Protein Bilimciler ve Yapay Zeka Karşı Karşıya

Rutgers Üniversitesi’ndeki bir grup protein bilimcisi, bir bilgisayar programıyla karşı karşıya geldi.

SPOILER UYARISI: Yapay zeka kazandı. Ancak sadece bir saç farkıyla.

İnsanları Yapay Zekaya Karşı Eşleştirmek

Bilim adamları, protein tasarımı ve öz-organizasyon konusunda derin bir anlayışa sahip bir insanı, öngörücü özelliklere sahip bir yapay zeka bilgisayar programıyla eşleştirmek istediler. Potansiyel bilim adamlarının listesinin başında, Rutgers’taki Center for Advanced Biotechnology and Medicine (CABM) araştırmacısı Vikas Nanda yer aldı.

Deney, insan veya yapay zekanın protein dizileri birleştirmeyi daha iyi tahmin edebileceğini görmek için tasarlandı.

Sonuçlar Nature Chemistry‘de yayımlandı.

Nanda, Illinois’teki Argonne Ulusal Laboratuvarı’ndaki araştırmacılar ve ABD’deki çeşitli meslektaşları, mücadelenin “yakın ancak kesin” olduğunu söyledi. Yarışma, Nanda ve birkaç meslektaşını yapay zeka programına karşı karşıya getirdi ve program küçük bir marjla kazandı.

Bilim adamları, protein öz-organizasyonu etrafındaki daha fazla bilgi edinmeye çalışıyorlar ve bunu daha iyi anladıklarını düşünüyorlar, böylece tıbbi ve endüstriyel kullanımlar için yeni ve yenilikçi ürünler tasarlayabilirler. Bu ürünlerden biri yapay insan dokusu olabilir, diğeri ise yeni kimyasal ürünler için katalizörler olabilir.

Nanda, Rutgers Robert Wood Johnson Tıp Fakültesi’ndeki Biyokimya ve Moleküler Biyoloji Bölümü’nde profesör.

“Uzun yıllara dayanan uzmanlığımıza rağmen, yapay zeka, birkaç veri setinde bizimle aynı veya daha iyi performans gösterdi ve insan önyargısını aşmak için makine öğreniminin muazzam potansiyelini gösterdi” dedi Nanda.

Protein Tasarımı ve Öz-Organizasyon

Proteinler, bir uçtan diğer uca bağlı büyük amino asit sayılarından oluşur ve zincirler üç boyutlu moleküller oluşturmak için katlanır. Her proteinin şekli ve içindeki amino asitler, davranışını belirler. Nanda gibi araştırmacılar, “protein tasarımı” anlamına gelen dizileri oluştururlar, yani yeni proteinler üreten diziler oluştururlar. Ekibin yakın zamanda, tehlikeli bir sinir ajanı olan VX’yi hızlı bir şekilde tespit edebilen sentetik bir protein tasarladı. Bu yeni gelişme, yeni biyosensörler ve tedaviler için büyük etkileri olabilir.

Proteinler, biyolojide önemli olan süper yapılar oluşturmak için diğer proteinlerle öz-organize olurlar. Bazı durumlarda, proteinlerin bir tasarım izlediği görünür, Örneğin, bir virüsün koruyucu dış kabuğuna öz-organize olduklarında. Bazen de, belirli hastalıklarla ilgili biyolojik yapılar oluştururken öz-organize olurlar.

“Protein öz-organizasyonunu anlamak, tıp ve endüstri dahil birçok alanda ilerleme kaydetmek için Temeldir” dedi Nanda.

Nanda ve beş diğer meslektaşına, öz-organize olma olasılığı yüksek proteinlerin bir listesi verildi ve bu proteinleri tahmin etmeleri istendi. Tahminler daha sonra bilgisayar programının tahminleriyle karşılaştırıldı.

İnsan uzmanlar, deneylerde protein davranışını gözlemlediklerine dayanarak, kurallara bağlı kalındı, bunlar arasında elektriksel yüklerin kalıpları ve suya karşı duyulan düşmanlık derecesi yer aldı. On bir protein seçtiler ve öz-organize olacağını tahmin ettiler, जबकi yapay zeka dokuz protein seçti.

Deney, insanların on bir proteinden altısını doğru bir şekilde tahmin ettiğini, bilgisayar programının ise dokuz proteini seçtiğini gösterdi.

Deney ayrıca, insan uzmanların belirli amino asitleri diğerlerine tercih ettiğini ve bu nedenle yanlış seçim yaptıklarını gösterdi. Yapay zeka, açık olmayan özelliklere sahip bazı proteinleri doğru bir şekilde seçti.

“Öz-organizasyona yol açan etkileşimlerin kimyasal doğasını anlamak için çalışıyoruz, bu nedenle bu programları kullanmanın önemli içgörülerin önünü kesmesinden endişe duyuyordum” dedi Nanda. “Ama gerçekten anladığım şey, makine öğreniminin sadece bir başka araç olduğudur, diğerleri gibi.”