Yapay zekada biyoloji devrimi sürüyor: AlphaFold veri tabanına 8 bin virüs proteini eklendi

Tıp, viroloji ve yapay zeka dünyasında küresel salgınlara karşı tarihi bir biyoinformatik hamlesi gerçekleştirildi. Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’na bağlı Avrupa Biyoinformatik Enstitüsü (EMBL-EBI) bünyesinde yürütülen AlphaFold Protein Yapı Veri Tabanı, virüsleri kapsayacak şekilde genişletildi.

Glasgow Üniversitesi, Cenevre Biyoinformatik Enstitüsü ve uluslararası viroloji ekiplerinin ortaklığıyla hayata geçirilen projede, insanları enfekte eden 23 farklı virüs ailesine ait 8 bin 28 adet protein dimeri (etkileşimli molekül çifti) veri tabanına yüklendi.

3 milyondan fazla araştırmacının aktif olarak kullandığı AlphaFold2 sistemi, daha önce tekil insan ve bakteri proteinlerini 3 boyutlu olarak modellemişti. Ancak RNA tabanlı virüslerin çoğalma esnasında oluşturduğu karmaşık poliprotein zincirleri, yapay zeka için uzun süre “kör nokta” olarak kaldı.

Bilim insanları, mpox (maymun çiçeği), kızamık, dang humması ve hepatit B dahil olmak üzere yaklaşık 2 bin 800 virüsten alınan 41 bin 774 proteini dizilimlendirerek sistemin eğitilmesini sağladı. Yapılan geliştirmeyle birlikte, olası yeni salgınlara hızlı aşı ve ilaç geliştirmek amacıyla dev bir “pandemi hazırlık portalı” kullanıma sunuldu.

Araştırma ekibinden Dr. Joe Grove ve biyoinformatikçi Sameer Velankar; SARS-CoV-2 (Kovid-19) ve HIV gibi virüslerin konakçı hücreye tutunmasını sağlayan “üçlü” (trimer) spayk proteinlerinin ve bağışıklık sisteminden kaçmasını sağlayan şeker moleküllerinin modellenmesinde yeni aşamaya geçildiğini duyurdu.

Yapay zeka modellerinin virüs proteinlerinin atomik haritasını çıkarması, laboratuvar ortamında yıllar süren X-ışını kristalografisi çalışmalarını saniyelere indirgiyor.

Almanya Yapısal Sistemler Biyolojisi Merkezi’nden Virolog Dr. Jens Bosse ve Hamburg ekibi ise yapay zeka tahminlerinin klinik başarısına ilişkin temkinli bir uyarıda bulundu.

Herpes (uçuk) virüsü (HSV-1) üzerinde yapılan bağımsız laboratuvar testlerinde, AlphaFold tarafından “yüksek güvenilirlikli” olarak işaretlenen 83 protein kompleksinden yalnızca 30’unun gerçek biyolojik ortamda doğrulandığı kaydedildi. Uzmanlar, yapay zekanın sunduğu devasa veri dalgasını gerçek biyolojik gerçekliğe dönüştürmek için hızlı deneysel doğrulama araçlarının geliştirilmesi gerektiğini bildirdi.