Korea Üniversitesinden Yapay Zeka Destekli Antiviral Adayı Çalışması

Korea Üniversitesi'nden araştırmacılar, viral enfeksiyonlarla mücadele amacıyla konak hücre proteinlerini hedef alan yapay zeka destekli yeni bir strateji geliştirdi. Çalışmada, virüslerin ilaç direncini aşmak için insan enzimi deoxyhypusine synthase (DHPS) inhibisyonu ele alındı.

Virüslerin hızla evrimleşerek doğrudan onlara karşı geliştirilen ilaçlara direnç göstermesi, enfeksiyonların tedavisini zorlaştırıyor. Bu soruna çözüm arayan Life Sciences and Biotechnology Fakültesi'nden Profesör Kwang Yeon Hwang ve Tıp Fakültesi'nden Doçent Hong-Rae Kim liderliğindeki Korea Üniversitesi ekibi, konak proteinlerini hedefleyen konak odaklı tedavi yaklaşımına odaklandı. Araştırmacılar, geniş bir virüs yelpazesinin replikasyonunu destekleyen eIF5A hipusinleşme sürecindeki insan enzimi DHPS'yi engelleyen molekülleri keşfetmek için yapay zeka destekli bir strateji geliştirdi. Journal of Cheminformatics'te 5 Ağustos 2026'da yayımlanan çalışma kapsamında, moleküler bağlanma skorlarını tahmin etmek için 13 makine öğrenmesi modeli ve yeni molekül üretmek için 10 yöntem sistemli olarak kıyaslandı.

Test edilen modeller arasında Out-of-Fold Stacking en iyi genel performansı gösterirken, RL-Design üretim yöntemleri arasında %92,02 ile en yüksek öngörülen isabet oranına ulaştı ve üst düzey moleküllerin %98,0'i standart ilaç benzerliği eşiğini geçti. Yapay zeka ile üretilen molekülleri deneysel olarak değerlendirmek için üçü aktif, üçü inaktif öngörülen altı fragman seçildi; öngörülen aktif fragmanların tamamı DHPS'yi inhibe ederken inaktif olanlar etki göstermedi. Aktif fragmanlardan ikisi 31,2 ve 49,1 mikromolar ölçülebilir IC50 değerleri sundu. Ayrıca X-ışını ortak kristal yapısı, yapay zeka ürünü bileşiklerden birinin DHPS substratı ve NAD bağlama cebinin girişindeki bağlanmasına dair yapısal kanıt sağladı.