Luonnonvarojen ja elämätieteiden yliopiston tutkijaryhmä Wienistä on kehittänyt tekoälyohjelmiston, joka pystyy kuvaamaan terapeuttisten proteiinien kolmiulotteisen (3D) rakenteen. Tutkimuksen tavoitteena on auttaa yrityksiä suunnittelemaan prosesseja edistyneiden hoitomenetelmien puhdistamiseksi valmistusvaiheessa.
Ohjelmisto, joka tällä hetkellä käy läpi geometrian opettelua, analysoi proteiinien eri fysikaalisten parametrien numeerisia arvoja ja yhdistää ne niiden molekyylirakenteeseen. Näin tekoäly pystyy ennustamaan, miten proteiinit käyttäytyvät, kun ne puhdistetaan valmistusprosessin aikana.
Tutkimusryhmän johtaja, professori Johannes Buyel, selitti, että tekoälyn opettaminen on samankaltaista kuin opettaa tietokoneelle ymmärtämään erilaisia ovenkahvoja. Riippuen käytetystä opetusdatamäärästä, tekoäly ei ehkä pysty tunnistamaan kaikkia ovenkahvojen tyyppejä tarkasti. Siksi tutkijat keskittyvät tunnistamaan relevantit fysikaaliset parametrit, jotka edustavat proteiinin rakennetta.
Tämä tekoälyn kehitys on jatkoa aiemmille tutkimuksille, mutta siinä hyödynnetään viimeisimpiä edistysaskeleita koneoppimisessa. Aiemmin tutkijat käyttivät molekyylimerkkiaineita korreloimaan kokeellisen datan kanssa, mutta se oli lähinnä kuvaileva lähestymistapa. Nyt tiimi on kehittänyt ennusteiden taustalla olevan mekanistisen mallin.
Tekoälyohjelmisto voi paitsi auttaa prosessien kehittämisessä valmistajille, myös parantaa proteiinibiologian ymmärtämistä. Kyky kuvata tarkasti terapeuttisten proteiinien 3D-rakenne voi olla merkittävästi vaikutuksia solu- ja geeniterapioiden kehittämiseen ja optimointiin.
Tämän tutkimuksen edetessä valmistajat voivat mahdollisesti luottaa tekoälyn ennusteisiin prosessien kehittämisessä. Tämä edistysaskel voisi mahdollisesti mullistaa edistyneiden hoitomenetelmien valmistuksen, johtaen tehokkaampiin ja vaikuttavampiin puhdistusprosesseihin.
The source of the article is from the blog krama.net