AI, doğanın gelişmesi için 500 milyon yıla ihtiyacı olacağı floresan proteini üretir

Yapay Zeka (AI) kullanılarak yeni bir floresan proteini oluşturuldu, bilim adamları doğal evriminin yarım milyar yıl gerektireceğini tahmin ediyor. ESMGFP olarak bilinen protein, kapsamlı biyolojik veriler üzerinde eğitilmiş bir AI modeli tarafından tasarlandı ve denizanası ve mercanlarda bulunan doğal olarak oluşan yeşil floresan proteinlerden farklı bir yapının geliştirilmesine yol açtı. Atılımın tıp ve protein mühendisliğindeki gelişmelere katkıda bulunması bekleniyor.

Çalışmada AI güdümlü moleküler evrimi ortaya çıkarır

Science’da yayınlanan çalışmaya göre, AI modeli ESM3, 2,78 milyar doğal olarak oluşan proteinlerden gelen verilere dayanan eksik genetik sekansları doldurarak ESMGFP üretmek için kullanıldı. Sonuç, dizisinin sadece yüzde 58’ini bilinen en yakın eşdeğerle paylaşan bir proteindi, bu da kabarcık uçlu deniz anemonlarından (ENTACMAEA quadricolor) türetilmiş insan ile modifiye edilmiş bir protein. Bilim adamları, ESMGFP’nin doğal olarak gelişmesi için 96 farklı genetik mutasyonun gerekli olacağını, bu da 500 milyon yıldan fazla sürdüğü tahmin edildi.

AI modeli nasıl çalışır

Araştırmacılar tarafından EvolutionaryScale’de geliştirilen AI modeli, metin tabanlı AI sistemlerinde kullanılanlara benzer dil modelleme tekniklerini kullanarak protein dizilerini tahmin ederek ve tamamlayarak işlev görür. Proteinlerin doğal seleksiyon yoluyla kademeli değişikliklere uğradığı geleneksel evrimin aksine, ESM3, büyük olası genetik varyasyonları keşfederek fonksiyonel proteinler üretir. Canlı bilime konuşan Alex Rives, Kurucu Ortak ve Evolutionary Tscial’ın baş bilim adamı, AI sisteminin temel biyolojik ilkeleri öğrendiğini ve doğal evrimin kısıtlamalarının ötesinde fonksiyonel proteinler yaratabileceğini belirtti.

Biyoteknolojide Uygulamalar

Yeşil floresan proteinler, genellikle hücresel süreçleri izlemek için diğer proteinlere bağlı araştırma laboratuvarlarında yaygın olarak kullanılır. Çalışmanın bulguları, AI odaklı protein mühendisliğinin ilaç gelişimini ve biyoteknolojideki diğer uygulamaları hızlandırabileceğini göstermektedir. Bath Üniversitesi’nde evrimsel bir biyolog olan Tiffany Taylor, ESM3 gibi AI modellerinin protein tasarımında yeni olasılıklar sunmasına rağmen, doğal seleksiyonun daha geniş karmaşıklıklarının göz ardı edilmemesi gerektiğini belirtti.