Akrep sokmaları, özellikle çocukları en ağır şekilde etkileyen ve her yıl binlerce insanın yaşamını yitirmesine yol açan küresel bir halk sağlığı sorunu olarak önem taşımaktadır. Mevcut antivenom (panzehir) üretiminin maliyetli olması ve bazı bölgelerde bu ürünlere erişimin kısıtlı kalması, daha erişilebilir tedavi yaklaşımlarına duyulan ihtiyacı ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, yapay zekâ tabanlı sistemlerin ilaç keşfi süreçlerini hızlandırma potansiyeli araştırılmaktadır
Bu araştırma, yapay zekâ modellerinin tıbbi açıdan önem taşıyan akrep nörotoksinlerine karşı de novo (sıfırdan) protein bağlayıcıları tasarlayıp tasarlayamayacağını test etmeyi amaçlamıştır. Akrep nörotoksinleri genel protein katlanma yapıları bakımından benzerlik gösterse de amino asit dizileri arasındaki özdeşlik oranı yalnızca %26–62 arasında değişmektedir. Farklı coğrafi bölgelerden seçilen bu toksinler, birden fazla toksini hedefleyen protein bağlayıcılarının tasarlanması açısından zorlayıcı bir test oluşturmaktadır. Araştırmacılar, bu karmaşık hedef yapılar karşısında yapay zeka aracılı otonom tasarım süreçlerinin performansını ve laboratuvar ortamındaki doğrulanabilirliğini değerlendirmeyi hedeflemiştir.
Çalışmada, yapay zeka modeli Claude, uzman protein tasarım ve yapı tahmin araçlarını koordine eden otonom bir ajan olarak konumlandırılmıştır. Model, hedef toksin yapılarını ve bağlanma bölgelerini (hotspot) seçmiş, tasarımlar için kalite eşiklerini belirlemiş ve kullanılabilir tasarım araçlarından nasıl yararlanacağına karar vermiştir. Dört ek yönlendirmeyle sürdürülen çalışma, ilk komutun verilmesinden 64 saat sonra 180 tasarımdan oluşan nihai listenin hazırlanmasıyla sonuçlanmıştır. Bu süreçte 318.484 protein tasarımı oluşturulmuş ve 553.052 tasarım-toksin çifti hesaplamalı olarak taranmıştır. İlk aşamada seçilen 180 tasarıma daha sonra 31 tasarım eklenerek toplam 211 tasarım elde edilmiş; bu tasarımlar Adaptyv Bio ve Twist Bioscience tarafından laboratuvarda test edilmiştir.
Laboratuvar testlerinin sonucunda, 211 tasarımdan 17’sinin belirlenen bağlanma kriterlerini karşıladığı doğrulanmıştır; bu tasarımların her biri tek bir toksine karşı bağlayıcı olarak başarılı olmuştur. Tekli toksin tasarımlarında elde edilen %18’lik başarı oranı, standart protein tasarım kampanyalarının genel verimlilik düzeyiyle uyumluluk göstermektedir. Bununla birlikte, birden fazla toksini aynı anda bağlaması hedeflenen çoklu bağlayıcı tasarım stratejileri bu aşamada başarıya ulaşamamıştır. En güçlü bağlayıcılardan biri olan Cn2-B1, Cn2 nörotoksinine karşı tek haneli nanomolar düzeyinde afinite göstermiştir. Rekabet deneyleri, Cn2-B1 ve Cn2-B2 bağlayıcılarının, farelerde Cn2’yi nötralize ettiği bildirilmiş olan LR antikoruyla aynı veya yakın bir bölgeye bağlanabileceğini düşündürmektedir. Bu bulgular, yapay zekâ ajanlarının karmaşık biyolojik hedeflere karşı protein bağlayıcıları tasarlayabildiğini ve bu yaklaşımın ilaç keşfinin erken aşamalarını hızlandırma potansiyeli taşıdığını göstermektedir. Bu tasarımların hücresel ortamda toksini nötralize edip etmediği ve canlı hayvanlarda koruyucu etki gösterip göstermediği henüz test edilmemiştir. Bu nedenle söz konusu proteinlerin bir panzehir geliştirilmesini mümkün kılabilecek adaylar olduğu gösterilmiş olsa da, henüz bir antivenom elde edildiği söylenemez. Bağlanma sonuçları, akrep zehrinden saflaştırılmış toksinlerle değil, ilgili toksinlerin genlerinden laboratuvarda üretilen rekombinant toksinlerle elde edilmiştir. Çalışma, yapay zeka ve biyoteknoloji iş birliğiyle yürütülecek gelecek araştırmalar için erken bir adım niteliği taşımaktadır.
Yazar: Asmin Petekbaşı
Editör: Hazel Birgül
Referans: Anthropic. (2026, 20 Ekim). How Claude designed protein binders against scorpion neurotoxins. Anthropic Research. https://www.anthropic.com/research/claude-scorpion-toxin-binder-design
