Uzmanlar, 2024 Nobel Kimya Ödülü'nü kazandıran çalışmaları ve bunların olası sonuçlarını CNN'e değerlendirdi.

İsveç'teki Karolinska Enstitüsünde Tıbbi Genetik Profesörü ve İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi üyesi olan Anna Wedell, Demis Hassabis ve John Jumper'a bu seneki ödülü kazandıran "protein yapı tahmini" alanındaki çalışmaların, kimyada bir "dönüm noktası" olduğuna dikkati çekti.

Wedell, Hassabis ve Jumper'ın, 200 milyon proteinin neredeyse tamamının yapısını tahmin eden yapay zeka modeli AlphaFold2'yi herkesin kullanımına sunduğunu belirtti.

Söz konusu yapay zeka modelini, nadir hastalıklar alanındaki çalışmalarında kendisinin de kullandığını dile getiren Wedell, bu model sayesinde çok farklı alanlarda "sıçrama" yapılabileceğini kaydetti.

Clarivate'in Bilimsel Bilgi Enstitüsünden Araştırma Analizi Başkanı David Pendlebury, Hassabis ve Jumper'ın makalesine 16 binden fazla kez atıfta bulunulmasını, "eşi benzeri görülmemiş ve bu çalışmanın devrim niteliğindeki etkisini yansıtan bir durum" diye nitelendirdi.

61 milyon bilimsel makaleden sadece yaklaşık 500'üne 10 binden fazla atıf yapıldığını aktaran Pendlebury, yapay zekanın araştırmadaki dönüşümsel rolünün hem fizik hem kimya dalında, üst üste ödül almasının "benzersiz" olduğunu söyledi.

Dünyanın en eski bilimsel akademisi Kraliyet Topluluğunun başkanı Adam Smith, AlphaFold'un geliştiricilerine verilen ödülün, "yapay zekanın bilimdeki dönüştürücü rolünün açık bir şekilde tanındığını" gösterdiğini belirtti.

Smith, "Demis, alanın öncü araştırmacılarından biri olmasının yanı sıra bilimin büyük zorluklarının üstesinden gelebilecek ve tüm toplum için faydalı olacak bir yapay zeka vizyonunu savundu." ifadesini kullandı.

AlphaFold2

Nature dergisinde yer alan makaleye göre, Google'ın yapay zeka şirketi DeepMind çatısı altında geliştirilen yapay zeka modeli AlphaFold2 (AF2), amino asit dizilerinden proteinlerin üç boyutlu yapılarını tahmin etmeye yarıyor.

Protein yapısının tahmini, biyoloji ve kimyadaki "en zor" problemlerden biri olup 50 yıldır bilim insanlarının uğraştığı bir alan olarak öne çıkıyor.

AlphaFold2'nin ortaya çıkışı, protein yapısı tahmininde "benzeri görülmemiş" bir ilerleme teşkil ediyor.

Bu yapay zeka modeliyle 200 milyondan fazla proteinin yapısının tahmin edilip yayınlanması, özellikle biyoloji ve tıp alanlarında olmak üzere, bilim camiasında büyük "heyecan" uyandırdı.

AlphaFold2'nin yapısal biyoloji ve ilaç keşfi, protein tasarımı, protein fonksiyonunun tahmini gibi protein yapısı bilgisine ihtiyaç duyan araştırma alanları üzerinde önemli bir etkisinin olacağı değerlendiriliyor.

Yapay zeka modeli henüz 2021'de geliştirilmiş olmasına rağmen bu model kullanılarak halihazırda biyoloji ve tıp alanlarında pek çok çalışma yapılıyor.

Bu teknolojiyle artık neredeyse her tür proteini inşa edebiliyorsunuz gibi görünüyor"

Ödülün ikinci "yarısı" ise yeni işlevlere sahip proteinler inşa etmeyi başaran Washington Üniversitesinin Protein Tasarımı Enstitüsü Başkanı David Baker'a gitti.

Nobel komitesi üyesi Johan Aqvist, Baker'ın bilgisayar programını önce "protein yapılarını yeni boyutlarda çizmek" için ardından da "hangi amino asit dizisinin bu yapıyı vereceğini bulmak" için kullandığını ifade etti.

Baker'ın oluşturduğu protein çeşitliliğinin "kesinlikle akılalmaz" olduğunu söyleyen Aqvist, "Bu teknolojiyle artık neredeyse her tür proteini inşa edebiliyorsunuz gibi görünüyor." dedi.

2024 Nobel Kimya Ödülleri dün sahiplerini buldu

İsveç Kraliyet Bilimler Akademisi, dün, 2024 Nobel Kimya Ödülü'nün "yarısının" "bilgi-işlemsel protein tasarımı" alanındaki çalışmalarından dolayı ABD'li David Baker'a, diğer "yarısının" da "protein yapı tahmini"yle ilgili çalışmalarından dolayı İngiliz Demis Hassabis ve ABD'li John Jumper'a verildiğini duyurmuştu.

Akademiden yapılan açıklamada, David Baker'ın "daha önce var olmayan ve çoğu durumda tamamen yeni işlevlere sahip proteinler inşa ettiği" belirtilirken Demis Hassabis ve John Jumper'ın "kimyacıların yarısının 50 yılı aşkın süredir uğraştığı sorunu yapay zeka kullanarak çözdüğü" ifade edilmişti.

Açıklamada, bir amino asit dizisinden bir proteinin üç boyutlu yapısını tahmin eden Hassabis ve Jumper'ın geliştirdiği "AlphaFold2" adlı yapay zeka modeli sayesinde "bilinen 200 milyon proteinin neredeyse tamamının yapısının tahmin edilebildiği" vurgulanmıştı.