Yapay Zeka İlaçla Tedavi Edilemeyen Proteinleri Yeniden Tasarlayabiliyor!

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.