Google, özellikle geçtiğimiz yıldan bu yana OpenAI ve Microsoft’un sohbet robotlarıyla rekabet edebilmek için Gemini yapay zekası üzerinde çalışıyor. Ancak şirket daha sessiz bir şekilde bilim insanları için çok daha özel bir yapay zeka aracını da kısa süre önce geliştirdiğini duyurdu. Google DeepMind ve Isomorphic Labs (bu da Google’a ait), yeni ilaç ve tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilecek AlphaFold 3‘ü tanıttı. AlphaFold 3, proteinler, DNA ve RNA gibi yaşamın temel moleküllerinin karmaşık yapılarını ve etkileşimlerini tahmin etme konusunda benzersiz bir güç ortaya koyuyor. AlphaFold 3, tıpta devrimin kapısını aralayabilir
AlphaFold 3, Google DeepMind tarafından geliştirilen ve selefi AlphaFold 2’nin başarısı üzerine inşa ediliyor. 2020 yılında tanıtılan AlphaFold 2, protein yapısı tahmininde kendisini kanıtlamış hatta bazı ödüllere layık görülmüştü. AlphaFold 3 ise yeteneklerini proteinlerin ötesine taşıyarak DNA, RNA ve ligandlar da dahil olmak üzere çok çeşitli biyomolekülleri kapsayacak şekilde genişletiyor. Kısaca AlphaFold 3, DNA da dahil olmak üzere biyolojik öneme sahip diğer molekülleri ve bağışıklık sistemi tarafından üretilen antikorlar ile hastalık organizmalarının molekülleri arasındaki etkileşimleri modelleyebiliyor.
AlphaFold 3, bu yetenekleriyle moleküller arasındaki etkileşimleri doğru bir şekilde tahmin ederek, moleküler düzeyde yaşamın karmaşık işleyişine eşi benzeri görülmemiş bir bakış açısı sağlıyor. Google DeepMind CEO’su Demis Hassabis, yaptığı açıklamada “Bu bizim için büyük bir gelişme. Bu tam da ilaç keşfi için ihtiyacınız olan şey: Küçük bir molekülün bir ilaca nasıl bağlanacağını, ne kadar güçlü bir şekilde bağlanacağını ve ayrıca başka nelere bağlanabileceğini görmeniz gerekiyor.” dedi. Bu, tam olarak AlphaFold 3’ün yapacağı şey olacak.
AlphaFold 3 kalbinde ise AlphaFold 2’nin olağanüstü performansının anahtarı olan öğrenme mimarisi Evoformer’un gelişmiş bir versiyonu bulunuyor. Yeni model aynı zamanda yapay zeka görüntü oluşturucularında kullanılanlara benzer bir difüzyon ağı içeriyor. Bu difüzyon ağı, tahminlerin iyileştirilmesini sağlıyor.
Google’ın araştırma makalesine göre AlphaFold 3, DNA, RNA, ligandlar veya metal iyonları da dahil olmak üzere çok daha küçük yapıların birbirleriyle nasıl etkileşime gireceğini yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor. Moleküler yapıları ve etkileşimleri bu kadar hassas bir şekilde tahmin edebilme yeteneği, bilim camiası için ezber bozan bir özellik.
Daha geçtiğimiz günlerde üretken yapay zekanın kendi başına yeni ilaçlar tasarlayacağını sizlere aktarmıştık. O haberimizde Google’ın ilaç geliştirmek için çocuk felci aşısı ve insülini kitlesel olarak üreten ilk şirket olan Eli Lilly and Company ile çalışacağından bahsetmiştik. Bu yakın çalışma AlphaFold 3 özelinde yürütülecek. Google ayrıca AlphaFold 3’ü araştırmacıların ücretsiz olarak erişebilmesi için bulut (AlphaFold Server) üzerinden kullanıma sunulacak. Açık kaynak olarak ise yayınlanmayacak.
Hayatlar kurtarabilir
AlphaFold 3’ün en umut verici uygulamalarından biri, ilaç keşfinde devrim yaratma potansiyeli. AlphaFold 3, proteinler ile ligandlar ve antikorlar gibi ilaç benzeri moleküller arasındaki etkileşimleri doğru bir şekilde tahmin ederek yeni ve daha etkili tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilir. Google’a göre mevcut tahmin yöntemleriyle karşılaştırıldığında en az %50’lik bir iyileşme elde edilmiş durumda. Bilindiği üzere ilaç keşif süreci ciddi şekilde zaman ve para isteyen bir süreç. Ve bu süreçte genellikle deneme-yanılma yaklaşımlarına bel bağlanıyor.
AlphaFold 3’ün protein-ligand ve antikor-protein bağlanmasını benzeri görülmemiş bir doğrulukla tahmin etme yeteneği, bu süreci kolaylaştırmaya yardımcı olacak, ilaç keşif sürelerini ciddi oranda hızlandıracak. AlphaFold 3 bunu, yukarıda bahsettiğimiz difüzyon modeliyle diğer benzer sistemlerden çok daha keskin bir şekilde sunacak ve doğrulanmış protein yapılarından oluşan bir koleksiyonu analiz ederek elde ettiği kalıplara dayanarak makul protein yapıları oluşturacak.
Öte yandan AlphaFold 3 mükemmel değil ve kendisi de bunun farkında. Model, tahminleri için renk kodlu bir güven ölçeği sunacak. Bir protein yapısının mavi renkli alanları yüksek güveni, kırmızı alanlar ise daha düşük güven düzeyini gösterecek.
AlphaFold 3, sağlık alanında daha yüksek etkinlik ve daha az yan etkiye sahip kişiselleştirilmiş, hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesinde kullanılabilir. Bu, kanserden genetik bozukluklara kadar çok çeşitli hastalıklar için çığır açan tedavilere yol açabilir.