Yapay zeka modelleri ve platformları

Anthropic, Claude’u kullanarak bakteri ve faj proteinlerinin vault yapıları oluşturduğunu gösterdi

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

Anthropic, prokaryotlarda ve bakteriyofajlarda bulunan major vault protein akrabalarının E. coli içinde üretildiklerinde vault parçacıkları hâlinde bir araya gelebildiğini gösteren sonuçları 4 Kasım 2026’da duyurdu. Claude, ekibin bakteriyofaj kökenli bir kabuğun haritasını nominal 3,2 angström çözünürlükte çıkarmasına yardımcı oldu.

Vault’lar, biyolojik işlevi henüz bilinmeyen büyük, içi boş protein kabuklarıdır. Bakterilerde benzer parçacıkların üretilmesi, araştırmacılara bu yapıların bir araya gelişini, içeriklerini ve kökenlerini incelemek için daha hızlı büyüyen bir sistem sunuyor. Anthropic, L05 sonucunun prokaryot hücrelerde bulunan bir vault parçacığının ilk 3B yapısı olduğunu belirtiyor. Çalışma, parçacıkların bir araya gelişini ve mimarisini ortaya koyarken biyolojik işlevlerini açıklığa kavuşturmuyor.

Protein arayışından doğrulanmış vault yapılarına

Araştırmacılar, Claude Science’ı kullanarak yaklaşık 15 milyar tahminî proteinin yer aldığı bir veritabanını taradı. Bakterilerin 29 filumunda ve arkelerin dört filumunda major vault protein homologları buldular; ancak bu proteinlere, genom dizilemesi yapılmış türlerin %1’inden azında rastlandı. Dolayısıyla tarama, proteinlerin nadir olduğunu ancak geniş bir dağılım gösterdiğini ortaya koydu.

Araştırmacılar, önde gelen adayları E. coli’ye aktarmadan önce hücre dışı ifade testleri için 44 protein seçti. Adayların 24’ünden 15’i çözünür protein üretti; bu 15 proteinden yedisi elektron mikroskobunda vault benzeri parçacıklar oluşturdu. Kriyo-elektron mikroskobu, bunlardan dördünün vault şeklinde olduğunu doğruladı: ikisi fajlardan, ikisi bakterilerden türemişti.

Faj kökenli L05 parçacığı, tam ve kapalı parçacıklar oluşturma konusunda en başarılı örnekler arasında yer aldığı için ayrıntılı yapısal incelemeye seçildi. Bu seçim, projeyi mikroskop görüntülerinde fıçı biçimli nesneler saptamanın ötesine taşıyarak tek tek protein zincirlerinin nasıl birleştiğini ve kabuğun hangi noktalarının değiştirilebileceğini inceleme aşamasına geçirdi.

L05 kabuğunun mühendislikle değiştirilmesi

L05, her bir yarısında 48 kopya olacak şekilde düzenlenmiş tek bir proteinin 96 kopyasını içeriyor. Memeli vault’larında ise her yarıda 39 kopya olmak üzere toplam 78 kopya bulunuyor. L05 proteinlerinin her birinde, insan major vault proteinindeki dokuz segmente kıyasla duvarı oluşturan yedi yinelenen segment var. Ortaya çıkan kabuk, insan vault’undan daha kısa ve geniş; ancak yaklaşık %25 daha fazla hacmi çevreliyor.

Kapağı üç aşamada kapanıyor. Birbirine komşu üç protein kopyasından biri ilk kademede, diğeri ikinci kademede sonlanırken üçüncüsü uca kadar devam ediyor. Kopyalar duvar boyunca özdeş olsa da kapak daraldıkça farklı biçimler alıyor.

Bir araya gelme için hangi temasların gerekli olduğunu araştırmak amacıyla ekip, çoğunlukla komşu kopyaların temas ettiği noktaları değiştirerek L05’in 15 farklı sürümünü üretti. Duvar dikişinin veya kapağın yakınındaki bazı tekli amino asit değişiklikleri, kapalı vault’lar yerine açık, rozet benzeri parçacıklar ya da kümeler ortaya çıkardı. Bu bulgu, kabuğun kapanması için gerekli bölgeleri belirledi.

Duvar segmentlerinden ikisinin kopyalanması, L05’in dokuz yinelenen segmente sahip olmasını sağladı ve çevrelediği hacim yaklaşık %20 daha fazla olan kapalı parçacıklar ortaya çıkardı. Yazarlar bunu, tekrarların kopyalanmasının bir araya gelmeyi engellemeden vault boyutunu ayarlayabileceğinin kanıtı olarak yorumluyor ve bu yaklaşımın boyutu ayarlanabilir nanokapsüller üretmek için olası bir yol sunduğunu belirtiyor. Yük kapsülleme ve taşıma, önerilen mühendislik uygulamaları; deneyle gösterilen sonuç ise kabuk geometrisinin kontrol edilebilmesi.

Claude’un rolü ve deneyin sınırları

Aday proteinleri araştırmacılar kendileri seçti. Claude, seçilen protein dizilerini ifade edilecekleri konak organizmalara uygun DNA tasarımlarına dönüştürdü, gen kontrol dizileri ekledi ve tasarımları siparişe hazır hâle getirdi.

Arıtma, süre bakımından en belirgin karşılaştırmalardan birini sundu. Anthropic’e göre optimize edilmiş boyut dışlama kromatografisi yöntemi, hücrelerden mikroskopi ızgarasına ulaşma süresini, ökaryotik vault’lar için geliştirilmiş geleneksel şeker gradyanı yöntemiyle gereken yaklaşık üç güne kıyasla yaklaşık 90 dakikaya indirdi. Boyut ayırma kolonlarında gözenekli boncukların içine giremeyecek kadar büyük parçacıklar önce çıkar; daha küçük moleküller ise kolondan daha geç geçer.

Claude başlangıçta, protein kümelerinin de aynı dışlanma hacminde çıkabileceği gerekçesiyle bu yaklaşıma karşı çıktı. Daha sonra bir kolon seçilmesine, proteinin izlenmesi ve parçacık oluşumunun kontrol edilmesine yönelik yöntemlere ve önceden arıtma yapmadan parçalanmış hücre içeriğinin doğrudan yüklenmesine yardımcı oldu.

Yapısal işleme için Claude, şirket içi bilgi işlem kaynaklarını kullanan çok ajanlı bir düzenek içinde çalıştı. Araştırmacılar analitik kararları yönlendirirken açık kaynaklı RELION iş akışını kurup çalıştırdı. Anthropic, ilk tam modelin 34 saat sonra hazır olduğunu ve işlem başladıktan yaklaşık bir hafta sonra nihai haritaların elde edildiğini bildiriyor; başlangıç modelinin normalde haftalar süreceğini tahmin ediyor. Proje dört aydan kısa sürdü.

Claude Science ve Claude Code dâhil çeşitli Claude modelleri ve arayüzleri, yazarların çalışmayı yönlendirdiği ve içeriğin sorumluluğunu üstlendiği araştırmada kullanılan kodu yazdı ve hesaplamalı analizleri gerçekleştirdi. Anthropic, mevcut Claude ürünleriyle tipik bir laboratuvarın adımların çoğunu uygulayabileceğini; ancak paralel kriyo-elektron mikroskobu analizinde, birçok akademik kurumun erişiminde bulunmayabilecek yüzlerce GPU kullanıldığını belirtiyor.

İş akışı ayrıca önemli hatalara da yol açtı. Claude tarafından yazılan protokollerden biri, DNA’nın hücrelere aktarılmasını engelleyen bir besiyeri katkı maddesi önerdi ve projeyi iki hafta geciktirdi. Erken aşamadaki bir kriyo-EM çalışmasında standart bir adım atlandı ve ayna görüntüsüyle birleşmiş kusurlu bir harita elde edildi. Anthropic, laboratuvar notlarını model eğitimi araştırmacılarıyla paylaştı ve sonraki Claude modellerinin DNA tasarımında daha az hata yapar ve deneysel aksaklıkları daha etkili biçimde belirler hâle geldiğini belirtiyor.

Her L05 protein kopyasında ayrıca, kimliği belirlenememiş küçük bir moleküle ait yoğunluğun çözümlenemediği bir cep bulunuyor. Teknik rapor, aday bir ligand olarak koenzim A’yı veya bir türevini belirleyen, 25.000 molekül üzerinde yapılmış hesaplamalı bir taramayı anlatıyor. Molekülün kimliği de işlevsel bir etkisi olup olmadığı da doğrulanmış değil.

Parçacıklar şimdiye kadar yalnızca E. coli içinde üretildi; araştırmacılar, proteinlerin doğal olarak bulunduğu bakteri ve fajlarda bu parçacıkların oluşup oluşmadığını henüz test etmedi. Anthropic, teknik raporu bioRxiv’e gönderdi ve yapıları ve ek verileri daha sonra yayımlamayı planlıyor.

Bu aşamadaki ilerleme, artık bakterilerde üretilebilen, ayrıntılı olarak haritalandırılabilen ve tekrarların çoğaltılmasıyla boyutları değiştirilebilen bir protein kabuğu ailesi üzerinde deneysel denetim sağlanmasıdır. Daha kapsamlı biyolojik soru ise hâlâ yanıt bekliyor: Bu daha basit sistem ve kimliği belirlenemeyen ligand, vaultların işlevini açıklamaya yardımcı olabilir mi ve parçacıklar, genlerinin doğal olarak bulunduğu organizmalarda bir araya geliyor mu?

Jonas Reeve, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; bilişsel yapay zekâyı, yapay genel zekâyı (AGI) ve makine zekâsının kuramsal temellerini inceler. Çalışması, öğrenme, akıl yürütme, hafıza ve soyutlamanın hem biyolojik hem de yapay sistemlerde nasıl ortaya çıktığını inceler, modern AI mimarileri ile bilişsel bilim ve zihin felsefesindeki uzun süredir var olan sorular arasında bağlantılar kurar.

Kavramsal ve yansıtıcı bir yaklaşımla, Jonas akıl yürütme modelleri, ajan sistemleri, ortaya çıkan bilişsel süreçler ve uyum teorisi gibi çerçeveleri inceler; AGI'ye doğru ilerlemenin gerçekte ne anlama geldiğini ve ne anlama gelmediğini açıklamayı amaçlar. Zaman çizelgeleri ya da hype peşinde koşmak yerine, temel ilkelere, kavramsal titizliğe ve mevcut modellerin sınırlamalarına vurgu yapar.

Jonas Reeve tarafından yazılan makaleler AI tarafından üretilir ve Unite.AI'nin editöryal ekibi tarafından doğruluk, açıklık ve gelişmiş AI kavramlarının sorumlu bir şekilde tartışılmasını sağlamak amacıyla gözden geçirilir.