Yapay Zeka Destekli Antibiyotik Tasarımı Süreçleri ApexGO İle Hız Kazanıyor
Bilim Haberleri - Pennsylvania Üniversitesi’ndeki bir araştırma ekibi, Penn Üniversitesi ApexGO Yapay Zeka adını verdikleri yeni bir sistemi kullanarak antibiyotik adaylarını tasarlayıp iyileştirmeyi başardı. Ekip, 14 Mayıs 2026’da yayımladıkları çalışmada, bu yapay zeka modelinin laboratuvar ortamında antibiyotik adaylarının %85’inde bakteriyel büyümeyi durdurduğunu duyurdu.
Yapay Zeka Döngüsel Bir İyileştirme Süreci İşletiyor
Araştırmanın arkasındaki isimlerden biri olan ve üniversitenin Biyomühendislik Bölümü’nde görev yapan Prof. César de la Fuente, antibiyotik keşfini devasa bir moleküler uzayda yürütülen bir arama problemi olarak tanımlıyor. İşte Penn Üniversitesi ApexGO Yapay Zeka modeli de bu noktada devreye giriyor. Sistem, mevcut büyük veritabanlarını tarayıp içinden seçim yapmak yerine, başlangıçta zayıf kabul edilen bir antimikrobiyal peptit dizisini alıp onu adım adım daha güçlü bir hale getiriyor.
Bu döngüsel süreç şöyle işliyor: Yapay zeka, peptit dizisi üzerinde yapılabilecek hassas moleküler değişiklikleri teklif ediyor. Ardından, sistemin bir diğer parçası olan APEX modeli, bu değişikliklerin antimikrobiyal aktiviteyi ne ölçüde artıracağını tahmin ediyor. En yüksek potansiyele sahip modifikasyonlar seçilip süreç yeniden başlatılıyor. Bu sayede her turda daha etkili yeni bir molekül versiyonu ortaya çıkıyor. Prof. de la Fuente, bu yöntemi “çalışma ihtimali daha yüksek versiyonlara doğru sürekli bir ilerleme” olarak nitelendiriyor.
Bayes Optimizasyonu ile Moleküler Keşif
Ekip, bu kadar büyük bir kimyasal uzayda gezinmenin zorluğunu aşmak için istatistiksel bir yöntem olan Bayes optimizasyonuna başvuruyor. Çalışmanın diğer kıdemli yazarı ve Bilgisayar Bilimleri Bölümü’nden Dr. Jacob R. Gardner’ın uzmanlık alanı da tam olarak burası. Doktora öğrencisi Yimeng Zeng’in ifadesiyle Bayes optimizasyonu, modelin bir sonraki adımda neyi deneyeceğine dair bilinçli seçimler yapmasını sağlıyor. Sistem, bir yandan umut vaat eden bölgeleri derinlemesine incelerken diğer yandan daha önce hiç keşfedilmemiş moleküler alanlara da yönelebiliyor. Bu çift yönlü strateji, hem bilinen güçlü adayları daha da geliştirmeyi hem de beklenmedik yeni çözümler bulmayı mümkün kılıyor.
Fareler Üzerinde Polymyxin B ile Yarışan Sonuçlar
Penn Üniversitesi ApexGO Yapay Zeka projesinin en çarpıcı yönlerinden biri, sunduğu teorik vaatlerin laboratuvar testlerinde de karşılık bulması oldu. Dr. Gardner, yapay zekanın başka bir bilgisayar modeline karşı optimize edildiğini, bu nedenle modelin beğendiği ancak laboratuvarda işe yaramayan moleküller bulma riskinin her zaman var olduğunu belirtiyor. Ancak sonuçlar beklentilerin aksine gerçekleşti. Tasarlanan peptitlerin sadece %85’i bakteriyel büyümeyi engellemekle kalmadı, bunların %72’si türetildikleri orijinal peptitlerden çok daha güçlü bir performans sergiledi. Bilim Haberleri - Teknoloji Medya
