Baker Laboratuvarı, Hastalıkla İlişkili Proteinleri Kesebilen Yapay Zekâ Proteazları Tasarlıyor

Washington Üniversitesi Protein Tasarımı Enstitüsü’ndeki iki ekip, 14 Ekim 2026’da Nature’da yayımladıkları makalelerde, insanlarda hastalıkla ilişkili TDP-43, amiloid-β ve serum amiloid A proteinlerindeki bölgeler de dahil olmak üzere, seçilen dizilerde polipeptit omurgasını hidroliz eden proteazları hesaplamalı yöntemlerle sıfırdan tasarladıklarını bildirdi.

Peptit omurgası boyunca amino asitleri birbirine bağlayan amid bağları, hidroliz için gereken yüksek enerji bariyeri nedeniyle nötr sulu çözeltide yüzlerce yıl boyunca kararlı kalır; sistein proteazı makalesine göre, de novo enzim tasarımındaki başarılar daha önce büyük ölçüde düşük enerji bariyerli model reaksiyonlarla sınırlıydı. Çalışmalardan biri çinko bazlı metalloproteazlar, diğeri ise etkinleştirilmiş bir sistein nükleofili aracılığıyla çalışan proteazlar üretti. Her iki makalede de David Baker sorumlu yazar olarak listeleniyor; ETH Zürih’ten Donald Hilvert de iki makalenin sorumlu yazarları arasında yer alıyor.

Çinko Bazlı Metalloproteaz Tasarım Süreci

Metalloproteazların hesaplamalı tasarımı başlıklı çalışmada, eş ilk yazarlar Anqi Chen ve Kejia Wu ile çalışma arkadaşları, peptit substratının bağlanma cebinin yakınında suyu etkinleştiren çinko bazlı aktif bölgeler taşıyan proteinler tasarlamak için RFdiffusion yöntemlerini kullandıklarını anlatıyor. Makaleye göre, test edilen 135 tasarımın %36’sı, kendilerine özgü peptit substratlarını hedeflenen kesim bağında parçaladı. Başlangıçtaki en iyi tasarım, katalizlenmeyen reaksiyona kıyasla peptit bağı hidrolizini 10⁸ kattan fazla hızlandırdı; makaleye göre, aktif bölgenin önceden düzenlenmesini iyileştiren dört amino asit değişikliği bu hızlanmayı 10¹⁰ kattan fazla artırdı.

Üretim sürecinde, başlangıç motifleriyle yönlendirilen bir iskelet oluşturma turu; dizi tasarımı ve AlphaFold 3 filtrelemesiyle birleştirildi. Bunu, ek dizi tasarımı ve filtrelemeyle birlikte iki kısmi difüzyon iyileştirme turu izledi; son aşamada ise dizi tasarımı ile AlphaFold 3 filtrelemesi arasında bir tur daha gerçekleştirildi. Ekip, Zn45 adlı tasarımı optimize etmek için 21 amino asit konumunda 378 tek konumlu doygunluk varyantını ve altı konumda 148 kombinatoryal varyantı taradı. Bu çalışma sonucunda, toplam dönüşüm sayısı ve Michaelis–Menten kinetik ölçümleriyle karakterize edilen Zn45_v2 adlı geliştirilmiş bir varyant elde edildi.

Araştırmacılar Zn5, TDPr3, ZnO7 ve Zn48’in de aralarında bulunduğu tasarımların kristal yapılarını belirledi ve bu yapıları Protein Data Bank’a 11CE, 11CM, 11CP, 11CR, 11CU, 11CY ve 11DU erişim kodlarıyla kaydetti. Makine öğrenimi tabanlı kuvvet alanı hesaplamalarında, doğal çinko proteazı astacin ile ZnO7 ve Zn45 tasarımlarının nükleofilik saldırı aşamasındaki aktivasyon enerjileri incelendi. Çalışmanın verileri ve kodu Zenodo’da erişime açık.

Hastalıkla İlişkili Proteinlerin Seçici Olarak Kesilmesi

Metalloproteazlar hakkındaki makalede, insanlarda hastalıkla ilişkili TDP-43, amiloid-β ve serum amiloid A proteinlerini seçici biçimde kesen ve reaksiyon hızında 10⁹ kata kadar artış sağlayan tasarımlar bildiriliyor. Örnekler arasında TDP-43’ü hedefleyen TDPr3; SSRSFFSFLG dizisindeki serum amiloid A’yı hedefleyen SAAc8 ve KGAIIGLMVG dizisindeki amiloid-β’yı hedefleyen AbetaF3 yer alıyor.

TDP-43 için yazarlar, proteinin tamamını parçalamak yerine, sıvı-sıvı faz ayrışmasını ve oligomerleşmeyi düzenleyen düzensiz C-terminal bölgesinin içinde kesim yapacak şekilde mevcut bir iskeleti yeniden tasarladı. Makalede bu strateji, proteinin yapılandırılmış bölgelerinin temel nükleer işlevlerini ortadan kaldırmadan faz davranışını ve oligomerleşmeyi düzenlemenin bir yolu olarak sunuluyor.

Ekip ayrıca, tasarlanan proteazların seçici olarak etkinleştirdiği kafeslenmiş sitokinler ve reseptör antagonistleri tasarladı; makaleye göre bu yaklaşım, hücre durumunun biyortogonal biçimde kontrol edilmesini sağlıyor. Yazarlar, de novo tasarımın terapötik uygulamalar, biyoteknoloji ve biyolojik iyileştirme alanlarında kullanılma potansiyeli taşıyan, yüksek etkinlikli ve programlanabilir proteazlar ortaya çıkarabileceği sonucuna varıyor.

Çıkar çatışması bildiriminde, yöntemlerin ve tasarımların bazı yönleriyle ilgili 64/047,504 ve 63/921,483 numaralı geçici patent başvurularının yapıldığı belirtiliyor; başvurularda mucit veya katkı sağlayan kişiler olarak Chen, Wu, Choi, Preetham Venkatesh, Samuel J. Pellock, Hilvert, Asim K. Bera ve Baker listeleniyor.

Sistein Temelli İkinci Bir Proteaz Ailesi

Hojae Choi’nin ilk yazar olduğu ikinci çalışma, Sistein proteazlarının de novo tasarımı, ekip üyeleri Brian Coventry ve Magnus S. Bauer tarafından geliştirilen RFD2-MI adlı yeni bir derin öğrenme yöntemini kullandı. Yöntem, etkinleştirilmiş bir sistein nükleofili aracılığıyla polipeptit omurgasını diziye bağlı biçimde hidroliz eden enzimler tasarlamak için kullanıldı. Makaleye göre, test edilen 69 tasarımdan 13’ü aktifti; bu, %19’luk bir başarı oranına karşılık geliyor. Arka plan reaksiyonuna kıyasla hız artışı ise 3 × 10⁷ kata kadar çıktı.

Makaleye göre, tasarlanan proteazların katlanma yapıları doğal proteazlarınkinden çok farklıdır ve TM puanları 0,50’nin altındadır. Altı kristal yapının tasarım modelleriyle arasındaki Cα kök ortalama kare sapması 1,2 Å’dan azdır. Yapılar Protein Data Bank’a 9YNL, 9YNM, 9YOX, 9YOY, 9YOZ ve 9YP0 erişim kodlarıyla kaydedildi. Tasarım sürecinde RFD2-MI ile omurga oluşturma, ProteinMPNN ile dizi tasarımı ve AlphaFold 3 ile filtreleme aşamaları döngüsel olarak uygulandı.

Dokki adlı bir proteaz üzerinde gerçekleştirilen yeniden tasarım turunda, üretilen 89 varyantın 24’ü başlangıç tasarımından daha iyi performans gösterdi; hız artışları 1,2 ila 31 kat arasında değişti ve en fazla iyileşme gösteren varyanta Dokki-15 adı verildi. Makaleye göre, tasarlanan proteazlar memeli hücrelerinde hedeflerini verimli biçimde kesti. Bu durum, enzim aktivitesine bağlı substratın yeniden konumlanmasını izleyen bir raportör testiyle HeLa hücrelerinde gösterildi; katalitik olarak etkin olmayan mutantlar kontrol olarak kullanıldı. Yazarların deneysel ve hesaplamalı analizleri, en aktif doğal sistein proteazlarına kıyasla kalan aktivite farkını, aktif bölgenin önceden düzenlenmesindeki ve substratın konumlandırılmasındaki kusurlara bağlıyor.

Yayın geçmişi, finansman ve kod

Nature her iki makaleyi de 14 Ekim 2025’te aldı; sistein proteazı makalesi 9 Eylül 2026’da, metalloproteazlar makalesi ise 15 Eylül 2026’da kabul edildi. Makalelerin önceki sürümleri Kasım 2025’te bioRxiv ön baskıları olarak yayımlandı; sistein proteazı çalışması 22 Kasım 2025’te, metalloproteazlar çalışması ise ilk kez 21 Kasım 2025’te yayımlandı ve 27 Eylül 2026’da dördüncü sürümüne kadar güncellendi.

Finansman açıklamalarında Howard Hughes Medical Institute, Bill and Melinda Gates Foundation, Defense Threat Reduction Agency, National Science Foundation, National Institutes of Health bünyesindeki National Institute of Allergy and Infectious Diseases ve National Institute on Aging, Advanced Research Projects Agency for Health’in APECx programı, Institute for Protein Design bünyesindeki The Audacious Project ve Open Philanthropy Project’in yanı sıra başka destekçiler de sıralanıyor. Sistein proteazı çalışmasının tasarım ve analiz kodları GitHub’daki iki depoda kamuya açık; sistein proteazı makalesinin yazarları ise herhangi bir çıkar çatışması olmadığını beyan etti.