Protein Bilim Adamları ve Yapay Zeka Kafa Kafaya Gidiyor

Rutgers Üniversitesi'ndeki protein bilimcilerinden oluşan bir ekip, bir bilgisayar programına karşı kafa kafaya gitti. 

Spoiler uyarısı: AI kazandı. Ama sadece bir saç tarafından. 

İnsanları AI ile Eşleştirme

Bilim adamları, derin bir protein tasarımı ve kendi kendine montaj anlayışına sahip bir insanı, tahmin yetenekleri olan yapay zekalı bir bilgisayar programına karşı eşleştiren bir deney yapmak istediklerine karar verdiler. Potansiyel bilim insanları listesinin başında, Rutgers'taki İleri Biyoteknoloji ve Tıp Merkezi'nde (CABM) araştırmacı olan Vikas Nanda vardı. 

Deney, hangi protein dizilerinin en başarılı şekilde birleşeceğini tahmin etmede insanın mı yoksa yapay zekanın mı daha iyi iş çıkaracağını görmek için yola çıktı. 

Sonuçlar yayınlandı Doğa Kimyası.

Nanda, Illinois'deki Argonne Ulusal Laboratuvarı'ndaki araştırmacılar ve ABD'deki çeşitli meslektaşları, savaşın "yakın ama belirleyici" olduğunu söylüyor. Yarışma, Nanda ve birkaç meslektaşını küçük bir farkla AI programına karşı koydu. 

Bilim adamları, proteini daha iyi anlayarak tıbbi ve endüstriyel kullanımlar için yeni ve yenilikçi ürünler tasarlayabileceklerine inanarak, proteinin kendi kendine montajı hakkında daha fazla bilgi arıyorlar. Bu ürünlerden biri yaralar için yapay insan dokusu, diğeri ise yeni kimyasal ürünler için katalizör olabilir. 

Nanda, Rutgers Robert Wood Johnson Tıp Okulu'nda Biyokimya ve Moleküler Biyoloji Bölümü'nde profesördür. 

Nanda, "Kapsamlı uzmanlığımıza rağmen yapay zeka, çeşitli veri setlerinde aynı derecede veya daha iyi performans gösterdi ve makine öğreniminin insan önyargısının üstesinden gelme konusundaki muazzam potansiyelini gösterdi" dedi. 

Protein Tasarımı ve Kendi Kendine Montaj

Proteinler, uç uca birleştirilen çok sayıda amino asitten oluşur ve zincirler, karmaşık şekillere sahip üç boyutlu moleküller oluşturmak için katlanır. Her proteinin şekli ve içerdiği amino asitler davranışını belirler. Nanda gibi araştırmacılar, "protein tasarımı" ile ilgileniyorlar, yani yeni proteinler üreten diziler yaratıyorlar. Ekip yakın zamanda tehlikeli bir sinir gazı olan VX'i hızlı bir şekilde tespit edebilen sentetik bir protein tasarladı. Bu yeni gelişmenin, yeni biyosensörler ve tedaviler için büyük etkileri olabilir. 

Proteinler, biyolojide önemli olan üst yapıları oluşturmak için diğer proteinlerle kendiliğinden birleşir. Bazı durumlarda, proteinlerin bir virüsün koruyucu dış kabuğunda kendiliğinden bir araya geldikleri durumda olduğu gibi, bir tasarımı takip ettikleri görülüyor. Diğer zamanlarda, belirli hastalıklarla ilişkili biyolojik yapıları oluştururken kendi kendilerine bir araya gelirler. 

Nanda, "Proteinin kendi kendine montajını anlamak, tıp ve endüstri de dahil olmak üzere birçok alanda ilerleme kaydetmek için temeldir" dedi.

Nanda ve diğer beş meslektaşına bir protein listesi verildi ve hangilerinin kendi kendine bir araya gelme olasılığının yüksek olduğunu tahmin etmeleri istendi. Tahminler daha sonra bilgisayar programınınkilerle karşılaştırıldı. 

İnsan uzmanlar, deneylerde, elektrik yüklerinin kalıpları ve sudan hoşlanmama derecesi dahil olmak üzere, protein davranışını gözlemlemelerine dayanan pratik kurallar kullandılar. AI dokuz proteini seçerken, kendi kendine bir araya geleceğini tahmin ettikleri 11 proteini seçtiler. 

Deneyleri, bilgisayar programının dokuzunu seçerken insanların 11 proteinden altı doğru tahminde bulunduğunu gösterdi. 

Deney ayrıca insan uzmanların belirli amino asitleri diğerlerine göre "tercih ettiklerini" ve bunun da yanlış seçimlere yol açtığını gösterdi. Yapay zeka, onları bariz kılmayan niteliklere sahip bazı proteinleri doğru bir şekilde seçti. 

Nanda, "Kendi kendini bir araya getirmeye yol açan etkileşimlerin kimyasal doğası hakkında temel bir anlayış elde etmek için çalışıyoruz, bu nedenle bu programları kullanmanın önemli kavrayışları engelleyeceğinden endişelendim," dedi. "Ama gerçekten anlamaya başladığım şey, makine öğreniminin de diğerleri gibi başka bir araç olduğu."