Virüslerin biyolojik mekanizmalarını anlamak ve salgın hastalıklara karşı küresel ölçekte hazırlıklı olmak, viral proteomların (bir virüs tarafından ifade edilen proteinlerin tamamı) ve bu proteinlerin oluşturduğu komplekslerin üç boyutlu yapısal analizini gerektirmektedir. Proteinler işlevlerini çoğunlukla tek başlarına değil, birden fazla molekülün bir araya gelmesiyle oluşan kompleksler halinde gerçekleştirmektedir. Bununla birlikte, binlerce farklı virüse ait protein etkileşimlerinin yapısal detayları henüz tam olarak aydınlatılamamıştır. Viral protein yapılarının deneysel yöntemlerle çözümlenmesi hem uzun zaman almakta hem de yüksek maliyet gerektirmektedir. Bu durum, olası yeni salgınlara karşı araştırmalarda kullanılabilecek yapısal bilginin geniş ölçekte elde edilmesini zorlaştırmaktadır.
Söz konusu sınırlamaları ele almak amacıyla NVIDIA, Google DeepMind ve Avrupa Moleküler Biyoloji Laboratuvarı – Avrupa Biyoenformatik Enstitüsü (EMBL-EBI) gibi kuruluşların yer aldığı bir iş birliği kapsamında 2.800’den fazla virüse ait protein komplekslerinin üç boyutlu yapı tahminlerini içeren açık erişimli bir veri seti yayımlanmıştır. Bu çalışma, viral protein komplekslerine ilişkin yapısal bilgiyi araştırmacıların erişimine açarak gelecekte ortaya çıkabilecek salgınlara yönelik araştırmalar için mevcut bilgi birikimini genişletmeyi amaçlamaktadır.
Araştırmada hesaplamalı yöntem olarak AlphaFold2 (proteinlerin amino asit dizilimlerinden üç boyutlu yapılarını tahmin eden yapay zeka modeli) kullanılmıştır. Yüksek hacimli veri üretimi sürecinde, büyük ölçekli çıkarım gerçekleştirebilmek amacıyla NVIDIA BioNeMo Inference Runtime kullanılmıştır. Bu yapılandırma, binlerce viral proteom üzerinde büyük ölçekli çıkarım gerçekleştirilmesini sağlamış ve dizilim bilgisinden tahmin edilmiş üç boyutlu yapılara geçiş için kullanılan BioNeMo Yapı Tahmin Boru Hattı açık olarak yayımlanmıştır.
Elde edilen veriler kapsamında, 2.800’den fazla virüse ait protein komplekslerinin üç boyutlu yapıları tahmin edilmiştir. Veri setindeki protein etkileşimlerinin yaklaşık %30’unun Protein Data Bank’da (deneysel olarak belirlenmiş protein yapılarının yer aldığı temel veri tabanı) daha önce belgelenmemiş etkileşimler olduğu bildirilmektedir. Oluşturulan veriler, AlphaFold Database bünyesindeki Pandemi Hazırlık Portalı üzerinden araştırmacıların erişimine açılmıştır.
COVID-19 pandemisi sırasında, koronavirüsler üzerine daha önce yürütülen onlarca yıllık araştırma, virüsün temel proteinleri hakkında önceden bilgi bulunmasını sağlamış ve bu bilgi birikimi aşı geliştirme çalışmalarına katkıda bulunmuştur. Yeni veri setinin amacı da gelecekte ortaya çıkabilecek virüslere ilişkin yapısal bilgiyi önceden genişleterek araştırmacıların olası salgınlara daha hazırlıklı olmasına katkı sağlamaktır.
Yapı tahminleri ayrıca güven düzeyleriyle birlikte sunulmakta; böylece araştırmacıların tahminlerin güvenilirliğini değerlendirmesine ve yüksek güvenli sonuçları deneysel olarak doğrulamasına olanak sağlanmaktadır. Bu açık veri seti ve hesaplamalı altyapı, viral protein komplekslerinin yapılarının ve olası protein etkileşimlerinin araştırılmasında kullanılabilecek geniş kapsamlı bir yapısal kaynak sunmaktadır. Veri setinin açık erişimli olması, özellikle kısıtlı kaynaklara sahip araştırma merkezlerindeki araştırmacıların yapısal verilere erişimini kolaylaştırma potansiyeline sahiptir.
Yazar: Asmin Petekbaşı
Editör:Hazel Birgül
Referans: Costa, Anthony. (2026, 24 Eylül). How open science can help researchers prepare for the next pandemic. NVIDIA Blog.
