Laurel Hamers, Oregon Universiteti tərəfindən

Sadie Harley tərəfindən redaktə edilib , Robert Egan tərəfindən nəzərdən keçirilib

 Redaktorların qeydləri

 GIST

Tercih edilən mənbə kimi əlavə edin

Kredit: Unsplash/CC0 İctimai Sahə

Bazara çıxan hər bir həyatı dəyişdirən yeni dərman üçün bir çox namizəd yolda uğursuz olur. Oregon Universitetində hazırlanmış süni intellekt əsaslı bir vasitə, alimlərə bahalı testlər aparmazdan əvvəl hipotetik yeni dərmanların bədəndə necə təsir edə biləcəyini daha yaxşı proqnozlaşdırmağa kömək edə bilər.

Onların alqoritmi, əvvəllər heç vaxt görünməmiş molekulların kimyəvi quruluşlarına əsaslanaraq necə hərəkət edəcəyini və necə davranacağını səmərəli şəkildə simulyasiya edir.

Tədqiqata biofizik Dhiman Rayın laboratoriyasında doktorant Revanth Elangovan və postdoktoral tədqiqatçı Sompriya Chatterjee rəhbərlik edib. Komanda tapıntıları Milli Elmlər Akademiyasının Proceedings jurnalında dərc edib.

Rey dedi: “Əgər tədqiqatım uğurlu olarsa, 10 və ya 20 ildən sonra real vaxt rejimində simulyasiyalar apara və müxtəlif növ dərmanların zülala necə bağlandığını görə biləcəyik. Və oradan hansılarını insan sınaqlarına keçirməli olduğumuzu seçə bilərik.”

Alimlər artıq yeni molekulların quruluşunu proqnozlaşdırmaq üçün qabaqcıl hesablama vasitələrindən istifadə edirlər. Google-ın AlphaFold kimi proqramları tədqiqatçılara vaksinlər və digər dərmanlar üçün namizədləri formalarına əsasən tez bir zamanda seçməyə kömək edə bilər. Bu proqramlar dərmanların hazırlanması sahəsini dəyişdirib – onları yaradan alimlər hətta 2024-cü ildə kimya üzrə Nobel mükafatını qazanıblar.

Reyin sözlərinə görə, struktur proqnozlaşdırma vasitələri olduqca güclü olsa da, filmdən hərəkətsiz kadr götürmək kimidir. Onlar zaman anı ələ keçirir, lakin hadisələr haqqında çox məlumat vermir.

Molekulların insan bədənində necə davranacağını həqiqətən proqnozlaşdırmaq üçün elm adamları onların necə hərəkət etdiyini və qarşılıqlı təsir göstərdiyini başa düşməlidirlər. Molekul bədəndə istənilən hədəfə yapışacaq, yoxsa hədəfdən kənar bir şeyə yapışacaq?

Reyin sözlərinə görə, hazırkı simulyasiya yanaşmaları hesablama baxımından çox çətindir. Tammetrajlı bədii film kimi, onlar da detallarla zəngindir, lakin istehsalı baha başa gəlir və buna görə də bir çox laboratoriyalar üçün əlçatmazdır.

Onun komandasının yeni yanaşması, foto və bədii film arasında əlverişli bir vasitə olan Vikipediya süjet xülasəsi kimi bir şeydir. Nəticə alimlərə molekulların necə hərəkət edəcəyini proqnozlaşdırmaq üçün lazım olan əsas məlumatları – son nəticəni, eyni zamanda ora çatmağın ən səmərəli yolunu verir.

Reyin komandası süni intellekti fizika məlumatları ilə qarışdıraraq modeli yaratdı. Alimlər məlum molekulların müxtəlif vəziyyətlərdə necə davrandığının ölçülərindən və süni intellekt modelinə parametrlər qoymaq üçün onların formalarını dəyişdirməsi üçün lazım olan enerji miqdarından istifadə edərək, onun yoldan çıxmasının və gözlənilməz ssenariləri araşdırmağa sərf olunan enerjinin qarşısını aldılar.

Riyazi üsullar tədqiqatçıların axtardıqları konkret anı, yəni bir dərmanın hədəfinə bağlandığı saniyənin bir hissəsini tutma ehtimalını artırır.

Rey dedi: “Hesablama alimləri olaraq sahib olduğumuz güc budur: Adi simulyasiyada görə bilmədiyimiz şeyləri nümunə götürmək üçün bu fəndləri edə bilərik”.

Onların hazırladığı kod başqalarının istifadəsi üçün sərbəst şəkildə mövcuddur.

Rey və onun komandası xüsusilə dərmanların hazırlanmasında tətbiqlərlə maraqlanır. Lakin bu yanaşma biologiya və kimya sahələrində faydalı ola bilər və tədqiqatçılara bir çox yeni materialların xüsusiyyətlərini anlamağa kömək edə bilər.

Növbəti addım modeldən alınan məlumatları daha asan şərh etmək, əldə edilən məlumatları istifadəçi dostu qısametrajlı filmə çevirməkdir.

Rey dedi: “Biz bəzi fizika anlayışlarını və maşın öyrənməsinin bəzi üstünlüklərini saxlayırıq və onları hər iki sahəyə fayda verəcək şəkildə birləşdiririk. Bu, təkcə bu məqalənin deyil, həm də ümumilikdə laboratoriyanın həyata keçirdiyi layihələrin unikallığıdır.”