Yapay zeka ile yeni bir tıp çağı başlıyor! Hayat kurtarma yarışı

DeepMind’ın AlphaFold Yapay Zeka Sistemi Protein Katlanma Sorununu Çözdü

Londra merkezli DeepMind tarafından geliştirilen AlphaFold yapay zeka sistemi, biyolojinin uzun süredir çözülemeyen büyük problemlerinden biri olan protein katlanma sorununu çözmekte büyük başarı sağladı. Bu teknoloji, proteinlerin doğru bir şekilde üç boyutlu yapılarını tahmin edebilme kapasitesiyle tarihi bir dönüm noktası oluşturdu ve bilim dünyasında büyük heyecan yarattı.

AlphaFold, proteinlerin yapısını doğru bir şekilde tahmin edebilme yeteneği sayesinde ilaç geliştirme süreçlerinden hastalıkların anlaşılmasına kadar geniş bir yelpazede devrim yaratma potansiyeline sahip. Bu başarılı yapay zeka sistemi, bilimsel araştırmalara büyük katkı sağlayarak yeni keşiflerin önünü açabilir.

AlphaFold’un Başarısı ve Etkileri

2024 Nobel Kimya Ödülü sahibi AlphaFold’un yaratıcıları Demis Hassabis ve John Jumper, yapay zekanın bilimsel araştırmalardaki gücünü bir kez daha kanıtlamış oldu. Protein katlanma sürecinin anlaşılması, proteinlerin işlevleri ve hastalıklarla ilişkileri hakkında önemli bilgiler sağlayabilir. Ancak bu süreç, deneysel yöntemlerle maliyetli, zaman alıcı ve teknik zorluklarla doludur.

AlphaFold’un CASP (Critical Assessment of Structure Prediction) yarışmasında elde ettiği başarı, dikkatleri üzerine çekti. 2021 yılında 200 milyon proteinin yapısını tahmin ederek bilim dünyasına ücretsiz sundu ve Nature dergisinde yayımlanan çalışmaya göre insan proteomunun büyük bir kısmının yapısal pozisyonunu güvenilir bir şekilde tahmin edebildi.

Uluslararası Uzmanların Görüşleri

AlphaFold’un başarısı, Nobel Ödülü sahibi yapısal biyolog Venki Ramakrishnan tarafından “biyolojide uzun zamandır beklenen bir atılım” olarak nitelendirildi. İsveç Karolinska Enstitüsü’nden Prof. Anna Wedell, AlphaFold’un tıpta önemli bir rol oynadığını belirterek protein yapılarının anlaşılmasını hızlandırdığını vurguladı. AlphaFold’un yeni protein tasarımlarına ilham verdiğini belirten uzmanlar, bu teknolojinin çevre dostu enzimlerin tasarlanmasından endüstriyel uygulamalara kadar geniş bir yelpazede kullanılabileceğini söyledi.

AlphaFold’un Geleceği

AlphaFold’un etkileri sadece ilaç keşfiyle sınırlı değil. Covid-19 gibi viral hastalıkların protein yapılarını analiz ederek tedavi geliştirme süreçlerini hızlandırabilir. Bu başarı, yapay zekanın bilimdeki rolü üzerine yapılan tartışmaları da artırdı. Teknolojinin hızlı ilerlemesi, etik ve güvenlik konularına dikkat çekmektedir. Ancak AlphaFold’un başarısı, yapay zekanın insanlığın geleceğini şekillendiren bir araç olduğunu kanıtlamaktadır.

Related Posts

Rus bilim insanları kronik Covid sendromu ve ağrılarla mücadelede tıbbi gazlar kullanıyor

Rus bilim insanlarının eşsiz teknolojiler sayesinde ‘uzun Covid’ olarak da bilinen kronik Covid sendromu ve fantom olanlar dahil ağrılarla mücadelede tıbbi gazlar kullandığı belirtildi.

Huawei’den 5 Dakikada Şarj Olan Kulaklık! Berlin’de Yeni Teknolojiler Tanıtıldı

Teknoloji devi Huawei, Berlin’de dört yeni giyilebilir ürününü tanıttı.

Peynir, sıcak iklimin kurbanı oldu

Aşırı sıcaklar ve kuraklık, otla beslenen süt ineklerinin rasyonlarını mısır ağırlıklı yemlere yöneltirken; ortaya çıkan süt ve Cantal peyniri örneklerinde omega-3 kaybı, sertlik artışı ve aroma zayıflaması gözlemlendi.

Süper Lig’de 34. haftanın VAR kayıtları açıklandı

Türkiye Futbol Federasyonu (TFF), Trendyol Süper Lig’de 34. haftada oynanan karşılaşmaların VAR kayıtlarını açıkladı.

Pinterest’te yeni dönem başlıyor

Pinterest, kullanıcıların resimler üzerinden arama yapmalarını sağlayan görsel arama özelliğini yeni AI destekli özelliklerle güçlendiriyor. Yeni araçlar, aramaları daha hassas hale getirirken görsel aramanın Pinterest’in her köşesinde daha …

Yeni nesil Siri, performansı ile şaşırtabilir!

Apple CEO’su Tim Cook, 2025 ikinci mali çeyrek sonuçlarının değerlendirildiği toplantıda; şirketin Apple Intelligence çatısı altında geliştirdiği yeni Siri özelliklerinin gecikeceğini açıkladı. Cook teknolojinin halen istenen kalite düzeyine …