In Silico Yöntemler Alphafold

In silico yöntemler son yıllarda büyük bir artışla medikal alanda kullanılmaya başlandı. Bu artışla beraber büyük teknoloji şirketleri de bu alana yatırım yapmaya başladı. Bunlardan biri de Google. Şirketin 2014 yılında satın aldığı DeepMind, yaptığı son çalışmayla büyük bir yankı uyandırdı.

Bu çalışmaya geçmeden önce in silico yöntemler hakkındaki bilgilerimizi tazeleyelim ve çalışmaya güncel bir gözle bakalım

İn silico yöntemler, en basit haliyle bilgisayar teknolojileri kullanılarak maddelerin etkilerinin tahmin edilmesi olarak tanımlanır. Örneğin bir ilacın vücuda girdiğinde nasıl davranacağı ve beklenmeyen herhangi bir sonuca yol açıp açmayacağı konusunda tahminlerde bulunabilmek için vücudun bilgisayar üzerinde modellemesi oluşturulur. Bu gibi in silico yöntemlerin en büyük avantajları araştırmaların maliyetini azaltması ve süresini kısaltmasıdır.

Öncelikli olarak farmakoloji ve immünolojide kullanılmaya başlanan in silico yöntemler tam bir takım çalışması gerektirir. Bilişim uzmanları, doktorlar, kimyagerler, genetik mühendisleri gibi farklı alanlardan bir sürü araştırmacının bir arada bulunduğu bu takımlar uyumlu çalışmalıdır. Bu takımların çalışmalarının sonucu olarak kullanılmak üzere veri tabanları ve algoritmalar oluşturulmuştur.

Aktif olarak pandemi sürecinde de in silico yöntemler sık sık kullanıldı. Hızlıca covid için aşı ve tedavi oluşturulmaya çalışılırken süper bilgisayarlar ve yapay zekadan destek alındı. Pandeminin başında, bilim insanları tedavide kullanılacak ilaç arayışındayken ilaç hammaddelerinin veri tabanı kullanılarak covid için en olası ilaçlar listelendi. Aşı çalışmalarındaysa oluşturulmak istenen aşının vücutta immünolojik herhangi bir reaksiyon vermemesi için genetik veriler ve HLA-Epitop veri tabanları ile bu bilgileri işleyen yapay zeka algoritmaları kullanıldı. Bu gibi in silico yöntemler in vitro (laboratuvar koşullarındaki) ve in vivo (canlıdaki) deneylerin daha verimli olmasını sağladı. Bu sinerji ile aşı ve tedavi çalışmaları normalden daha hızlı ilerleme kaydetti.

Tüm bu örnekler göz önüne alındığında in silico yöntemlerin önemi ortaya çıkıyor. Ama burada in silico yöntemlerin sadece avantajlarına değil dezavantajlarına da bakmalıyız. Bu modellemelerin ve algoritmaların gerçek koşullara ne kadar benzediği ve tahminlerinin ne kadar isabetli olduğu asıl önemli nokta. Bir in silico yöntemin kullanılması için tahminlerinin de yüksek oranda doğru olması gerekir. Diğer türlü yanlış yönlendirme yapabilir.

Bu yüksek oranların yakalanması da geliştirilen teknolojilere bağlıdır. İşte DeepMind’ın geliştirdiği AlphaFold 2, in silico yöntemler açısından büyük bir öneme sahip. AlphaFold 2, yapay zeka kullanarak zincir halinde tek boyutlu olarak sentezlenen proteinlerin işlevsel olan üç boyutlu halini %90’a varan oranda doğru tahmin edebiliyor. Bu 2018’de geliştirilen AlphaFold 1’in %60’lık başarısından sonraki yeni rekor. Hücrenin yapıtaşı olan proteinlerin, hücredeki çoğu işlevi yerine getirdiği düşünülürse çözümlenmesi büyük bir adım. Nature bu konudan “Her şeyi değiştirecek.” diye bahsediyor. Bu başarı, yeni yüksek teknolojili ilaç üretiminden gelecekte yapılacak genetik değişiklere ve bu değişikliklerden elde edilecek yeni proteinlere kadar birçok alanda kullanılabilecek bir teknoloji.

Bu yeni başarıyla beraber gelecekte yapılacak yeni çalışmalar, in silico teknolojilerin daha iyi oranlara sahip olmasını sağlayacak ve modellerin gerçek dünyaya benzerliğini arttıracaktır. Yeni teknolojilerle beraber in silico yöntemlerin kullanım oranı da gittikçe artacak ve birçok alanda vazgeçilmez olacaktır.

HAZIRLAYAN: REYHAN YILMAZ

KAYNAKÇA

1. Turkiye Klinikleri J Immun Allergy-Special Topics. 2017;10(1):18-28 https://www.turkiyeklinikleri.com/article/en-donusumsel-immunolojide-in-siliko-modelleme-ve-algoritmalar-77517.html

2. Yavuz O, Marangoz Ö. Farmakoloji ve Toksikolojide İn Siliko Yöntemlerin Kullanımı. Güvenç D, editör. İlaç Araştırma, Geliştirme ve Toksikolojik Çalışmalarda Kullanılan Alternatif Yöntemler. 1. Baskı. Ankara: Türkiye Klinikleri; 2018. p.35-42. https://www.turkiyeklinikleri.com/article/en-farmakoloji-ve-toksikolojide-in-siliko-yontemlerin-kullanimi-84099.html

3. https://www.nature.com/articles/d41586-020-03348-4

4. https://deepmind.com/blog/article/AlphaFold-Using-AI-for-scientific-discovery

5. https://www.gazigenmet.com/2020/12/01/covid-19-asi-calismalari/

6. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=in+silico&filter=simsearch2.ffrft

+5

#Insilico #artificialintelligence #alphafold #yapayzeka #ai