Tıpta teşhis ve tedavi amacıyla kullanılan küçük antikorlar olan nanovücutların geliştirilme süreci, geleneksel yöntemlerle oldukça zahmetli ve zaman alıcı bir işlem olarak biliniyor. Ancak yayımlanan yeni bir araştırma, makine öğrenmesi modellerinin bu süreci nasıl kökten değiştirdiğini gözler önüne serdi.
Tek turda kusursuz tahmin
Geleneksel yöntemler, yüksek etkileşim gücüne (afinite) sahip antikorları bulmak için laboratuvar ortamında çok sayıda tekrarlanan deney turuna ihtiyaç duyuyordu. Yeni çalışmada ise, sadece tek bir turdan elde edilen dizileme verileriyle eğitilen modellerin, yüksek etkileşimli bağlayıcıları olağanüstü bir doğrulukla tahmin edebildiği kanıtlandı. Bu durum, hem iş yükünü hem de maliyetleri ciddi oranda düşürüyor.
Karmaşık değil, şeffaf ve güçlü modeller
Araştırmanın en dikkat çekici bulgularından biri, karmaşık derin öğrenme ağları yerine lojistik regresyon gibi doğrusal modellerin sergilediği performans oldu. Bu modellerin, hangi amino asit değişiminin antikorun gücünü artıracağını tahmin etmede derin sinir ağlarını geride bıraktığı saptandı. Ayrıca bu modellerin "yorumlanabilir" olması, bilim insanlarına moleküler düzeyde değerli mühendislik içgörüleri sağlıyor.
2500 kat daha güçlü bağlanma
Yapay zeka çerçevesi, klinik açıdan kritik bir hedef olan RXFP1 (Relaksin ailesi peptid reseptörü 1) üzerinde test edildi. Sonuçlar büyüleyici: Makine öğrenmesi ile optimize edilen nanovücutlar, bağlanma gücünü tam 2500 kata kadar artırdı.
Antikor mühendisliğinde yeni bir dönem
Araştırmacılar, bu teknolojik sıçramanın kanser tedavilerinden nadir hastalıklara kadar pek çok alanda kullanılan antikor temelli ilaçların geliştirme sürecini hızlandıracağını belirtiyor. Yapay zeka, biyolojik ilaçların üretiminde artık bir yardımcı değil, ana aktör konumuna yükseliyor.