Teknoloji ve YaşamVR/AR

Yapay Zeka, İlaç Keşfini Hızlandırmak İçin Veri Topluyor

Yeni bir şifreleme sistemi, ilaç firmalarının ve akademik laboratuvarların herhangi bir gizli bilgiyi rakiplerine göstermeden yeni ilaçları daha hızlı bir şekilde geliştirmek için birlikte çalışmasına izin verebilir.

Bu bilgi işlem sisteminin merkezi parçası, sinir ağı olarak bilinen yapay bir zeka programıdır. AI, yeni ilaç-protein etkileşimlerini öngörmek için insan vücudundaki çeşitli proteinlerle hangi ilaçların etkileştiği hakkında bilgi edinir.

Daha fazla eğitim verisi daha akıllı bir yapay zekaya yol açacak. İlaç geliştiricilerinin genellikle fikri mülkiyeti endişeleri nedeniyle, veri paylaşmıyor olması geçmişte bir sorundu. Araştırmacılar, 19 Ekim tarihinde yayınladıkları yeni sistem sayesinde, bir AI’nın bu verileri gizli tutmasına ve aynı zamanda daha hızlı ilaç geliştirmeye yönelik ortaklıkları teşvik edebilecek veri kaynaklarının toplanmasını sağlıyor.

Pittsburgh Üniversitesi’nde Biyolog olan Ivet Bahar; “Yeni ilaç-protein etkileşimlerini tanımlamak, çeşitli hastalıklar için potansiyel yeni tedavileri ortaya çıkarabileceği gibi ilaçların istenmeyen yan etkilerle etkileşip etkileşmediğini de ortaya koyabilir. Bu da bir ilacın belirli yan etkilere neden olup olmayacağına işaret eder.”

Yeni AI-eğitim sisteminde, araştırma gruplarından toplanan veriler birden fazla sunucu arasında bölünmüştür ve her sunucunun sahibi sadece rastgele sayılar olarak görünmektedir. Charlottesville’deki Virginia Üniversitesi’nden Bilgisayar Bilimcisi David Wu; “Bu, kripto büyüsünün gerçekleştiği yer. Bireysel katılımcı, eğitim setini oluşturan milyonlarca ilaç-protein etkileşimini göremese de, sunucular daha önce görülmemiş olan ilaç-protein kombinasyonlarının etkileşimini tahmin etmek için bir nöral ağın öğretilmesi için bu bilgiyi topluca kullanabilir.”

Urbana-Champaign’daki Illinois Üniversitesi’ndeki Bilgisayar Bilimci Jian Peng; “Bu ileriye yönelik bir çalışmadır. Sanırım biyomedikalde işbirliğinin geleceği için zemin hazırlayacak.”

İlaç – Protein Etkileşimi

MIT bilişim biyoloğu Bonnie Berger ve meslektaşları Brian Hie ve Hyunghoon Cho, sistemlerini yaklaşık 1,4 milyon ilaç-protein çiftinde sinir ağını eğiterek doğruluğunu değerlendirdiler. Bu çiftlerin yarısı bilinen ilaç-protein etkileşimlerinin STITCH veri tabanından alınmıştır. Diğer yarısı etkileşmeyen ilaç-protein çiftlerini içeriyordu. Yeni ilaç-protein çiftlerinin etkileşime girdiği ya da görülmediği gösterildiğinde, AI hangi setlerin yüzde 95 doğrulukla etkileşime girdiğini seçti.

Sistemin şimdiye kadar bilinmeyen ilaç-protein etkileşimlerini tespit edip edemediğini test etmek için, Berger’in ekibi yaklaşık 2 milyon ilaç-protein çiftinde (bilinen etkileşimlerin tüm STITCH veri kümesinin yanı sıra aynı sayıda etkileşmeyen çiftler) sinir ağını eğitmiştir. Tamamen eğitilmiş AI, daha önce hiç rapor edilmemiş veya rapor edilmiş, STİTCH veritabanında bulunmayan çeşitli etkileşimler önermiştir.

Örneğin, AI estrojen reseptör proteinleri ve droloxifene denilen meme kanserini tedavi etmek için geliştirilmiş bir ilaç arasındaki etkileşimi tanımladı. Nöral ağ ayrıca, lösemi ilacı imatinib ve farklı kanser türlerinde rol oynadığı düşünülen protein ErbB4 arasında daha önce hiç görülmemiş bir etkileşim buldu. Araştırmacılar bu etkileşimi laboratuvar deneyleriyle doğruladı.

Bu güvenli bilgi işlem ağı aynı zamanda ilaç geliştirme dışındaki alanlarda daha fazla işbirliğini teşvik edebilir. Peng, hastanelerin gizli sağlık kayıtlarını hasta prognozlarını tahmin eden ya da tedavi stratejileri geliştiren AI programlarını eğitmek için paylaşabileceklerini ifade etti.

Wu, “Davranışlarda, genomiklerde, tıbbi kayıtlarda, yasal kayıtlarda, mali kayıtlarda; gizlilik açısından hassas olan bir çok insan üzerinde bir çalışma yapmak istediğinizde, bu tür teknikler çok yararlı olabilir.”

Kaynak:
sciencenews
Etiketler
1 Oy2 Oy3 Oy4 Oy5 Oy (3 oy verildi, Ortalama: 5 üzerinden 5,00 oy )
Loading...

Benzer Makaleler

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Close