Yapay Zekâ ile Üretilen Bileşikler, Belirli Hücre Türlerini Hedefleyerek Geleneksel Tarama Yöntemlerini Geride Bırakıyor!
Araştırmacılar sistemi eğitmek amacıyla öncelikle altısı pankreas kanseri hattı, ikisi ise kontrol grubu olmak üzere sekiz farklı hücre modeli üzerinde 11.000'den fazla kimyasal bileşiği test ederek kendi veri tabanlarını oluşturdu.
Hexcore
4 dk
8 Haziran 2026
Klasik ilaç keşfi yaklaşımı, bilinen bir moleküler hedef üzerinden ilerler: Bu hedef, genellikle müdahale edildiğinde hastalığın seyrini tersine çevirmesi beklenen bir proteindir. Ancak birçok hastalıkta böyle bir hedef her zaman bulunmaz veya yeterince iyi tanımlanamamıştır.
IRB Barcelona bünyesinde çalışmalarını sürdüren ve Dr. Patrick Aloy tarafından yönetilen Yapısal Biyoinformatik ve Ağ Biyolojisi Laboratuvarı, artık molekülleri belirli bir proteine göre değil, hücrelerde oluşturmaları istenen etkiye göre tasarlayan yeni bir strateji öneriyor.
Fenotipik Keşif ve Hücre Modelleri
Fenotipik keşif (İng: "phenotypic discovery") olarak bilinen bu yaklaşımda başlangıç noktası belirli bir moleküler hedef değil, hücrede gözlemlenebilir bir yanıttır. Örneğin, yalnızca belirli bir hücre türünde etki gösteren ve diğer hücrelere dokunmayan moleküllerin hedeflenmesi gibi.
Geliştirdikleri yöntemi test etmek için araştırma ekibi, pankreas kanserinden elde edilen hücre hatlarını ve kontrol hücrelerini barındıran çeşitli hücre modelleri kullandı. IRB Barcelona'da görev yapan ICREA araştırmacısı Dr. Patrick Aloy, elde ettikleri bulguları şu sözlerle açıkladı:
İlk kez elde etmek istediğimiz biyolojik etkiye dayanarak yapay zekâ kullanarak yeni kimyasal varlıklar tasarladık ve bunların belirli hücreler üzerinde çalıştığını deneysel olarak kanıtladık.
Tarama Yöntemlerinde Sınırları Zorlamak
Araştırmacılar sistemi eğitmek amacıyla öncelikle altısı pankreas kanseri hattı, ikisi ise kontrol grubu olmak üzere sekiz farklı hücre modeli üzerinde 11.000'den fazla kimyasal bileşiği test ederek kendi veri tabanlarını oluşturdu. Bu verileri kullanarak, hücrelerdeki her bir molekülün biyoaktivite bilgilerine dayanan öngörücü modeller yarattılar. Bu yeni modellerin, yalnızca bileşikler arasındaki kimyasal benzerliğe dayanan yöntemlerden çok daha doğru sonuçlar verdiği görüldü.
Daha sonra bu modeller, yeni aday moleküller önerebilen üretken yapay zekâ ve makine öğrenimi sistemlerine entegre edildi. Buradaki temel amaç, ikili bir kritere uyan yeni moleküller tasarlamaktı: Söz konusu moleküller belirli bir hücre türüne karşı aktif olacak, ancak kontrol hücreleri veya diğer hücresel profiller üzerinde çok daha az etkiye sahip olacaktı.
Bilgisayardan Laboratuvara Deneysel Doğrulama
Araştırma ekibi, yapay zekânın tasarladığı moleküllerin büyük bir kısmını deneysel olarak değerlendirdi ve bu moleküllerden bazılarının tam da tasarlandıkları işlevi yerine getirdiğini gözlemledi. Bu moleküller, belirli hücre modelleri üzerinde seçici olarak etki gösterirken diğerlerinde belirgin bir şekilde daha az etkiye sahipti.
Yapay zekâ tarafından tasarlanan bu moleküller, yalnızca geleneksel tarama stratejileri yoluyla elde edilenlere kıyasla daha üstün bir etkinlik göstermekle kalmadı; aynı zamanda birçoğunun yapısal olarak yenilikçi olduğu ve bilinen kimyasal bileşiklerden ayrıştığı da ortaya çıktı.
Bileşik keşfinin henüz erken bir aşamasında olunsa da bu metodoloji, özellikle net bir tedavi edici hedefin bulunmadığı durumlarda aday moleküllerin çok daha hızlı ve odaklı bir şekilde belirlenmesi için yeni ufuklar açıyor.
Evrim Ağacı, sizlerin sayesinde bağımsız bir bilim iletişim platformu olmaya devam edecek!
Evrim Ağacı'nda tek bir hedefimiz var: Bilimsel gerçekleri en doğru, tarafsız ve kolay
anlaşılır şekilde Türkiye'ye ulaştırmak. Ancak tahmin edebileceğiniz gibi Türkiye'de bilim
anlatmak hiç kolay bir iş değil; hele ki bir yandan ekonomik bir hayatta kalma mücadelesi
verirken...
O nedenle sizin desteklerinize ihtiyacımız var. Eğer yazılarımızı okuyanların %1'i bize
bütçesinin elverdiği kadar destek olmayı seçseydi, bir daha tek bir reklam göstermeden
Evrim
Ağacı'nın bütün bilim iletişimi faaliyetlerini sürdürebilirdik. Bir düşünün: sadece
%1'i...
O %1'i inşa etmemize yardım eder misiniz? Evrim Ağacı Premium üyesi olarak, ekibimizin
size
ve Türkiye'ye bilimi daha etkili ve profesyonel bir şekilde ulaştırmamızı mümkün kılmış
olacaksınız. Ayrıca size olan minnetimizin bir ifadesi olarak, çok sayıda ayrıcalığa
erişim
sağlayacaksınız.
Avantajlarımız
"Maddi Destekçi" Rozeti
Reklamsız Deneyim
%10 Daha Fazla UP Kazanımı
Özel İçeriklere Erişim
+5 Quiz Oluşturma Hakkı
Özel Profil Görünümü
+1 İçerik Boostlama Hakkı
ve Daha Fazlası İçin...
Aylık
Tek Sefer
Destek Ol
₺50/Aylık
Özetini Oku
Paylaş
Sonra Oku
Notlarım
Yazdır / PDF Olarak Kaydet
Bize Ulaş
Yukarı Zıpla
Makalelerimizin bilimsel gerçekleri doğru bir şekilde yansıtması için en üst düzey çabayı
gösteriyoruz. Gözünüze doğru gelmeyen bir şey varsa, mümkünse güvenilir kaynaklarınızla
birlikte bize ulaşın!
Bu makalemizle ilgili merak ettiğin bir şey mi var?
Buraya tıklayarak
sorabilirsin.
Soru & Cevap Platformuna Git
This work is an exact translation of the article originally published in
Phys.org. Evrim Ağacı is a
popular science organization which seeks to increase scientific
awareness and knowledge in Turkey, and this translation is a part of
those efforts. If you are the author/owner of this article and if you
choose it to be taken down, please contact
us and we will immediately remove your content. Thank
you for your cooperation and understanding.