Bilim insanları yapay zeka ile antiviral tedavinin yeni yolunu açtı

Tayfun Demirel - Aralık 20, 2025 15:54 | Son Güncelleme Tarihi: Aralık 20, 2025 16:29

Washington Eyalet Üniversitesi araştırmacıları, yapay zeka ve moleküler simülasyonlar kullanarak herpes virüslerinin hücrelere girmesini sağlayan tek bir amino asidi tanımladı. Bu amino asidi değiştirerek virüsün hücrelere başarılı bir şekilde girmesini etkili biçimde engellediler.

Kapat

HABERİN DEVAMI

Yapay zeka teknolojisinden yararlanarak, Washington Eyalet Üniversitesi'ndeki araştırmacılar virüslerin enfeksiyona neden olmak için ihtiyaç duyduğu belirli bir moleküler etkileşimi tespit ettiler ve bu etkileşimi bozarak virüsün hücrelere girmesini başarıyla durdurdular. Makine ve Malzeme Mühendisliği Okulu ile Veteriner Mikrobiyoloji ve Patoloji Bölümü'nden bilim insanlarının ortaklaşa yürüttüğü bu çalışma, gelecekte antiviral tedavilerin geliştirilmesi için yeni bir strateji sunuyor ve Nanoscale dergisinde yayımlanmıştır.

Virüsün Hücrelere Girmesindeki Kritik Rol: Füzyon Proteini

Herpes virüsleri, hücrelere tutunmak ve onlarla birleşmek için viral bir füzyon proteini kullanarak enfeksiyonu başlatırlar. Bu büyük ve karmaşık proteinin virüslerin hücrelerin içine girmesine izin vermek için nasıl şekil değiştirdiğini bilim insanları henüz tam olarak anlayamamışlardır. Bu sınırlı bilgi, birçok yaygın herpes virüsü için etkili aşıların geliştirilmesinin zor kalmasının temel nedenlerinden biridir. Araştırmacılar, füzyon proteinin yapısını ve işlevini daha iyi anlamak için yeni yöntemlere ihtiyaç duyduklarını uzun süredir biliyorlardı. Virüsün hücrelere girmesini sağlayan mekanizmanın karmaşıklığı, geleneksel araştırma yöntemlerinin yetersiz kalmasına neden olmuştur. Bu nedenle, yapay zeka ve hesaplamalı yöntemlere başvurmak kaçınılmaz hale gelmiştir.

Yapay Zeka Binlerce Etkileşim Arasından Tek Bir Kritik Amino Asidi Nasıl Buldu

Profesörler Prashanta Dutta ve Jin Liu, bu zorlukun üstesinden gelmek için yapay zeka ve moleküler ölçekli simülasyonlara yöneldiler. Füzyon proteini içindeki binlerce olası etkileşimi analiz ederek, viral girişte merkezi bir rol oynayan tek bir amino asidi bulmayı hedeflediler. Proteinlerin temel yapı taşları olan amino asitler arasındaki etkileşimleri incelemek için bir algoritma tasarladılar. Daha sonra makine öğrenimini kullanarak verileri taradılar ve hangi etkileşimlerin en önemli olduğunu belirlediler. Liu, virüslerin çok akıllı olduğunu ve hücreleri istila etme sürecinin oldukça karmaşık olduğunu vurgulamıştır. Etkileşimlerin hepsi eşit derecede önemli değildir; çoğu sadece arka plan gürültüsü olabilir, ancak bazı kritik etkileşimler vardır. Yapay zeka, bu kritik etkileşimleri milyonlarca veri noktası arasından ayırt etmeyi mümkün kılmıştır.

Hesaplamalı çalışmanın bu aşaması çok önemlidir çünkü laboratuvarda tek bir etkileşimi test etmek bile aylar alabilir. Odağı önceden daraltmak, deneysel aşamayı çok daha verimli hale getirmiştir. Liu'ya göre, binlerce etkileşim arasından sadece bir tanesinin kritik olduğunu bulmuşlardır. Eğer simülasyon yapmazsalar ve bunun yerine bu işi deneme yanılma yoluyla yapsalardı, bunu bulmak yıllar alabilirdi. Teorik hesaplamalı çalışmanın deneylerle kombinasyonu son derece verimli olmuş ve bu önemli biyolojik etkileşimlerin keşfini hızlandırmıştır.

Laboratuvar Deneyleri: Tek Bir Mutasyon Enfeksiyonu Engelledi

Anahtar amino asit tanımlandıktan sonra, Veteriner Mikrobiyoloji ve Patoloji Bölümü'nden Anthony Nicola tarafından yönetilen laboratuvar deneyleri bu bulguları test etmiştir. Araştırmacılar, bu kritik amino asidi değiştirerek virüsün artık hücrelerle başarılı bir şekilde birleşemediğini gözlemlediler. Sonuç olarak, herpes virüsünün hücrelere girmesi etkili bir şekilde önlenmiştir. Bu basit ama güçlü bulgu, virüs enfeksiyonunun temel mekanizmasını anlamada önemli bir adım temsil etmektedir. Tek bir amino asit değişikliğinin tüm viral girişi engelleyebilmesi, bu etkileşimin ne kadar kritik olduğunu göstermektedir. Laboratuvar bulguları, yapay zekanın hesaplamalı tahminlerinin doğruluğunu kanıtlamıştır.

Gelecek Araştırmalar: Daha Büyük Ölçekli Etkilerin Anlaşılması

Ekip bu spesifik etkileşimin önemini doğrulamış olsa da, bir amino asidi değiştirmenin tüm füzyon proteininin yapısını nasıl etkilediği hakkında birçok soru kalıyor. Araştırmacılar, küçük moleküler değişikliklerin proteini daha büyük ölçeklerde nasıl etkilediğini daha iyi anlamak için simülasyonları ve makine öğrenimini kullanmaya devam etmeyi planlamaktadırlar. Liu, deneyselcilerin gördüğü ile simülasyonda görebildikleri arasında bir boşluk bulunduğunu belirtmiştir. Bir sonraki adım, bu küçük etkileşimin daha büyük ölçeklerde yapısal değişimi nasıl etkilediğini anlamaktır. Bu sorunun çözülmesi, araştırma ekibi için de çok zorlayıcı olacaktır. Bununla birlikte, bu çalışma antiviral tedavilerin geliştirilmesi için umut verici bir yol açmıştır.

Washington Eyalet Üniversitesi'ndeki bu araştırma, yapay zeka ve makine öğreniminin biyolojik problemlerin çözümünde ne kadar etkili olabileceğini göstermektedir. Virüs enfeksiyonunun temel mekanizmalarını anlamak, yeni tedavilerin ve aşıların geliştirilmesinin temelini oluşturacaktır. Gelecekte, benzer yöntemler diğer viral hastalıkların tedavisi için de kullanılabilir. Bu keşif, tıbbi araştırmanın geleceğine ışık tutmakta ve bilim insanlarına yeni umutlar vermektedir.

Etiketler:

yapay zeka herpes virüsü antiviral tedavi Washington Eyalet Üniversitesi makine öğrenmesi