Yapay Zeka İlaçla Tedavi Edilemeyen Proteinleri Yeniden Tasarlayabiliyor!
Phys.org
- Basın Bildirisi
- Bilim Haberciliği
Bu Makalede Neler Öğreneceksiniz?
- Publish research reveals AI tool PepMLM designs small peptide-like molecules targeting harmful proteins without knowing their 3D structures.
- PepMLM enables targeting previously 'undruggable' proteins linked to cancer, neurodegeneration, and viral infections by using only protein amino acid sequences.
- Laboratory tests confirm PepMLM-designed peptides can bind and degrade disease-related proteins, offering new treatment possibilities for resistant illnesses.
Nature Biotechnology dergisinde yayımlanan bir çalışma, yapay zekanın bilim insanlarının o proteinlerin nasıl göründüğünü bilmedikleri durumlarda bile; vücutta zararlı proteinlere yapışıp onları parçalayabilen küçük, ilaç benzeri moleküller tasarlayabildiğini ortaya koyuyor.
Bu çığır açan gelişme, aralarında bazı kanser türleri, beyin hastalıkları ve viral enfeksiyonların da bulunduğu, geleneksel ilaç geliştirme yöntemlerine uzun süredir direnen hastalıklar için yeni tedavilerin önünü açabilir.
McMaster Üniversitesi, Duke Üniversitesi ve Cornell Üniversitesi'nden oluşan çok kurumlu bir araştırma ekibinin çalışmasında, asıl amacı insan dilini anlamak olan ve sohbet robotlarında kullanılan bir algoritmaya dayanan PepMLM yapay zekâ aracı, proteinlerin "dilini" anlaması için eğitildi.
2024 yılında Kimya Nobel Ödülü, proteinlerin 3 boyutlu yapısını tahmin eden bir yapay zeka sistemi olan AlphaFold'u geliştirdikleri için Google DeepMind'daki araştırmacılara verilmişti. Bu, ilaç keşfi alanında büyük bir ilerlemeydi. Ancak kanser ve nörodejenerasyon gibi süreçlerde rol oynayanlar da dâhil olmak üzere hastalıklarla ilişkili pek çok proteinin sabit bir yapısı bulunmuyor.
İşte PepMLM bu noktada farklı bir yaklaşım benimsiyor. Yapıya bağlı kalmak yerine, sadece proteinin dizisini kullanarak peptit ilaçlar tasarlıyor. Bu sayede, daha önce “ilaçlanamaz” olarak kabul edilenler de dahil olmak üzere çok daha geniş bir hastalık proteini yelpazesini hedeflemek mümkün hale geliyor. Duke Üniversitesi'nde çalışmayı yöneten ve şu anda Pennsylvania Üniversitesi'nde öğretim üyesi olan çalışmanın kıdemli yazarı Pranam Chatterjee şunları söylüyor:
Çoğu ilaç tasarım aracı, proteinin üç boyutlu yapısını bilmeye dayanıyor ancak en önemli hastalıkların çoğu sabit yapıya sahip değil. PepMLM ezber bozuyor, çünkü sadece proteinin amino asit dizisini kullanarak peptit bağlayıcılar tasarlıyor.
Laboratuvar testlerinde ekip, PepMLM’nin hastalıkla ilişkili proteinlere yapışabilen ve bazı durumlarda bunların yok edilmesine de yardımcı olabilen peptitler tasarlayabildiğini ortaya koydu. Bu proteinler arasında kanser, üreme bozuklukları, Huntington hastalığı ve hatta canlı viral enfeksiyonlarda rol oynayanlar da vardı. Pranam Chatterjee şöyle söylüyor:
PepMLM, peptitleri doğrudan proteinin diziliminden tasarlayabilen ilk araçlardan biri. Bu da yeni tedaviler geliştirmede daha hızlı ve daha etkili yolların kapısını aralıyor.
Çalışmaya, McMaster Üniversitesi'ndeki Truant Laboratuvarı'nda Huntington hastalığı deneylerini yöneten doktora öğrencisi Christina Peng de önemli katkılarda bulundu. Peng şu ifadeleri kullanıyor:
Yapay zeka tarafından tasarlanan bu peptitlerin hücre içinde toksik proteinleri gerçekten parçaladığını görmek heyecan verici. Bu, özellikle geleneksel ilaçların etkili olmadığı Huntington gibi hastalıklar için yeni ve güçlü bir yaklaşım olabilir.
Çalışmanın diğer kısımları Cornell'de Matthew DeLisa ve Hector Aguilar'ın laboratuvarlarında peptitlerin viral proteinler üzerinde üretilip test edilmesiyle ve Duke'ta Chatterjee'nin ekibinin yapay zekâ modelini geliştirip ilk doğrulama deneylerini yürütmesiyle gerçekleştirildi. Çalışmaya ayrıca McMaster'dan Biyokimya ve Biyomedikal Bilimler Bölümü profesörü Ray Truant da katkıda bulundu. Truant şöyle söylüyor:
Bu çalışma artık herhangi bir proteini herhangi bir başka proteine bağlayabileceğimizi gösteriyor. Zararlı proteinleri yok edebilir, faydalı olanları stabilize edebilir veya tedavi hedeflerine bağlı olarak proteinlerin nasıl değiştirildiğini kontrol edebiliriz.
Ekip, bu peptitlerin vücuttaki davranışlarını iyileştirmek, yani onları daha kararlı, daha hedef odaklı ve vücuda iletimi daha kolay hale getirmek için PepTune ve MOG-DFM gibi yeni nesil yapay zeka algoritmaları üzerinde çalışmayı sürdürüyor. Pranam Chatterjee şu sözlerle bitiriyor:
Nihai hedefimiz, bir dizilimle başlayıp gerçek dünyada bir ilaca dönüşen, genel amaçlı ve programlanabilir bir peptit tedavisi platformu oluşturmak.
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz gibi Türkiye'de bilim anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden Evrim Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece %1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin size ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa erişim sağlayacaksınız.
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var? Buraya tıklayarak sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git-
2
-
1
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
-
0
Evrim Ağacı'na her ay sadece 1 kahve ısmarlayarak destek olmak ister misiniz?
Şu iki siteden birini kullanarak şimdi destek olabilirsiniz:
kreosus.com/evrimagaci | patreon.com/evrimagaci
Çıktı Bilgisi: Bu sayfa, Evrim Ağacı yazdırma aracı kullanılarak 12/09/2025 04:21:13 tarihinde oluşturulmuştur. Evrim Ağacı'ndaki içeriklerin tamamı, birden fazla editör tarafından, durmaksızın elden geçirilmekte, güncellenmekte ve geliştirilmektedir. Dolayısıyla bu çıktının alındığı tarihten sonra yapılan güncellemeleri görmek ve bu içeriğin en güncel halini okumak için lütfen şu adrese gidiniz: https://evrimagaci.org/s/21234
İçerik Kullanım İzinleri: Evrim Ağacı'ndaki yazılı içerikler orijinallerine hiçbir şekilde dokunulmadığı müddetçe izin alınmaksızın paylaşılabilir, kopyalanabilir, yapıştırılabilir, çoğaltılabilir, basılabilir, dağıtılabilir, yayılabilir, alıntılanabilir. Ancak bu içeriklerin hiçbiri izin alınmaksızın değiştirilemez ve değiştirilmiş halleri Evrim Ağacı'na aitmiş gibi sunulamaz. Benzer şekilde, içeriklerin hiçbiri, söz konusu içeriğin açıkça belirtilmiş yazarlarından ve Evrim Ağacı'ndan başkasına aitmiş gibi sunulamaz. Bu sayfa izin alınmaksızın düzenlenemez, Evrim Ağacı logosu, yazar/editör bilgileri ve içeriğin diğer kısımları izin alınmaksızın değiştirilemez veya kaldırılamaz.
