Sağlık

Daha Hızlı İlaç Keşifleri İçin Makine Öğrenmesi

DeepBAR olarak adlandırılan yeni teknik, ilaç adayları ve hedefleri arasındaki bağlanma afinitelerini (yakınlıklarını) hızlı bir şekilde hesaplar. Yaklaşım, son teknoloji yöntemlere kıyasla çok daha kısa sürede kesin hesaplamalar sağlamakta. Araştırmacılar, DeepBAR’ın bir gün ilaç keşfi ve protein mühendisliğinin hızını artırabileceğini söylüyor.

Araştırma geçtiğimiz günlerde Journal of Physical Chemistry Letters’da yayınlandı. Çalışmanın baş yazarı, MIT Kimya Bölümü’nde doktora sonrası araştırma yapan Xinqiang Ding.

Bir ilaç molekülü ile bir hedef protein arasındaki yakınlık, bağlanma serbest enerjisi adı verilen bir miktarla ölçülür. Zhang, “Bağlayıcı serbest enerjinin daha düşük olması, ilacın diğer moleküllerle daha iyi rekabet edebileceği anlamına geliyor,” diyor. “Bu, proteinin normal işlevini daha etkili bir şekilde bozabileceği anlamına geliyor.”

DeepBAR, bağlayıcı serbest enerjiyi tam olarak hesaplıyor ve önceki yöntemlerin talep ettiği hesaplamaların sadece bir kısmını gerektiriyor. Yeni teknik, geleneksel kimya hesaplamalarını makine öğrenimindeki son gelişmelerle birleştiriyor. Araştırmacılar bilgisayarlı görü tekniklerini kullanmışlar. Zhang, “Temelde, insanların bilgisayar görüntüsü sentezini yapmak için kullandıkları modelin aynısı,” diyor. “Her moleküler yapıyı, modelin öğrenebileceği bir görüntü olarak ele alıyoruz. Dolayısıyla bu proje, makine öğrenimi topluluğunun çabalarına dayanıyor. ”

MIT’de yayımlanan makaleye göre, gelecekte araştırmacılar DeepBAR’ın bilgisayar bilimindeki son gelişmelerle mümkün kılınan bir görev olan büyük proteinler için hesaplama yapma becerisini geliştirmeyi planlıyor.

Merve Eyüboğlu

İstanbul Teknik Üniversitesi Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği | IEEE İTÜ ComSoc Tanıtım ve Tasarım Koordinatörü

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close