Google DeepMind’dan RNA ve DNA modelleyen yapay zeka modeli AlphaFold 3’ten sizlere bahsetmiştik. AlphaFold modellerinin ise proteinlerin yapılarını tahmin ettiğini belirtelim. Dün DeepMind CEO’su Demis Hassabis ve DeepMind kıdemli araştırma bilimcisi John Jumper ile Washington Üniversitesi profesörü David Baker, 2024 Nobel Kimya Ödülü‘nü kazandı.
Nobel ödünü kazanan bu üç isim, insan vücudunun hem içindeki hem de dışındaki işlevlerden sorumlu olan proteinlere ilişkin anlayışımıza katkıda bulundu. Bu noktada Nobel Komitesi’nin Baker’ın hesaplamalı protein tasarımı alanındaki ses getiren çalışmalarına atıfta bulunduğunu belirtelim. Baker, araştırma ekibiyle birlikte 2003 yılından bu yana amino asitler ve bilgisayarlar desteğiyle tamamen yeni proteinler tasarlıyor. Söz konusu kimyasallar, ilaçların, aşıların ve nanomalzemelerin üretilmesine katkı sağlıyor.
Hassabis ve Jumper ise tüm DeepMind ekibiyle AlphaFold 2 üzerinde yaptığı nesilleri etkisi altına alacak çalışmalarla öne çıkıyor. 1970’li yıllardan bu yana bilim insanları, bir proteinin nihai, katlanmış yapısını yalnızca onu oluşturan amino asitlere dayanarak tahmin etmenin bir yolunu bulmaya çalışmaktaydı. DeepMind, AlphaFold 2 ile tam da bunu yapabilen bir yapay zeka algoritması yarattı. Yazılım 2020’den bu yana 200 milyon proteinin yapısını başarıyla tahmin edebildi.
Nobel Kimya Komitesi Başkanı Heiner Linke yaptığı konuşmada şu ifadelere yer verdi:
“Bu yıl ödüllendirilen keşiflerden biri muhteşem proteinlerin yapısıyla ilgili. Diğeri ise 50 yıllık bir rüyayı gerçekleştirmekle ilgili: amino asit dizilerinden protein yapılarını tahmin etmek.”
“Bu keşiflerin her ikisi de büyük olasılıkların önünü açıyor.”
