Benim için bir protein üretebilir misin yapay zekâ?
Dr. Ayşe Ergüven, Ph.D. Biol.
Üç boyutlu protein yapılarını gösteren AlphaFold uzun zamandır kullanılan bir program. Bu programı kullanarak bilinen bir protein yapısı zincirinin üç boyutlu şeklini ve fonksiyonel olan bölümlerini görebiliyorduk. Bugün ise protein dil modelleri (PLM) ile yapay zekâyı kullanarak fonksiyonel protein yapıları üretilebileceğini söylüyor araştırıcılar. Bilim insanları, talimatları sade bir dille alıp bunları proteinlere ve potansiyel ilaçlar da dahil olmak üzere diğer moleküllere dönüştüren yeni nesil biyolojik yapay zekâ araçları geliştiriyor. Bu modeller aynı zamanda araştırmacıların hücrelerin iç işleyişini deşifre etmek ve diğer biyolojik bilgileri toplamak için hücrelerle sıradan bir İngilizce ile bile 'konuşmalarına' olanak tanıyor.
Bu, yapısal (hesaplamalı) biyoloji alanlarında protein tasarımı gibi alanları dönüştüren biyo-yapay zekâ devrimindeki en son gelişmedir. Protein dil modelleri ve diğer yapay zekâ araçları, bilim insanlarının enzimler ve antikorlar gibi molekülleri göreceli olarak kolaylıkla tasarlamalarını sağlıyor.
Bir protein tasarlayabilmek için ChatGPT: Verilerinizle nasıl konuşursunuz?
Bunun çözümünü karmaşık kodlama yerine düz metin yazmak ve sisteme bu bilgiyi yüklemekte bulmuş araştırıcılar. Kullanıcıların düz bir yazı metni kullanarak biyolojiyi sorgulamasına olanak tanıyan modellerin biyo-yapay zekâ devrimine katılmanın önündeki engelleri azaltabileceğini söylüyorlar. Bu yapay zekâ aynı zamanda ortaya çıkan tasarımlar ve diğer çıktılar üzerinde daha fazla kontrol sağlama potansiyeline de sahip. Bu konuda New York'taki Columbia Üniversitesi'nde hesaplamalı biyolog olan Mohammed AlQuraishi, “Tam olarak ne istediğimizi belirtebilmek ve bir proteinin bu özelliklerle tasarlanmasını sağlamak daha faydalı olacaktır” diyor.
Metinden proteine
Geçtiğimiz ay, Çin'in Hangzhou kentindeki Westlake Üniversitesi'nde makine öğrenimi alanında çalışan Fajie Yuan liderliğindeki bir ekip geliştirdiği bir metinden proteine modelinin, laboratuvarda test edilmiş enzimler ve floresan proteinler de dahil olmak üzere, tasarımlarının orijinal olduğu yani mevcut moleküllere benzemeyen işlevsel proteinler tasarlayabildiğini gösterdi. Yuan, “Yalnızca metin kullanarak işlevsel bir enzim tasarlayan ilk ekibiz,” diyor. “Tıpkı bilim kurgu gibi.”[1]
Düz metin, biyolojik yapay zekâ aracı tarafından üretilen bir proteinin moleküler modelinin yazılımı. Bunun için protein dili modeli (PLM) oluşturulmuş , bu proteini üretmek için temel kod talimatları bu metin içinde yer almış. (Google DeepMind/EMBL-EBI (CC-BY-4.0))
Pinal adı verilen model, bu tür yapay zekâların çoğunda tipik olan kılavuzlu spesifikasyonların aksine, sıradan bir dille yönlendirilebilen birkaç protein tasarımı yapay zekâ programından biri. Ancak Wisconsin-Madison Üniversitesi'nde hesaplamalı biyolog olan Anthony Gitter, bu biyo-yapay zekâ modelleri için henüz erken olduğunu söylüyor.
Bir molekül ile nasıl konuşulur?
Biyolojik yapay zekâ modellerine İngilizce (veya herhangi bir dilde) iletişim kurmayı öğretmek, genellikle onlara biyolojik verilerin metin açıklamalarını da vermeyi gerektirir. Yuan'ın ekibi, Pinal'i farklı proteinlerin yapıları, işlevleri ve diğer özelliklerinin 1,7 milyar tanımını kullanarak eğitmiş. Bu eğitimden sonra, model bir komut alıp yüzlerce dizi tasarımı üretebilmiş. Modelin bir web arayüzü var, modeli çalıştırmak için gereken kod ve parametrelerin kullanımı ise serbest yani free.
AlphaFold3 artık daha kolay kullanılabiliyor
Araştırmacılar alkol metabolize eden bir enzime atıfta bulunarak “Lütfen alkol dehidrojenaz olan bir protein tasarlayın” demişler yapay zekâya. Yuan ve meslektaşları daha sonra en umut verici tasarımları belirlemek için diğer hesaplama araçlarını kullanarak bu enzimlerin aktivitelerini test etmişler. Sekiz alkol dehidrojenaz tasarımından ikisi, doğal enzimlerden daha az verimli olsa da alkolün parçalanmasını başarıyla katalize etmiş.
Yuan ve ekibi, aynı zamanda doğal örneklere benzemeyen yeşil floresan proteinler (GFP) ile plastik parçalayan enzimler de üretmişler.
Diğer modeller
Başka araştırıcılar da ESM-3 adı verilen ve anahtar sözcüklerin yanı sıra protein dizileri, yapılarıyla da yönlendirilebilen bir model geliştirmişler. 310.ai adlı bir firmada, laboratuvarda metin girdilerinden hücrenin enerji kaynağı ATP'ye bağlanabilen birkaç protein de dâhil olmak üzere, bir dizi protein tasarlayan MP4 adlı tescilli bir araç geliştirmiş. Şirketin sorumlu başkan yardımcısı Timothy Riley, bu modeli, GLP-1 ilaçları gibi çalışan proteinler tasarlamak için kullandığını söylüyor!
Özetle, hayatımızda yapay zekâ bizimle yaşıyor, ihtiyaçlarımızı anlaması için de özel bir dil kullanmamız gerekmiyor. Çünkü artık yazdıklarımızı da okuyabiliyor.
Bir son cümle, yapay zekânın yaratıcısı ve halen de kurgulayıcısı olan Bill Gates biyolojinin yapay zekâdan en az etkilenebilecek bilim dalı olduğunu söylüyor.