Menu Menu AnasayfaAnasayfa AraAra RastgeleRastgele Icerik Ekleİçerik Ekle VideolarVideolar GalerilerGaleriler ListelerListeler HaberlerHaberler BlogBlog Ozel IcerikÖzel İçerikler Editorun SecimiEditörün Seçimi
GÜNCEL KONULAR COVID-19 Bitcoin Elon Musk
ANA KATEGORİLER Sanat Yaşam Bilim Nostalji Sinema Seyahat Tasarım Spor Ekonomi Oyun Araba Moda Müzik Reklam Komik Teknoloji Röportaj Yemek KanallarTüm Kategoriler
HakkindaHakkında Iletisimİletişim TakipTakip Et BasvuruEditörlük Başvurusu GizlilikGizlilik Sözleşmesi PatreonPatreon'da Destekle
Yeni Üye Kaydı
RastgeleRastgele AraAra
TakipTakip Et TakipTakip Et Instagram Pinterest YouTube LinkedIn RSS Beslemesi Google News Feedly
Ekleİçerik Ekle

DeepMind’in “yapay zeka biyoloğu” yaşam mekanizmasının sırlarını çözebilir

İngiltere merkezli DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir yapay zeka sistemi,...
DeepMind’in “yapay zeka biyoloğu” yaşam mekanizmasının sırlarını çözebilir
İngiltere merkezli DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir yapay zeka sistemi,...

DeepMind’in “yapay zeka biyoloğu” yaşam mekanizmasının sırlarını çözebilir

Göster Editörü
Özel Hesap
2 Ara. 20, Çar. 11:08
posturl

İngiltere merkezli DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir yapay zeka sistemi, proteinlerin şeklini yalnızca kendi dizilerinden, doğru bir şekilde tahmin etme hedefine ulaştı ve bu, yaşam mekanizmasının nasıl çalıştığını anlama yolunda önemli bir yapı taşı. Bir yarışmada AlphaFold, pahalı ve zaman alıcı laboratuvar deneyleri yapan insanların elde ettiği sonuçların üçte ikisini kat etmeyi başardı.

Bir proteinin şeklini anlamak kolay bir iş değil. – CHRISTOPH BURGSTEDT/SCIENCE PHOTO LIBRARY

Yarışmanın organizatörlerinden biri olan Maryland Üniversitesi‘nden John Moult, “Gördüğümde gerçekten büyülendim” diyor. “Deneysel kullanışlılığa ilk kez yaklaşıyoruz ki bu oldukça sıra dışı.”

Proteinler yaşam için çok önemlidir. Hücreler, proteinlerden yapılan enerji üreten türbinlerden kargo taşıyan, yol boyunca yürüyen taşıyıcılara kadar makinelerle dolu ve bu makinelerin şekilleri çok önemli. Örneğin, koronavirüs hücrelere girebilir ve hücrelere bulaşabilir çünkü yüzeyindeki dikenli protein, bir kilit anahtarı gibi insan hücrelerindeki bir reseptöre sığar.

Bu şekiller, proteinleri oluşturmak için birbirine zincirlenmiş 20 farklı amino asit dizisine bağlıdır. Herhangi bir proteinin dizisini bulmak kolaydır çünkü bu, onu kodlayan DNA tarafından belirlenir. Ancak yarım asırlık çabalara rağmen, biyologlar daha önce bir proteinin şeklini, sırasından, tek başına çözememişlerdi.

Bu yıl Nobel Ödülü’ne layık görülen çığır açıcı CRISPR-Cas9 tam olarak nedir?

DeepMind’de AlphaFold ekibini yöneten John Jumper, “Bu son derece zor” diyor. Bazı proteinlerin kristallerini yapmak zordur ve kırınım modellerini yorumlamak da zor olabilir.

Yalnızca fiziğe dayalı kaba kuvvet hesaplama bir seçenek değildir çünkü proteinler çok karmaşıktır. Bunun yerine dünya çapındaki birçok grup, yapay zeka sistemlerinin bilinen protein yapılarının veri setleri kullanılarak eğitildiği makine öğrenimine yöneldi.

Her bir hedef protein için DeepMind’ın dahil olduğu gruplar, ilgili türlerde bulunan varyantları arıyor ve sekanslarını, yapılarını, hedef proteinin sekansı ile birlikte yapay zeka sistemine besleyici veri olarak aktarıyor. Buradaki fikir, sistemin sekans ve yapıyı bağlayan modellere bakarak hedef proteinin şeklini bulmayı öğrenmesi.

1994 yılında, Moult ve bir meslektaşı, bilgisayar tahminlerinin performansını değerlendirmek için CASP (Critical Assessment of Protein Structure Prediction) yarışmasını başlattılar. Girmek isteyen herhangi bir gruba, yapısı deneysel olarak belirlenen ancak henüz yayınlanmamış protein dizileri gönderildi.

Öngörülen şekiller, her bir amino asidin deneyle belirlenen konuma ne kadar yakın olduğuna bağlı olarak 100 üzerinden puanlanır. 90’ın üzerindeki bir puanın, deneylerle elde edilen sonuçlarla eşit olduğu kabul edilir.

2016 yarışmasında en iyi takım, en zor kategoride ortalama 40 puan aldı. 2018’de, AlphaFold’un ilk sürümü bu kategoride ortalama 60 puan aldı. Bu yıl, yeniden tasarlanan AlphaFold en zor kategoride ortalama 87 puan aldı. Tüm kategorilerde, proteinlerin üçte ikisi için 90’ın üzerinde puan aldı.

Zehra Çataltepe: Değişen dünyayı devamlı öğrenen “yapay zeka”

Moult, bu sonuç şaşırtıcı olsa da bazı açık başarısızlıklar olduğunu söylüyor. Örneğin AlphaFold, yapısı onu çevreleyen diğer proteinlerle etkileşimlerden etkilenen bir proteinle iyi sonuç vermedi.

Jumper, bu değişkenlik bir sorun olabilir, ancak AlphaFold aynı zamanda tahminlerinin ne kadar güvenilir olduğuna dair bir ölçüm sağlıyor, böylece bilim adamları hangilerine güveneceklerini bilecek, bu çok büyük bir şey diyor.

Yarışmadan ayrı olarak, Almanya‘daki Max Planck Gelişimsel Biyoloji Enstitüsü‘nden Andrei Lupas, DeepMind yardım teklif edene kadar on yıldır belirli bir proteinin yapısını çözmeye çalışıyordu. Doğruluğu artırmak için birkaç ince ayar gerekti, ancak Lupas’ın ekibi, AlphaFold’un tahminini aldıktan sonra yarım saat içinde nihai yapıya kavuştu. Bu onlara göre de gerçekten şaşırtıcı.

Lupas, önümüzdeki birkaç yıl boyunca araştırmacıların yine de şekil tahminlerini kontrol etmek için bazı deneysel çalışmalar yapmaları gerekeceğini ancak sonunda yalnızca hesaplamaya güvenebileceklerini düşünüyor. Bunun büyük bir fark yaratacağını söylüyor fakat asıl devrim, proteinlerin diğer moleküllerle nasıl etkileşime girdiğini tahmin etmek için bilgisayarları kullanabilmekten geçiyor.

Lupas, “Bu, tıbbın çehresini tamamen değiştirecek” diyor. Örneğin, AlphaFold, virüsün ilk kez Ocak ayında dizilenmesinden hemen sonra birkaç koronavirüs proteininin şekillerini tahmin edebildiğini söylüyor. Daha da iyisi, mevcut binlerce ilacın hangisinin bu proteinlere bağlandığını ve pahalı deneyler yapmak zorunda kalmadan terapötik bir etkiye sahip olabileceğini tahmin etme yeteneğine sahip olmak.

DeepMind şu ana kadar AlphaFold hakkında birkaç ayrıntı açıkladı, ancak yakında bir makale yayınlayacağını söylüyor. Şirket, bilim adamlarının teknolojiye nasıl erişebileceklerini söyleyemedi ama yaygın olarak bulunmasına istekli olduğunu belirtiyor. DeepMind’den Pushmeet Kohli, “Bunun en büyük etkiyi yarattığından emin olmak istiyoruz” diyor.

Kaynağı Göster
Gönderiyi paylaşın veya kaydedin: WhatsApp E-Posta Pinterest LinkedIn Pocket

Gönderi ile ilişkili bazı tanımlar:

Almanya — Orta Avrupa'da bir ülke. Başkenti Berlin, resmi dili Almanca, federal parlamenter cumhuriyet ile yönetiliyor, 357.578 km2 yüzölçümüne sahip, para birimi Euro.Tüm Almanya içerikleri →

Bilim — Fiziki ve doğal evrenin yapısının ve hareketlerinin birtakım yöntemler (deney, düşünce ve/veya gözlemler) aracılığıyla sistematik bir şekilde incelenmesini de kapsayan entelektüel ve pratik çalışmalar bütünüdür. (Diğer adı: İlim)Tüm Bilim içerikleri →

Biyoloji — Dirimbilimi, canlıları inceleyen bilim dalı. Biyoloji ya da dirimbilimi ile ilgilenen bilim insanına biyolog ya da dirimbilimci denir.Tüm Biyoloji içerikleri →

COVID-19 — (Koronavirüs Hastalığı) İnsanları etkileyen, şiddetli akut solunum yolu sendromu koronavirüsü 2'nin (SARS-CoV-2) neden olduğu solunum yolu sendromudur. Hastalığın kuluçka süresinin (virüsün vücuda girmesiyle belirtilerin başlaması arasında geçen zaman) 24 günü bulduğu görülmüştür.Tüm COVID-19 içerikleri →

Engelsiz Yaşam Merkezi — Üsküdar Belediyesi tarafından yapımı gerçekleştirilen Türkiye’nin En Kapsamlı Engelsiz Yaşam Merkezi. Bulgurlu’dadır.Tüm Engelsiz Yaşam Merkezi içerikleri →

Yapay Zeka — Bir bilgisayarın veya bilgisayar kontrolündeki bir robotun çeşitli faaliyetleri zeki canlılara benzer şekilde yerine getirme kabiliyeti. İngilizce artificial intelligence kavramının akronimi olan AI sözcüğü de bilişimde sıklıkla kullanılır. Tüm Yapay Zeka içerikleri →

Yarışma — İnsanların belirli bir hedefe ulaşmak için sergiledikleri mücadelelerin toplamıdır. Bir konuda belli koşullarla açılan ve kazananlara ödül verilen bilgi, yetenek, güzellik vb. alanda üstünlüğünü ortaya koymak, kanıtlamak için yarışmak işi.Tüm Yarışma içerikleri →

Yaşam — Canlılarda, doğumdan ölüme değin, etkinliği sağlayan olgular bütünü.Tüm Yaşam içerikleri →

Bunlar da ilginizi çekebilir:
Sonraki İlgili İçerik