Yaklaşık beş yıl önce, Google’ın daha üretken yapay zeka merkezli araştırma laboratuvarlarından biri olan DeepMind, insan vücudundaki birçok proteinin yapısını doğru bir şekilde tahmin edebilen bir yapay zeka sistemi olan AlphaFold’u piyasaya sürdü. O zamandan beri DeepMind sistemi geliştirdi ve 2020’de AlphaFold’un güncellenmiş ve daha yetenekli bir versiyonu olan AlphaFold 2’yi yayınladı.
Bugün DeepMind, AlphaFold 2’nin halefi olan AlphaFold’un en yeni sürümünün, dünyanın en büyük açık erişimli biyolojik molekül veritabanı olan Protein Veri Bankası’ndaki neredeyse tüm moleküller için tahminler üretebileceğini açıkladı.
DeepMind’ın ilaç keşfine odaklanan bir yan kuruluşu olan Isomorphic Labs, DeepMind blogundaki bir yazıya göre, birlikte tasarladığı yeni AlphaFold modelini terapötik ilaç tasarımına uyguluyor ve hastalığın tedavisi için önemli olan farklı moleküler yapı türlerinin karakterize edilmesine yardımcı oluyor.
DeepMind, modelin ligandların (“reseptör” proteinlere bağlanan ve hücrelerin iletişim kurma biçiminde değişikliklere neden olan moleküller) yanı sıra nükleik asitlerin (önemli genetik bilgiler içeren moleküller) ve post-translasyonel modifikasyonların (bir protein oluşturulduktan sonra meydana gelen kimyasal değişiklikler) yapılarını da doğru bir şekilde tahmin edebileceğini iddia ediyor.
Yine de en yeni AlphaFold mükemmel değil.
DeepMind ve Isomorphic Labs araştırmacıları, sistemin güçlü yönlerini ve sınırlamalarını detaylandıran bir whitepaper’da, sistemin RNA moleküllerinin (vücutta protein yapım talimatlarını taşıyan moleküller) yapılarını tahmin etmede sınıfının en iyi yönteminin gerisinde kaldığını ortaya koyuyor.
Şüphesiz, hem DeepMind hem de Isomorphic Labs bu sorunu çözmek için çalışıyor.
