Yapay zekâ aday taramasını yıllardan saatlere indiriyor; fakat ortada henüz bir ilaç yok

İlaca dirençli mikroorganizmalar büyüyen bir sağlık sorunu. César de la Fuente’nin laboratuvarı, canlı ve soyu tükenmiş organizmaların genomları ile protein dizilerini tarayarak yeni antimikrobiyal molekül adayları arıyor. OpenAI’nin 10 Eylül’de yayımladığı örnek çalışmaya göre derin öğrenme modelleri, daha önce yıllar sürebilen ilk aday aramasını saatler düzeyine indirebiliyor.

Hızlanan bölüm tam olarak ne?

Yapay zekâ dev veri kümelerinde örüntü arıyor ve deneyde incelenebilecek daha küçük bir aday listesi çıkarıyor. Ekip ayrıca ChatGPT ve Codex’i hipotez üretme, kod yazma, veri hazırlama ve sonuçları karşılaştırma aşamalarında kullanıyor. Bu, yapay zekânın bir ilacı tek başına keşfedip hastaya sunduğu anlamına gelmiyor.

Aday ile ilaç arasındaki uzun yol

Bir molekül önce hedef mikrobu gerçekten öldürüyor mu diye laboratuvarda sınanmalı. Etkili doz, insan hücrelerine etkisi, toksisite, mikropların direnç geliştirme hızı, vücutta nasıl hareket ettiği ve üretilebilirliği ayrıca inceleniyor. Bu aşamaları geçen adayların da düzenleyici inceleme ve klinik deneylerden geçmesi gerekiyor.

Çalışmanın asıl önemi, “samanlıkta iğne” sayılabilecek ilk taramayı daraltması. Hız, araştırmacının daha çok adayı daha kısa sürede değerlendirmesine yardım edebilir; doğruluk için gerçek deney zorunluluğunu ortadan kaldırmıyor.

Kaynaklar

• OpenAI — Antimikrobiyal aday araştırması

Görsel

Görsel, Mülk Rehberi Gazetesi için yapay zekâyla hazırlanmış temsili editoryal çalışmadır; gerçek laboratuvar, şirket ekranı veya piyasa grafiği değildir.