Nobel Kimya Ödülü’nü yaşamın şifresi proteinleri çözen üç bilim insanı aldı

Nobel totomuzda üçte bir yapmayı başardık! Hafta sonu yayınladığımız beş maddelik listede proteinlerin kodunu yapay zekayla kırmayı başaran bilim insanlarına da yer vermiştik. İşte orada bahsettiğimiz ve Google DeepMind’da çalışan bilim insanları Demis Hassabis ve John Jumper’a ek olarak Washington Üniversitesi profesörü David Baker’ı bu yılki Nobel Kimya Ödülü’ne layık gördü.

Komite Baker’ın neredeyse imkansız olmasına rağmen yepyeni proteinlerin kapısını araladığı, Hassabis ve Jumper’ın da 50 yıldır çözülemeyen bir sorun olarak kalmış proteinlerin karmaşık yapısını çözümleyen yapay zeka modelini geliştirdiği için ödüllendirdiğini söyledi. Komiteye göre bu üçlünün öncü çalışmalarının potansiyeli “muazzam.” Hiç haksız değiller.

Hücrelerimizdeki DNA ve RNA kodları, bu kodları protein üreterek hayata geçiriyor. Yani DNA’mızdaki her harf dizilimi bir farklı proteinin üretilmesinde rol oynuyor, hayat da zaten bu proteinler sayesinde var.

Proteinler aslında son derece basit ve temel birkaç kimyasaldan oluşan moleküller ama bu molekülleri farklı yapan şey, onların üç boyutlu modelleri. Proteini oluşturan atomları veya molekülleri biliyor olsak da, onların her biri kendine özgü bir biçimde ‘katlanıyor.’ Yani kimyasal olarak aynı molekül gibi olsa da iki protein aldıkları üç boyutlu şekil nedeniyle son derece farklı işlevleri yerine getiriyor.

Geçmişte herhangi bir proteini tanımlamak tam da bu sebeple çok zordu. Elektron mikroskopuyla baksanız bile proteini bu özel katlanma yapısıyla birlikte görmek çok zordu, o yüzden bir proteini çözmek bile yıllar alan bir uğraştı.

Daha sonra bazı ileri fizik laboratuvarlarındaki parçacık hızlandırıcıların sağladığı kuvvetli lazer kaynakları sırasında proteinleri çözmek bir ölçüde kolaylaştı ama esas büyük atılım, Google’ın İngiltere merkezli yapay zeka şirketi DeepMind’ın geliştirdiği bir yapay zeka öğrenmesine dayalı model sayesinde oldu.

Bugün Nobel kazanan Demis Hassabis, Kıbrıslı Rum bir baba ile bir Singapur kökenli annenin çocuğu. Anne babası oyuncakçılık yapıyor, o ise kendini bilime verdi. Sonra da yakın arkadaşları Shane Legg ve Mustafa Suleyman’la birlikte DeepMind’ı kurdu. Bu şirketin Google tarafından 650 milyon dolara satın alınmasından sonra da şirkette kaldı.

DeepMind adını Dünya Satranç Şampiyonu Garry Kasparov’u yenen, sonra Dünya Go Şampiyonu ünvanlı bir Koreli oyuncuyu yenen yapay zeka sistemleriyle duyurdu. DeepMind’ın farkı, yapay zekada 2force learning’ denen metodu çok iyi kullanmasıydı. Yapay zeka sistemi dün gece Go oyununu hiç bilmezken bir gecede öğreniyor ve iki gün sonra da Dünya Şampiyonunu yenebiliyordu.

DeepMind sadece oyunlarla sınırlı kalmadı, en önemli girişimlerinden biri AlphaFold adını verdikleri bu proteinlerin katlanmasına ilişkin bir yapay zeka yaratmaktı. Bu sisteme ilişin Jumper ve Hassabis’in 2021 yılında yayınladığı makalelerine 13 binden fazla kez atıf yapıldı. Bunun neden önemli olduğunu şu bilgiden anlayabilirsiniz: Şimdiye kadar yayınlanmış 61 milyon bilimsel makaleden sadece 500 kadarına 10 binün üstünde atıf yapılmış. Buna ek olarak  iki bilim insanı geçen yıl Lasker ödülüne layık görülmüştü. Bir de tabii Breakthrough ödülüne. Ayrıca AlphaFold’un adı daha şimdiden 20 binden fazla bilimsel makalede anıldı.

Bunun sebebi AlphaFold’un neredeyse olası bütün proteinlerin katlanma biçimlerini bir katalog olarak dünyanın bütün bilim insanlarının hizmetine sunmuş olması. Araştırmacılar bu kataloğa bakarak artık çok daha hızlı ilaç geliştirebiliyor veya mevcut hastalıkların mekanizmasını çok daha zahmetsiz biçimde çözebiliyor.

Ödülün sahiplerinden John Jumper, son 70 yılda Nobel Kimya Ödülünü kazanan en genç insan. Amerikalı, bütün eğitimini de Amerika’da görmüş ama 2017 yılında araştırmacı olarak DeepMind’a katılmış.

Üçüncü Nobelli David Baker da Amerikalı. Seattle kentinde yaşıyor, buradaki eyalet üniversitesinde (University of Washington) çalışıyor. Ona Nobel’i kazandıran şey, 2003 yılında yarattığı ilk yapay protein. Aslında bu protein hiçbir işe yaramıyordu ama sembolik gücü yüksekti, çünkü insanlar ilk kez doğada olmayan bir protein yaratmışlardı. Bu, protein araştırmalarında, yani hayatın sırlarını öğrenme çalışmalarında önemli bir dönüm noktası oldu.

Nobel Kimya Ödülü açıklanırken Baker uyuyormuş. Gazetecilere “Telefonu açtım, ödülün duyurusunu dinledim. Ama sonra eşim çığlık atmaya başlayınca pek de iyi duyamadım” dedi.

Yapay zekanın zafer yılı gibi

Bu arada not etmeden geçmemek lazım, bu yıl Nobel bilim ödüllerinde yapay zekanın büyük bir ağırlığı oldu. Nobel Fizik ödülü doğrudan yapay zekaya verildi zaten. Kimya ödülünü ise işte o Nobel Fizik ödülünü kazandıran teknoloji, yani nöral ağlar ve kendi kendine öğrenebilen algoritmalar sayesinde yaratılan bir yapay zeka sisteminin bulduğu proteinler aldı.

Yaşamın başlangıcı: Protein

Yaşayan, nefes alan, düşünen canlılar olarak kalmamızı sağlayan şey hücrelerimizdeki proteinler. Bunu hücrelerin birbiriyle iletişim kurmasını sağlayarak kimyasal reaksiyonların katalizörü olarak yapıyorlar. Ama tüm bu işlevleri yerine getirmeleri üç boyutlu yapılarına bağlı. Proteinler aminoasitlerin birbirine zincirlenip katlanmasıyla oluşuyor ve aminoasitlerin dizilimindeki en ufak bir yanlış bile işlevlerini yerine getirememelerine neden olabiliyor.

2020’li yıllara kadar bu üç boyutlu yapıları anlamak için proteini saflaştırmak gerekiyordu, bu da zaman ve çok emek harcamak anlamına geliyordu. Proteinin yapısını anlamak demek üretilecek ilaçların hangi noktalara odaklanması gerektiğini çıkarmak demek. Google’ın yapay zeka üzerine çalışmalar yapan DeepMind’ının 2021’de Alpha Fold’u piyasaya sürmesiyle süreç hızlandı. AlphaFold bu dünyada olması mümkün bütün ama bütün protein katlanma biçimlerini, ki bunların bazıları doğada hiç olmayabilir, tahmin etti ve katalogladı. Nobel Komitesi AlphaFold sayesinde şimdiye kadar keşfedilen 200 milyon proteinin neredeyse tamamının yapısını belirleyebildiğimizi söylüyor.

Bu katalog yaşamı anlamak ve daha önemlisi hastalıkları çözmek için çok büyük bir kaynaktı. Örneğin California Üniversitesi’ndeki araştırmacılar koronavirüsü anlamak ve benzer pandemilere hazırlanmak için bu teknolojiyi kullanırken bazıları sıtma ve Parkinson hastalığına çare bulmak için kolları sıvadı.

İlk yazılım mükemmel değildi, şimdi yenisiyle yaşamın cevaplarına çok daha yakınız

Bu arada yapay zekanın ilk sürümünün yazılımı mükemmel değildi; büyük proteinlerin yapısını çözemiyor, her protein için kesin sonuçlar veremiyordu. Yine de tahminlerinin çoğunun doğru olduğu ortaya çıkmıştı. Tabii proteinlerin çoğunun işleyebilmesi için başka proteinlerle, DNA’yla, kimyasallarla, hücre zarlarıyla falan etkileşime girmesi gerekiyor. AlphaFold’un ilk sürümü protein-protein etkileşimlerinin üstesinden gelmeyi başarsa da geri kalan etkileşimlerde adeta kara kutu oldu.

Şimdi DeepMind, AlphaFold’un temel çalışma prensibi üzerinde birtakım iyileştirmelerin yapıldığı üçüncü sürümü duyurdu. Bu değişiklikler sayesinde artık proteinlerin DNA ve RNA gibi yapılarla etkileşimini de tahmin etmek mümkün olacak. Üstelik yeni sürümün mevcut teknolojinin çok ötesinde doğruluğa sahip olduğu belirtiliyor.

Bu yeni sürüm sayesinde aslında sadece insan geni değil bütün canlıların genlerinin fonksiyonlarını bulmak çok daha kolay olacak. Çünkü DNA ve RNA’mız temelde vücudun hangi fonksiyonu için hangi protein gerekiyorsa onu ortaya çıkaran yapılar. Bu yapılarda arıza olduğunda genetik hastalıklar ortaya çıkıyor. Doğrudan bir tek genle ilişkilendirilen çok sayıda hastalık var, çoğunu da biliyoruz. Ama bir de çok sayıda genin bir arada rol oynamasıyla ortaya çıkan daha karmaşık sorunlar var, onları bulmakta zorluk çekiyoruz. Şimdi AlphaFold sayesinde belki de bu cevaplara da çok daha fazla yaklaştık.

Yeni protein yapılarının kapılarını araladı

Peki ya ödüle layık görülen üçüncü bilim insanı Baker? O ne yapmıştı? Baker ve ekibi de Jumper ve Hassabis gibi proteinlerin yapısal olarak nasıl katlandığını ve çalıştığını anlamak için bilgisayar tabanlı yöntemleri kullandı. Bu yöntemlerle proteinlerin üç boyutlu yapılarını önceden tahmin ederek yeni proteinler yaratmaya çalıştı.

Çalışmaları sayesinde Rosetta adlı bir yazılım geliştirdi. Rosetta bir proteinin aminoasit dizisine bakarak onun nasıl katlanacağını ve hangi yapısal özelliklere sahip olacağını tahmin ediyor. Bu sayede ilaç geliştirme, biyoyakıt üretme ve hatta çevre kirliliğinin giderilmesi gibi alanlarda kullanılabilecek proteinlerin üretilmesi sağlanabiliyor.

Baker’ın laboratuvarı ayrıca doğada bulunmayan ama belli işlevleri yerine getirebilecek yeni proteinler tasarlayabiliyor. Örneğin bakterileri yok edebilen proteinler, bağışıklığı tetikleyen proteinler ve hatta kimyasal reaksiyonları hızlandıran yapay enzimler tasarladılar.

Geçen yıl ödülü kim aldı?

Bilim insanları Moungi Bawendi, Louis Brus ve Aleksey Ekimov bilgisayar monitörlerini ve televizyon ekranlarını aydınlatan ve doktorlar tarafından tümörlerin haritasını çıkarmak amacıyla kullanılan kuantum noktaları teknolojisini geliştirdikleri için 2023 Nobel Kimya Ödülü’ne layık görülmüştü.

10’ca bilim arasından: Yapay zeka ile yaşamın şifresini çözmek

Evinizdeki pahalı televizyon Nobel Kimya Ödülü’nü aldı