Texas A&M AgriLife Research araştırmacıları, yapay zekâ yardımıyla insan mitokondrisindeki gizemli proteinlerin işlevlerini anlamaya dönük yeni ipuçları buldu.
Mitokondrideki bilinmeyen proteinler incelendi
İnsan hücrelerinin enerji merkezleri olan mitokondrilerde yaklaşık 1.100 protein bulunduğu biliniyor. Ancak bilim insanları bu proteinlerin çok büyük bölümünün tam olarak ne işe yaradığını hâlâ bilmiyor.
Bu belirsizlik önemli bir sorun yaratıyor. Çünkü mitokondri proteinlerinin yaklaşık %30’undaki mutasyonlar; kanser, Parkinson ve Alzheimer gibi daha yaygın hastalıkların yanı sıra nadir kalıtsal metabolik bozukluklarla da ilişkilendiriliyor.
Texas A&M Department of Biochemistry and Biophysics bünyesindeki Texas A&M AgriLife Research bilim insanları Abhinav Swaminathan ve Vishal Gohil, yapay zekâ aracının öngördüğü mitokondri protein eşleşmelerini laboratuvar deneyleriyle doğruluyor.
630.003 olası eşleşme tarandı
Nature Communications dergisinde yayımlanan “The predicted interactome of the human mitochondrial proteome” başlıklı çalışmada ekip, yaklaşık 1.100 insan mitokondri proteininden oluşan tüm olası çiftleri taradı. Bu, 630.003 olası kombinasyonun değerlendirilmesi anlamına geliyor.
Yapay zekâ analizi, birçok hastalıkla ilişkili proteini daha önce bilinmeyen biyolojik yollara bağladı. Araştırmacılara göre bu sonuçlar, tanı ve tedavi açısından yeni hedeflere işaret edebilir.
Çalışma aynı zamanda temel bilim açısından da önemli bir sonuç verdi. Daha önce sınıflandırılmamış 85 protein için ilk kez olası eşler belirlendi ve bu proteinlerin hücre içinde ne yapıyor olabileceğine dair ipuçları elde edildi.
Çalışmanın başyazarı olan Abhinav Swaminathan, proteinlerin işlevi bilinmeden bu proteinlerin yol açabileceği hastalıkların nasıl tedavi edileceğinin anlaşılamayacağını söyledi.
AlphaFold-Multimer yeniden kullanıldı
Ekibin kullandığı yapay zekâ aracı AlphaFold-Multimer, ya da AFM, proteinlerin birlikte oluşturduğu üç boyutlu yapıları tahmin etmek için Google DeepMind tarafından 2022’de tanıtılmıştı. Araştırmacılar, bu aracı mitokondri proteinleri arasındaki olası doğrudan etkileşimleri incelemek için uyarladı.
Swaminathan, mitokondri bakır yolu proteinleri üzerinde çalışırken güvenilir deneysel araçların eksikliği nedeniyle önce küçük bir deneme yaptıklarını, sonuçların çok iyi çıkması üzerine yöntemi insan mitokondrisindeki tüm proteinlere uyguladıklarını anlattı.
Bu tarama sonunda 2.895 olası protein etkileşimi kaydedildi. Bunların yarısından fazlası daha önce rapor edilmemişti.
Laboratuvar doğrulaması geldi
Yaklaşık iki yıl süren laboratuvar çalışmalarıyla, öngörülen bazı eşleşmeler maya ve insan hücrelerinde doğrulandı. Deneylerin bir bölümü Washington University School of Medicine in St. Louis araştırmacılarıyla işbirliği içinde yürütüldü.
Sonuçlar, yapay zekâ tahminlerinin bilim insanlarına adeta bir yol haritası sunabileceğini gösterdi. Ekip, elde ettiği öngörüleri MitoMatch adıyla ücretsiz bir çevrim içi kaynak olarak da paylaştı; böylece dünyanın dört bir yanındaki araştırmacıların inceledikleri proteinler için olası eşleri belirlemesi amaçlandı.
Swaminathan, bu çalışmanın başarıya ulaşmasında daha büyük bir soru sorulmasının ve kaynakların yaratıcı biçimde kullanılmasının etkili olduğunu söyledi. Kendisinin ve ekibinin geleneksel bir biyokimya ve genetik laboratuvarı olduğunu, bir yapay zekâ laboratuvarı olmadıklarını vurguladı.
Çalışmanın destekçileri arasında National Institutes of Health, Texas A&M High Performance Research Computing ve Welch Foundation yer aldı. Araştırmacılar, veriler üzerinde çalışmayı sürdürürken hücre işlevini daha iyi anlamak ve insan hastalıklarına dair yeni içgörüler elde etmek için başka bilim insanlarıyla da işbirliği yapıyor.
