Yapay zeka, makinelere video oluşturma, bilgisayar kodu yazma ve hatta konuşma yapma yeteneği veriyor.
Aynı zamanda insan vücudunu anlama ve hastalıklarla mücadele çabalarını da hızlandırır.
Çarşamba günü, teknoloji devinin merkezi yapay zeka laboratuvarı Google DeepMind ve kardeş şirket Isomorphic Labs, bilim adamlarının hücredeki hücreleri yöneten mikroskobik mekanizmaların davranışını anlamalarına yardımcı olan bir yapay zeka teknolojisi olan AlphaFold'un daha güçlü bir versiyonunu tanıttı. insan vücuduna güç verir.
AlphaFold'un 2020'de piyasaya sürülen ilk sürümü, bilim adamlarını 50 yıldan fazla süredir şaşırtan bir gizemi çözdü. Buna “protein katlama sorunu” adı verildi.
Proteinler, tüm canlıların davranışlarını kontrol eden mikroskobik moleküllerdir. Bu moleküller, vücuttaki diğer mikroskobik mekanizmalarla nasıl etkileşime girdiklerini tanımlayan üç boyutlu şekillere bükülmeden ve katlanmadan önce kimyasal bileşik zincirleri olarak başlar.
Biyologlar tek tek proteinlerin şeklini belirlemek için yıllar, hatta onlarca yıl harcadılar. Sonra AlphaFold geldi. Bir bilim adamı bu teknolojiyi bir proteini oluşturan bir dizi amino asitle beslediğinde, teknoloji birkaç dakika içinde üç boyutlu şekli tahmin edebildi.
DeepMind bir yıl sonra AlphaFold'u halka açık hale getirdiğinde biyologlar bunu ilaç keşfini hızlandırmak için kullanmaya başladı. San Francisco'daki California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, teknolojiyi koronavirüsü anlamak ve benzer salgınlara hazırlanmak için kullandı. Diğerleri ise sıtmaya ve Parkinson hastalığına çare bulmakta zorlandıklarında bunu kullandılar.
Bu tür teknolojinin yeni ilaç ve aşıların geliştirilmesini önemli ölçüde kolaylaştıracağı ümit ediliyor.
Google DeepMind araştırmacısı John Jumper, “Bu bize hücredeki makinelerin nasıl etkileşime girdiği hakkında çok daha fazla şey anlatıyor” dedi. “Bize bunun nasıl çalışması gerektiğini ve hastalanırsak ne olacağını anlatıyor.”
AlphaFold'un yeni versiyonu – AlphaFold3 – teknolojiyi protein katlamanın ötesine taşıyor. Proteinlerin şeklini tahmin etmenin yanı sıra, vücudun genetik bilgiyi depoladığı DNA ve bilgiyi DNA'dan proteinlere aktaran RNA da dahil olmak üzere diğer mikroskobik biyolojik mekanizmaların davranışını da tahmin edebilir.
“Biyoloji dinamik bir sistemdir. Google DeepMind CEO'su ve Google'ın da dahil olduğu Isomorphic Labs'ın kurucusu Demis Hassabis, “Farklı moleküller ve yapılar arasındaki etkileşimleri anlamalısınız” dedi. “Bu, o yönde atılmış bir adımdır.”
Şirket, bilim adamlarının AlphaFold3'ü kullanabileceği bir web sitesi sunuyor. Başta Washington Üniversitesi'ndeki diğer laboratuvarlar da benzer teknoloji sunuyor. Salı günü Nature dergisinde yayınlanan bir makalede Dr. Jumper ve araştırma arkadaşları, teknolojinin çok ötesinde bir doğruluk düzeyine ulaşıldığını gösteriyor.
İlaç keşfini hızlandırmak için teknolojiler geliştiren bir girişim olan Tamarind Bio'nun kurucu ortağı ve genel müdürü Deniz Kavi, teknolojinin “aylar süren deneysel çalışmalardan tasarruf sağlayabileceğini ve daha önce imkansız olan araştırmaları mümkün kılabileceğini” söyledi. “Bu çok büyük bir vaat.”
Aynı zamanda insan vücudunu anlama ve hastalıklarla mücadele çabalarını da hızlandırır.
Çarşamba günü, teknoloji devinin merkezi yapay zeka laboratuvarı Google DeepMind ve kardeş şirket Isomorphic Labs, bilim adamlarının hücredeki hücreleri yöneten mikroskobik mekanizmaların davranışını anlamalarına yardımcı olan bir yapay zeka teknolojisi olan AlphaFold'un daha güçlü bir versiyonunu tanıttı. insan vücuduna güç verir.
AlphaFold'un 2020'de piyasaya sürülen ilk sürümü, bilim adamlarını 50 yıldan fazla süredir şaşırtan bir gizemi çözdü. Buna “protein katlama sorunu” adı verildi.
Proteinler, tüm canlıların davranışlarını kontrol eden mikroskobik moleküllerdir. Bu moleküller, vücuttaki diğer mikroskobik mekanizmalarla nasıl etkileşime girdiklerini tanımlayan üç boyutlu şekillere bükülmeden ve katlanmadan önce kimyasal bileşik zincirleri olarak başlar.
Biyologlar tek tek proteinlerin şeklini belirlemek için yıllar, hatta onlarca yıl harcadılar. Sonra AlphaFold geldi. Bir bilim adamı bu teknolojiyi bir proteini oluşturan bir dizi amino asitle beslediğinde, teknoloji birkaç dakika içinde üç boyutlu şekli tahmin edebildi.
DeepMind bir yıl sonra AlphaFold'u halka açık hale getirdiğinde biyologlar bunu ilaç keşfini hızlandırmak için kullanmaya başladı. San Francisco'daki California Üniversitesi'ndeki araştırmacılar, teknolojiyi koronavirüsü anlamak ve benzer salgınlara hazırlanmak için kullandı. Diğerleri ise sıtmaya ve Parkinson hastalığına çare bulmakta zorlandıklarında bunu kullandılar.
Bu tür teknolojinin yeni ilaç ve aşıların geliştirilmesini önemli ölçüde kolaylaştıracağı ümit ediliyor.
Google DeepMind araştırmacısı John Jumper, “Bu bize hücredeki makinelerin nasıl etkileşime girdiği hakkında çok daha fazla şey anlatıyor” dedi. “Bize bunun nasıl çalışması gerektiğini ve hastalanırsak ne olacağını anlatıyor.”
AlphaFold'un yeni versiyonu – AlphaFold3 – teknolojiyi protein katlamanın ötesine taşıyor. Proteinlerin şeklini tahmin etmenin yanı sıra, vücudun genetik bilgiyi depoladığı DNA ve bilgiyi DNA'dan proteinlere aktaran RNA da dahil olmak üzere diğer mikroskobik biyolojik mekanizmaların davranışını da tahmin edebilir.
“Biyoloji dinamik bir sistemdir. Google DeepMind CEO'su ve Google'ın da dahil olduğu Isomorphic Labs'ın kurucusu Demis Hassabis, “Farklı moleküller ve yapılar arasındaki etkileşimleri anlamalısınız” dedi. “Bu, o yönde atılmış bir adımdır.”
Şirket, bilim adamlarının AlphaFold3'ü kullanabileceği bir web sitesi sunuyor. Başta Washington Üniversitesi'ndeki diğer laboratuvarlar da benzer teknoloji sunuyor. Salı günü Nature dergisinde yayınlanan bir makalede Dr. Jumper ve araştırma arkadaşları, teknolojinin çok ötesinde bir doğruluk düzeyine ulaşıldığını gösteriyor.
İlaç keşfini hızlandırmak için teknolojiler geliştiren bir girişim olan Tamarind Bio'nun kurucu ortağı ve genel müdürü Deniz Kavi, teknolojinin “aylar süren deneysel çalışmalardan tasarruf sağlayabileceğini ve daha önce imkansız olan araştırmaları mümkün kılabileceğini” söyledi. “Bu çok büyük bir vaat.”