Süperbilgisayar Proteinlerin “Dili”ni Çözerek Kanser Mücadelesine Yeni İpuçları Sunuyor

Süperbilgisayar Proteinlerin “Dili”ni Çözerek Kanser Mücadelesine Yeni İpuçları Sunuyor

Proteinler, yaşamın temel yapı taşlarıdır. Hücrelerin yapısını oluşturur, biyolojik süreçleri yönetir ve hastalıkların ortaya çıkmasında kritik rol oynar. Proteinler arasındaki etkileşimler (protein-protein etkileşimleri – PPI), sağlıklı bir organizmanın düzgün çalışması için vazgeçilmezdir. Ancak bu etkileşimlerin bozulması kanser, genetik hastalıklar ve viral enfeksiyonlar gibi ciddi sorunlara yol açabilir.

Glasgow Üniversitesi’nden bilim insanları, Birleşik Krallık’ın DiRAC Yüksek Performanslı Hesaplama tesisi bünyesindeki Tursa süperbilgisayarı kullanarak çığır açan bir yapay zeka modeli geliştirdi: PLM-Interact. Bu model, proteinlerin birbirleriyle nasıl “konuştuğunu” öğrenerek etkileşimlerini çok yüksek doğrulukla tahmin ediyor ve genetik mutasyonların bu iletişimi nasıl bozabileceğini öngörüyor. Sonuç: Kanser ilaçlarının ve antiviral tedavilerin keşfi çok daha hızlı hâle gelebilir.

Neden bu kadar önemli?

Proteinler vücudun “işçi arıları” gibidir: Yapı kurar, enzim olarak reaksiyonları hızlandırır, sinyal iletir. Ama yalnız çalışmazlar; birbirleriyle karmaşık bir ağ içinde etkileşime girerler. Bu etkileşimlerin aksaması:

• Kanser hücrelerinin kontrolsüz çoğalmasına,
• Virüslerin konakçı hücreyi ele geçirmesine (COVID-19’da gördüğümüz gibi),
• Kalıtsal hastalıklara yol açabilir.

Geleneksel laboratuvar yöntemleriyle bu etkileşimleri belirlemek çok pahalı ve aylar-yıllar alıyor. İşte burada PLM-Interact devreye giriyor.

Tursa Süperbilgisayarı: Kozmostan hücre içine yolculuk

Tursa, normalde evrenin en küçük parçacıklarından galaksilere kadar fizik ve astronomi araştırmaları için kullanılan ultra güçlü bir GPU süperbilgisayarıdır. Glasgow ekibi bu kez aynı gücü “iç uzay”a, yani proteinlerin dünyasına yöneltti.

• 650 milyon parametreli PLM-Interact modeli, 421.000 insan protein çifti üzerinde eğitildi.
• Eğitim, Tursa sayesinde saatler içinde tamamlandı (normal bilgisayarlarda haftalar sürerdi).
• Sonuç: Model, hayati önem taşıyan 5 farklı protein etkileşimini doğru tahmin etti. Karşılaştırma için Google DeepMind’ın AlphaFold3 modeli sadece 1 tanesini doğru bilebildi.
• Doğruluk artışı: Mevcut en iyi modellere göre %16–28 daha yüksek.

Proteinleri “dil” gibi öğretmek

Araştırmacılar proteinleri bir cümle gibi ele aldı: Her amino asit bir harf, her protein bir cümle. Model bu “cümlelerin” birbirleriyle nasıl anlaştığını öğreniyor ve bir harfin (mutasyonun) değişmesinin tüm iletişimi nasıl bozacağını saniyeler içinde hesaplayabiliyor.

Gerçek hayatta ne işe yarayacak?

• Kanser ilaçlarının hedefini dakikalar içinde belirlemek
• Virüslerin hangi insan proteinini ele geçirdiğini önceden görmek → yeni pandemi tehditlerini erken tespit
• Kişiselleştirilmiş tıp: Hastanın genetik mutasyonuna özel ilaç tasarımı
• İlaç geliştirme süresini yıllardan aylara indirmek

Dr. Ke Yuan (proje lideri):
“DiRAC süperbilgisayarları aslında evrenin en küçük parçacıklarından en büyük yapılarına kadar doğa yasalarını çözmek için tasarlandı. Şimdi aynı güçle proteinlerin iç uzayını keşfediyoruz.”

Prof. David L. Robertson:
“COVID-19 bize virüs-konakçı protein etkileşimlerini anlamanın ne kadar hayati olduğunu gösterdi. PLM-Interact gibi araçlar gelecekteki salgınlara karşı en güçlü silahlarımızdan biri olacak.”

Sonuç

Proteinlerin dilini çözmek, sadece akademik bir başarı değil; kanser, viral hastalıklar ve kalıtsal bozukluklarla mücadelede yepyeni bir çağ açıyor. Tursa ve PLM-Interact, süperbilgisayarların evrenin sırlarından hücrenin derinliklerine uzanan inanılmaz yolculuğunun en güzel örneklerinden biri.

https://interestingengineering.com/science/supercomputer-decodes-protein-language