Konuşmacılar
Açıklama
İlaç araştırmalarının temelinde, bilinen protein -kimyasal etkileşimlerinden yola çıkarak yenietkileşimlerin belirlenmesi yatar. Bu konuşmada, doğaldil işleme yöntemlerinin bilinen protein -kimyasal etkileşimlerinin taranmasındaki (Vapur:tabilab.cmpe.boun.edu.tr/vapur/)(Köksal et al.,2020) ve yeni etkileşimlerinin tahmin edilmesindeki(ChemBoost:https://github.com/boun-tabi/chemboost) (Özçelik etal., 2020) rolünden bahsedeceğim.Vapur, COVID-19 yayınlarından oluşan CORD-19 (Wanget al., 2020)veritabanındaki protein -kimyasal etkileşimlerini hızlı taramayı sağlayan birarama motorudur. Bu arama motoru, biyolojikmetinlere özel dil işleme yöntemleri kullanır ve literatürdekiprotein - kimyasal etkileşimleriniindeksler. Kullanım sırasında ise, sorguları indeksindeetkileşimlerle eşleştirir ve COVID-19araştırmacılarının kolay ve odaklı bir şekilde literatürtaraması yapmalarıni saglar.ChemBoost (Özçelik et al., 2020) ise bilinen protein- kimyasal etkileşimlerinden yola çıkarakyüksek ilgiyle baglanan yeni protein - kimyasal çiftlerinisaptamayı hedefleyen, dil işleme tabanlıbir yapay zeka modelidir. ChemBoost, proteinlerinamino asit dizilerini ve kimyasalların SMILES(Weininger, 1988) gösterimlerini işleyerek protein- kimyasal çiftlerinin bağlanma ilgisini tahmineder. Metin tabanlı temsilleri bilinen biyomoleküllerinsayısının 3 boyutlu yapısı bilinenbiyomoleküllerden çok daha fazla olması sayesinde,ChemBoost, protein - kimyasal uzayınındaha geniş bölgelerinin taranabilmesini sağlar.Ayrıcadizi temelli olmasi nedeniyle yapı temelliaraştırmalardan çok daha hızlı sonuç vermektedir.Devam eden çalışmalarımızda, doğal dil işleme yöntemlerininson beş yılda kazandığı ivmesayesinde hem ilaç yeniden konumlandırma hem de yeniilac geliştirme çalışmalarına ışıktutmayı hedeflemekteyiz.
Kaynaklar
1.Köksal, Abdullatif, et al. "Vapur: A Search Engineto Find Related Protein-CompoundPairs in COVID-19 Literature." Proceedings of the1st Workshop on NLP for COVID-19(Part 2) at EMNLP 2020. 2020.
2.Özçelik, Rıza, et al. "ChemBoost: A Chemical LanguageBased Approach forProtein–Ligand Binding Affinity Prediction." MolecularInformatics (2020).
3.Wang, Lucy Lu, et al. "CORD-19: The Covid-19 OpenResearch Dataset." arXiv preprintarXiv:2004.10706 (2020).
4.Weininger, David. "SMILES, a chemical language andinformation system. 1.Introduction to methodology and encoding rules." Journal of chemical information andcomputer sciences 28.1 (1988): 31-36.
Konuşmacı: Elif Ozkirimli Boğaziçi Kimya Mühendisliğinden lisans ve yüksek lisans derecelerini aldıktan sonra Purdue Universitesinde yapısal biyoloji konusunda doktorasını tamamlamıştır. 2007 yılı ile 2020 yılları arasında Boğaziçi Üniversitesi Kimya Mühendisliği Bölümünde öğretim üyesi olarak akademik hayatına devam etmiştir. 2020 yılından beri Roche ilaç şirketinde Veri Bilimi ve Ileri Analitik bolum başkanı rolundedir.