Kitle kaynaklı bilim

Bilim dünyası bugüne kadar kullandığı geleneksel yöntemlerin dışına çıkma eğiliminde. Son yıllarda, geleneksel yöntemlerle bulunamayan, çözülemeyen, anlaşılamayan bilimsel sorular, süreçler farklı yöntemler kullanılarak çözümleniyor bugünlerde. Bunlardan biri de crowdsourcing (Türkçeye kitle kaynak olarak çevrilmiş). Kitle kaynaklı çözüm, en basit haliyle, bir problemin halihazırda çözümü yoksa çözümün kitlelerden sağlanması anlamına gelmekte. Örneğin, vikipedi gibi açık kaynaklı ansiklopediler kitle kaynaklı olarak geliştirilmektedir.Toplum, kendi bilgi birikimini buraya aktarmaktadır. 

İşlemsel biyolojinin, daha özelinde biyoenformatiğin çözmeye çalıştığı önemli bilimsel sorulardan birisi de RNA (Ribo Nükleik Asit) katlanma problemidir.  RNA bir çoğumuzun bildiği üzere hücrelerimizde üretilen kalıtım maddelerindendir. Basitçe anlatırsak, DNA kalıp olarak kullanılarak RNA molekülü oluşturulur. RNA’nın hücrelerde farklı çeşitleri ve özelleşmiş görevleri bulunmaktadır. RNA, DNA gibi iki iplikten oluşmaz tek ipliktir ve bu iplik kendi üzerinde katlanarak ikincil ve üçüncül RNA yapılarını oluşturur. İşte farklı dizilerdeki RNA moleküllerinin nasıl katlandıkları ve bu yapıları nasıl oluşturdukları RNA katlanma problemi olarak adlandırılmaktadır. Deneysel yöntemlerle RNA yapıları çözülebilmektedir ancak bu süreç hem uzun, hem emek yoğun, hem de masraflı bir süreçtir. Buna ek olarak hücre içinde ve hücre dışında RNA’nın nasıl katlandığının anlaşılması, buna etki eden, bunu kontrol eden fiziksel, kimyasal güçlerin açığa çıkarılması hastalıklarla olan mücadelemiz için oldukça önemlidir. Biyoenformatik biliminin gelişmesi ile bilgisayar algoritmaları kullanılarak bu tür problemlere çözümler geliştirilebilmektedir.

Bundan yaklaşık iki sene önce 2014 yılında Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) dergisinde yayımlanan araştırma, RNA katlanma probleminin çözümündeki kaynaklarının kullanılmasının önemli örneklerinden biri olmuştu1. Carnegie Mellon Üniversitesi ile Stanford Üniversitesinden araştırmacılar, kitle kaynak yöntemini kullanarak RNA katlanma problemine çözüm üretmeyi başarmıştı. Araştırma için iki yol seçilmişti. Bunlardan birincisi EteRNA adı verilen ve internet üzerinden oynanabilen bir RNA tasarım oyunu/yarışması oluşturularak, uzman olmayan kişilerin RNA katlanma probleminin çözümüne katkılarını sağlamak idi (http://www.eternagame.org/web/about/). İkinci yol ise, araştırmacıların kendi oluşturdukları algoritma ile RNA katlanma problemini çözmeye çalışmak idi.  Bilgisayar algoritması her ne kadar kitle kaynaklı çözümden hızlı olsa da, EteRNA’yı oynayan topluluğun ortaya çıkardığı çözümlerin kalitesine ulaşamadı. 2014 yılında EteRNA’nın 130 binden fazla üyesi bulunmakta idi. Uzman olmayan kişilerin, yani toplumun RNA tasarımına olan katkısı bu aşamada muazzam bir fark yaratmıştı. Yine aynı araştırma grubunun bu konudaki yeni makalesi Journal of Molecular Biology dergisinin 17 Şubat 2016 tarihli internet baskısında yayımlandı2.  Bu makalenin geleneksel makalelerden önemli bir farkı var. Makalenin yazarları arasında EteRNA oyuncuları da yazılarak, bu araştırmanın gerçekleşmesinde katkısı bulunan oyuncu topluluğu da bu şekilde onurlandırılmakta. Araştırma grubu, son makalelerinde, oyuncuların RNA tasarımlarından RNA katlanmasına dair öğrenilen yeni ve önemli prensipleri ortaya koyarak, RNA katlanma problem için kitle kaynaklı çözümün gücünün önemini bir kez daha vurgulamaktadır. 

(1)RNA design rules from a massive open laboratory(2014), Jeehyung Lee, WipapatKladwang, Minjae Lee, Daniel Cantu, Martin Azizyan, Hanjoo Kim, Alex Limpaecher, Snehal Gaikwad, Sungroh Yoon, Adrien Treuille, Rhiju Das, EteRNA Participants, PNAS, 111 (6):  2122–2127, doi: 10.1073/pnas.1313039111.
(2) Principles for Predicting RNA Secondary Structure Design Difficulty (2016), Jeff Anderson-Lee, Eli Fisker, VineetKosaraju, Michelle Wu, Justin Kong,Jeehyung Lee, Minjae Lee, Mathew Zada,  Adrien Treuille, Rhiju Das, Eterna Players, doi:10.1016/j.jmb.2015.11.013