Yapay Zekaya Göre Hücrelerimizin İçindekilerin Yarısını Bile Keşfedememişiz

İnsan vücudundaki her hücrenin içerisinde milyonlarca protein kümesi bulunuyor. Hepsi birbirini itip kakıyor, hızla birleştiriliyor, katlanıyor, paketleniyor, kargolanıyor, kesiliyor ve geri dönüştürülüyor. Tum bunlar, bizi canlı ve işler halde tutmak için hummalı bir şekilde yapılıyor.

Fakat hücrelerimizin içindeki protein evreninin tam envanteri olmayınca, bilim insanları da vücutlarımızda hastalıklara yol açan terslikleri moleküler seviyede değerlendirmekte zorlanıyorlar.

Şimdiyse araştırmacılar, tekil hücrelerin mikroskop görüntülerinden ve biyokimyasal analizlerden alınan verileri yapay zeka yardımıyla birleştirip hücre altı bileşenlerin ‘birleştirilmiş bir haritasını’ çıkaran yeni bir yöntem geliştirmişler. Ortaya çıkan sonuç, bunun yarısını daha önce hiç görmediğimizi gösteriyor.

San Diego – California Üniversitesinde bilgisayar bilimci ve ağ biyoloğu olan Trey Ideker, “Bilim insanları, bildiklerimizden çok bilmediğimiz şeyler olduğunun uzun süredir farkında” diyor. “Fakat artık daha derine bakmanın bir yöntemi var.”

Mikroskoplar, güçleri ölçüsünde bilim insanlarının hücrelerin içine tek tek bakmasını sağlıyor. Bu sayede hücreler, enerji santralleri olan mitokondriler ve protein fabrikaları olan ribozomlar seviyesinde görülebiliyor. Hatta ışınır boyalar ekleyip, proteinleri kolayca etiketleyebiliyor ve takip edebiliyoruz.

Biyokimya yöntemleri daha da derine inebiliyor ve proteinlere tek tek odaklanabiliyor. Örneğin proteine bağlanan hedefli antikorlar kullanılabiliyor, protein hücreden dışarı çekilebiliyor ve proteine başka neyin bağlandığı görülebiliyor.

Bu iki yaklaşımı bir araya getirmek ise hücre biyologları için oldukça zor.

“Nanometreden mikron ölçeğine uzanan bu boşluğu nasıl doldurursunuz? Bu soru, biyolojik bilimlerde uzun süredir büyük bir engel teşkil etmişti” diye açıklıyor Ideker.

“Görünüşe göre bunu yapay zeka ile yapabilirsiniz; birden fazla kaynaktan gelen verilere bakarak ve sistemden bunları bir hücre modelinde birleştirmesini isteyerek…”

Sonuç: Ideker ve meslektaşları, küresel hücrelerin ders kitaplarında yer alan ve canlı renklerle bezenmiş organellerin kuş bakışı görüntüsünü sunan haritasını, minicik uzaklıklarla düzenlenmiş protein-protein etkileşimlerinin meydana getirdiği karmaşık bir ağa dönüştürmüş.

İnsan Protein Atlası adı verilen bir kütüphanedeki görüntü verilerini mevcut protein etkileşim haritalarıyla birleştiren makine öğrenim algoritmasına, protein çiftleri arasındaki uzaklıkları hesaplama görevi verilmiş.

Hedef, hücrelerde çok küçük (50 nm’den ufak) ve çok büyük (1 μm’den fazla) ölçeklerde bir arada bulunan protein topluluklarını tanımlamakmış.

Bilinen ve tahmini çaplara sahip bir protein kütüphanesi referansıyla eğitilen algoritma, yaklaşık 70 protein topluluğu sınıflandırmış ve bu topluluklar, ilave deneyler ile doğrulanmış.

Araştırmacıların öne sürdüğüne göre tanımlanan protein bileşenlerinin yaklaşık yarısı, görünüşe göre daha önce bilinmeyen ve bilimsel yazında hiç belgelenmemiş türden.

Araştırma Nature bülteninde sunuldu.

Yazar: Clare Watson/ScienceAlert. Çeviren: Ozan Zaloğlu.