Fullafk.com – Yapay zekaya adanmış Google yan kuruluşu Deepmind, 30 Kasım Pazartesi günü bir proteinin 3 boyutlu yapısını doğru bir şekilde tahmin edebildiğini duyurdu. Bilim dünyasını 50 yıldır rahatsız eden ve biyoloji alanındaki araştırmaları önemli ölçüde hızlandırabilecek bir sorun karşısında devrim. Akılda ilaçların ve endüstriyel enzimlerin keşfi.

Protein katlama Starcraft II’den daha az biliniyorsa , yapay zekaya (AI) adanmış Google yan kuruluşu Deepmind’ın algoritmalarının performansı da aynı derecede etkileyici. Ve kesinlikle çok daha kullanışlı. 30 Kasım Pazartesi günü, ikincisi bir proteinin yapısını dizisinden doğru bir şekilde tahmin edebileceğini açıkladı. Bilim camiasında onlarca yıldır çalışan bir meydan okuma.

Çünkü proteinlerin yapısı – kendi kendilerine katlanıp kıvrılan uzun amino asit zincirlerinden oluşan moleküller – hem karmaşıktır hem de etkilerini tahmin etmede çok önemlidir. Amerikan devi tarafından açıklanan ilerleme dolayısıyla endüstriyel geri dönüşüm için enzimler için arama için olsun veya ilaçların bulunması, içinde Deepmind notları, baş aşağı yaşam bilimleri dönüşebilir bir blog yazısı vesilesiyle yayınladı.

1994’ten beri büyük zorluk

Proteinlerin katlanması fiziksel kanunlara uyar. Ancak amino asitlerin sayısı ve özellikle bir molekülün kararlı hale gelmeden önce aldığı çok sayıda ara konum, sürecin modellenmesini çok karmaşık hale getirir. Bununla birlikte, hücre hareketliliğinden kimyasal reaksiyonların katalizine kadar , proteinler, büyük ölçüde yapılarına bağlı olan canlı organizmaların birçok işlevini yerine getirdikleri için çok önemlidir. Örneğin Covid-19 ile karşılaşıldığında, virüsü oluşturan proteinleri ve eylemlerini anlamak bilimsel önceliklerden biriydi. Merkezi olmayan Folding @ Home bilgi işlem performansı (HPC) projesine duyulan coşkunun da gösterdiği gibi, virüslerle ilgili araştırmaları hızlandırmak için bilgi işlem güçlerini kullanılabilir hale getiren yüz binlerce oyuncuyu bir araya getirerek konuşmayı yaptı.

Protein katlanması sorununun 50 yıldır bilim camiasında çalıştığını hatırlatan Deepmind, zevkinden de çekinmiyor. Algoritması Alphafold 2, CASP’nin 14. basımını açıkça kazandı. 1994’te oluşturulan ve dünyanın dört bir yanından yüzlerce araştırma ekibini bir araya getiren ve moleküllerin katlanmasını tahmin etme yöntemlerini kör bir şekilde karşılaştırmalarına olanak tanıyan bir yarışma.

Derin öğrenme

Zaten 2018’de, yarışmanın on üçüncü baskısı sırasında, Alphafold’un Deepmind tarafından sunulan ilk versiyonu iyi sonuçlar aldı. Ancak daha sonra, örneğin x-ışını kristalografisine veya elektron kriyo-mikroskopisine dayanan deneysel yöntemlerden uzak kaldı . Pahalı ama nispeten etkili araçlar kullanan uzun yöntemler.

Bu kez, Deepmind yetişiyor ve bir atomun kalınlığının ortalama hassasiyetiyle bir proteinin yapısını tahmin edebiliyor. Yapay zeka, belirli proteinleri modellemek için hala mücadele ederken, bu nedenle birçok durumda deneysel yöntemlerle rekabetçi bir araç haline geliyor.

Bu performansı elde etmek için bilim adamları katlanmış proteinleri uzayda grafiklere çevirdi. Verimliliğini artırmak için belirli verilere odaklanabilen ve özellikle diğer yakın dizilerin sonuçlarına dayalı olarak oluşturduğu grafiğin yapısını hesaba katabilen dikkat temelli bir sinir ağı kullandılar .

Yaklaşık 170.000 proteinden oluşan bir dizi veri tabanı üzerinde eğitilen Alphafold, protein dizilerinden proteinlerin yapılarını birkaç gün içinde tahmin edebiliyor, diyor Deepmind, örneğin ilaçların keşfi veya enzimlerin geri dönüşümü. Önümüzdeki yıllarda biyoloji üzerindeki etkisi ölçülecek bir dönüm noktası.