COVID-19 Pandemisine Karşı En Etkili Silahımız: Yapay Zeka!

Şekil 1 Yapay zeka algoritmaları, bildiğimiz hastalıklar için ilaç üretmeye başladı bile.

Dünya çapındaki bilim ve tıp toplulukları, COVID-19’u anlamak ve kontrol altına almak, enfekte hastaları tedavi etmek ve nihayetinde gelecekteki salgınları önleyen aşılar geliştirmek için Yapay Zeka’yı kullanıyor. COVID-19 pandemisinin ortaya çıkması yeni başlatılan ilaç araştırmalarını hızla koronavirüsün tedavisine yöneltti.

İlaç keşfinde tüm bu süreçleri daha hızlı ve daha verimli hale getiren yapay zeka teknolojisi kritik bir noktaya evrildi. Bu yüzden özellikle yapay zeka destekli ilaç keşfi yapan girişimler önem kazandı.Yapay zekậ yöntemleri bu alanda önemli bir katkı sağlayabilir ve bu yönde önemli çalışmalar yapılmakta.

Proteinler ve kimyasal bileşenler (örneğin ilaçlar) arasındaki henüz bilinmeyen etkileşimler, makine öğrenmesi tabanlı yapay zekậ algoritmaları ile mevcut veri (bilinen protein-protein ve protein-kimyasal bileşen etkileşimleri gibi) kullanılarak tahmin edilebilir. Bu yeni hipotezlerin, tabii ki, laboratuvar deneyleri ile doğrulanması gerekir.

Gelin şimdi COVID-19 ve Akciğer kanser ilaçları arasındaki ilaç-ilaç benzerlik ve ilaç-protein ilişkisini Yapay Zeka ile tahmin eden, Aralık 2021'de Journal of Biomolecular Structure and Dynamics Dergisi'nde yayımlanan makalemizi inceleyelim.

Grafik Sinir Ağı Yöntemiyle COVID-19 ve Akciğer Kanseri İlaçlarının Benzerliklerinin Belirlenmesi ve Proteine Bağlanma Analizi

Şekil 2. Yeniden kullanım ilaç adaylarını belirlemek için önerilen yaklaşımın blok diyagramı.

COVID-19, antiviral ve antibiyotik ilaçların cephaneliğini ciddi şekilde tehlikeye atan dünya çapında bir sağlık krizidir. Küresel sağlık endişelerini artıran şiddetli akut solunum sendromunun (Sars-Cov-2) neden olduğu pandemiye karşı etkili bir antiviral ilaç bulmak acildir. Spesifik antiviral ilaçları geliştirmek pahalı ve zaman alıcı olabileceğinden, etkili terapötikleri hızla dağıtma fırsatı sağlayan FDA onaylı ilaçların yeniden kullanımı, hızlı bir şekilde girebilen bilinen preklinik, farmakokinetik, farmakodinamik ve toksisite profillerine sahip tedavilerin sağlanmasına izin verebilir.

Bu çalışmada, moleküllerin ve proteinlerin yapısal bilgileri kullanılarak, grafik sinir ağı tabanlı GEFA modeli ile tekrar amaca uygun ilaç adaylarının bir listesi hazırlanmıştır. Aşağıdaki tabloda yer alan kamuya açık veri tabanlarından DrugBank ve PubChem’den alınan, yaklaşık 300 bin ilaç ve 20 bin protein dizilimi veriler analiz için kullanılmıştır.

İlaç keşfinde, ilaç-ilaç benzerlik analizleri için kullanılan, Tanimoto/jaccard ve Atom Pair benzerlik algoritmaları ile COVID-19 tedavisinde kullanılan ilaçlar ile diğer hastalıkların tedavisinde kullanılan ilaçlar karşılaştırılarak, benzer ilaçların listesi hazırlanmıştır. Elde edilen ilaçlar akciğer kanserinde kullanılan ilaçlarla karşılaştırılmıştır. Aşağıdaki Şekil 3’de ilaç molekülündeki yeşil rengin fazla olması iki ilaç molükülü arasındaki molekül yapı benzerliğinin göstergesidir. “Benzer ilaçlar, benzer etkiler yaratır.” hipotezi unutulmamalıdır!

Şekil 3. Tanimoto ve Atom Pair Algoritmasıyla oluşturulan ilaç-ilaç benzerlik sonuçları

Daha sonraki aşamada ilaç ile hedef protein arasındaki bağlanma kuvveti Grafik Sinir Ağları tabanlı GEFA yöntemi ile hesaplanarak yeniden amaca uygun ilaçlar elde edilmiştir.

Şekil 4. Grafik Sinir Ağı (GNN)’nın genel çalışma mantığı

Şekil 5’te Covid-19 tedavisinde klinik çalışmalarda kullanılan ve akciğer kanseri tedavisinde kullanılan ilaçlar arasındaki ilaç-ilaç benzerlik analizinden elde edilen ilaçlar ile bu ilaçların hedef proteine bağlanma değerleri yer almaktadır.

Şekil 5. İlaç-ilaç benzerlik analizinden elde edilen ilaçların, hedef proteine bağlanma değerleri. Değerin küçük olması proteine bağlanma oranın yüksek olması anlamına gelir.

Çalışmadan elde edilen kinaz inhibitörleri (erlotinib, lapatinib, vandetanib, pazopanib, cediranib, dasatinib, linifanib, tozasertib), ABL2, ABL1, EGFR, AAK1, FLT3, JAK1 gibi bloke edici ajanların (gefitinib, osimertinib, fedratinib, baniticinib, imatinib, sunitinib, ponatinib) veya antiviral tedavilerin (ribavirin, ritonavir-lopinavir, remdesivir) bir kombinasyonu olarak Covid-19 tedavisi için alternatif olarak kullanılabilir.

Detaylı veriler, algoritma mantığı ve sonuçları ve de ilaçların tam listesi için aşağıdaki linkten makalemizi okumanızı tavsiye ediyoruz. Teşekkürler.

Makale linki:

Link 1: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/07391102.2021.2010601?journalCode=tbsd20

PDF Tam Metin:

Kaynaklar:

https://bogazicindebilim.boun.edu.tr/content/yapay-zeka-ve-veri-bilimi-insanligi-bu-krizden-kurtarabilir-mi

https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2020/03/19/how-artificial-intelligence-can-help-fight-coronavirus/?sh=496e5d754d3a

https://www.technologyreview.com/2020/03/11/905366/how-baidu-is-bringing-ai-to-the-fight-against-coronavirus/

Şekil 1: https://economictimes.indiatimes.com/small-biz/startups/newsbuzz/artificial-intelligence-could-fight-a-future-coronavirus/articleshow/74252541.cms

3 Replies to “COVID-19 Pandemisine Karşı En Etkili Silahımız: Yapay Zeka!”

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir