EsmGFP Yeni Bir Yeşil Floresan Protein Türünün Planlarını İçeriyor

Proteinler, yaşamın temel yapı taşlarından biri olup vücutta kas gelişimi ve hastalıklarla mücadele gibi pek çok önemli işlevi yerine getirir. EsmGFP adı verilen yeni modellenmiş protein, şu an yalnızca bir bilgisayar kodu olarak mevcut olsa da, daha önce keşfedilmemiş bir yeşil floresan protein türünün planlarını içeriyor. Doğada, yeşil floresan proteinler, denizanası ve mercanlar gibi canlılara parlaklık kazandıran bir özellik gösteriyor.

Technologijos’in haberine göre EsmGFP’nin yapımına ilişkin talimatları içeren harf dizisinin yalnızca %58’i tamamlandı. Bu protein, bilinen en yakın floresan proteine benzerlik gösteriyor ve renkli deniz canlılarının dokunaçlarının uçlarında baloncuklar varmış gibi görünen kabarcık deniz anemonlarında bulunan bir proteinin insan tarafından değiştirilmiş versiyonudur. Ancak, dizinin geri kalan kısmı tamamen benzersiz olup, evrimleşmesi için toplamda 96 farklı genetik mutasyon gerektiriyor. Araştırmalara göre, bu değişikliklerin doğada ortaya çıkabilmesi için 500 milyondan fazla yılın geçmesi gerekirdi.

EvolutionaryScale’deki araştırmacılar, geçtiğimiz yıl bir ön çalışmada EsmGFP’yi ve bunu oluşturmak için kullanılan yapay zeka modeli ESM3’ü tanıttılar. 16 Ocak’ta yayımlanan bu bulgular, şu anda bağımsız araştırmacılar tarafından inceleniyor ve Science dergisinde yayımlandı.

• ESM3 evrimin geleneksel kısıtlamalarının ötesinde proteinler tasarlar.
• ESM3’ün temel biyolojiyi öğrendiği ve evrimsel süreçler tarafından keşfedilen alanların dışında fonksiyonel proteinler üretebildiği keşfedildi.

Yeni araştırma, Rives ve meslektaşlarının 2024’ten önce Meta’da başlattıkları çalışmalar üzerine inşa edilerek EvolutionaryScale’in temellerini atıyor. ESM3, OpenAI’nin GPT-4 modeline benzer şekilde çalışan, ancak biyolojiye odaklanmış üretken bir dil modelinin en son versiyonudur.

Proteinler, amino asit adı verilen ve dizilimi genler tarafından belirlenen moleküler zincirlerden oluşur. Her proteinin farklı amino asit dizileri bulunur ve yapısal olarak da birbirlerinden ayrılırlar. Nature Education’a göre, her protein, işlevlerini yerine getirmesine olanak tanıyan benzersiz bir şekle katlanır. ESM3’ün proteinleri anlamasına yardımcı olmak amacıyla, araştırmacılar model verilerini, proteinin temel özellikleri olan amino asit dizisi, yapısı ve işlevi hakkında bir dizi harfle beslediler.

ESM3 Takımı, doğada bulunan proteinlerin verileri için 2,78 milyar dolardan daha az bir ödeme yaptı. Araştırmacılar, proteinin bazı kısımlarını rastgele gizleyerek, ESM3’e öğrendiklerine dayanarak kodu tamamlamasını sağlamak için boşlukları doldurmasını söylediler.

Protein Mühendisliği Uygulamalarını Hızlandıracak

Bilim insanları, doğal proteinleri çeşitli amaçlarla değiştirme ve yeni proteinler yaratma konusunda önemli ilerlemeler kaydediyor. Örneğin, yeşil floresan proteinler, araştırma laboratuvarlarında yaygın olarak kullanılıyor. Bu proteinleri yeşil hale getirmek için genetik kodları, sıklıkla diğer DNA dizilerinin uçlarına ekleniyor, bu da bilim insanlarının proteinleri ve hücresel süreçleri kolayca izlemelerini sağlıyor. ESM3’ün yeteneklerinin, yeni ilaçların geliştirilmesi gibi çok çeşitli protein mühendisliği uygulamalarını hızlandırabileceğini belirtti.

2024 yılında Bath Üniversitesi’nde evrimsel biyoloji uzmanı olarak görev yapan Tiffany Taylor, bu çalışmaya katılmadı ancak çalışmanın henüz hakemli olmayan bir ön versiyonunu inceledi. Analizinde, ESM3 gibi yapay zeka modellerinin, evrimin sağladığı yeniliklerin ötesine geçerek protein mühendisliğinde yeni olanaklar yaratabileceğini ifade etti. Ancak, araştırmacıların simüle ettikleri 500 milyon yıllık evrimin yalnızca bireysel proteinlere odaklandığını ve doğal seçilimin uzun süreçlerini göz ardı ettiğini de vurguladı. Taylor, “Yapay zeka destekli protein mühendisliği heyecan verici olsa da, milyonlarca yıl süren doğal seçilimin mükemmelleştirdiği karmaşık süreçleri, sadece zekamızla alt edebileceğimizi düşünerek kendimize aşırı güvendiğimiz hissine kapılıyorum,” dedi.