{"id":147906,"date":"2024-12-27T06:00:20","date_gmt":"2024-12-27T05:00:20","guid":{"rendered":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/?p=147906"},"modified":"2024-12-21T13:15:08","modified_gmt":"2024-12-21T12:15:08","slug":"nobel-dijasokkal-dolgozott-egyutt-a-semmelweis-kutatoja-a-3d-bioinformatika-teruleten","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/2024\/12\/27\/nobel-dijasokkal-dolgozott-egyutt-a-semmelweis-kutatoja-a-3d-bioinformatika-teruleten\/","title":{"rendered":"Nobel-d\u00edjasokkal dolgozott egy\u00fctt a Semmelweis kutat\u00f3ja a 3D-bioinformatika ter\u00fclet\u00e9n"},"content":{"rendered":"
Dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s, a Biofizikai \u00e9s Sug\u00e1rbiol\u00f3giai Int\u00e9zet kutat\u00f3professzora az id\u00e9n k\u00e9miai Nobel-d\u00edjban r\u00e9szes\u00fclt Demis Hassabis-szal \u00e9s John M. Jumper-rel nemcsak egy 2022-es publik\u00e1ci\u00f3t jegyez egy\u00fctt, de magas id\u00e9zetts\u00e9g\u0171 cikket is jelentetett m\u00e1r meg a feh\u00e9rjeszerkezetek el\u0151rejelz\u00e9s\u00e9r\u0151l \u2013 azaz ugyanarr\u00f3l a t\u00e9m\u00e1r\u00f3l, ami\u00e9rt Hassabis \u00e9s Jumper ki\u00e9rdemelt\u00e9k a vil\u00e1g egyik legjelent\u0151sebb tudom\u00e1nyos elismer\u00e9s\u00e9t.<\/strong><\/div>\n

\"\"<\/a>A k\u00e9miai Nobel-d\u00edjat id\u00e9n h\u00e1rom kutat\u00f3nak \u00edt\u00e9lt\u00e9k oda: David Baker a feh\u00e9rj\u00e9k sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes tervez\u00e9s\u00e9\u00e9rt, Demis Hassabis \u00e9s John M. Jumper pedig a feh\u00e9rjeszerkezetek el\u0151rejelz\u00e9s\u00e9\u00e9rt \u00e9rdemelte ki az egyik legjelent\u0151sebb tudom\u00e1nyos elismer\u00e9st. Baker a Washingtoni Egyetem professzora, aki kutat\u00f3t\u00e1rsaival szekvencia alapj\u00e1n igyekezett megj\u00f3solni a feh\u00e9rj\u00e9k t\u00e9rszerkezet\u00e9t, erre pedig l\u00e9trehozta a Rosetta nev\u0171 szoftvert. Ez sz\u00e9les k\u00f6rben elterjedtt\u00e9 v\u00e1lt, els\u0151sorban feh\u00e9rjetervez\u00e9sre haszn\u00e1lt\u00e1k, ugyanakkor t\u00e9rszerkezet-j\u00f3sl\u00e1sra korl\u00e1tozottan volt alkalmazhat\u00f3. Ezzel szemben Hassabis \u00e9s Jumper, a Google DeepMind vezet\u0151 kutat\u00f3i l\u00e9trehozt\u00e1k az AlphaFold nev\u0171 szoftvert, amely a magas min\u0151s\u00e9g\u0171 feh\u00e9rjeszerkezet el\u0151rejelz\u00e9s\u00e9t megoldotta, r\u00e1ad\u00e1sul szabadon is hozz\u00e1f\u00e9rhet\u0151v\u00e9 tett\u00e9k, forradalmas\u00edtva ezzel a 3D-bioinformatika sz\u00e1mos ter\u00fclet\u00e9t \u00e9s \u00faj korszakot elind\u00edtva az \u00e9lettudom\u00e1nyok ter\u00e9n \u2013 magyar\u00e1zta dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s.<\/p>\n

Amint azt a Biofizikai \u00e9s Sug\u00e1rbiol\u00f3giai Int\u00e9zet kutat\u00f3professzora elmondta, a feh\u00e9rj\u00e9k h\u00e1romdimenzi\u00f3s szerkezet\u00e9nek felt\u00e1r\u00e1sa r\u00e9g\u00f3ta foglalkoztatta a kutat\u00f3kat. Sz\u00e1mos betegs\u00e9g vezethet\u0151 vissza a feh\u00e9rj\u00e9ket k\u00f3dol\u00f3 g\u00e9nekben bek\u00f6vetkez\u0151 mut\u00e1ci\u00f3kra. B\u00e1r nem minden esetben sz\u00fcks\u00e9ges az adott feh\u00e9rje szerkezet\u00e9nek ismerete a gy\u00f3gy\u00edt\u00e1shoz, a szerkezet pontos meg\u00e9rt\u00e9se kulcsfontoss\u00e1g\u00fa lehet bizonyos ter\u00e1pi\u00e1k vagy gy\u00f3gyszerfejleszt\u00e9sek sor\u00e1n, k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen, ha a mut\u00e1ci\u00f3 a feh\u00e9rje m\u0171k\u00f6d\u00e9s\u00e9t vagy k\u00f6lcs\u00f6nhat\u00e1sait befoly\u00e1solja. \u201e1972-ben Christian Anfinsen amerikai biok\u00e9mikus Nobel-d\u00edjat kapott az\u00e9rt, mert bebizony\u00edtotta, hogy egy feh\u00e9rje szekvenci\u00e1ja egy\u00e9rtelm\u0171en meghat\u00e1rozza az adott feh\u00e9rje t\u00e9rszerkezet\u00e9t is. Egy feh\u00e9rje szekvenci\u00e1j\u00e1t k\u00f6nny\u0171 megismerni, hiszen DNS-t tudunk szekven\u00e1lni, abb\u00f3l pedig egy\u00e9rtelm\u0171en megtudhat\u00f3 a feh\u00e9rj\u00e9kben megtal\u00e1lhat\u00f3 aminosavak sorrendje. A feh\u00e9rje szerkezet\u00e9nek k\u00eds\u00e9rletes meghat\u00e1roz\u00e1sa viszont nagy er\u0151forr\u00e1sokat ig\u00e9nyel, ez\u00e9rt pr\u00f3b\u00e1lkoznak a kutat\u00f3k \u00e9vtizedek \u00f3ta, hogy elm\u00e9leti m\u00f3dszerekkel j\u00f3solj\u00e1k meg azt\u201d \u2013 fejtette ki.<\/p>\n

\"\"<\/a><\/p>\n

Dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s szerint az elm\u00falt 15 \u00e9v egyik legfontosabb technol\u00f3giai fejl\u0151d\u00e9se, amely hozz\u00e1j\u00e1rult az id\u00e9n Nobel-d\u00edjjal jutalmazott \u00e1tt\u00f6r\u00e9shez, a grafikus processzorok (GPU-k) dr\u00e1mai fejl\u0151d\u00e9se volt. Ezek az eszk\u00f6z\u00f6k eredetileg a sz\u00e1m\u00edt\u00f3g\u00e9pes grafika gyors\u00edt\u00e1s\u00e1ra k\u00e9sz\u00fcltek, azonban rendk\u00edv\u00fcli p\u00e1rhuzamos sz\u00e1m\u00edt\u00e1si kapacit\u00e1suk r\u00e9v\u00e9n a tudom\u00e1nyos sz\u00e1m\u00edt\u00e1sokban, p\u00e9ld\u00e1ul a mesters\u00e9ges intelligencia \u00e9s a m\u00e9ly tanul\u00e1si algoritmusok ter\u00fclet\u00e9n is kulcsszerepet kaptak. A Google DeepMind csapata a GPU-k teljes\u00edtm\u00e9ny\u00e9t kihaszn\u00e1lva \u00e9s neur\u00e1lis h\u00e1l\u00f3zatokat alkalmazva fejlesztette ki az AlphaFold programot, amely k\u00e9pes a feh\u00e9rj\u00e9k t\u00e9rszerkezet\u00e9t rendk\u00edv\u00fcli pontoss\u00e1ggal el\u0151re jelezni.<\/p>\n\r\n [slb_exclude]\r\n

\r\n
\r\n \r\n\t\t\t\t
\"\"<\/a><\/div>\r\n <\/span>\r\n\r\n <\/div>\r\n\r\n\t\t\t
\r\n\t\t\t\t
\r\n
\r\n\t\t\t\t\t

Gal\u00e9ria<\/h3>\r\n\t\t\t\t\t
\r\n\r\n\t\t\t\t\t\t
4<\/span>k\u00e9p<\/div>\r\n <\/div> <\/div>\r\n \r\n\t\t\t\t\t
\"\"<\/a><\/div>\r\n <\/span>\r\n \r\n\t\t\t\t\t
\"\"<\/a><\/div>\r\n <\/span>\r\n\r\n <\/div>\r\n\r\n <\/div>\r\n\r\n
\r\n \"\"\r\n <\/a><\/div><\/span>\r\n <\/div>\r\n\r\n [\/slb_exclude]\r\n\t\n

Dr. Heged\u00fcs Tam\u00e1s munkat\u00e1rsaival 2022-ben egy magas id\u00e9zetts\u00e9g\u0171 cikket publik\u00e1lt a t\u00e9m\u00e1ban<\/a>. Ebben azt vizsg\u00e1lt\u00e1k, hogy vajon az AlphaFold a membr\u00e1nfeh\u00e9rj\u00e9k szerkezet\u00e9t is k\u00e9pes-e megfelel\u0151 pontoss\u00e1ggal megj\u00f3solni \u2013 ezek szerkezet\u00e9nek predikci\u00f3ja ugyanis k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen neh\u00e9z feladat, mert az ilyen feh\u00e9rj\u00e9k vizsg\u00e1lata nemcsak k\u00eds\u00e9rletes, de elm\u00e9leti m\u00f3dszerekkel is kih\u00edv\u00e1sokkal teli. Pedig a membr\u00e1nfeh\u00e9rj\u00e9k fontos szerepet j\u00e1tszanak az anyagcserefolyamatokban, a jel\u00e1tvitelben \u00e9s a molekul\u00e1ris transzportban is, a jelenleg el\u00e9rhet\u0151 gy\u00f3gyszerek t\u00f6bb mint fel\u00e9nek membr\u00e1nfeh\u00e9rje a c\u00e9lpontja \u2013 ez\u00e9rt is lenne annyira l\u00e9nyeges meg\u00e9rteni a szerkezet\u00fcket. \u201e\u00c9szrevett\u00fck, hogy az egyik membr\u00e1nfeh\u00e9rje szerkezet\u00e9nek k\u00eds\u00e9rletes meghat\u00e1roz\u00e1sa sor\u00e1n hib\u00e1ztak, \u00edgy hib\u00e1san ker\u00fclt be az AlphaFold tan\u00edt\u00f3halmaz\u00e1ba \u2013 a program azonban ennek ellen\u00e9re is k\u00e9pes volt az adott feh\u00e9rje t\u00e9rszerkezet\u00e9t j\u00f3l megj\u00f3solni. Ezzel is bemutattuk, hogy az AlphaFold k\u00e9pes a membr\u00e1nfeh\u00e9rj\u00e9k szerkezet\u00e9nek predikci\u00f3j\u00e1ra is\u201d \u2013 magyar\u00e1zta dr. Heged\u00fcs Tam\u00e1s.<\/p>\n

\"\"<\/a>A Semmelweis Egyetem kutat\u00f3professzora egy 2022-es publik\u00e1ci\u00f3t jegyez k\u00f6z\u00f6sen<\/a> a DeepMind imm\u00e1r Nobel-d\u00edjas kutat\u00f3ival, Demis Hassabis-szal \u00e9s John M. Jumperrel. Ez a 3D-Beacon rendszerr\u0151l, azaz a szerkezeti bioinformatika \u00faj standardj\u00e1r\u00f3l sz\u00f3l. \u201eAz AlphaFold amellett, hogy k\u00e9pes megj\u00f3solni a feh\u00e9rj\u00e9k szerkezet\u00e9t, rendelkezik egy hatalmas adatb\u00e1zissal is, amely t\u00f6bb mint 200 milli\u00f3 feh\u00e9rje szerkezet\u00e9t tartalmazza \u2013 ezt tett\u00e9k el\u00e9rhet\u0151v\u00e9 mindenki sz\u00e1m\u00e1ra. Emellett a szabadon el\u00e9rhet\u0151 AlphaFold szerverrel imm\u00e1r szinte b\u00e1rki k\u00e9pes szerkezeti modelleket k\u00e9sz\u00edteni, ez\u00e9rt ugr\u00e1sszer\u0171en megn\u00f6vekedett az ilyen modellek sz\u00e1ma\u201d \u2013 mutatott r\u00e1 dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s. Mint elmondta, ez az adatn\u00f6veked\u00e9s tette sz\u00fcks\u00e9gess\u00e9 olyan standardok meghat\u00e1roz\u00e1s\u00e1t, melyek lehet\u0151v\u00e9 teszik, hogy a feh\u00e9rjeszerkezeti modellek \u00e9s azok adatai k\u00f6nnyen megtal\u00e1lhat\u00f3k, hozz\u00e1f\u00e9rhet\u0151ek, elt\u00e9r\u0151 programok \u00e1ltal haszn\u00e1lhat\u00f3ak \u00e9s \u00fajrafelhaszn\u00e1lhat\u00f3ak legyenek; azaz biztos\u00edtj\u00e1k a FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) alapelveket. Ez a 3D-Beacon rendszer, melynek kidolgoz\u00e1s\u00e1ban dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s az eur\u00f3pai sz\u00e1m\u00edt\u00e1sos infrastrukt\u00far\u00e1k \u00f6sszefog\u00e1s\u00e1\u00e9rt felel\u0151s Elixir 3D-bioinformatika ir\u00e1ny\u00edt\u00f3 bizotts\u00e1g\u00e1nak tagjak\u00e9nt vett r\u00e9szt; m\u00edg Demis Hassabis \u00e9s John M. Jumper a Google DeepMind kutat\u00f3ik\u00e9nt. Dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s a rendszert ahhoz hasonl\u00edtja, mintha a F\u0151v\u00e1rosi Szab\u00f3 Ervin K\u00f6nyvt\u00e1r katal\u00f3gusa nemcsak a saj\u00e1t gy\u0171jtem\u00e9ny\u00e9ben megtal\u00e1lhat\u00f3 k\u00f6nyveket tartalmazn\u00e1, hanem minden budapesti lakos olyan k\u00f6nyveit is, amelyek megfelelnek a k\u00f6vetelm\u00e9nyeknek \u00e9s tulajdonosa saj\u00e1t p\u00e9ld\u00e1nyait regisztr\u00e1lta a rendszerbe. Mint elmondta, a mai napig tartja a kapcsolatot a DeepMind kutat\u00f3ival. \u201eMikor kider\u00fclt, hogy Nobel-d\u00edjat kaptak, e-mailben gratul\u00e1ltam nekik. John M. Jumper hosszabban is vissza\u00edrt, egy kicsit pedig arr\u00f3l is elbesz\u00e9lgett\u00fcnk, mikorra v\u00e1rhat\u00f3 az AlphaFold harmadik verzi\u00f3j\u00e1nak teljesen ny\u00edlt el\u00e9rhet\u0151s\u00e9ge, ami \u00e9rt\u00e9kes inform\u00e1ci\u00f3nak bizonyult, hiszen kutat\u00f3k\u00e9nt \u00edgy el\u0151re lehet k\u00e9sz\u00fclni egy \u00fajabb versenyhelyzetre\u201d \u2013 h\u00fazta al\u00e1 dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s.<\/p>\n

\"\"<\/a>Mint elmondta, a 3D-bioinformatika ilyen t\u00edpus\u00fa \u00faj megk\u00f6zel\u00edt\u00e9se nemcsak a hat\u00e9konyabb \u00e9s gyorsabb gy\u00f3gyszerfejleszt\u00e9shez j\u00e1rulhat hozz\u00e1, hanem a c\u00e9lzottabb k\u00e9sz\u00edtm\u00e9nyek \u00e9s ter\u00e1pi\u00e1k megalkot\u00e1s\u00e1hoz is. \u201eFeh\u00e9rjetervez\u00e9ssel olyan gy\u00f3gyszerek is fejleszthet\u0151k, melyek speci\u00e1lisan az adott feh\u00e9rj\u00e9hez, annak specifikus t\u00e9rszerkezet\u00e9hez illeszthet\u0151k. Sokezer tervezett feh\u00e9rj\u00e9t, t\u00f6bb milli\u00f3 molekul\u00e1t pr\u00f3b\u00e1lhatunk ki, melyik j\u00e1rul hozz\u00e1 jobban a feh\u00e9rje szerkezet\u00e9nek helyre\u00e1ll\u00edt\u00e1s\u00e1hoz, de tesztelhetj\u00fck azt is, milyen koncentr\u00e1ci\u00f3ban lehet a leghat\u00e9konyabb \u00e9s kell-e a hat\u00f3anyag v\u00edzold\u00e9konys\u00e1g\u00e1t n\u00f6velni\u201d \u2013 magyar\u00e1zta. Dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s szerint a diszcipl\u00edn\u00e1ban olyan elk\u00e9peszt\u0151 \u00fctem\u0171 a fejl\u0151d\u00e9s, hogy m\u00e9g a ter\u00fclet szakembereinek is neh\u00e9z l\u00e9p\u00e9st tartani azzal. \u201eM\u00e9g 2019-ben, k\u00f6zvetlen\u00fcl az AlphaFold els\u0151 verzi\u00f3j\u00e1nak megjelen\u00e9se el\u0151tt is meg voltam gy\u0151z\u0151dve arr\u00f3l, hogy \u00fagy megyek majd nyugd\u00edjba, hogy csak az aminosav szekvenci\u00e1b\u00f3l nem siker\u00fcl m\u00e9g j\u00f3 min\u0151s\u00e9g\u0171 szerkezetet j\u00f3solni. Ehhez k\u00e9pest h\u00e1rom \u00e9ven bel\u00fcl ez megt\u00f6rt\u00e9nt\u201d \u2013 mutatott r\u00e1.<\/p>\n

\n

\"\"<\/a>\u201eA biol\u00f3gia \u00e9s k\u00e9miai mellett mindig is \u00e9rdekl\u0151dtem a matematika \u00e9s a geometria ir\u00e1nt, amelyben piarista tan\u00e1raim kulcsszerepet j\u00e1tszottak. Gimnazista voltam, amikor felfedezt\u00e9k a sz\u00e9n \u00faj elemi m\u00f3dosulatait, a fuller\u00e9neket, amelyek k\u00fcl\u00f6n\u00f6sen felkeltett\u00e9k \u00a0k\u00edv\u00e1ncsis\u00e1gomat. \u00dagy n\u00e9znek ki, mint egy focilabda, aminek cs\u00facsain sz\u00e9natomok tal\u00e1lhat\u00f3k – \u00e9n pedig megpr\u00f3b\u00e1ltam meg\u00e9rteni, hogyan lehetne tetsz\u0151leges sz\u00e1m\u00fa sz\u00e9natomb\u00f3l ilyen z\u00e1rt t\u00e9rszerkezeteket f\u00f6l\u00e9p\u00edteni\u201d \u2013 eml\u00e9kezett vissza, mikor kezd\u0151d\u00f6tt tudom\u00e1nyos \u00e9rdekl\u0151d\u00e9se a t\u00e9rszerkezetek ir\u00e1nt. 1998-ban biol\u00f3gia-k\u00e9mia szakon szerzett diplom\u00e1t az E\u00f6tv\u00f6s Lor\u00e1nd Tudom\u00e1nyegyetemen (ELTE). 1994 \u00e9s 2003 k\u00f6z\u00f6tt Sarkadi Bal\u00e1zs laborat\u00f3rium\u00e1ban folytatott tudom\u00e1nyos kutat\u00f3munk\u00e1t, melynek k\u00f6z\u00e9ppontj\u00e1ban az ABC-transzporterek, az egyik legnagyobb \u00e9s leg\u0151sibb feh\u00e9rje szupercsal\u00e1d tagjai \u00e1lltak. Szint\u00e9n Sarkadi Bal\u00e1zs vezet\u00e9s\u00e9vel, az ELTE Doktori Iskol\u00e1j\u00e1ban szerzett PhD-fokozatot molekul\u00e1ris sejtbiol\u00f3gi\u00e1b\u00f3l. Ezt k\u00f6vet\u0151en posztdoktori kutat\u00f3k\u00e9nt az egyes\u00fclt \u00e1llamokbeli Mayo Klinik\u00e1n kutatott, majd az ottani laborat\u00f3rium \u00e1tk\u00f6lt\u00f6z\u00e9se ut\u00e1n az \u00c9szak-Karolinai Egyetem (UNC) Chapel Hill-i kampusz\u00e1n, a Ciszt\u00e1s Fibr\u00f3zis K\u00f6zpontban dolgozott tov\u00e1bb 2009-ig. \u201eA szomsz\u00e9d laborban dolgozott egy elm\u00e9leti csoport, elkezdt\u00fcnk tanulni egym\u00e1st\u00f3l, \u00e1tj\u00e1rni egym\u00e1s munkabesz\u00e1mol\u00f3ira \u2013 \u00edgy tanultam meg a szerkezeti bioinformatika alapjait\u201d \u2013 eml\u00e9kezett vissza. 2009-ben t\u00e9rt haza Magyarorsz\u00e1gra, ahol az MTA-SE Membr\u00e1nbiol\u00f3giai Kutat\u00f3csoporthoz (T\u00e1mogatott Kutat\u00f3csoportok Irod\u00e1ja) csatlakozott tudom\u00e1nyos f\u0151munkat\u00e1rsk\u00e9nt. 2017 \u00f3ta a Semmelweis Egyetem Biofizikai \u00e9s Sug\u00e1rbiol\u00f3giai Int\u00e9zet\u00e9nek munkat\u00e1rsa, 2022 \u00f3ra az ELKH-SE Biofizikai Virol\u00f3giai Kutat\u00f3csoportj\u00e1nak is tagja.<\/p>\n

2024-ben a \u201eMesters\u00e9ges intelligencia alap\u00fa minifeh\u00e9rje-tervez\u00e9s az immunoszuppresszi\u00f3 c\u00e9lz\u00e1s\u00e1ra r\u00e1kban\u201d c\u00edm\u0171 projektje elnyerte a HU-RIZONT Nemzetk\u00f6zi Kiv\u00e1l\u00f3s\u00e1gi Kutat\u00e1si Egy\u00fcttm\u0171k\u00f6d\u00e9si Program t\u00e1mogat\u00e1s\u00e1t. Egy olyan transzmembr\u00e1n feh\u00e9rje kutat\u00e1s\u00e1val foglalkozik, amely az immunv\u00e1lasz g\u00e1tl\u00e1s\u00e1ban j\u00e1tszik szerepet. Ez a feh\u00e9rje kulcsszerepet t\u00f6lthet be azoknak a r\u00e1kos megbeteged\u00e9seknek a kezel\u00e9s\u00e9ben, ahol t\u00falm\u0171k\u00f6d\u00e9se hozz\u00e1j\u00e1rul a betegs\u00e9g progresszi\u00f3j\u00e1hoz.<\/p>\n<\/div>\n

Szab\u00f3 \u00c1d\u00e1m
\nFot\u00f3: Zellei Bogl\u00e1rka – Semmelweis Egyetem<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Dr. Heged\u0171s Tam\u00e1s nem csak k\u00f6z\u00f6s cikket jegyez Demis Hassabis-szal \u00e9s John M. Jumper-rel, de t\u00e9m\u00e1jukban magas id\u00e9zetts\u00e9g\u0171 k\u00f6zlem\u00e9nyt is publik\u00e1lt m\u00e1r.<\/p>\n","protected":false},"author":101751,"featured_media":147907,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[161,168],"tags":[],"class_list":["post-147906","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-tudomany","category-kiemelt"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/147906","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/users\/101751"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=147906"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/147906\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":148984,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/147906\/revisions\/148984"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/media\/147907"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=147906"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=147906"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/semmelweis.hu\/hirek\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=147906"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}