Google DeepMind’ın en son tıbbi atılımı, AI görüntü oluşturucularından bir numara ödünç alıyor

Son zamanlardaki yapay zeka heyecanının büyük bir kısmı, basit istemlerden oluşturulan büyüleyici dijital içeriklerin yanı sıra, işgücünü azaltma ve kötü niyetli propagandayı çok daha ikna edici hale getirme becerisine ilişkin endişelere odaklandı. (Eğlenceli!) Bununla birlikte, yapay zekanın en umut verici ve potansiyel olarak çok daha az uğursuz çalışmalarından bazıları tıp alanında yatıyor. Google’ın AlphaFold yazılımında yapılacak yeni bir güncelleme, yeni hastalık araştırmalarında ve tedavisinde atılımlara yol açabilir.

Google DeepMind ve (aynı zamanda Alphabet’in sahibi olduğu) Isomorphic Labs’ın AlphaFold yazılımı, proteinlerin nasıl katlandığını şok edici bir doğrulukla tahmin edebildiğini zaten gösterdi. Bilinen 200 milyon kadar şaşırtıcı proteini kataloglamış durumda ve Google, milyonlarca araştırmacının sıtma aşıları, kanser tedavisi ve enzim tasarımları gibi alanlarda keşifler yapmak için önceki versiyonları kullandığını söylüyor.

Bir proteinin şeklini ve yapısını bilmek, onun insan vücuduyla nasıl etkileşime girdiğini belirler ve bilim adamlarının yeni ilaçlar oluşturmasına veya mevcut ilaçları geliştirmesine olanak tanır. Ancak yeni versiyon AlphaFold 3, DNA da dahil olmak üzere diğer önemli molekülleri modelleyebiliyor. Ayrıca araştırmacılar için heyecan verici yeni kapılar açabilecek ilaçlar ve hastalıklar arasındaki etkileşimlerin haritasını da çıkarabilir. Ve Google, bunu mevcut modellere göre yüzde 50 daha iyi bir doğrulukla yaptığını söylüyor.

Google’ın DeepMind araştırma ekibi “AlphaFold 3 bizi proteinlerin ötesine geçerek geniş bir biyomolekül yelpazesine taşıyor” bir blog yazısında yazdı. “Bu sıçrama, biyolojik olarak yenilenebilir malzemeler ve daha dayanıklı mahsuller geliştirmekten, ilaç tasarımı ve genomik araştırmalarını hızlandırmaya kadar daha dönüştürücü bilimin kilidini açabilir.”

“Proteinler DNA hasarına nasıl tepki veriyor; nasıl buluyorlar, tamir ediyorlar?” Google DeepMind proje lideri John Jumper söylenmiş kablolu. “Bu soruları cevaplamaya başlayabiliriz.”

Yapay zekadan önce bilim insanları protein yapılarını yalnızca elektron mikroskopları ve X-ışını kristalografisi gibi ayrıntılı yöntemlerle inceleyebiliyordu. Makine öğrenimi, amino asitlere dayalı olarak protein şekillerini tahmin etmek için eğitiminden tanınan (genellikle insanlar ve standart araçlarımız tarafından algılanamayan) kalıpları kullanarak bu sürecin çoğunu kolaylaştırır.

Google, AlphaFold 3’teki ilerlemelerin bir kısmının moleküler tahminlere difüzyon modellerinin uygulanmasından kaynaklandığını söylüyor. Difüzyon modelleri Midjourney, Google’ın Gemini ve OpenAI’nin DALL-E 3’ü gibi yapay zeka görüntü oluşturucularının merkezi parçalarıdır. Bu algoritmaların AlphaFold’a dahil edilmesi “yazılımın oluşturduğu moleküler yapıları keskinleştirir”. kablolu açıklıyor. Başka bir deyişle, bulanık veya belirsiz görünen bir oluşumu alır ve onu temizlemek için eğitim verilerinden elde edilen kalıplara dayanarak yüksek düzeyde bilgiye dayalı tahminler yapar.

Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, “Bu bizim için büyük bir ilerleme” dedi kablolu. “İlaç keşfi için tam olarak ihtiyacınız olan şey bu: Küçük bir molekülün ilaca nasıl bağlanacağını, ne kadar güçlü olduğunu ve ayrıca başka nelere bağlanabileceğini görmeniz gerekiyor.”

AlphaFold 3, tahminindeki güven düzeyini etiketlemek için renk kodlu bir ölçek kullanıyor ve araştırmacıların, doğru olma olasılığı daha düşük olan sonuçlarla ilgili gerekli uyarıyı yapmalarına olanak tanıyor. Mavi yüksek güven anlamına gelir; kırmızı, daha az kesin olduğu anlamına gelir.

Google AlphaFold 3’ü yapıyor araştırmacıların kullanımı için ücretsiz ticari olmayan araştırmalar için. Ancak geçmiş sürümlerden farklı olarak şirket projeyi açık kaynak olarak kullanmıyor. Benzer yazılımlar üreten önde gelen araştırmacılardan biri olan Washington Üniversitesi profesörü David Baker, bu yazılımla ilgili hayal kırıklığını dile getirdi. kablolu Google bu rotayı seçti. Ancak yazılımın yetenekleri karşısında da hayran kaldı. “AlphaFold 3’ün yapı tahmin performansı çok etkileyici” dedi.

Sırada ne olacağı konusunda Google şöyle diyor: “Isomorphic Labs, bunu gerçek dünyadaki ilaç tasarımı zorluklarına uygulamak ve sonuçta hastalar için hayat değiştiren yeni tedaviler geliştirmek için ilaç şirketleriyle zaten işbirliği yapıyor.”