Hangi Moleküllerin En İyi İlaçları Yapacağı Konusunda Yapay Zekaya 'İçgüdüsel Duygu' Nasıl Verilir?

Sezgi ve yapay zeka tuhaf bir çift oluşturuyor.

Sezgiyi tarif etmek zordur. Nedenini bilmeseniz bile sizi kemiren o içgüdüsel duygudur. Doğal olarak deneyim yoluyla sezgiyi geliştiririz. İçten gelen duygular her zaman doğru değildir; ancak karar alırken mantık ve akıl yürütmeyi desteklemek için sıklıkla bilinçaltımıza sızarlar.

Yapay zeka ise bunun tersine, milyonlarca soğuk, katı veri noktasını sindirerek hızla öğrenir ve girdisine dayalı olarak (her zaman makul olmasa da) tamamen analitik sonuçlar üretir.

Şimdi, yeni bir çalışma in Doğa İletişim tek çiftle evlenir ve sonuçta bir kimyagerin ilaç geliştirme sezgisini yakalayan bir makine öğrenme sistemi ortaya çıkar.

Ekip, İsviçre merkezli bir ilaç şirketi olan Novartis'teki 35 kimyagerden gelen geri bildirimleri analiz ederek, ilaç geliştirmenin oldukça zor bir aşamasında insan uzmanlığından öğrenen bir yapay zeka modeli geliştirdi: biyolojimizle uyumlu, umut verici kimyasallar bulma.

İlk olarak kimyagerler, 5,000 kimyasal çiftten hangisinin yararlı bir ilaç olma şansının daha yüksek olduğunu seçmek için sezgilerini kullandılar. Bu geri bildirimden basit bir yapay sinir ağı tercihlerini öğrendi. Yapay zeka modeli, yeni kimyasallarla karşılaşıldığında her birine ilaç olarak daha fazla geliştirilmeye değer olup olmadığına göre bir puan verdi.

Yapay zeka, kimyasal yapıların kendisi hakkında herhangi bir ayrıntı olmadan, mevcut ilaçlarda sıklıkla meydana gelen belirli yapısal bileşenleri diğerlerinden daha yüksek bir şekilde "sezgisel olarak" puanladı. Şaşırtıcı bir şekilde, önceki bilgisayar modelleme girişimlerinde açıkça programlanmayan belirsiz özellikleri de yakaladı. Robo-kimyacı, DALL-E gibi üretken bir yapay zeka modeliyle eşleştirilerek potansiyel liderler olarak bir dizi yeni molekül tasarladı.

Ekip, gelecek vaat eden birçok ilaç adayının "ortak teknik bilgiye" dayandığını yazdı.

Çalışma, Novartis ile Birleşik Krallık merkezli Microsoft Research AI4Science arasındaki bir işbirliğidir.

Kimyasal Tavşan Deliğinden Aşağı

Günlük ilaçlarımızın çoğu küçük moleküllerden yapılır: Ağrı için Tylenol, diyabet tedavisi için metformin, bakteriyel enfeksiyonlarla savaşmak için antibiyotikler.

Ancak bu molekülleri bulmak bir acıdır.

Öncelikle bilim adamlarının hastalığın nasıl çalıştığını anlamaları gerekiyor. Örneğin, şiddetli bir baş ağrısına neden olan biyokimyasal reaksiyon zincirini çözerler. Daha sonra zincirin en zayıf halkasını (çoğunlukla protein) bulurlar ve onun şeklini modellerler. Eldeki yapıyla, moleküllerin proteinin işlevini bozacak şekilde sıkışabileceği köşe ve bucakları işaretliyorlar, böylece biyolojik süreci durduruyorlar - işte, artık baş ağrısı yok.

Sayesinde protein tahmin yapay zekasıAlphaFold, RoseTTAFold ve bunların türevleri gibi proteinler sayesinde, hedef proteinin yapısını modellemek artık daha kolay. Ona uygun bir molekül bulmak başka bir konudur. İlacın sadece hedefin aktivitesini değiştirmesi gerekmiyor. Aynı zamanda kolayca emilmeli, hedef organ veya dokuya yayılmalı ve güvenli bir şekilde metabolize edilip vücuttan atılmalıdır.

İşte tam burada tıbbi kimyagerler devreye giriyor. Bu bilim insanları bilgisayar modellemesinin benimsenmesinde öncüdürler. Yirmi yılı aşkın bir süre önce bu alan, gelecek vaat eden ipuçlarını arayan çok büyük kimyasal veritabanlarını elemek için yazılım kullanmaya başladı. Her potansiyel müşteri daha sonra daha fazla geliştirilmeden önce bir kimyager ekibi tarafından değerlendirilir.

Bu süreç sayesinde tıbbi kimyagerler bir sezgi geliştirirler. verimli karar vermelerini sağlar Gelecek vaat eden ilaç adaylarını incelerken. Eğitimlerinden bazıları şunlar olabilir: kurallara göre damıtılmış bilgisayarların öğrenmesi için; örneğin bu yapı muhtemelen beyne geçmeyecektir; bu karaciğere zarar verebilir. Bu uzman kuralları ilk taramaya yardımcı olmuştur. Ancak şu ana kadar hiçbir program onların karar verme sürecinin inceliklerini ve karmaşıklıklarını yakalayamıyor, bunun nedeni kısmen kimyagerlerin bunu kendileri açıklayamaması.

İçimde Bir His Var

Yeni çalışma, bir yapay zeka modelinde açıklanamayanları yakalamayı amaçladı.

Ekip, dünya çapındaki çeşitli Novartis merkezlerinde her biri farklı uzmanlıklara sahip 35 uzman kimyageri işe aldı. Bazıları hücreler ve dokularla çalışır, örneğin diğerleri bilgisayar modellemesi ile çalışır.

Sezgiyi ölçmek zordur. Aynı zamanda tam olarak güvenilir değil. Temel olarak ekip, her kimyagerin seçimlerinde tutarlı olup olmadığını ve seçimlerinin diğerlerininkiyle uyumlu olup olmadığını ölçmek için çok oyunculu bir oyun tasarladı. Her kimyagere 220 molekül çifti gösterildi ve kasıtlı olarak belirsiz bir soru soruldu. Örneğin, erken bir sanal tarama kampanyasında olduğunuzu ve hap olarak alınabilecek bir ilaca ihtiyacımız olduğunu düşünün; hangi molekülü tercih edersiniz?

Amaç, kimyagerleri hangi kimyasalın kalacağı ve hangisinin gideceği konusunda sezgilerine güvenmeye iterek aşırı düşünmeyi azaltmaktı. Bu kurulum, kimyagerlerin belirli moleküler özellikleri tahmine dayalı modellerle (yani somut verilerle) kontrol ettiği olağan değerlendirmelerden farklıdır.

Kimyagerler kendi kararlarında tutarlıydı, ancak muhtemelen farklı kişisel deneyimler nedeniyle birbirleriyle her zaman aynı fikirde değillerdi. Ancak ekip, bir yapay zeka modelinin öğrenebileceği temel bir model oluşturmaya yetecek kadar örtüşmenin olduğunu açıkladı.

Daha sonra veri setini 5,000 molekül çiftine kadar oluşturdular. Her biri yapısı ve diğer özellikleriyle ilgili bilgilerle etiketlenen moleküller, basit bir yapay sinir ağını eğitmek için kullanıldı. Yapay zeka ağı, eğitimle birlikte kimyagerlerden gelen geri bildirimlere dayanarak iç işleyişini daha da ayarladı ve sonunda her moleküle bir puan verdi.

Ekip, bir akıl sağlığı kontrolü olarak modeli, eğitim veri setindekilerden farklı kimyasal çiftler üzerinde test etti. Eğitim örneklerinin sayısı arttıkça performans da arttı.

Daha önceki bilgisayar programları, umut verici bir ilacı moleküler yapıya dayalı olarak belirleyen kurallara dayanıyordu; ancak yeni modelin puanları bu kuralların hiçbirini doğrudan yansıtmıyordu. Yapay zeka, bir kimyasala yönelik daha bütünsel bir bakış açısı yakaladı; bu, kimyasallara yönelik tamamen farklı bir yaklaşımdı. ilaç keşfi klasik robo-kimya yazılımında kullanılandan daha fazla.

Ekip daha sonra yapay zekayı kullanarak yüzlerce FDA onaylı ilacı ve binlerce molekülü bir kimyasal veri bankasından taradı. Açık bir eğitim olmasa bile model, ilaç olarak daha fazla geliştirilmeye daha uygun olan, "parçalar" adı verilen kimyasal yapıları çıkardı. Yapay zekanın puanlama tercihleri ​​mevcut ilaca benzer moleküllerinkilerle eşleşiyordu; bu da onun potansiyel bir ipucu oluşturan şeyin esasını kavradığını gösteriyordu.

Kimyasal romantizm

Novartis, insan-robot kimyasal ilişkisini keşfeden ilk şirket değil.

Daha önce ilaç şirketi Merck ayrıca dinlenildi kimyasalları arzu edilen bir özelliğe göre sıralamak için kurum içi uzmanlıklarına başvururlar. Sektör dışında, bir takım Glasgow Üniversitesi'nde inorganik kimyasal deneyler için sezgiye dayalı robotların kullanılması araştırıldı.

Bu hala küçük bir çalışma ve yazarlar insanların yanılgılarını göz ardı edemiyor. Bazı kimyagerler tamamen kaçınılması zor olan kişisel önyargılara dayanarak bir molekül seçebilirler. Ancak bu kurulum, ilaç keşfinde deneysel olarak tamamlanması pahalı olan diğer adımları incelemek için kullanılabilir. Model sezgiye dayalı olsa da performansını daha da artırmak için sonuçları kural tabanlı filtrelerle desteklenebilir.

Ekip, makine öğreniminin on binlerce molekülü tasarlayabildiği bir çağda olduğumuzu açıkladı. Sezgiyle donanmış bir yapay zeka kimyager yardımcısı, ilaç keşfinin kritik erken aşamasında adayları daraltmaya yardımcı olabilir ve dolayısıyla tüm süreci hızlandırabilir.

Resim Kredi: Eugenia Kozyr / Unsplash

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/11/03/how-to-give-ai-a-gut-feeling-for-which-molecules-will-make-the-best-drugs/