2024 Nobel Kimya Ödülünü Kazanan Buluş: Yapay Zekâ Biyolojiyi Nasıl Değiştiriyor?

2024 Nobel Kimya Ödülü'nün AlphaFold ve Rosetta projelerinin öncü isimlerine verilmesi, yapay zekânın bilimsel dönüm noktalarına ulaşmadaki önemini bir kez daha vurguladı. Fizik alanında yapay zekâ çalışmalarına verilen 2024 Nobel Ödülü'nün ardından bu ödül de, yapay zekâ destekli bilimsel atılımları tanımaya devam etti. Ödülün kazananları arasında, Google DeepMind'dan John Jumper ve Demis Hassabis ile Washington Üniversitesi'nden David Baker bulunuyor. Jumper ve Hassabis, protein yapılarını tahmin etmede çığır açan AlphaFold adlı yapay zekâ aracını geliştirirken, Baker ise yapay zekâ desteğiyle protein tasarımında devrim yaratan çalışmalarıyla tanınıyor.^[1]

Protein Yapıları ve Katlanma Problemi: Bilim Dünyasında Çığır Açan Bir Soru

Proteinler vücudumuzdaki hücrelerin çalışması için gerekli olan temel moleküllerdir, hücrelerin işleyişini sağlarlar. Bu nedenle proteinlerin nasıl bir yapıya sahip olduğunu anlamak onların nasıl çalıştığını ve hangi işlevleri yerine getirdiklerini çözmemize yardımcı olur. Bilim insanları 2020 yılının sonuna gelindiğinde yaklaşık 100.000 proteinin yapısını keşfetmişlerdir. Ancak doğada çok daha fazla protein vardır ve bu milyarlarca protein dizisinin yapısını deneylerle çözmek yıllar alır. Bu zorlu süreç nedeniyle bilim insanları, proteinlerin yapısını daha hızlı ve kolayca tahmin edebilecek bir yönteme ihtiyaç duymaktadırlar.

Nature

Proteinlerin yapısını tahmin etmek bilim dünyasında "protein katlanma problemi" (İng: "Protein folding problem") olarak bilinen ve uzun yıllardır çözülememiş büyük bir sorunun parçasıdır.^[2] Bu sorun aslında bir proteinin üç boyutlu şeklini, yani yapısını sadece içindeki aminoasit dizilerinden yola çıkarak tahmin etmeyi ifade eder. Bu konuda geçmişte bazı ilerlemeler kaydedilmiş olsa da özellikle daha önce benzer bir yapısı bulunmayan proteinlerde kesin ve doğru sonuçlar almak mümkün olmamıştır.

Protein Katlanma Problemi Nedir?

Proteinler, vücudumuzdaki pek çok işlevi yerine getiren temel moleküllerdir. Bu moleküllerin her biri, doğru çalışabilmek belirli bir üç boyutlu şekle sahip olmalıdır. Ancak bir proteinin kendine özgü bu yapıya nasıl kavuştuğunu anlamak oldukça karmaşıktır. İşte bu zorluğa protein katlanma problemi denir. Aslında bu problem üç temel soruyu içerir: İlk olarak, proteinlerin nasıl şekilleneceğini belirleyen "katlanma kodu" nedir? İkincisi, proteinler aminoasit zincirlerinden nasıl bu üç boyutlu yapılara dönüşür? Ve son olarak sadece proteinlerin yapı taşları olan aminoasit dizilerine bakarak nihai üç boyutlu yapısını tahmin edebilir miyiz?

Gözlerimizin önünde gerçekleşen yapay zekâ devrimi sayesinde bu alanda epey ilerleme kaydedilmiştir. Özellikle DeepMind'ın geliştirdiği AlphaFold gibi araçlar, sadece aminoasit dizilerine bakarak proteinlerin üç boyutlu yapısını oldukça yüksek bir doğrulukla tahmin edebilmektedir.

AlphaFold'un Devrimi

AlphaFold 2018 yılında, protein yapı tahmini yarışması olan CASP'ta ilk büyük başarısını elde etti. Ancak gerçek anlamda devrim niteliğindeki gelişme, 2020'de duyurulan AlphaFold2 ile yaşanacaktı. CASP'ta sergilediği olağanüstü performans, bilim insanlarını protein yapılarının karmaşıklığının artık AlphaFold sayesinde aşılabilir bir engel olduğuna ikna etti.

Bu yapay zekâ aracı deneysel olarak çözülmüş protein yapılarını ve protein dizilerini kullanarak son derece yüksek doğrulukta tahminler yapabiliyordu. 2021 yılında ise DeepMind, AlphaFold'un kodunu ve çok geniş kapsamlı bir protein yapı tahmin veri tabanını bilim dünyasıyla ücretsiz olarak paylaştı. Yaklaşık 214 milyon protein yapı tahminini içeren bu veri tabanı, genetik veri tabanlarındaki protein yapılarının derinlemesine analizini mümkün kıldı.

Nature

AlphaFold'un sunduğu bu erişim kolaylığı, biyologlara protein yapılarına anında ulaşma imkânı sağlamış, böylece daha önce hayal bile edilemeyen deneylerin gerçekleştirilmesine olanak tanımıştır. Bilim insanları, 2024 yılı itibariyle biyoloji alanını "AlphaFold öncesi" ve "AlphaFold sonrası" olmak üzere iki döneme ayırmaya başlamışlardır.

AlphaFold, hücrelerin karmaşık yapılarından biri olan nükleer gözenek kompleksini detaylı bir şekilde haritalandırarak da bilim dünyasında büyük bir yenilik getirmiştir. Nükleer gözenek, hücre çekirdeği ile hücrenin geri kalan kısmı arasında büyük moleküllerin taşınmasını sağlayan bir geçit gibi çalışır. Hücre çekirdeği zarında yer alan bu yapı, silindir şeklinde bir halkaya benzer. İçinde "nükleoporin" adı verilen özel proteinler bulunur. Bu proteinler, hücre çekirdeği ve sitoplazma arasında gerçekleşen madde alışverişini kontrol eden faktörlere bağlanabilir. Nükleer gözenek, hücre çekirdeğinden sitoplazmaya ve tam tersi yönde hangi moleküllerin geçeceğini belirleyerek hücrenin düzenli çalışmasına yardımcı olur.^[3]

Bununla birlikte 2023 yılında, bazı araştırmacılar AlphaFold veri tabanını kullanarak yeni protein aileleri keşfetmiş ve yaşamın temel işleyişini anlamamıza yardımcı olan önemli protein katlanma süreçlerini aydınlatmışlardır.^[4]

Öte yandan David Baker ve ekibi, AlphaFold'dan yıllar önce protein yapılarını fiziksel prensiplere dayanarak modelleyen "Rosetta" adlı yazılımı geliştirmişti. Rosetta yalnızca protein yapı tahmininde değil; yeni enzimlerin ve kendiliğinden toplanan protein nanopartiküllerinin tasarımında da büyük bir araç olarak öne çıkmıştır. 2020 yılında AlphaFold2'nin devreye girmesiyle, Baker ve ekibi bu kez "RoseTTAFold" adını verdikleri benzer bir yapay zekâ aracı geliştirdiler.

RoseTTAFold, AlphaFold2'ye yakın performans göstererek protein yapı tahmininde güçlü bir alternatif haline gelmiştir. Ayrıca, Baker'ın ekibi son yıllarda doğada bulunmayan, tamamen yeni proteinler yaratmaya odaklanmış ve RoseTTAFold'un tahmin yeteneklerini görüntü üreten yapay sinir ağlarıyla birleştirerek protein tasarımında çığır açıcı bir ilerleme sağlamıştır. Bu araçların biyokimya alanında yeni ilaçlar ve tedavi yöntemleri geliştirilmesinde büyük potansiyele sahip olduğu düşünülmektedir.

Birçok araştırmacı, AlphaFold ve onun ilham verdiği diğer yapay zekâ araçlarının tıpta köklü bir dönüşüm yaratmasını umut etmektedir. Ancak AlphaFold'un güvenli ilaç geliştirme gibi zaman alıcı ve maliyetli süreçleri basitleştirip basitleştiremeyeceği henüz netleşmemiştir. Özellikle aşı geliştirme alanında çalışan bilim insanları, AlphaFold'un sağladığı katkıları son derece faydalı ve bazı durumlarda çığır açıcı bulmaktadır.^[5] Bununla birlikte, AlphaFold deneysel çalışmaların yerini almak yerine, viral proteinlerin yapısını haritalamak ve bunlar üzerinde ince ayar yapmak için kullanılan diğer yöntemleri tamamlayıcı bir araç olarak öne çıkmaktadır.

Yapay Zekâ ve Bilimsel Araştırmalarda Hızlı İlerleme

Nobel Ödülleri, yapay zekâ devriminin çağımızı nasıl dönüştürmeye başladığını bir kez daha gözler önüne sermiştir. Bilim insanlarının geliştirdiği bu yenilikçi araçlar, yalnızca biyoloji ve tıpta değil; tüm araştırma alanlarında köklü bir değişimi hızlandırmakta, bilimin sınırlarını genişletmektedir. 2024 Nobel Kimya Ödülü, AlphaFold ve RoseTTAFold gibi yapay zekâ tabanlı teknolojilerin araştırmacılara sunduğu bu yeni imkânları açıkça ortaya koymuştur.

AlphaFold ekibine Nobel Ödülü verilmesi, bilim dünyasında şaşkınlıkla karşılanmamıştır. Pek çok bilim insanı, AlphaFold ve RoseTTAFold gibi araçların etkisini Apollo Ay görevlerinin mühendislikte yarattığı devrimle karşılaştırmaktadır.^[4] Bu gelişmeler yapısal biyoloji için tarihi bir dönemeç olarak değerlendirilmekte ve gelecek için büyük umut vadetmektedir.