veya doğada olmayan birtakım yeni proteinler imal edebilirsiniz. Bilimkurgusal bir gelişmeden bahsediyoruz."
DeepMind'ın konuyla ilgili basın açıklamasında görüşlerine yer verilen, ROME Therapeutics CEO'su Rosana Kapeller da programın ilaç keşfine damga vuracağını belirtiyor.

"Yeni ilaçları hastalara daha hızlı ulaştırma etkisini fark etmenin henüz ilk aşamasındayız."
 
Independent Türkçe, Livescience, The Guardian



500 yıl yaşayan köpekbalığının DNA dizilimi çıkarıldı

Grönland köpekbalıkları yaklaşık 150 yaşında cinsel olgunluğa erişiyor (Reuters)
Grönland köpekbalıkları yaklaşık 150 yaşında cinsel olgunluğa erişiyor (Reuters)
TT

500 yıl yaşayan köpekbalığının DNA dizilimi çıkarıldı

Grönland köpekbalıkları yaklaşık 150 yaşında cinsel olgunluğa erişiyor (Reuters)
Grönland köpekbalıkları yaklaşık 150 yaşında cinsel olgunluğa erişiyor (Reuters)

Bilinen en uzun ömürlü omurgalı olan Grönland köpekbalığının nasıl hayatta kaldığına dair yeni bulgular edinildi. 

Bilim insanları, ortalama yaşam süresi 270'le 500 yıl arasında değişen bu köpekbalığının genomunu analiz ederek DNA onarım mekanizmalarını inceledi. 

Araştırmacıların, henüz hakem onayından geçmeyen makalesinde, Grönland köpekbalığının gen diziliminin yüzde 92'sinin çıkarıldığı belirtiliyor. 

Bilim insanları, balığın yaklaşık 6,5 milyar adet DNA yapı taşı barındırdığını ifade ediyor. Bu, şimdiye dek DNA dizilimi yapılan köpekbalıkları arasında görülen en yüksek rakam. Ayrıca insanlardakinin de yaklaşık iki katına denk geliyor. 

Almanya'daki Bochum Ruhr Üniversitesi'nden Arne Sahm, bunun hiç tahmin etmedikleri bir sonuç olduğunu söylüyor. 

Diğer yandan incelemelerde Grönland köpekbalığında çok sayıda "sıçrayan gen" olduğu da tespit edildi. Bunlar, diğer genlerin normal işleyişini bozarak gelişimsel rahatsızlıklara yol açabiliyor. 

Bilim insanları, zararlı genlere rağmen Grönland köpekbalığının bu kadar uzun süre yaşayabilmesinin şaşırtıcı olduğunu belirtiyor. 

Araştırmacılara göre köpekbalığı, sıçrayan genlerin zararlı etkilerini azaltmak için farklı bir DNA onarım mekanizması oluşturdu. 

İncelemelerde, sadece Grönland köpekbalığında bulunan ve DNA onarımında rol oynayan 81 gen tespit edildi. Bunların, sıçrayan genlerin çoğalmasını engellemek için onları taklit ederek kendilerini daha hızlı kopyalayabildiği belirtiliyor. 

Araştırmanın başyazarı Sahm şunları söylüyor: 

Sıçrayan genlerin zararlı etkisi ortadan kaldırıldığı gibi, belki de tersine çevriliyor.

Grönland köpekbalığındaki bu genlerin çoğalma yeteneğinin farklı evrimleştiğine, bu sayede balığın çok daha uzun yaşayabildiğine dikkat çekiliyor. Bilim insanları, araştırmayı geliştirerek ileride insan ömrünü uzatmak için yeni yöntemler bulmayı hedefliyor.

Independent Türkçe, CNN, New York Times