Yeni Yapay Zeka Modelleri Protein Bilimi ve Sağlıkta Devrim Yaratabilir

Yeni Yapay Zeka Modelleri Protein Bilimi ve Sağlıkta Oyun Değiştirici Olabilir

Danimarka Teknik Üniversitesi (DTU) araştırmacıları, protein biliminde doğruluk ve keşif kapasitesini büyük ölçüde artıran yeni yapay zeka (AI) modelleri geliştirdi. Bu modeller, kişiselleştirilmiş tıp, ilaç keşfi ve teşhis gibi tıbbi bilimlerdeki mevcut zorlukları aşma potansiyeline sahip. Çalışma, 31 Mart 2025 tarihinde Nature Machine Intelligence dergisinde yayımlandı.

Genel kullanıma açık AI araçlarının ardından, çoğu teknik ve doğa bilimi alanı hızla ilerliyor. Bu, özellikle biyoteknolojide belirgin; AI modelleri ilaç keşfi, hassas tıp, gen düzenleme, gıda güvenliği ve daha pek çok araştırma alanında çığır açıyor.

Proteomik ve Zorluklar

Proteomik – proteinlerin büyük ölçekte incelenmesi – bu alt alanlardan biri; burada protein verileri geniş veritabanlarında toplanıyor ve bir numune bu veritabanlarıyla karşılaştırılıyor. Bu veritabanları, bilim insanlarının bir numunede hangi proteinlerin – ve dolayısıyla hangi mikroorganizmaların – bulunduğunu anlamasını sağlıyor. Doktorlar bu sayede hastalıkları teşhis edebilir, bir tedavinin etkinliğini izleyebilir veya hastanın numunesindeki patojenleri tanımlayabilir.

Bu araçlar çok kullanışlı ve etkili olsa da, sınırlamaları var. DTU Biyomühendislik Doçenti ve çalışmanın sorumlu yazarı Timothy Patrick Jenkins, “İlk olarak, hiçbir veritabanı her şeyi içermez, bu yüzden özel ihtiyaçlarınıza uygun veritabanlarını bilmeniz gerekir. Derin aramalar çok zaman alır ve büyük bilgisayar gücü gerektirir. Son olarak, henüz kaydedilmemiş proteinleri tanımlamak neredeyse imkansızdır,” diyor.

Bu nedenle, bazı gruplar ‘de novo dizileme algoritmaları’ üzerinde çalıştı; bu algoritmalar, veritabanı boyutu arttıkça doğruluk ve düşük hesaplama maliyeti sağlıyor. Ancak Jenkins ve DTU, Hollanda’daki Delft Üniversitesi ve İngiliz AI şirketi InstaDeep’ten meslektaşlarına göre, bu algoritmaların performansı “tatmin edici değildi.”

InstaNovo ve InstaNovo+: Yeni Nesil AI

Araştırmacılar, Nature Machine Intelligence’da yayımlanan makalede, araştırmacılara, tıp uzmanlarına ve ticari kuruluşlara devasa veri yığınlarında tam olarak ihtiyaç duyulan bilgiyi bulmada yardımcı olacak iki yenilikçi AI modeli öneriyor: InstaNovo ve InstaNovo+. Bu modeller, InstaDeep web sitesi üzerinden araştırmacılara açık (bkz. bilgi kutusu).

InstaDeep’te araştırma mühendisi ve makalenin ortak ilk yazarı Kevin Michael Eloff, “Birlikte ele alındığında, modellerimiz mevcut en iyi teknolojiyi aşıyor ve şu anda mevcut araçlardan çok daha hassas. Ayrıca, makalede gösterdiğimiz gibi, modellerimiz belirli bir araştırma alanına özgü değil. Bunun yerine, proteomikle ilgili tüm alanlarda önemli ilerlemeler sağlayabilecek araçlar,” diyor.

Modellerin Testleri

Modellerin faydasını değerlendirmek için araştırmacılar, bunları büyük ilgi alanlarındaki belirli görevler üzerinde eğitti ve test etti.

Bir inceleme, venöz bacak ülseri hastalarından alınan yara sıvısı üzerinde yapıldı. Venöz bacak ülserleri tedavi edilmesi zor ve sıklıkla kronik hale geldiğinden, hangi mikroorganizmaların – örneğin bakterilerin – mevcut olduğunu bilmek tedavi için kritik. Modeller, veritabanı aramasına kıyasla on kat daha fazla diziyi haritaladı; bunlar arasında E. coli ve çoklu ilaca dirençli bir bakteri olan Pseudomonas aeruginosa da vardı.

Bir diğer kullanım örneği, hücre yüzeyinde sergilenen küçük protein parçaları olan peptitler üzerinde yapıldı. Bu peptitler, bağışıklık sisteminin enfeksiyonları ve kanser gibi hastalıkları tanımasına yardımcı olur. InstaNovo modelleri, geleneksel yöntemlerle bulunamayan binlerce yeni peptiti tanımladı. Kişiselleştirilmiş kanser tedavilerinde bağışıklık sistemini güçlendiren immünoterapi için bu peptitler potansiyel saldırı noktalarıdır.

DTU Biyomühendislik Yardımcı Doçenti ve ortak ilk yazar Konstantinos Kalogeropoulos, “Kombinasyon halinde, bilinmeyen proteinlerin mevcut olduğu veya ilgili organizmalar hakkında ön bilgimizin olmadığı karmaşık vakalardaki model testlerimiz, anlayışımızı önemli ölçüde geliştirmeye uygun olduklarını gösteriyor. Bunun biyotıp için iyi bir haber olduğu açık, çünkü mikrobiyomumuzun tanımlanmasını doğrudan iyileştirebilir ve kişiselleştirilmiş tıp ile kanser immünolojisindeki çabalarımızı artırabilir,” diyor.

Makale, modellerin terapötik dizilemeyi geliştirdiğini, yeni peptitler keşfettiğini, bildirilmemiş organizmaları tespit ettiğini ve proteomik aramaları önemli ölçüde güçlendirdiğini gösteren altı ek vaka sunuyor. Bulguların etkileri, tıp bilimlerinin ötesine uzanıyor, diyor Jenkins:

“Salt teknik, bilimsel bir perspektiften bakıldığında, bu araçlarla biyolojik dünyayı bir bütün olarak anlamamızı – yalnızca sağlık açısından değil, aynı zamanda endüstri ve akademide – geliştirebileceğimiz de doğru. Proteomik kullanan her alanda – bitki bilimi, veteriner bilimi, endüstriyel biyoteknoloji, çevresel izleme veya arkeoloji – şimdiye kadar erişilemeyen protein manzaralarına dair içgörüler elde edebiliriz.”

BİLGİ KUTUSU: InstaNovo ve InstaNovo+ Nedir?

InstaNovo, de novo peptit dizileme için tasarlanmış bir transformatör tabanlı modeldir. InstaDeep ve DTU Biyoteknoloji ve Biyotıp Bölümü iş birliğiyle geliştirilen bu model, kütle spektrometrisi verilerinden fragment iyon zirvelerini peptit dizilerine benzeri görülmemiş bir hassasiyetle çevirir.

Geleneksel yöntemler önceden var olan veritabanlarına dayanırken, InstaNovo daha önce belgelenmemiş peptitleri tanımlar – proteomik keşif alanını genişletir.

InstaNovo+, dizilim doğruluğunu artıran bir difüzyon tabanlı iteratif iyileştirme modelidir ve araştırmacıların peptit tahminlerini manuel olarak nasıl iyileştirdiğini taklit eder. InstaNovo+ bir başlangıç dizisiyle – InstaNovo’dan türetilmiş veya rastgele oluşturulmuş – başlar ve bunu adım adım geliştirir.

InstaNovo ile eşleştirildiğinde, InstaNovo+ yanlış keşif oranlarını (FDR) önemli ölçüde azaltır ve dizilim doğruluğunu artırır; yalnızca tahminleri iyileştirmekle kalmaz, aynı zamanda daha geniş bir potansiyel peptit dizisi yelpazesini keşfeder.

InstaNovo gibi otoregresif modeller ve diğerleri peptit dizilerini bir amino asit atımlık tahmin ederken, InstaNovo+ tüm dizileri bütünsel olarak işler, daha büyük doğruluk ve daha yüksek tespit oranları sağlar.

Birlikte, InstaNovo ve InstaNovo+, de novo peptit dizilemeyi geliştirir; biyolojik keşfi hızlandırmak için hassasiyet ve keşif arasında denge kurar.

Kaynak: InstaDeep.

Bilimsel Referans

Kevin Eloff, Konstantinos Kalogeropoulos, Amandla Mabona, Oliver Morell, Rachel Catzel, Esperanza Rivera-de-Torre, Jakob Berg Jespersen, Wesley Williams, Sam P. B. van Beljouw, Marcin J. Skwark, Andreas Hougaard Laustsen, Stan J. J. Brouns, Anne Ljungars, Erwin M. Schoof, Jeroen Van Goey, Ulrich auf dem Keller, Karim Beguir, Nicolas Lopez Carranza, Timothy P. Jenkins. InstaNovo enables diffusion-powered de novo peptide sequencing in large-scale proteomics experiments. Nature Machine Intelligence, 2025; DOI: 10.1038/s42256-025-01019-5