İlaç Şirketlerinin Gizli Verileri, AI Protein Modellerini Güçlendiriyor

Yapay zeka tabanlı protein yapısı modellerinin, ilaç şirketlerinden elde edilen verilerle geliştirilmesi mümkün. AlphaFold gibi protein katlama modellerinin, kamuya açık veri eksikliği nedeniyle performanslarının artırılması için ek verilere ihtiyaç duyduğu belirtiliyor. İlaç şirketleri, 20,000'den fazla özel protein yapısını kullanarak AI modellerini eğiterek önemli bir gelişim sağladı.

Araştırmalar, bu verilerin, proteinlerin diğer moleküllerle etkileşimlerini tahmin etme yeteneğini artırdığını gösteriyor. Özellikle, AlphaFold 3 gibi modellerin, eğitim verileriyle çok farklı moleküller arasındaki etkileşimleri tahmin etme yeteneklerinin düştüğü ifade ediliyor. İlaç keşfi süreçlerinde kullanılan bu veriler, X-ışını kristalografisi ve kriyo-elektron mikroskobu gibi tekniklerle elde ediliyor.

İlaç şirketleri, AI Yapısal Biyoloji Ağı (AISB) adı altında işbirliği yaparak, bu verileri kullanarak protein katlama modellerinin tahmin gücünü artırmayı başardı. Bu yeni model, eğitim verileri dışında kalan protein-ligand yapılarında yüksek doğruluk oranları elde etti.