Google, otonom ıslak laboratuvar için üç araştırma yayımladı

Google Research, AI ajanlarının tasarımını laboratuvar robotlarının uygulamasıyla birleştiren araştırmalarını yayımladı. Aptamer deneylerinde tasarım, deney ve sonuç analizi üç kez tekrarlandı; α-trombine bağlanma oranı %42,1, hedef özgüllüğü ise %98,5 olarak ölçüldü.

Google Research, 16 Ekim’de otonom ıslak laboratuvarlar kurmaya yönelik üç araştırmayı tanıttı. Islak laboratuvar, biyolojik olguların tüpler, reaktifler ve cihazlar kullanılarak doğrudan ölçüldüğü bir çalışma alanıdır. Araştırmacıların hedefi, AI ajanlarının adaylar tasarladığı, robotların deneyleri yürüttüğü ve sonuçların analiz edilerek sonraki deneylere aktarıldığı bir döngü oluşturmak.

Çalışmaların temelindeki VERID, “Verified Infrastructure for Discovery Laboratories” ifadesinin kısaltması. Laboratuvar çalışma alanını dijital olarak kaydeden bu çerçeve; robot kolunun konumunu, deney plakalarındaki her kuyucuğun sıvı miktarını, reaktif türlerini ve pipet ucu stokunu gerçek zamanlı izliyor. Google Research, VERID’nin açık kaynaklı PyLabRobot çerçevesi üzerine kurulduğunu belirtti.

AI ajanı laboratuvarın durumunu sorgulayarak prosedür planlıyor ve uygulama öncesinde sanal simülasyon yapıyor. Dar koridorlar nedeniyle robotun gerçekleştiremeyeceği hareketler veya reaktifi tükenmiş bir kuyucuktan sıvı alma komutları, uygulamadan önce engelleniyor. Deney videoları ve hareket kayıtları, tekrarlanabilirlik ve hata takibi için kullanılıyor.

Google araştırmacıları, AI ajanının sonuçları sonraki tasarıma aktarma sürecini aptamer deneyleriyle sınadı. Aptamer, belirli bir hedef proteine bağlanacak şekilde tasarlanan kısa bir DNA dizisidir. Araştırmacılar hedef olarak miyoglobini ve kan pıhtılaşmasında rol oynayan α-trombini seçti.

α-trombin deneyinin ilk turunda bağlanan bir aday bulunamadı. Araştırmacılar, sabit primer dizisinin adayın katlanmasını engellediğini belirleyerek tasarımı değiştirdi. Üçüncü turda bağlanma oranı %42,1, hedef özgüllüğü %98,5 oldu.

Miyoglobin deneyinde, hedef dışındaki maddelere de bağlanan dizilerin artması üzerine tasarım kuralları değiştirildi. Üçüncü turdaki bağlanma oranı %33,5 olarak açıklandı. Google’ın açıklamasına göre aptamer arama sürecindeki tasarım, deney ve analiz bir turda 7-10 gün sürdü.

Bu sonuçlar, belirli hedefler ve deney koşulları için elde edilen ölçümler. Google Research, aptamer deneylerini ilaç adaylarının güvenliğini veya etkinliğini kanıtlayan sonuçlar olarak sunmadı. Bağlanma oranı ile hedef özgüllüğü farklı ölçütlerdir.

Google Research, ayrı bir protein tasarımı çalışmasında katı tümörlerde aşırı ifade edilen FAP proteinini hedef alan ve tek haneli nanomolar düzeyde bağlanma afinitesi gösteren bir aday oluşturduğunu bildirdi. Bağlanma afinitesi, iki molekülün ne kadar güçlü bağlandığını ifade eder. Bu sonuç farklı bir araştırma kolundan geldiği için aptamerlerin bağlanma oranlarıyla doğrudan karşılaştırılamaz.

Araştırma, hesaplamalı olarak umut vadeden moleküller önermekle gerçek deneylerde işe yarayan adayları bulmak arasında doğrulama sürecine ihtiyaç olduğunu gösteriyor. Google Research, yalnızca bilgisayar destekli tasarımın reaktiflerin durumu ve sıvı aktarımı gibi deney değişkenlerinin tümünü öngöremediğini belirtti.

Google Research, deneme alanı olarak bulaşıcı olmayan ve işlev kazanımı riski taşımayan deney sistemlerini seçti. Tasarlanan diziler için biyogüvenlik incelemesi, robot çalıştırılmadan önce simülasyon, dizilerin insanlar tarafından onaylanması ve deney prosedürlerinin gözden geçirilmesi de güvenlik önlemleri arasında sıralandı.

Google Research, ajanın gerçek hedefe bağlanmak yerine deneysel kestirme yolları optimize etmesini önlemek ve çok aşamalı deney prosedürleriyle ajanın karar ve uygulamalarını sürekli denetlemek gibi sorunların çözülmesi gerektiğini belirtti. Duyuru erken aşamadaki deney örneklerini kapsıyor; ilaç geliştirme maliyeti veya süresi üzerindeki etkisine ilişkin bir tahmin sunmuyor.