Yeni Araştırma AI Modellemesinin Protein Yapıları Hakkında Bilgiler Sağlayabileceğini Gösteriyor

York Üniversitesi’nden çıkan yapay zeka (AI) algoritmaları üzerine yapılan yeni bir araştırma, bilim insanlarının insan vücudundaki protein yapıları hakkında daha完整 modeller geliştirmelerine olanak tanıyor. Bu, terapötik ve aşıların tasarımı üzerinde büyük bir etkiye sahip olabilir.

Araştırma Nature Structural and Molecular Biology dergisinde yayımlandı.

İnsan proteinlerinin yaklaşık %70’i şekerle çevrili ve iskelelidir ve bu, onların görünümü ve davranışları üzerinde bir etkiye sahiptir. COVID-19 ve Ebola gibi hastalıklara neden olan virüsler de şekerler arkasında gizlenmektedir ve bunların eklenmesi modifikasyon olarak adlandırılır.

AlphaFold AI Programı

Araştırmacılar önce, AlphaFold adlı bir AI programı ile oluşturulan modellere eksik şeker bileşenlerini ekleyen bir yazılım geliştirdiler ve bu, proteinleri daha derinlemesine incelemelerine olanak tanıdı. AlphaFold, Google’ın DeepMind tarafından oluşturuldu ve protein yapıları hakkında tahminlerde bulunur.

Kimya Bölümü’nden Dr. Jon Agiree, araştırma ekibinin senior yazarıdır ve Maynooth Üniversitesi’nden Dr. Elisa Fadda ve Carl A. Fogarty ile birlikte çalışmıştır. Ayrıca, York Structural Biology Laboratory’de doktorası yapan Haroldas Bagdonas da araştırmaya katılmıştır.

“İnsan vücudundaki proteinler, milyarlarca küçük makinedir ve etimiz, kemiklerimiz, oksijenimizi taşıyor, bizi patojenlerden koruyor ve işlevlerimizi yerine getirmemizi sağlıyor. Tıpkı bir çekiç, metal başı ile noktaları ve çivileri vurmak için güveniyorsa, proteinler de özel şekilleri ve bileşimleri ile görevlerini yerine getirmek için güveniyorlar” dedi Dr. Agiree.

“AlphaFold protein yapısı tahmini yöntemi, biyoloji alanındaki iş akışlarını devrimleştirme potansiyeline sahiptir ve bilim insanlarının bir proteini ve mutasyonların etkilerini daha önce hiç olmadığı kadar hızlı bir şekilde anlamalarına olanak tanır.”

“Ancak, algoritma, protein yapısı ve işlevini etkileyen temel modifikasyonları hesaba katmaz, bu da bize sadece kısmi bir resim sunar. Araştırmamız, bunun tương đối basit bir şekilde ele alınabileceğini göstermiştir, bu da daha完整 bir yapısal tahmin anlamına gelir.”

Doğru Yapı Tahminleri Yapmak

Yeni AlphaFold programı ve protein yapıları veritabanı sayesinde, bilim insanları tüm bilinen insan proteinleri için doğru yapı tahminleri yapabilir, bu da bu alanda önemli bir adımdır.

“Her zaman uluslararası bir işbirliğinin meyve vermeye başladığını izlemek güzel, ancak bu bizim için sadece başlangıç,” diye devam etti Dr. Agiree. “SARS-CoV-2’ye karşı mRNA aşılarının altında yatan glikan yapısal çalışmasında kullanılan bizim yazılımlarımız, ancak şimdi AlphaFold teknolojik atılımı sayesinde çok daha fazlasını yapabiliriz. Henüz erken aşamadayız, ancak glycan kalkanındaki değişikliklere tepki vermekten ziyade onları önceden tahmin etmek hedefimiz.”