Google DeepMind'ın en son tıbbi atılımı yapay zeka alanında önemli bir ilke imza atıyor
AlphaFold 3, yazılımın 200 milyondan fazla proteini kataloglayan önceki sürümlerini temel alıyor.
Ahmet Şen
Son zamanlardaki yapay zeka heyecanının büyük bir kısmı, basit istemlerden oluşturulan büyüleyici dijital içeriklerin yanı sıra, işgücünü azaltma ve kötü niyetli propagandayı çok daha ikna edici hale getirme becerisine ilişkin endişelere odaklandı. Ancak yapay zekanın en umut verici ve potansiyel olarak çok daha az uğursuz çalışmalarından bazıları tıp alanında yatıyor. Google'ın AlphaFold yazılımında yapılacak yeni bir güncelleme, yeni hastalık araştırmalarında ve tedavisinde atılımlara yol açabilir.
Google DeepMind ve (aynı zamanda Alphabet'in sahibi olduğu) Isomorphic Labs'ın AlphaFold yazılımı, proteinlerin nasıl katlandığını şok edici bir doğrulukla tahmin edebildiğini zaten gösterdi. Bilinen 200 milyon kadar şaşırtıcı proteini kataloglamış durumda ve Google, milyonlarca araştırmacının sıtma aşıları, kanser tedavisi ve enzim tasarımları gibi alanlarda keşifler yapmak için önceki versiyonları kullandığını söylüyor.
Google DeepMind'ın en son tıbbi atılımı yapay zeka alanında önemli bir ilke imza atıyor
Bir proteinin şeklini ve yapısını bilmek, onun insan vücuduyla nasıl etkileşime girdiğini belirler ve bilim adamlarının yeni ilaçlar oluşturmasına veya mevcut ilaçları geliştirmesine olanak tanır. Ancak yeni versiyon AlphaFold 3, DNA da dahil olmak üzere diğer önemli molekülleri modelleyebiliyor. Ayrıca araştırmacılar için heyecan verici yeni kapılar açabilecek ilaçlar ve hastalıklar arasındaki etkileşimlerin haritasını da çıkarabilir. Ve Google, bunu mevcut modellere göre %50 daha iyi bir doğrulukla yaptığını söylüyor.
Yapay zekadan önce bilim insanları protein yapılarını yalnızca elektron mikroskopları ve X-ışını kristalografisi gibi ayrıntılı yöntemlerle inceleyebiliyordu. Makine öğrenimi, amino asitlere dayalı olarak protein şekillerini tahmin etmek için eğitiminden tanınan (genellikle insanlar ve standart araçlarımız tarafından algılanamayan) kalıpları kullanarak bu sürecin çoğunu kolaylaştırıyor.
