Herhangi bir yapısal biyologla konuşun, size yeni ve harika bir yöntemin kendi alanlarını nasıl ele geçirdiğini anlatacak. Kriyo-elektron mikroskobu (kriyo-EM), proteinleri hızla dondurarak ve onları elektronlarla bombardıman ederek, protein şekillerini atoma yakın çözünürlükle haritalandırabilir. İşlevlerine dair ipuçları sunabilir ve ilaç geliştiricilerin hedefleyebileceği tümsekleri ve vadileri ortaya çıkarabilir. Bu teknik, birden fazla konfigürasyonda kıvranan proteinleri yakalayabiliyor ve hatta kristalleşmeye inatla direnç gösterdikleri için geleneksel röntgen analizinin sınırları dışında kalan proteinleri bile yakalayabiliyor. Pek çok araştırmacı, kriyo-EM’in gelecek yıl çözülecek yeni protein yapılarının sayısında x-ışını kristalografisini geride bırakacağını bekliyor. Protein haritalama tekniği bu şekilde daha ulaşılabilir hale gelebilir.
Protein haritalama tekniği
Ancak tüm çekiciliğine rağmen kriyo-EM’in kusurları var. Dondurma işlemi titiz ve mikroskoplar pahalı diyebiliriz. Üst düzey makinelerin satın alınması 5 milyon dolardan fazlaya, kurulumu da aynı miktarda ve işletme ve bakımı yılda yüzbinlerce dolara mal olabiliyor. Pek çok ABD eyaleti ve ülkesinde tek bir kriyo-EM mikroskobu yok. Oklahoma Üniversitesi’nde yapısal biyolog olan ve şu anda bunlardan yoksun olan Rakhi Rajan, “Sahip olanlar ve olmayanlar şu anda böyle” diyor.
Tıbbi Araştırma Konseyi Moleküler Biyoloji Laboratuvarı’ndaki (LMB) araştırmacılar, alanı demokratikleştirmek için çalışıyorlar. Bugün, Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı’nda Birleşik Krallık ekibi, ilk yapılarını çözen prototip bir kriyo-EM mikroskobunu bir araya getirmeyi anlatıyor. LMB fizikçisi Chris Russo’nun “Ferrari” yerine “ucuz küçük hatchback” olarak adlandırdığı makine, maliyetinin onda biri karşılığında üst düzey makinelerle rekabet edebiliyor. Russo, bir üreticinin ekibinin tasarımını ticarileştirmesini istiyor ve bu tasarımın üretilip 500.000 dolara satılabileceğine inanıyor. Chan Zuckerberg Görüntüleme Enstitüsü’nün kurucu teknik direktörü Bridget Carragher bunun, yeni işe alınan bir başlangıç paketinin veya Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH) veya Ulusal Bilim Vakfı tarafından sunulan düzenli ekipman hibelerinden birinin kapsamı dahilinde olduğunu söylüyor.
Yapay zekadaki (AI) son gelişmeler, yapısal biyoloji yapmanın daha da ucuz bir yolunu sunuyor gibi görünebilir. Yapay zeka algoritmaları, bir proteinin yapısını basit amino asit dizisinden doğru bir şekilde tahmin edebiliyor. Ancak Russo, yapay zekaların bilinen yapılar üzerinde eğitilmesinden dolayı tahminlerinin bazen olağandışı protein konfigürasyonları nedeniyle yanıldığını ve hala kriyo-EM’nin yerini alamayacağını söylüyor. NIH, mevcut üst düzey kriyo-EM mikroskoplarına erişimi artırmak için, araştırmacı olmayan araştırmacıların analiz için numune gönderebileceği üç ulusal merkez oluşturdu. Ancak hub ve jant teli sistemi sorunlarla birlikte geliyor. Rajan genellikle ulusal merkezlerden gelecek sonuçları beklemek için aylar harcıyor, ancak örneklerinin başarısız olduğunu öğreniyor. Rajan, proteinlerini dondurma konusunda giderek daha iyi olmasına rağmen, numunelerinin yüzde 10’undan azının iyi verilerle sonuçlandığını düşünüyor.