Proteinler, bir gıda etiketinde takip ettiğimiz besin maddelerinden çok daha fazlasıdır. Vücudumuzun her hücresinde bulunan proteinler, doğanın moleküler makineleri gibi çalışır. Görevlerini yerine getirmek için yürür, gerilir, bükülür ve esnerler; kan pompalamak, hastalıklarla savaşmak, doku oluşturmak ve gözle görülemeyecek kadar küçük birçok başka işi de yaparlar. Güçleri yalnızca şekillerinden değil, nasıl hareket ettiklerinden gelir.
Son yıllarda yapay zeka, bilim insanlarının doğada bulunmayan tamamen yeni protein yapıları tasarlamasına olanak tanıdı; bu yapılar belirli işlevler için özelleştirildi, örneğin virüslere bağlanmak veya sürdürülebilir malzemeler için ipeğin mekanik özelliklerini taklit etmek gibi. Ancak yalnızca yapı için tasarlamak, motorun performansı üzerinde herhangi bir kontrol olmadan bir araba gövdesi inşa etmeye benzer. Bir proteinin ince titreşimleri, kaymaları ve mekanik dinamikleri, işlevleri için şekli kadar kritik öneme sahiptir.
Şimdi, MIT mühendisleri, VibeGen olarak bilinen bir yapay zeka modelinin geliştirilmesiyle bu boşluğu kapatmak için önemli bir adım attı. Eğer vibe kodlama, programcıların ne istediklerini tanımlamalarına ve ardından yapay zekanın yazılımı oluşturmasına olanak tanıyorsa, VibeGen de canlı moleküller için aynı şeyi yapar: istediğiniz hareket desenini belirtin ve model proteini yazar.
Yeni model, bilim insanlarının bir proteinin çevresine yanıt olarak nasıl esnediğini, titreştiğini ve şekiller arasında nasıl kaydığını hedeflemelerine olanak tanır; bu da moleküler mekanik tasarımında yeni bir sınır açar. VibeGen, Buehler laboratuvarı tarafından bilim için ajans yapay zeka alanında yapılan bir dizi ilerlemeye dayanıyor; burada birden fazla yapay zeka modeli, herhangi bir tek modelin çözmekte zorlandığı karmaşık problemleri otonom olarak çözmek için işbirliği yapar.
“Hayatın özü, temel moleküler seviyelerde yalnızca yapıda değil, harekettedir,” diyor İnşaat ve Çevre Mühendisliği ile Makine Mühendisliği bölümlerinde Jerry McAfee Mühendislik Profesörü olan Markus Buehler. “Protein katlanmasından malzemelerin stres altındaki deformasyonuna kadar her şey, fiziğin temel yasalarını takip eder.”
Buehler ve eski doktora sonrası araştırmacısı Bo Ni, fizik bilincine sahip yapay zeka olarak adlandırdıkları bir şeye olan kritik ihtiyacı belirlediler: yalnızca moleküler yapının anlık görüntüleri değil, hareket hakkında akıl yürütebilen sistemler. “Yapay zeka, statik formları analiz etmekten öteye geçmeli ve yapı ile hareketin temel olarak nasıl iç içe geçtiğini anlamalı,” diye ekliyor Buehler.
Yeni yaklaşım, 24 Mart'ta Matter dergisinde yayınlanan bir makalede tanımlanan, özel dinamiklere sahip proteinler oluşturmak için üretken yapay zeka kullanıyor.
Yapay zekayı harekete dair düşünmeye eğitmek
Yapay zeka destekli protein bilimindeki devrim, büyük ölçüde bir yapı devrimiydi. AlphaFold gibi araçlar, bir proteinin üç boyutlu şeklini tahmin etme sorununu çözdü. Mevcut üretken modeller, yeni şekiller tasarlamayı sıfırdan öğrenmişti. Ancak katlanmış anlık görüntüye — proteinin yerinde donmuş hali — odaklanarak, alan büyük ölçüde proteinlerin çalışmasını sağlayan özelliği göz ardı etti: hareketleri. “Yapı tahmini, alanın dikkatini o kadar çok çekti ki, diğer unsurları göz ardı etti,” diyor Buehler. “Ama bir proteinin şekli, çok daha uzun bir filmin yalnızca bir karesi ve tasarım alanı, yapının çok daha geniş bir manifold üzerinde yer aldığı bir zaman ve mekân boyunca uzanıyor.” Bilim insanları belirli bir mimariye sahip bir protein tasarlayabilirlerdi. Ancak o proteinin inşa edildikten sonra nasıl hareket edeceğini, esneyeceğini veya titreyeceğini henüz belirleyemiyorlardı.
VibeGen, daha önce hiçbir protein tasarım aracının yapmadığı bir şey yapar. Geleneksel problemi tersine çevirir. “Bu dizilim hangi şekli üretecek?” yerine, “Bu dizilim tam olarak bu şekilde bir proteini hareket ettirecek hangi dizilimdir?” diye sorar.
VibeGen'i oluşturmak için Buehler ve Ni, yapay zeka difüzyon modellerinin bir sınıfına yöneldiler; bu, saf gürültüden
