Google DeepMind, Antigravity ile yeni antimikrobiyal peptit adayı belirledi

Google DeepMind, 15 Ekim 2026'da yayımladığı teknik bir çalışmada, ajan tabanlı geliştirme platformu Google Antigravity'nin yeni antibiyotik arayışında nasıl kullanılabileceğini gösterdi. Şirkete göre biyologlar platform üzerinden yürüttükleri tek bir oturumda, solunum yolu enfeksiyonlarına yol açan patojenlere karşı etkinlik göstermesi öngörülen yeni bir antimikrobiyal peptit adayı belirledi. Aday molekül şu anda ıslak laboratuvar deneyleriyle doğrulanma aşamasında.

Çalışmayı Pengfei Tian, Maxwell L. Bileschi, Zoi Tsangalidou, Sukhdeep Singh ve Lucy J. Colwell imzaladı. Araştırmacılar, sonucun yapısal ve genomik kanıtlarla desteklenen makul bir ipucu olduğunu, ancak henüz deneysel olarak kanıtlanmadığını vurguluyor.

Protein veritabanlarının karanlık köşeleri

Sürecin merkezinde ProtNLM adlı derin öğrenme modeli yer alıyor. Google'ın geliştirdiği model, amino asit dizilerinden doğrudan biyolojik işlev tahmini yapıyor ve UniProt veritabanında işlevi bilinmeyen milyonlarca kayda protein adı, işlev açıklaması, hücre içi konum, GO terimleri ve anahtar kelimeler gibi etiketler ekliyor. Bu kayıtların önemli bölümü genom dizileme projelerinden doğrudan aktarıldığı ve bilinen proteinlere benzemediği için bugüne kadar tanımlanamamıştı.

Gösterilen örnekte araştırmacı, Streptococcus pseudopneumoniae türünde yeni antimikrobiyal peptitler bulup bunları hesaplamalı olarak doğrulamayı hedef olarak belirledi. Stratejiyi ve sorulacak soruları insan araştırmacı yönlendirirken, farklı veritabanlarını birleştirme, yapısal analiz ve literatür taraması gibi yoğun işleri yapay zekâ ajanı üstlendi.

DeepMind bu kapsamda Antigravity'ye gömülü yeni bir araç olan Biomolecular Structure Viewer'ı da tanıttı. Üç boyutlu görselleştirme aracı, AlphaFold Database'den ya da araştırmacının kendi tahminlerinden gelen yapıları gösteriyor. Ajan önemli bölgeleri vurgulayarak hipotezini açıklayabiliyor; araştırmacının işaretlediği kalıntılar ve eklediği notlar da ajana geri iletiliyor.

Antibiyotik direncine karşı yeni yollar

Şirket, antimikrobiyal direncin 2050'ye kadar dünyada yılda tahminen 10 milyon ölüme yol açabileceğine dikkat çekiyor. Özellikle bakteriyosin olarak bilinen peptitler, rakip bakterilerin temel zayıf noktalarını hedefleyecek şekilde evrimleştiği için patojenlerin bunlara direnç kazanmasının zor olduğu düşünülüyor. Nisin gibi yaygın kullanılan bakteriyosinler ile Darobactin, Dynobactin ve Lariocidin gibi son dönem keşifler de genom verilerinden elde edilmişti.

DeepMind'a göre bu tür çalışmalar eskiden özel betikler yazmayı, dosyaları farklı modelleme programlarına taşımayı ve birçok uzmanla ayrı ayrı çalışmayı gerektiriyordu. Islak laboratuvar deneyleri pahalı olduğu için en güçlü adayları baştan ayıklamak kritik önem taşıyor. Yaklaşımın gerçek değeri ise aday peptidin laboratuvar sonuçlarıyla netleşecek.