İçeriğe geç
NEBİLİM AĞI ÇEVRİMİÇİ21.10.2026 · BİLİM, EVREN & TEKNOLOJİ
NeBilim.net

Her cevap,
yeni bir soru açar.

OBSERVATION / 708

Yapay Zeka, Saatler İçinde 4,6 Milyon Bileşiği Taramaya Başarılı Oldu: İlaç Gelişiminde Hidrojen Konumlarını Tahmin Edebiliyor

Yeni bir yapay zeka modeli , iki boyutlu moleküler yapılar üzerinden hidrojen atomlarının konumlarını tahmin edebiliyor ve bu sayede ilaç araştırmalarında...

Yeni bir yapay zeka modeli, iki boyutlu moleküler yapılar üzerinden hidrojen atomlarının konumlarını tahmin edebiliyor ve bu sayede ilaç araştırmalarında kritik bir adıma imza atıyor. Grafik sinir ağı olarak tanımlanan sistem, 1,1 milyondan fazla kristalden elde edilen tautomerik durum üzerinde eğitildi ve tek bir grafik işlemci birimine sahip sunucuda 4,6 milyon bileşiği 3,2 saat içinde tarayabildi. Araştırmacılar, proteinlere bağlanan 5.075 ligandan 126’sının hidrojen konumlarının muhtemelen yanlış atandığını tespit etti ve alternatif tautomerlerin hidrojen bağlama örüntülerini geliştirdiğini ortaya koydu.

Hidrojenin Görünmeyen Rolü

İlaç geliştirmede moleküllerin iki boyutlu yapıları yaygın biçimde kullanılırken, hidrojen atomlarının gerçek konumları çoğu zaman belirsiz bırakılmaktadır. Bu durum, moleküllerin proteinlerle kurdukları hidrojen bağlarının doğru biçimde modellenmesini zorlaştırır. Yeni sistem, moleküler yapıdan yola çıkarak hidrojen atomlarının nerede yer aldığını öngörerek bu belirsizliği azaltmayı hedefliyor. Alternatif tautomerlerin, hidrojen bağlama örüntülerini iyileştirdiği gözlemlendi.

Proteinlere bağlanan ligandların büyük çoğunluğunda hidrojen konumlarının doğru biçimde atandığı varsayılırken, bu sistemin 126 bileşiği yeniden gözden geçirmeyi gerekli kıldığı ortaya kondu.

Araştırmacılar

Yüksek Hızlı Tarama ve Pratik Fayda

Sistemin en dikkat çeken özelliği, tarama sürecinin hızıdır. Tek bir grafik işlemcili sunucuda gerçekleştirilen bu işlem, 4,6 milyon bileşiği 3,2 saat içinde tamamlayabildi. Bu hız, geleneksel yöntemlerle karşılaştırıldığında ilaç araştırmacısına devasa bir molekül havuzunu kısa sürede değerlendirmeyi mümkün kılıyor. Özellikle erken aşamada binlerce aday bileşiği inceleyen laboratuvarlar için bu yaklaşım zaman ve kaynak tasarrufu sağlıyor.

NeBilim sitesini Google’da tercih edilen kaynak olarak seç

İleri Aşamalar ve Beklentiler

Uzmanlar, sistemin daha geniş molekül kümeleri üzerinde test edilmesini ve tahminlerin deneysel verilerle doğrulanmasını öneriyor. Hidrojen konumlarının doğru biçimde belirlenmesi, moleküllerin biyolojik hedeflerle etkileşimini daha net biçimde öngörmeyi ve dolayısıyla yeni ilaç adaylarının tasarlanmasını kolaylaştırabilir. Bu alandaki çalışmalar, gelecekteki tıp ve kimya araştırmalarına katkı sunmayı amaçlıyor.

Bu haber, Phys.org’un otomatik olarak üretilen özetinden derlenmiştir.

AI scans 4.6 million compounds in hours to predict hydrogen positions in drug-like molecules

Tam açıklama
İletişim formu
Yönergelere uyun

İlginizi Çekebilir: Buğdayı Yutan Mantarın Sırrını Çözen Yeni Bir İmmün Receptör Keşfi →
Kaynak: PHYS ↗
💬 Topluluk Masası & Tartışma

Bu gelişme hakkında düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi veya sorularınızı Topluluk Forumumuzda paylaşın.

Foruma Katıl & Yanıtla ➔
Forumda sor / tartış
AÇIK LABORATUVAR / TARTIŞMA

1 yorum

Fikrinizi bir kaynak, soru veya yapıcı karşı görüşle geliştirin.

Tartışmaya katıl

E-posta adresiniz yayımlanmaz. Zorunlu alanlar * ile işaretlidir.

SEARCH / 001

En az 3 karakter yazın.

ATLAS / NAVIGATION

Bilgi alanları