London A.I.Lab, İlaç Keşfini Hızlandırabilecek Bir Buluş İddiasında

Bazı bilim adamları, insan vücudundaki küçük proteinlerin şeklini tam olarak belirlemeye çalışarak hayatlarını geçirirler.

Proteinler, virüslerin, bakterilerin, insan vücudunun ve tüm canlıların davranışını yönlendiren mikroskobik mekanizmalardır. Ne yapabileceklerini ve ne yapamayacaklarını tanımlayan üç boyutlu şekillere bükülüp katlanmadan önce kimyasal bileşik dizileri olarak başlarlar.

Biyologlar için, bir proteinin kesin şeklini belirlemek genellikle aylar, yıllar ve hatta onlarca yıllık deney yapmayı gerektirir. Beceri, zeka ve biraz dirsek yağından fazlasını gerektirir. Bazen asla başaramazlar.

Şimdi, Londra’daki bir yapay zeka laboratuvarı, işi birkaç saat içinde, hatta belki birkaç dakika içinde yapabilen bir bilgisayar sistemi inşa etti.

Google ile aynı ana şirketin sahibi olduğu bir laboratuvar olan DeepMind Pazartesi günü yaptığı açıklamada, AlphaFold adlı sisteminin “protein katlama sorunu” olarak bilinen sorunu çözdüğünü söyledi. Bir proteini oluşturan amino asit dizisi göz önüne alındığında, sistem üç boyutlu şeklini hızlı ve güvenilir bir şekilde tahmin edebilir.

Uzun zamandır aranan bu buluş, hastalıkları anlama, yeni ilaçlar geliştirme ve insan vücudunun gizemlerini çözme yeteneğini hızlandırabilir.

Bilgisayar bilimcileri, 50 yılı aşkın süredir böyle bir sistem oluşturmak için mücadele ediyorlar. Son 25 yıldır çabalarını Kritik Yapı Tahmini Değerlendirmesi veya C. A. S. P. adlı küresel bir yarışma aracılığıyla ölçüp karşılaştırdılar. Şimdiye kadar hiçbir yarışmacı sorunu çözmeye yaklaşmamıştı bile.

DeepMind, sorunu geniş bir protein yelpazesiyle çözdü ve fiziksel deneylere rakip olan bir doğruluk düzeyine ulaştı. Pek çok bilim insanı, o anın on yıllar değilse de yıllar olduğunu varsaymıştı.

1994’te C. A. S. P.’nin kurulmasına yardım eden ve bienal yarışmasını yönetmeye devam eden Maryland Üniversitesi’nde profesör olan John Moult, “Bu günü görmek için hep yaşayacağımı umuyordum” dedi. Ama başaracağım her zaman açık değildi. ”

Bu yılki C. A. S. P.’nin bir parçası olarak, DeepMind’ın teknolojisi Dr. Moult ve yarışmayı denetleyen diğer araştırmacılar tarafından gözden geçirildi.

DeepMind’in yöntemleri geliştirilebilirse, kendisi ve diğer araştırmacılar, yeni ilaçların geliştirilmesinin yanı sıra mevcut ilaçları yeni virüslere ve hastalıklara uygulama çabalarını hızlandırabileceklerini söylediler.

Atılım, koronavirüs üzerinde önemli bir etki yaratmak için çok geç geldi. Ancak araştırmacılar, DeepMind’ın yöntemlerinin gelecekteki pandemilere yanıtı hızlandırabileceğine inanıyor. Bazıları, bilim insanlarının Alzheimer veya kistik fibroz çizgisindeki genetik hastalıkları daha iyi anlamalarına da yardımcı olabileceğine inanıyor.

Yine de uzmanlar, bu teknolojinin bilim adamlarının yeni ilaçları belirleyip hastalıkları analiz ettiği uzun sürecin yalnızca küçük bir bölümünü etkileyeceği konusunda uyardı. DeepMind’ın teknolojisini diğer araştırmacılarla ne zaman ve nasıl paylaşacağı da belirsizdi.

DeepMind, son 10 yılda akademi, teknoloji endüstrisi ve tıp camiasına yayılan kapsamlı bir değişimin kilit oyuncularından biridir. Sinir ağı adı verilen bir yapay zeka teknolojisi sayesinde, makineler artık bir zamanlar erişemeyecekleri ve bazen de insanların erişemeyeceği birçok görevi gerçekleştirmeyi öğrenebilir.

Sinir ağı, insan beynindeki nöron ağı üzerinde gevşek bir şekilde modellenen matematiksel bir sistemdir. Büyük miktarda veriyi analiz ederek becerileri öğrenir. Örneğin binlerce kedi fotoğrafındaki desenleri saptayarak, bir kediyi tanımayı öğrenebilir.

Bu, Facebook’a gönderdiğiniz fotoğraflardaki yüzleri tanıyan, akıllı telefonunuza yazdığınız komutları tanımlayan ve Skype ve diğer hizmetlerde bir dili diğerine çeviren teknolojidir. DeepMind, proteinlerin şeklini tahmin etmek için bu teknolojiyi kullanıyor.

Bilim adamları, insan vücudundaki bir proteinin şeklini tahmin edebilirlerse, diğer moleküllerin ona nasıl bağlanacağını veya fiziksel olarak nasıl bağlanacağını belirleyebilirler. Bu, ilaçların geliştirilmesinin bir yoludur: Bir ilaç, vücudunuzdaki belirli proteinlere bağlanır ve davranışlarını değiştirir.

Bir sinir ağı, bilinen binlerce proteini ve fiziksel şekillerini analiz ederek diğerlerinin şekillerini tahmin etmeyi öğrenebilir. DeepMind, 2018’de bu yöntemi kullanarak ilk kez C.A. S.P. yarışmasına girdi ve sistemi diğer tüm rakiplerinden daha iyi performans göstererek önemli bir değişimin sinyalini verdi. Ancak John Jumper adlı bir araştırmacının önderliğindeki biyologlar, fizikçiler ve bilgisayar bilimcilerinden oluşan ekibi, nihai sorunu çözmeye hiçbir yerde yakın değildi.

O zamandan bu yana geçen iki yıl içinde, Dr. Jumper ve ekibi, özellikle protein katlanması için tamamen yeni bir tür sinir ağı tasarladı ve bu, doğrulukta muazzam bir sıçramaya yol açtı. DeepMind araştırma bilimcisi Kathryn Tunyasuvunakool, son sürümlerinin protein katlama sorununa kusurlu olsa da güçlü bir çözüm sağladığını söyledi.

Sistem, C.A. S. P. yarışmasının sonuçlarına göre, bir proteinin şeklini zamanın yaklaşık üçte ikisinde doğru bir şekilde tahmin edebiliyor. Ve bu proteinlerle ilgili hataları bir atomun genişliğinden daha küçüktür – fiziksel deneylere rakip olan bir hata oranı.

Yarışmayı düzenleyen Dr. Moult, “Çoğu atom, deneysel yapı içinde bulundukları yerin bir atom çapı dahilinde” dedi. “Ve olmayanlarla, farklılıkların başka olası açıklamaları da var. ”

Almanya’daki Max Planck Gelişimsel Biyoloji Enstitüsü’nde protein evrimi bölümünün yöneticisi Andrei Lupas, AlphaFold ile çalışanlar arasında yer alıyor. Archaeon adı verilen küçük bir bakteri benzeri organizmadaki belirli bir proteinin fiziksel şeklini belirlemeye çalışan 10 yılını harcayan bir ekibin parçası.

Bu protein, bir kısmı hücrenin içinde, bir kısmı dışarıda olmak üzere, tek tek hücrelerin zarının üzerinde yer alır ve bu, Dr. Lupas gibi bilim adamlarının laboratuvarda proteinin şeklini belirlemesini zorlaştırır. On yıl sonra bile şekli tam olarak belirleyemedi.

AlphaFold ile sorunu yarım saat içinde çözdü.

Bu yöntemler gelişmeye devam ederse, yeni bir virüsün mevcut ilaçlardan oluşan bir kokteylle tedavi edilip edilemeyeceğini belirlemenin özellikle yararlı bir yolu olabileceğini söyledi.

Lupas, “İnsanlarda kullanım için lisanslı her bileşiği taramaya başlayabiliriz” dedi. “Bir sonraki salgını zaten sahip olduğumuz ilaçlarla karşılayabiliriz. ”

Mevcut pandemi sırasında, bazı durumlarda daha basit bir yapay zeka biçimi yararlı oldu. Başka bir Londra şirketi BenevolentAI tarafından inşa edilen bir sistem, ciddi şekilde hasta olan Covid-19 hastalarını tedavi etmek için kullanılabilecek mevcut bir ilaç olan baricitinib’i tespit etmeye yardımcı oldu. Araştırmacılar şimdi bir klinik araştırmayı tamamladılar, ancak sonuçlar henüz açıklanmadı.

Araştırmacılar teknolojiyi geliştirmeye devam ettikçe, AlphaFold, özellikle Covid-19’dan daha az anlaşılan bir virüsle karşılaşırsak, bu tür ilaçların yeniden kullanımının yanı sıra tamamen yeni aşıların geliştirilmesini daha da hızlandırabilir.

Anti-koronavirüs ilaçları tasarlamak için benzer bilgisayar teknolojisini kullanan Washington Üniversitesi Protein Tasarımı Enstitüsü müdürü David Baker, DeepMind’ın yöntemlerinin bu çalışmayı hızlandırabileceğini söyledi.

“Koronavirüsü nötralize edici proteinleri birkaç ay içinde tasarlayabildik” dedi. Ancak amacımız bu tür şeyleri birkaç hafta içinde yapmak. ”

Atlanta’daki Emory Üniversitesi’nde baricitinib denemesinin yönetilmesine yardımcı olan bir araştırmacı olan Dr. Vincent Marconi, yine de geliştirme hızının, büyük klinik deneyler gibi diğer sorunlarla başa çıkması gerektiğini söyledi. Bu zaman alır, dedi.

Ancak DeepMind’ın yöntemleri, en azından bazı durumlarda, toksik reaksiyonlar veya diğer sorunlar nedeniyle bir klinik araştırmanın başarısız olup olmayacağını belirlemenin bir yolu olabilir.

DeepMind’ın genel müdürü ve kurucu ortağı Demis Hassabis, şirketin çalışmalarını açıklayan ayrıntıları yayınlamayı planladığını, ancak bunun önümüzdeki yıla kadar gerçekleşmesinin olası olmadığını söyledi. Ayrıca şirketin teknolojiyi diğer bilim insanlarıyla paylaşmanın yollarını araştırdığını da söyledi.

DeepMind bir araştırma laboratuvarıdır. Ürünleri doğrudan diğer laboratuvarlara veya işletmelere satmaz. Ancak, teknolojisine internet üzerinden erişimi paylaşmak için diğer şirketlerle birlikte çalışabilir.

Laboratuvarın geçmişteki en büyük buluşları arasında oyunlar vardı. Eski strateji oyunu Go’da ve popüler video oyunu StarCraft’ta insan performansını aşan sistemler inşa etti – pratik uygulama olmaksızın son derece teknik başarılar. Şimdi, DeepMind ekibi yapay zeka teknolojilerini gerçek dünyaya taşımak için sabırsızlanıyor.

Dr. Jumper, “Lider bir yönetim kurulu şirketi olmak istemiyoruz,” dedi. Gerçek biyolojik ilişki istiyoruz. ”