Webinar Hakkında

Sunucu

Francesco Gentile: Doktor Öğretim Üyesi, Ottawa Üniversitesi

Francesco Gentile, Ottawa Üniversitesi Kimya ve Biyomoleküler Bilimler Bölümü’nde doktor öğretim üyesi ve Ottawa Sistem Biyolojisi Enstitüsü’nde baş araştırmacıdır. Politecnico di Torino’dan Biyomühendislik yüksek lisansı ve Alberta Üniversitesi’nden Biyofizik doktorası aldı; 2022’de Ottawa Üniversitesi’ne katılmadan önce British Columbia Üniversitesi’nde CIHR/MSFHR destekli doktora sonrası araştırma yaptı. Grubu, kanser, nörolojik hastalıklar ve antimikrobiyal direnç alanlarında küçük moleküllerin ve biyoterapötiklerin keşfi için hesaplamalı ve yapay zekâ yöntemleri geliştiriyor. Lugano, İsviçre merkezli yapay zekâ odaklı ilaç keşif şirketi InVirtuo Laboratories’in kurucu ortağıdır.

Özet

Yapay zekâ, özellikle de makine öğrenmesi (ML), proteinlere ve nükleik asitlere bağlanarak etkinliklerini terapötik amaçlarla düzenleyen sentetik moleküllerin keşfinde giderek daha önemli bir rol oynuyor. Ancak ML yöntemlerinin etkinliği çoğu zaman büyük hacimli, yüksek kaliteli veri ihtiyacıyla sınırlanıyor ve bu da verinin kıt olduğu senaryolarda kullanımlarını kısıtlıyor. Buna karşılık fizik temelli yaklaşımlar geniş, tutarlı ve yeniden üretilebilir veri kümeleri üretebiliyor; bunların ML ile bütünleştirilmesi başarımı ve genellenebilirliği belirgin biçimde artırabiliyor. Bu konuşmada, ilaç keşfi sürecini hızlandırmak ve iyileştirmek için ML ile fizik temelli simülasyonların güçlü yanlarını birleştiren melez ligand keşif yöntemleri geliştirme çabalarımızı sunacağım. Önce kimyasal uzayı daha verimli taramak için ML hızlandırmalı simülasyonlardan nasıl yararlandığımızı anlatacak; SARS-CoV-2 yapısal olmayan protein 3 için ligand keşfi, amiloid beta-42 kümelenmesinin inhibitörleri ve kilit antibiyotik direnci proteinlerinin modülatörleri üzerindeki uygulamaları göstereceğim. Ayrıca laboratuvarımızda doğal poz tanımayı ve bağlanma afinitesi tahminini iyileştirmek için geliştirdiğimiz, geniş genellenebilirliği korumaya odaklanan yeni ML yaklaşımlarını öne çıkaracağım. Bütün bunlar, yapay zekâ çağının şafağında hesaplamalı kimyanın kalıcı değerini ve ligand keşfinin geleceğini şekillendirmedeki belirleyici rolünü ortaya koyuyor.

Tarih: 9 Temmuz 2025 – 17.00 (GMT+3)

Dil: İngilizce