Yeni bir ilaç adayının molekülünü bilgisayarda tasarlamakla onu laboratuvarda üretebilmek farklı işler. İkinci adım, başlangıç maddelerinden hedef yapıya nasıl gidileceğinin bulunmasını gerektiriyor. Microsoft Research, GSK ve Novartis araştırmacılarının geliştirdiği RetroChimera modeli bu sentez rotasını planlamaya odaklanıyor. Microsoft'un araştırma duyurusu, yöntemin Nature'da yayımlanan bir çalışmayla değerlendirildiğini belirtiyor.
Kimyacıların kullandığı retrosentez, istenen molekülden geriye doğru ilerler. Hedef yapı daha basit parçalara ayrılır; ardından bu parçaların piyasadan bulunabilir başlangıç maddelerine nasıl bağlanacağı düşünülür. Her adımda çok sayıda olası reaksiyon bulunabildiği için seçenekler hızla çoğalır. RetroChimera'nın görevi, bu seçeneklerin içinden uygulanmaya değer yolları önermek. Bir öneri, reaksiyonun gerçek laboratuvarda başarıyla gerçekleştiğinin kanıtı değil.
Araştırmacılar tek bir tahmin modeline dayanmadı. Farklı güçlü yönleri olan modellerin sonuçlarını bir araya getirdiler ve bunları arama algoritmasıyla değerlendirdiler. Amaç, seyrek görülen fakat stratejik açıdan yararlı reaksiyonların gözden kaçmasını ve yanlış reaksiyon önerilerini azaltmak. Nature makalesi yöntemi hem açık veri hem de şirket içi kimya verileri üzerinde ele alıyor.
Microsoft'un aktardığı uzman değerlendirmesinde, karşılaştırma için seçilen 10 molekülden dokuzu için RetroChimera'nın önerdiği reaksiyon dizisi tamamen kabul edildi. Diğer yöntemlerde bu sayı iki ile beş arasındaydı. Başka bir değerlendirmede dokuz doktora dereceli organik kimyacı, modelin ilk önerisini daha önce belgelenmiş yollara karşı yaklaşık yüzde 64 oranında tercih etti. Bunlar sınırlı test kümelerinden gelen sonuçlar; bütün kimyasal sentezlerde aynı başarıyı göstereceği anlamına gelmez.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Microsoft’un HASTE aracı afet hasarını saatler içinde haritalıyor
Google ve Gates Vakfı yapay zekâ araçlarını 200 milyon çiftçiye ulaştırmayı hedefliyor
Google Ads, AI Max için yeni rapor ve yedi dilde AI Brief duyurdu
Türkiye ile ABD küçük modüler reaktörleri incelemek için anlaşma imzaladı
Grok 4.7, 500 bin token bağlam desteğiyle kullanıma çıktı
Gerçek laboratuvar süreci hâlâ ayrı bir sınav
İlaç araştırmalarında sık rastlanan sorunlardan biri, kurumların kendi verilerinin genel açık veri kümelerinden farklı olması. Ekip, önceden eğitilmiş modeli GSK'nin şirket içi verilerine uyarlayabildiğini bildiriyor. Bu, aracın yalnızca akademik karşılaştırma tablolarında değil, kurumsal çalışma ortamında da değerlendirilebileceğine işaret ediyor. Fakat veri uyarlaması, önerilen bileşiğin güvenli veya etkili ilaç olduğunu kanıtlamıyor.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
Sentez yolu seçilirken başlangıç maddesinin bulunabilirliği, reaksiyon verimi, maliyet ve güvenlik de hesaba katılmalı. Bir yol kâğıt üzerinde kısa görünebilir ama laboratuvarda zor arıtılan yan ürünler üretebilir. Bu nedenle kimyacıların kararları modelin sıralamasından ibaret değil. RetroChimera, uzmanların değerlendireceği seçenekleri daraltan bir araç olarak konumlanıyor.
Microsoft, sonraki adımda modeli gerçek keşif çalışmalarında sınamayı planlıyor. Böyle bir uygulama, kıyaslama veri kümelerinin ötesinde iş akışının hızını ve önerilerin pratik yararını gösterebilir. Şu anda açıklanan sonuçlar bir ilaç geliştirme süresinin belirli oranda kısaldığını veya yeni bir tedavinin ortaya çıktığını göstermiyor.
RetroChimera'nın açık kaynak kodu GitHub'da yayımlandı. Bu, farklı araştırma ekiplerinin yöntemi incelemesini kolaylaştırıyor. Kimyada yapay zekâ kullanımının asıl ölçüsü ise önerilerin uzman denetimi ve deneyle sınanması olacak; modelin en iyi katkısı, kimyacıların deneymeye değer rotalara daha erken ulaşması olabilir.
