Uzay

350.000’den Fazla Proteinden Oluşan Bu Yeni Veritabanı Yaşamın Kendi Araştırmasını Değiştirecek

0

Bilim adamları Perşembe günü, yaşamın yapı taşlarını oluşturan proteinlerin şimdiye kadarki en kapsamlı veri tabanını açıkladılar ve gözlemcilerin “biyolojik araştırmaları temelden değiştireceğini” söyledi.

Her canlı organizmadaki her hücre, sağlığını korumak ve enfeksiyonu önlemek için sürekli talimatlar veren proteinler tarafından işlevini yerine getirmesi için tetiklenir.

Hücresel yaşamı kodlayan insan genlerinin tam dizisi olan genomun aksine, insan proteomu, genetik talimatlara ve çevresel uyaranlara yanıt olarak sürekli değişmektedir.

Proteinlerin hücreler içinde nasıl çalıştıklarını -sonuçlarında bulundukları veya “katlandıkları” şekilleri anlamak, bilim adamlarını on yıllardır büyülemiştir.

Ancak her proteinin kesin işlevini doğrudan deney yoluyla belirlemek zahmetlidir.

Elli yıllık araştırma, şimdiye kadar insan proteomunun amino asitlerinin, proteinlerin alt birimlerinin sadece yüzde 17’sini verdi.

Perşembe günü, Google’ın DeepMind ve Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı (EMBL) araştırmacıları, insan genomu tarafından ifade edilen 20.000 proteinden oluşan bir veritabanını ücretsiz ve açık bir şekilde çevrimiçi olarak açıkladılar.

Ayrıca, bilim adamlarının araştırma için güvendiği bakteri, maya ve fare gibi 20 organizmadan 350.000’den fazla protein içeriyordu.

Veritabanını oluşturmak için bilim adamları, amino asit dizilerine dayalı olarak proteinlerin şeklini doğru bir şekilde tahmin edebilen son teknoloji bir makine öğrenme programı kullandılar.

Aylarca milyonlarca dolarlık ekipman kullanmak yerine AlphaFold sistemlerini 170.000 bilinen protein yapısından oluşan bir veri tabanı üzerinde eğittiler.

AI daha sonra insan proteomundaki tüm proteinlerin yüzde 58’inin şeklinin doğru tahminlerini yapmak için bir algoritma kullandı.

Bu, araştırmacıların 50 yıllık doğrudan deneyler sırasında, esasen bir gecede belirlediği yüksek doğrulukta insan protein yapılarının sayısını iki katından fazla artırdı.

Potansiyel uygulamalar, genetik hastalıkları araştırmaktan ve anti-mikrobiyal dirençle mücadeleden kuraklığa daha dayanıklı mahsuller tasarlamaya kadar çok büyüktür.

‘Protein katlama sorunu’

2001 Nobel Tıp Ödülü sahibi ve Francis Crick Enstitüsü müdürü Paul Nurse, Perşembe günkü açıklamanın “biyolojik yenilik için büyük bir sıçrama” olduğunu söyledi.

“Bu kaynak özgürce ve açıkça erişilebilir olduğunda, bilim topluluğu, yapay zeka destekli biyoloji için yeni bir çağı başlatarak, keşfi hızlandırmak için kolektif bilgiden yararlanabilecek” dedi.

Ekibi tek kullanımlık plastik atıkları tüketebilen enzimler geliştiren Portsmouth Üniversitesi Enzim İnovasyon Merkezi direktörü John McGeehan, AlphaFold’un bu alanda devrim yarattığını söyledi.

“Aylar ve yıllar süren şeyi, AlphaFold bir hafta sonunda yapabildi. Dün bulunduğumuz noktadan en az bir yıl ileriye atladığımızı hissediyorum” dedi.

Bir proteinin şeklini amino asit dizisinden deney yapmak yerine bilgisayar kullanarak tahmin etme yeteneği, birçok araştırma alanında bilim insanlarına şimdiden yardımcı oluyor.

AlphaFold, daha yoksul ülkeleri orantısız bir şekilde etkileyen hastalıkların tedavisine yönelik araştırmalarda halihazırda kullanılıyor.

ABD merkezli bir ekip, ilaca dirençli bakteri türlerinin üstesinden gelmenin yollarını araştırmak için AI tahminini kullanıyor.

Başka bir grup, veri tabanını COVID-19’a neden olan virüs olan SARS-CoV-2’nin insan hücreleriyle nasıl bağlandığını daha iyi anlamak için kullanıyor.

2009 Nobel Kimya Ödülü sahibi Venki Ramakrishnan, Perşembe günkü araştırmanın dergide yayınlandığını söyledi. Doğa, biyolojik araştırmalarda “çarpıcı bir ilerleme” idi.

AlphaFold’un, belirli bir proteinin 3D yapısının amino asit dizisinden belirlenebilir olması gerektiğini savunan ve yarım yüzyıldır bilim adamlarını şaşırtan “protein katlama problemini” esasen çözdüğünü söyledi.

Bir proteinin teorik olarak alabileceği şekillerin sayısının astronomik olarak büyük olduğu göz önüne alındığında, protein katlama problemi kısmen işlem gücünden biriydi.

Görev o kadar yıldırıcıydı ki, 1969’da ABD’li moleküler biyolog Cyril Levinthal, kaba hesaplama kullanarak tüm olası protein konfigürasyonlarını sıralamanın bilinen evrenin yaşından daha uzun süreceğini ünlü bir şekilde teorileştirdi.

Ancak AlphaFold her saniye akıllara durgunluk verecek sayıda hesaplama yapabildiğinden, yapay zeka ve algoritmalarla karşı karşıya kalındığında sorunun hiç şansı kalmamıştı.

Ramakrishnan, “Bu, sahadaki birçok insanın tahmin edebileceğinden çok önce meydana geldi.” Dedi.

“Biyolojik araştırmaları temelden değiştireceği birçok yolu görmek heyecan verici olacak.”

© Agence Fransa-Basın

.

Profesör

ABD’de Yaşam Beklentisi Tamamen Düştü ve Hepsi COVID’den Değil

Previous article

Avustralya’daki Kakadular Birbirlerine Çöp Kutularını Nasıl Yağmalayacaklarını Öğretiyorlar

Next article

You may also like

Comments

Comments are closed.

More in Uzay