Bu keşifler, 2024 yılında biyoinformatik alanında kaydedilen olağanüstü ilerlemenin yalnızca bir kısmını temsil ediyor. Yine de tahmin edebileceğiniz gibi “yapay zeka” bu yıl, yaşam bilimleri alanında da kendinden sıkça söz ettirmeyi başardı. Peki sonuçlarını ne zaman göreceğiz, önleyici tıp gibi potansiyelini beklediğimiz alanlarda ne zaman gerçek bir yeri olacak, merakla takip ediyoruz. Yazıyı okuduktan sonra favori gelişmeniz hangisi oldu, bizimle paylaşın! #biyoinformatikle2024
Dilediğiniz Gibi Tasarlanabilen Proteinler
Protein yapılarını geleneksel olarak tasarlamak yavaş ve zahmetli bir iştir. Ancak 2024 yılında, istenen özelliklere sahip proteinler tasarlayabilen yapay zeka destekli araçların ortaya çıkmasıyla bir devrim yaşadık. David Baker, hesaplamalı protein tasarımı alanındaki çığır açan çalışmalarıyla 2024 Nobel Kimya Ödülü’ne layık görüldü. Araştırmaları, yeni işlevlere sahip tamamen yeni proteinlerin tasarlanmasını sağlayarak tıp, malzeme bilimi ve nanoteknoloji alanlarında yepyeni olasılıkların önünü açtı.
Ve Nobel… AlphaFold3’e Gidiyor
Gemini, Imagen, Veo gibi yapay zeka platformlarını yayınlayan Google DeepMind, AlphaFold3 ile yapay zeka ile ilgilenen rakiplerinin değinmediği bir alan olan moleküler biyoloji için liderlik yaptı. DeepMind’in CEO’su Demis Hassabis ve AlphaFold’un baş geliştiricisi John Jumper, katkılarından dolayı Nobel Ödülünü David Baker ile paylaştı. AlphaFold3, biyoinformatik yoluyla ilaç keşfi ve hastalıkların anlaşılması gibi amaçlar için araştırmacılara moleküler biyoloji hakkında geniş imkanlar sağlıyor.
NIH’in All of Us Araştırma Programı, Genetik Varyantlardan Oluşan Bir Hazine Sunuyor
NIH’in All of Us araştırma programı, 2024 yılında 275 milyondan fazla yeni genetik varyanttan oluşan devasa bir veri seti ortaya çıkardı. Bu bilgiler, kişiselleştirilmiş tıp yaklaşımlarının geliştirilmesini ve tedavilerin daha etkili olması için için bireysel genetik profillere göre uyarlanmasını sağlayacak.
İnsan İnteraktomunun Hesaplanması Devam Ediyor
Proteinlerin tek başlarına çalıştığı pek görülmez, genellikle interaktom adı verilen bir sistem yoluyla çevreleriyle etkileşim içinde çalışırlar. Bu etkileşimleri anlamak, hücresel süreçleri ve hastalık mekanizmalarını da anlamaya yarar. 2024 yılında, Teksas Üniversitesi Southwestern Medical Center tarafından insan interaktomunun hesaplamalı olarak modellenmesinde önemli ilerleme kaydedildi ve araştırmacıların protein-protein etkileşimlerini büyük ölçekte haritalamasına olanak sağladı. Bu bilgi, potansiyel ilaç hedeflerini belirlemek ve yeni terapötik stratejiler geliştirmek için kullanılabilir.
RosettaFold All-Atom: Protein Modellemede Öngörünün Gücünden Faydalanmak Mümkün
RosettaFold All-Atom, Washington Üniversitesi’nden araştırmacılar tarafından protein yapılarının atomik düzeyde modellerini sağlamak üzere geliştirilmiştir. Bu ayrıntı düzeyi, protein işlevini anlamak ve yeni terapötikler tasarlamak için çok önemlidir. RosettaFold All-Atom ilaç keşfi, protein mühendisliği ve yeni biyomalzemelerin geliştirilmesi için yeni yollar açmıştır.
Hastalıkları Daha Semptomlar Ortaya Çıkmadan Tespit Etmek
Proteinler statik varlıklar değildir; seviyeleri ve modifikasyonları, hastalığa yanıt olarak değişebilir. Cambridge Üniversitesi ve GSK (GlaxoSmithKline) Araştırma ve Geliştirme’den araştırmacılar, semptomlar ortaya çıkmadan önce 60’tan fazla hastalığı tahmin edebilen umut verici proteomik belirteçler buldu. Bu erken teşhis imkanı, bireysel risk profillerine dayalı zamanında müdahalelere olanak tanıyarak önleyici tıbba katkıda bulunabilir.
Synthemol ile Güçlü Antibiyotikler Tasarlamak
Antibiyotik direncine karşı mücadele, sağlık alanında kritik bir önem taşımaya devam ediyor. 2024 yılında, Synthemol adlı yeni bir yapay zeka modeli bu savaşta umut verici bir silah olarak ortaya çıktı. Stanford Üniversitesi ve McMaster Üniversitesi araştırmacıları tarafından geliştirilen Synthemol, yeni antibiyotikler keşfetmek için özel olarak tasarlanmış üretken bir yapay zeka modelidir. Synthemol, mevcut antibiyotiklerin ve bakteri yapılarının geniş veri kümelerini analiz eder. Dünya Sağlık Örgütü tarafından önemli bir küresel sağlık tehdidi olarak tanımlanan ilaca dirençli patojenleri hedef alan güçlü antibiyotik özelliklere sahip tamamen yeni moleküller oluşturabilir. Bu teknoloji, ilaca dirençli bakterilerle mücadelemizde devrim yaratma ve antibiyotiklerin hayat kurtarmadaki etkinliğinin devamını sağlama potansiyeline sahiptir.
Multimodal Yapay Zeka: Biyoinformatik Keşiflerinde Yeni Boyutlar
Metin, görüntü ve hatta protein yapıları gibi çeşitli kaynaklardan gelen bilgileri işleme ve entegre etme yeteneğine sahip multimodal yapay zeka sistemleri, biyoinformatik araştırmalarında devrim yaratıyor. Örneğin, multimodal YZ, hastalık riskini tahmin etmek ve tedavi planlarını kişiselleştirmek için genomik verileri protein yapıları ve klinik bilgilerle entegre edebilir. Farklı veri kaynaklarını entegre etmek, biyolojik sistemleri anlamamızda yeni boyutlar keşfetmeyi vaat ediyor.
Bu tür multimodal YZ örnekleri:
- ChatNT: Bu model biyolojik kavramları tartışabilir, DNA, RNA ve proteinler hakkındaki soruları yanıtlayabilir ve hatta bilimsel literatürün özetlerini oluşturabilir.
- Med-Gemini: Tıbbi uygulamalar için özel olarak tasarlanmış güçlü bir dil modelidir. Tıbbi metinleri, görüntüleri ve diğer veri türlerini işleyip anlayabilir ve böylece teşhis, tedavi planlaması ve ilaç keşfi gibi görevlerde yardımcı olabilir.
- NVIDIA BioNeMo: İlaç keşfi, protein mühendisliği ve diğer biyomedikal uygulamalar için yapay zeka modelleri geliştirmeye ve dağıtmaya yönelik araçlar sağlar.
- Evrimsel Ölçek Modellemesi (ESM): Bu modeller, evrimsel ilişkileri ve proteinlerin işlevsel/yapısal özelliklerini öngörmek için büyük miktarda protein dizisi verilerini analiz edebilir ve dizi bilgilerini evrimsel geçmişle ilişkilendirilebilir.
EvolutionaryScale’in ESM Modelleri ile Evrimin Simülasyonu
EvolutionaryScale’in ESM modelleri (evrimsel ölçek modellemesi), proteinin evrimi hakkındaki anlayışımızı değiştiriyor. Bu çalışma, gelişmiş dil modellerinden yararlanarak, etiketli veri gerektirmeden proteinlerin evrimsel ilişkilerini ve işlevsel özelliklerini açığa çıkarıyor. Bu yaklaşım sadece protein anotasyonlarını hızlandırmakla kalmıyor, aynı zamanda yaşamın kökenlerini ve biyolojik sistemlerin çeşitliliğini keşfetmek için yeni yollar açıyor. Protein yapılarının ve işlevlerinin çözümlenmesi için yapay zekanın entegrasyonu, hesaplamalı biyolojide dönüştürücü bir adım olarak görülebilir.
Yapay Zeka Asistanları
Illinois Üniversitesi’nin diğer üniversitelerle birlikte yürüttüğü bir araştırmada bilimsel deneyleri yürütmek, verileri analiz etmek ve yeni hipotezler üretmek için yapay zekalardan oluşan bir ekip kuruldu. Bu yaklaşım, rutin görevleri otomatikleştirerek araştırmacıların daha karmaşık ve zorlu sorunlara odaklanmasını sağlama potansiyeline sahiptir.
Karşılaşılan Zorluklar ve Etik Konular
Biyoinformatik alanındaki gelişmeler muazzam bir potansiyel sunarken, aynı zamanda önemli zorluklar ve etik ikilemler de bulunmaktadır. Veri gizliliği, teknolojilere eşit erişim ve yapay zeka kaynaklı keşiflerin potansiyel kötüye kullanımı gibi konular dikkatle değerlendirilmelidir. Bu araçları sağlık hizmetlerine ve araştırmalara entegre ederken, inovasyonun herkese fayda sağlamasını ve zararı en aza indirmesini sağlamak için bu zorlukları sorumlu bir şekilde ele almak çok önemlidir.
KAYNAK: Top 10 Bioinformatics Breakthroughs of 2024! CBIRT.NET