Yapay Zekâ ile Tasarlanan Enzim, İlaç Sentezi İçin Kanıtlandı

Tasarlanan protein kompleksi. Kaynak: Manchester Üniversitesi

Protein Tasarımı Enstitüsü (IPD) ile NVIDIA‘nın işbirliğiyle geliştirilen yeni RFD4-Proteina, protein tasarımı için birleştirici üretici bir model sunuyor; gelişmiş yapay zekâ kullanarak tamamen yeni protein dizilerini ve yapılarını üretiyor ve hesaplama temeli tasarım başarı oranlarını önceki modellere göre beş ile 10 kat daha yüksek, aday üretimini ise beş ile 10 kat daha hızlı sağlıyor.

Yapay zekâ temelli protein tasarımı zaten protein biliminde büyük bir dönüşüm yaratırken, RFD4-Proteina bu tasarım sorununu farklı bir yaklaşımla ele alıyor. Model, yapı ve işlevin birbiriyle bağlantılı birkaç yönünü aynı anda değerlendirebiliyor; proteinin amino-asid dizisini ve üç boyutlu yapısını, etkileştiği moleküllerle birlikte iyileştirebiliyor. Ayrıca daha umut verici tasarımlara daha fazla hesaplama gücü yönlendirerek araştırmacıların belirli işlevlere sahip adayları daha verimli biçimde belirlemesine yardımcı oluyor.

Manchester Üniversitesi’nin Manchester Biyoteknoloji Enstitüsü (MIB) araştırmacıları—profesör Anthony Green, Dr. Henry Jones ve Dr. Zefei Xu—RFD4-Proteina’yı, küresel sağlık ilaçlarının düşük maliyetli ve sürdürülebilir üretimi için sıfırdan (de novo) enzim tasarlamak amacıyla IPD ile işbirliğiyle kullandı.

Ekinin en önemli sınamalından biri, HIV önlenmesinde kullanılan bir ilaç olan lenacapavir’in sentezine odaklandı. RFD4-Proteina, ilacın sentezinde yer alan kritik bir amid bağı oluşturma tepkimesini katalizleyebilen tamamen yeni enzimleri tasarlamak için kullanıldı. Deneysel sınama için seçilen 67 tasarımdan dördü açık aktivite gösterdi; en iyisi, hacimli bir kiral aminin %79’unu istenen amid ürüne dönüştürdü.

Enzim, aynı zamanda lenacapavir sentezi için gerekli olan aminin S-enantiomerine yüksek seçicilik de gösteriyor. Bu tepkime özellikle zorludur, çünkü enzim, enzim aracılı dönüşümlerde aşırı fazla bulunan suyla gerçekleşen rekabet eden bir tepkimeyi baskılarken, istenen amid bağı oluşturma sürecini tercih etmek zorundadır.

Kaynağı bir ön yazı (preprint) olarak sunulan bu araştırma, yeni enzimlerin hesaplama temeliyle tasarlanabileceğine ve ilaç etken maddelerinin sentezindeki zorlu adımları kolaylaştırabileceğine dair kritik bir kavram kanıtı niteliğindedir.

“Yeni RFD4-Proteina modelini, son derece karmaşık ve değerli bir enzim tasarım sorununda test etmek için IPD ekibiyle çalışmak bir zevkti. İlk sonuçlar görkemli ve bu gelişmiş modellerin, terapötikler ve diğer temel kimyasalların üretiminde yeni biokatalizörleri nasıl hızlı biçimde sunabildiğini gösteriyor,” dedi MIB müdürü Green.

RFD4-Proteina, moleküler görevlerde özel modellere üstünlük gösteriyor. Kaynak: Nathaniel Corley ve ark.

Sağlık, çevre ve endüstri için proteinler

Proteinler hayat için vazgeçilmezdir ve çok çeşitli işlevleri yerine getirir. Örneğin enzimler, metabolizmada yer alan kimyasal tepkimeleri hızlandırırken, antikorlar enfeksiyonla savaşmaya yardımcı olmak için patojenlere bağlanır. Proteinler aynı zamanda ilaçlar ve yakıtlar da dahil olmak üzere günlük ürünlerde kullanılan kimyasalların ve malzemelerin üretiminde de önemlidir. Ancak enzim gibi yeni işlevsel proteinlerin tasarlanması zordur.

Doğada bulunan enzimler, bilim insanlarının işlevsel biokatalizörler mühendisleme çabalarında geleneksel olarak başlangıç noktası sağlamıştır. Son yıllarda ise hesaplama temelli protein tasarımı, tamamen yeni proteinlerin tasarlanmasını mümkün kıldı. Ancak bu, bilim insanlarının, amino-asid dizisi, üç boyutlu yapısı ve moleküler etkileşimleri bir araya getirerek istenen görevi yerine getirebilecek bir kombinasyon bulmaları gerektiği için hâlâ zordur; karşısında ise devasa sayıda olasılık bulunmaktadır.

Washington Üniversitesi Protein Tasarımı Enstitüsü (IPD)’nden profesör David Baker ve ekibi tarafından geliştirilen RFD4-Proteina, bu sorunu çözmek amacıyla tasarlandı. Mevcut iki yapay zekâ modelini birleştiriyor—IPD’in RosettaFold Diffusion serisi ile NVIDIA’dan Proteina-Complexa—bilim insanlarına belirli bir işlevle tamamen yeni proteinlerin tasarlanmasını sağlayarak laboratuvar sınamalarını en umut verici adayların az bir kısmına yönlendiriyor.

“RFD4-Proteina, tıpta, sürdürülebilirlikte, malzemelerde ve biyoteknolojide yeni çözümlere kapı açacak,” dedi. Washington Üniversitesi Tıp Fakültesi’nde biyokimy profesörü ve IPD müdürü olan Baker, Howard Hughes Tıp Enstitüsü araştırmacısı ve 2024 kimya alanında Nobel Ödülü sahibi.

İn silico—protein tasarımının sanal dünyası

RFD4-Proteina’nın biyomoleküler muhakeme yeteneği yenidir; mevcut proteinlerin “dilini” büyük bir veri kümesi üzerinde eğitim alarak öğrenir ve istenen bir işlevi karşılayacak devasa sayıda tasarım olanağını in silico ortamında test eder.

Düşünme düzeyi ayarlanabilir dil modelleri gibi RFD4-Proteina, zor problemlere daha fazla hesaplama gücü ayırabilir. Etkileşimdeki moleküllerin yapılarıyla paralel olarak bir proteinin dizisini ve yapısını aynı anda iyileştirir, böylece birindeki değişim diğerlerindeki değişimleri sorunsuz biçinde etkiler.

Hesaplama ölçütlerinde RFD4-Proteina, önceki modellere göre beşten 10 kata kadar daha yüksek tasarım başarı oranına ulaşırken, protein adaylarını beşten 10 kata kadar daha hızlı üretiyor. Laboratuvar deneyleri, modelin protein çıktılarının deneysel ortamda öngörüldüğü gibi çalıştığını doğruladı. Bu testler, farklı boyut, karmaşıklık ve işlevlere sahip biyomoleküler görevlerde başarı gösterdi. Önemlisi, model BSD-3 lisansı altında açık kaynak olarak sunuluyor; araştırmacılar bunu kendi protein tasarım çalışmalarında kullanabilir ve üzerine inşa edebilir.

Bu model, proteinleri daha hızlı ve daha doğru biçimde tasarlayıp belirli görevleri yerine getirmelerini sağlayarak potansiyel olarak yeni ilaçların, antikorların, tanı moleküllerinin, enzimlerin ve endüstriyel biyoteknoloji süreçlerinin erken aşama geliştirmesini hızlandırabilir.

Makale: Nathaniel Corley ve ark., Biomolecular design through latent reasoning with RFD4-Proteina

University of Manchester tarafından sağlandı

Bu hikayenin ardındaki kişiler

BA sanat tarihi, MA malzeme kültürü. Eski müze editörü, paramedik ve organ nakil koordinatörü. 2021’den beri Science X için editörlük.

Profil →

Araştırma deneyimine sahip fizik yüksek lisansı. Uzun süreli haber meraklısı. Science X’in editörlük başarısında anahtar rol oynar.

Profil →

Atıf

:
Scientists demonstrate AI-designed enzyme for drug synthesis (2026, October 23)
retrieved 23 October 2026
from https://phys.org/news/2026-10-scientists-ai-enzyme-drug-synthesis.html

Bu belge telif hakkına tabidir. Özel çalışma veya araştırma amacıyla yapılan adil kullanım hariç, hiçbir kısmın çoğaltılması için yazılı izin gereklidir. İçerik yalnızca bilgi amaçlı sunulmaktadır.