Yapay zeka, biyoloji alanında ezber bozuyor. Bilim insanları, geleneksel yöntemlerle tespit edilemeyen proteinleri açığa çıkaran InstaNovo ve InstaNovo+ adlı iki yeni yapay zeka aracı geliştirdi.
Haber Merkezi
Yayınlanma:
Biyolojide yapay zeka rüzgarı esiyor. Özellikle protein analizi konusunda çığır açan gelişmeler yaşanıyor.
Bilim insanları, uzun süredir gizemini koruyan ve geleneksel yöntemlerle tespit edilemeyen proteinleri açığa çıkaran iki yeni yapay zeka aracı geliştirdi.
InstaNovo ve InstaNovo+ adlı bu araçlar, protein araştırmalarında yepyeni bir sayfa açıyor.
PROTEİNLERİN GİZEMLİ DÜNYASI
Proteinler, bir organizmanın DNA'sının nihai ürünüdür. Hücrelerin ne ürettiğini ve ne yaptığını belirleyen bu yapılar, yaşamın temel taşlarıdır.
Ancak, genetik şablondaki sapmalar nedeniyle, bilim insanları tarafından "gizli" olarak adlandırılan beklenmedik proteinler ortaya çıkabiliyor. Bu proteinleri tespit etmek ve analiz etmek, uzun zamandır büyük bir zorluktu.
YAPAY ZEKA İLE YENİ BİR DÖNEM
InstaNovo ve InstaNovo+, bu gizemli proteinleri çözmek için geliştirilen devrim niteliğindeki yapay zeka modellerine deniyor.
InstaNovo, OpenAI'nin GPT-4 dönüştürücü modelini taklit ederek çalışıyor. Bir proteinin kütle spektroskopisi ile çizilen "parmak izini" okuyarak, bu parmak izini olası aminoasitlerden oluşan bir diziye dönüştürüyor.
InstaNovo+ ise daha çok bir yapay zeka görüntü oluşturucu gibi çalışıyor. Proteinin net bir resmini oluşturmak için başlangıç verilerinden gürültüyü kademeli olarak temizliyor.
GELENEKSEL YÖNTEMLERE FARK ATTI
Yeni yapay zeka modelleri, insan bağışıklık proteinlerinin dizilenmesi gibi karmaşık deneylerde geleneksel yöntemlerden çok daha iyi performans gösterdi.
Araştırmacılar, InstaNovo'nun geleneksel veritabanı aramasına kıyasla yaklaşık üç kat daha fazla aday protein segmenti belirlediğini, InstaNovo+'ın ise bu sayının altı katı olduğunu gözlemledi.
Her ne kadar umut vadedici olsa da bu yeni yapay zeka modellerinin de sınırlamaları bulunuyor. Çalışmanın yazarları, yanlış pozitif oranının yaklaşık yüzde 5 olduğunu tahmin ediyor. Bu da elde edilen sonuçların ek doğrulama gerektirdiğini gösteriyor.
