Bilim insanları, doğada evrimleşmesi 500 milyon yıl sürecek olan yeni bir proteini, yapay zeka kullanarak sadece birkaç saatte tasarlamayı başardı. Yapay zeka, bu proteini esmGFP olarak adlandırdı. Bu gelişme, biyoteknolojide devrim niteliği taşıyor. Yapay zeka modelinden yararlanarak yapılan araştırmada, protein evrimini hızlandırmak için ESM3 adı verilen gelişmiş bir dil modeli kullanıldı. Normalde doğal evrimde, proteinlerin şekillenmesi rastgele mutasyonlar ve doğal seçilimle gerçekleşirken, ESM3 modeli 2,78 milyar bilinen proteinin verileriyle eğitildi ve sıfırdan tamamen yeni amino asit dizilimleri üretti.
Yapay zeka, 500 milyon yıllık evrimi yalnızca saatler içinde tamamladı
Bu yeni yaratılan esmGFP proteini, doğada var olan en yakın yeşil floresan proteine (GFP) yalnızca %58 benziyor. ESM3, bu proteini tasarlarken 96 farklı mutasyonu belirledi. Bu mutasyonlar, doğal evrimde rastlantısal olarak birikseydi, yaklaşık yarım milyar yıl sürecek bir süreç gerekecekti. Ancak yapay zeka sayesinde bu süreç, saatler içinde tamamlandı. Parlayan proteinler, doğada denizanası ve mercan gibi bazı deniz canlılarında bulunuyor ve bilim insanları, bu tür proteinleri mikroskobik biyobelirteçler olarak kullanıyor. esmGFP’nin geliştirilmesi ise biyolojik bilimlerin yanı sıra tıp ve çevre bilimlerinde de önemli potansiyeller barındırıyor.
Araştırmanın başındaki isimlerden Alex Rives, geliştirdikleri yapay zeka modelinin doğal evrimin kısıtlamalarına bağlı kalmadan işlevsel proteinler yaratma kapasitesine sahip olduğunu belirtiyor. Rives ve ekibi, önce Meta şirketinde çalışırken ESM3’ün öncüllerini geliştirmiş ve ardından EvolutionaryScale adlı şirketi kurarak bu araştırmaları ilerletmişlerdi. Bu gelişme, biyoloji ve tıp alanında devrim yaratma potansiyeline sahipken, aynı zamanda karbon yakalama gibi çevresel teknolojilerde de kullanılabilir.
Ancak bazı bilim insanları, yapay zeka tarafından tasarlanan proteinlerin biyolojik ortamlarda nasıl çalışacağı konusunda belirsizliklerin olduğunu belirtiyor. Çünkü tasarlanan esmGFP, şu an için sadece bir bilgisayar kodu olarak var, ve bu proteinin gerçek biyolojik ortamda nasıl etkileşimde bulunacağı konusunda daha fazla araştırma yapılması gerektiği ifade ediliyor. Bath Üniversitesi’nden evrimsel biyolog Tiffany Taylor, yapay zekanın protein sentezleme yeteneğini heyecan verici bulsa da, bu proteinlerin canlı organizmalar içindeki etkileşimlerinin karmaşıklığını hesaba katmanın zor olduğunu söylüyor. Yine de, bu çalışma, yapay zekanın biyoteknolojiyi dönüştürebilme gücünü bir kez daha gözler önüne seriyor ve gelecekte yapay zeka destekli protein mühendisliği ile yeni ilaçlar, çevreci biyoteknolojiler ve sentetik biyolojik sistemlerin geliştirilmesinin mümkün olabileceği düşünülüyor.
