Şeker moleküllerinin AI ile saniyeler içinde yapı analizi

Artık Daniel Bojar ve ekibi tarafından geliştirilen derin öğrenme modeli, hassas glikan yapılarını yüksek hassasiyetle ve örnek başına yalnızca saniyeler içinde analiz edebiliyor. Sonuçlar artık Nature Methods dergisinde bilimsel bir makalede yayınlandı. Glikanlar, diğer şeylerin yanı sıra, hücrelerde kanser varlığının göstergesi olabilir.

Nature Methods dergisindeki bilimsel makale: Derin öğrenme yoluyla tandem kütle spektrometresi ile glikan yapısı tahmini

Daniel, “Bu yöntem sayesinde, DNA, RNA veya proteinler gibi diğer biyolojik dizilerin dizilenmesinde kullanılan aynı doğruluk seviyelerine yakında ulaşabiliriz” diye ekledi.

Daniel, Kimya ve Moleküler Biyoloji Bölümü’nde ve Wallenberg Moleküler ve Translasyonel Tıp Merkezi’nde biyoenformatik alanında kıdemli öğretim görevlisidir.

Glikan yapıları kütle spektrometresi kullanılarak ölçülebilir. Glikanlar, diğer şeylerin yanı sıra, hücrelerdeki kanserin varlığını da gösterebilir. Verilerin manuel olarak analiz edilmesi, her numune için saatler hatta günler süren bir çalışma gerektirebilir.

Çeviri avantajı

Yapay zeka ve derin öğrenme modelleri yardımıyla artık yöntemlere dair uzman bilgisine ihtiyaç duymadan analizler ışık hızında yapılabiliyor. Bu Daniel için önemli bir hedefti.

“Sistemik biyoloji ve glikolizi genel olarak biyologlar için daha erişilebilir hale getirmek, klinik ve uygulamalı araştırmalar için faydalar yaratacaktır. Bu teknolojilere daha kolay erişim sayesinde, glikoliz konusunda özel bilgisi olmayan araştırmacılar artık glikolizi araştırmalarına dahil edebilirler. Çünkü glikoz sıklıkla bir rol oynar. İnsan vücudunda meydana gelen hemen hemen her şeyde önemli bir rol oynuyor.”