Yapay Zeka Biyoteknoloji'nin Gerçekleşmesine Yardımcı Oluyor.

Yapay Zeka Biyoteknoloji'nin Gerçekleşmesine Yardımcı Oluyor.

İster gerçek dünyayı modelleyin, ister gerçek zamanlı verileri anlayın, yapay zeka aday taramasından deneme yönetimine kadar ilaç geliştirmeyi artırabilir.

AI, küçük moleküllerin proteinlere bağlanmasını tahmin etmek için milyonlarca deneysel afinite ölçümünden ve binlerce protein yapısından içgörü elde etmek için kullanılabilir. Bu yaklaşım, ilaç bulma uygulamaları için küçük moleküllerin biyoaktivitesini tahmin etmek üzere tasarlanmış, yapı tabanlı, derin evrişeli sinir ağı AtomNet'in geliştiricisi Atomwise tarafından gerçekleştirilmektedir. AtomNet, Stanford Üniversitesi araştırmacılarının Parkinson hastalığında yer alan bir protein olan Miro1'i hedefleme yetenekleri için 6.8 milyon küçük molekül taramasına yardımcı oldu. Burada gösterilen Miro1 için boşluk doldurma yapısında, beyaz alan tarama alanını temsil eder. En umut verici bileşik olan Miro1 Redüktör ekte görünür.

Yapay zeka (AI) fütüristik gelebilir, ancak birçok günlük teknolojide zaten var. Örneğin, elde taşınır cihazlarımıza ses ve yüz tanıma özellikleri kazandırır. AI ayrıca, ilaç keşfi ve geliştirmenin birçok yönünün ayrılmaz hale geldiği biyoteknolojide varlığını hissettiriyor.

Biyoteknolojideki yapay zeka uygulamaları arasında ilaç hedefi tanımlama, ilaç tarama, görüntü tarama ve öngörülü modelleme bulunur. AI ayrıca bilimsel literatürde tarama yapmak ve klinik araştırma verilerini yönetmek için de kullanılmaktadır.

Yapay zeka öğrenmesinden yararlanarak yapay zeka, farklı klinik deneme veri kümelerini yönetebilir, sanal taramayı etkinleştirebilir ve çok miktarda veriyi analiz edebilir. AI, klinik deneme maliyetlerini azaltmanın yanı sıra elde edilemeyen öngörüler kazanabilir ve bunları ilaç geliştirme sürecine geri besleyebilir.

Biyoteknoloji endüstrisine hizmet edecek AI teknolojileri birkaç şirket tarafından geliştirilmektedir. Klasik istatistiksel analiz veya manuel görüntü tarama gibi eski yöntemler pratik sınırlarına ulaştıkça hizmetleri hızla vazgeçilmez hale gelmektedir.

Yeni bir bolluk dünyası

Atomwise, ilaç tasarımı ve keşfine ortak bir makine öğrenimi, evrişimli sinir ağı (CNN) uygulayan ilk şirketti. CNN, Alexa’nın konuşma tanıma teknolojisi veya Facebook’un resim etiketleme özelliği gibi bilinen günlük uygulamalarda kullanılır. Atomwise, isabet keşfi, güç optimizasyonu, seçicilik optimizasyonu ve hedef dışı toksisite testi gibi sorunlara odaklanan 550 devam eden makine öğrenme projesine sahiptir.

Atomwise CEO'su Abraham Heifets, PhD'ye göre, Atomwise algoritması kullanılarak sanal olarak taranabilen küçük moleküllü bileşiklerin sayısında neredeyse hiçbir sınır yoktur. “Son zamanlarda insanlık tarihinin en büyük ekranını yaptık - 12 milyar molekül,” diyor Heifets. Bu 12 milyar molekülün çoğu doğada mevcut değildir ve hiç bulunmamıştır. Ancak bunlardan herhangi biri Atomwise ortakları tarafından sentezlenebilir. Bu satıcılar, bir dizi temel yapı taşından ilginç aday molekülleri hızlı bir şekilde sentezleyebilir ve dört ila altı hafta içinde teslim edebilir. Heifets, bu teorik bileşiklerin mevcudiyetinin hızla arttığını ve yakında 100 milyar molekülün taranmasının mümkün olabileceğini ileri sürüyor.

İlaç tarama problemleri çok sayıda molekülle değişir. “100 milyar molekülünüz varsa ve% 99 doğru bir modeliniz varsa, kulağa hoş geliyor.” Heifets açıklıyor. “Ancak bu,% 1 yanlış pozitif oranınız olduğu anlamına gelir ve doğru cevabınız bir milyar yanlış pozitifle dolup taşacaktır. Aslında, bu bolluk dünyasında verimli bir şekilde, verimli bir şekilde çalışmak için ihtiyaç duyduğunuz şey,% 99 doğruluktan çok% 99.999'u aşan hesaplama teknikleridir. ”

Farmasötik araştırmalardaki diğer birçok yıkıcı teknoloji gibi - CRISPR gen düzenleme, kimera kaynaklı protein yıkımını hedefleyen proteoliz ve RNA etkileşimi gibi - AI çok fazla heyecan yaratıyor. Heifets, “uyuşturucu geliştiricilerine daha önce inatçı olmayan hedeflerin peşinden gitme sözü veriyor.” Yapay zeka gibi yıkıcı teknolojilere erken ilgi, inanılmaz klinik sonuçlardan önce gelir. “Öyle,” diye vurguluyor, “yeşil alan fırsatları açma vaadi”.

Makale kaynağı: Hüseyin Türkmaya ( Facebook)

Kaynak:https://www.genengnews.com/insights/trends-for-2020/artificial-intelligence-is-helping-biotech-get-real/?fbclid=IwAR32IZGtcCTzG2ArPPojv_Xn6bcdwiW-8_U5_HRNvAbuBHDZEoGok3d_exg

# yapay zeka # RNA etkileşimi # CRISPR gen düzenleme # kimera