top of page
ieeeemb.png

Kez incelendi.

Nöral makine çevirisiyle ilaç tasarımı

Bir ilaç aldığınızda vücudunuzdaki metabolik süreç, ilacın etkisini ve güvenliğini değiştirebilir. Bu sebeple şirketler yapım aşamasında olan bir ilacın metabolik patikaya etkisini öğrenmek zorundadır.

 

Normalde bu durum spesifik enzimlere bağlı, genelleme yapılamayan metabolik dönüşüm kurallarına göre hareket eden metodlarla yapılır. Bu durum uzmanlar tarafından yapılması gereken birtakım manuel işler gerektirebilir.

 

Ama bu durumu değiştirebilecek ve yeni keşiflerin de önünü açabilecek olan bir yöntem oluşturuldu: Rice Üniversitesi’nde geliştirilen yöntem sayesinde ilaç ve enzim gibi küçük moleküllerin etkileşimlerinin ürünü olan metabolitler tahmin edilebilir.

 

Zaten elde olan geniş kimyasal reaksiyon dizilerinden faydalanarak özel bir derin öğrenme transformatör modeli kullanılıyor. Normalde olan sınırlara sahip olmayan bu model, ilaç sektöründe yepyeni olasılıkları da beraberinde getiriyor.

s11.jpg

Projenin başında bilgisayar bilimci Lydia Kavraki olmak üzere Brown Mühendislik Fakültesi’nde geliştirilen çalışma, veri bilimi ve yapay zekanın ilaç sektöründeki etkisini hatırlattı. Aynı zamanda şu anda yaşadığımız pandemi süreci, bize veri biliminin ve yapay zekanın medikal alandaki önemini fark ettirdi.

Kavraki bu konuda “Covid 19 bize veri biliminin geleceğini gösteriyor. Elimizde olan verilerin ve yapay zekanın kullanımın önemini ve bunları kullanarak yapabileceğimiz mükemmel şeyleri fark ettiriyor.” diyor.

 

Bu araştırma Chemical Science bülteninde yayınlandı

HAZIRLAYAN

Gamze Elif GÜLAS

Referanslar

  • [1] Litsa, E. E., Das, P., & Kavraki, L. E. (2020). Prediction of drug metabolites using neural machine translation. Chemical Science, 47. https://doi.org/10.1039/D0SC02639E Son Erişim Tarihi: 1 Mart 2021

  • [2] Testa, B., Pedretti, A., & Vistoli, G. (2012). Reactions and enzymes in the metabolism of drugs and other xenobiotics. Drug discovery today, 17(11-12), 549–560. https://doi.org/10.1016/j.drudis.2012.01.017 Son Erişim Tarihi: 1 Mart 2021

bottom of page