Derin çizge öğrenmesi ile ilaç adayı moleküllerin otomatik şekilde tasarımı

Yeni ilaç adayı moleküllerin keşfi, ilaç geliştirme sürecinde önemli bir adımdır. Yapay zekâ alanında son yıllarda sıkça kullanılmaya başlanan üretici derin öğrenme, belirlenen bir tema içinde gerçekçi sentetik veri üretme konusunda umut vaat eden bir yaklaşım olarak ön plana çıkmaktadır. Bu yaklaşım, ilaç keşfi ve malzeme bilimi alanlarındaki ihtiyaçları karşılamak adına yeni moleküllerin tasarlanması için potansiyel vadetmektedir. Bunun yanında, bu modellerin ilaç geliştirme süreçlerinde kullanılabilirlikleri, biyolojik hedefe özgü moleküller üretme yeteneklerine bağlıdır. Bu çalışmada, seçilen hedef proteinlerle etkileşime girecek ilaç adayı moleküllerin de novo tasarımı için özel olarak oluşturulmuş yeni bir üretici sistem olan "DrugGEN" geliştirilmiştir. Sistem, bileşikleri ve protein yapılarını çizgeler olarak temsil eder ve bunları çizge dönüştürücü ("Transformer") içeren iki adet seri şekilde bağlı üretken rekabetçi ağ ("Generative Adversarial Network", GAN) kullanarak işlemektedir. Sistemin eğitim veri seti, ChEMBL veri tabanından elde edilen ilaç benzeri bileşik kayıtları ve hedefe özgü biyoaktif molekülleri içeren büyük bir veri kümesinden oluşturulmuştur. Geliştirilen model, farklı kanser tiplerinde kritik öneme sahip olan AKT1 proteinini hedefleyecek yeni moleküller tasarlaması amacıyla eğitime tabi tutulmuştur. DrugGEN modelinin performansı temel ölçütler kullanılarak, literatürdeki diğer yöntemlerle karşılaştırmalı biçimde değerlendirilirmiştir. Bunun yanında, üretilen sonuçlar üzerinde açıklayıcı veri analizi gerçekleştirilmiştir. Sonuçlar, DrugGEN tarafından de novo olarak tasarlanan moleküllerin orijinalliğini kanıtlamıştır. Ayrıca, çıktıların fizikokimyasal ve yapısal olarak AKT1 proteinin bilinen ligandlarıyla karşılaştırılabilir olduğu gösterilmiştir. Sonuç olarak, bu çalışmada derin öğrenme algoritmaları ve geniş çaplı kimyasal ve biyolojik veri kullanılarak seçili proteinleri hedefleme yeteneğine sahip tamamen yeni moleküllerin tasarımını otomatik biçimde gerçekleştiren bir yapay zekâ modeli geliştirilmiştir.