Biyoloji alanında yapay zekanın etkisi giderek artıyor. Özellikle protein analizi üzerine gerçekleştirilen yenilikler, alanda önemli ilerlemelere yol açıyor.
Bilim insanları, daha önce gizemini koruyan ve klasik yöntemlerle tespit edilemeyen proteinleri gün yüzüne çıkaran iki yeni yapay zeka aracı geliştirdi.
Bu araçlar, InstaNovo ve InstaNovo+, protein araştırmalarında devrim yaratacak nitelikte bir yenilik sunuyor.
PROTEİNLERİN GİZEMİ
Proteinler, bir organizmanın DNA’sının nihai ürünlerini oluşturur. Bu yapılar, hücrelerin ürettiği ve gerçekleştirdiği işlevleri belirleyerek yaşamın temel bileşenlerini şekillendirir.
Ancak genetik şablondaki sapmalar sonucunda, bilim insanları tarafından “gizli” olarak tanımlanan beklenmedik proteinlerin türemesi söz konusu olabiliyor. Bu proteinlerin tespiti ve analizi, uzun zamandır önemli bir zorluk olarak kalmaktaydı.
YAPAY ZEKANIN DEVRİMİ
InstaNovo ve InstaNovo+, gizemli proteinlerin çözülmesine yönelik geliştirilmiş devrim niteliğindeki yapay zeka modellerini ifade ediyor.
InstaNovo, OpenAI’nin GPT-4 dönüştürücü modelinin bir benzerini benimseyerek çalışıyor. Bu sistem, bir proteinin kütle spektrometrisi ile oluşturulan “parmak izini” okuyarak, bu izleri potansiyel amino asit dizilerine dönüştürüyor.
Öte yandan InstaNovo+, bir yapay zeka görüntü oluşturucu olarak işlev görüyor. Başlangıç verilerinden gelen gürültüyü aşamalı olarak temizleyerek proteinin net bir görüntüsünü ortaya koyuyor.
GELENEKSEL YÖNTEMLERİ GERİDE BIRAKTI
Bu yeni yapay zeka modelleri, insan bağışıklık proteinlerinin dizilenmesi gibi karmaşık deneylerde geleneksel yöntemlere göre çok daha başarılı sonuçlar elde etti.
Araştırmacılar, InstaNovo’nun geleneksel veritabanı aramalarına kıyasla yaklaşık üç kat daha fazla potansiyel protein segmenti tespit ettiğini, InstaNovo+’ın ise bu sayıyı altı katına çıkardığını belirledi.
Ancak bu umut verici gelişmelere rağmen, yeni yapay zeka modellerinin bazı sınırlamalarının da bulunduğu ifade ediliyor. Çalışmanın yazarları, hata payının yaklaşık yüzde 5 civarında olduğunu tahmin ediyor ve bu durum, elde edilen sonuçların ek bir doğrulamaya ihtiyaç duyduğunu gösteriyor.
