DeepMind, yapay zeka tabanlı protein modellemesi ile erken teşhise yardımcı oluyor
Arama
Teknoloji

DeepMind, yapay zeka tabanlı protein modellemesi ile erken teşhise yardımcı oluyor

  • Google'ın yapay zeka şirketi DeepMind, yapay zekanın, genetik sekanslara dayanarak 3 boyutlu protein yapılarını tahmin etme gibi karmaşık bir göreve yardımcı olacağını savunuyor.

Google’ın yapay zeka şirketi DeepMind, yapay zekanın, genetik sekanslara dayanarak 3 boyutlu protein yapılarını tahmin etme gibi karmaşık bir göreve yardımcı olacağını savunuyor. Şirkete göre protein yapılarını anlamak, hastalık tedavisinde büyük bir rol oynuyor ve bilim insanlarının hastalık tedavisini geliştirmesine yardım ediyor.

DeepMind’ın protein yapılarını anlamakla ilgili yazdığı blog yazısında, şirketin yapay zeka sistemi AlphaFold‘un ürettiği proteinlerin, 3B modellerinin daha öncekilerden çok daha hassas olduğunu ve bunların üretilmesinin biyolojideki temel zorluklardan biri üzerinde önemli ilerleme olduğunu söylüyor. DNA’da kalıntı amino asitlerden protein moleküllerinin doğal 3D durumunu, yani protein zincirinin doğal duruma nasıl ulaştığını tahmin etmek için çeşitli bilimsel yöntemler bulunuyor.

Ancak, 3 boyutlu yapının modellenmesi de bu kapsamda oldukça karmaşık bir görev olarak karşımıza çıkıyor. Bunu gerçekleştirirken protein katlanmasının, amino asitler arasındaki etkileşimler gibi etkenlere bağlı olmasından dolayı ne kadar permütasyon olabileceği göz önüne alınıyor. DeepMind da AlphaFold ile bu zorluğu gerçeğe çeviriyor.

DeepMind yaklaşımının, protein yapılarını tahmin etmeye çalışmak için büyük veriyi kullanmakta olan daha önceki araştırmalara dayanarak devam ettiğini söylüyor. Spesifik olarak genomik verilere dayanan derin öğrenme yaklaşımlarını uyguluyor.

DeepMind, hastalıkları tedavi etmek, çevreyi yönetmek ve daha fazlasını ölçmek için ölçülebilir bir etkiye sahip olmadan önce yapılması gereken çok daha fazla çalışma olmasına rağmen, yapay zeka odağında potansiyelin çok büyük olduğunu söylüyor. Şirket, makine öğreniminin bilim dünyasını nasıl geliştirebileceğine odaklanan ekibiyle, kendi teknolojisinin fark yaratabileceğinin altını çiziyor.

Yorumları GösterYorumlar Gizle (0)

Bir Yorum Yazın