İlaç keşif süreçlerinde en büyük darboğaz, sentezlenen molekülün yapısının doğrulanmasıdır. Nükleer Manyetik Rezonans (NMR) verileri karmaşıktır ve yorumlanması uzmanlık gerektirir. MindCorp olarak, molekülleri "Grafik" (Graph) veri yapısı olarak ele alıyoruz.

Molekül Neden Bir Grafiktir?

Matematiksel olarak bir molekül $G = (V, E)$ şeklinde ifade edilebilir:

V (Nodes): Atomlar (C, H, O, N...)
E (Edges): Kimyasal bağlar (Tekli, Çiftli, Aromatik...)

Standart CNN (Convolutional Neural Networks) görüntü işlerken başarılıdır ancak moleküller gibi "Öklid dışı" (Non-Euclidean) verilerde yetersiz kalır. İşte burada Grafik Sinir Ağları (GNN) devreye girer.

GNN'ler, moleküler yapıları doğal olarak modelleyebilir çünkü atomlar arasındaki bağlantıları (topoloji) doğrudan öğrenirler.

SpectroMind Algoritması: Message Passing

SpectroMind, "Message Passing Neural Network" (MPNN) mimarisini kullanır. Her atom, komşu atomlarından bilgi alır ve kendi durumunu (state) günceller.

Geleneksel yöntemler (Rule-based), gürültülü verilerde başarısız olurken; GNN modelleri gürültüyü "öğrenerek" filtreleyebilir.

Kod Örneği: Molekülü Grafiğe Dönüştürme (RDKit & PyTorch Geometric)

NMR Spektrumundan Yapıya: Tersine Mühendislik

SpectroMind'in en güçlü özelliği, 1D NMR spektrumunu (sinyaller ve kimyasal kaymalar) alıp, moleküler yapıyı tahmin etmesidir. Bu işlem, geleneksel yöntemlerle günler sürerken, GNN modeli ile saniyeler içinde tamamlanır.

Algoritma Akışı

Spektrum Ön İşleme: Gürültü azaltma ve pik tespiti
Kimyasal Kayma Tahmini: Her atom için δ (delta) değeri tahmin edilir
Grafik Oluşturma: Tahmin edilen atomlar ve bağlar ile moleküler grafik oluşturulur
Yapı Doğrulama: Oluşturulan yapı, gerçek spektrumla karşılaştırılır

3D Moleküler Yapı

Mouse ile döndürün, scroll ile zoom yapın

SOTA (State-of-the-Art) Karşılaştırması

Stokes et al. (2020), derin öğrenmenin antibiyotik keşfinde nasıl kullanılabileceğini kanıtlamıştır [1]. SpectroMind, bu yaklaşımı bir adım öteye taşıyarak, sadece molekül tahmini değil, spektrumdan yapıya (Spectrum-to-Structure) tersine mühendislik yapar.

%94.2

%91.5

<5 sn

Gürültü Toleransı ve Robustness

Gerçek dünya NMR verileri, ideal laboratuvar koşullarından farklıdır. Spektrumlar gürültülü, pikler üst üste binebilir ve çözücü sinyalleri mevcut olabilir. SpectroMind'in GNN mimarisi, bu gürültüyü otomatik olarak filtreler.

Test veri setimizde, %20 gürültü seviyesinde bile doğruluk oranı %85'in üzerinde kalmaktadır. Bu, geleneksel rule-based yöntemlerin %40'lık başarısından çok daha yüksektir.

Sonuç

Grafik Sinir Ağları, spektral analiz alanında devrim yaratıyor. SpectroMind, bu teknolojiyi kullanarak, kimyagerlerin haftalar süren yapı tespiti sürecini saatlere indiriyor. Gelecekte, bu teknoloji ile tamamen otomatik moleküler keşif süreçleri mümkün olacak.

Referanslar

[1] Stokes, J. M., et al. "A deep learning approach to antibiotic discovery." Cell 180.4 (2020): 688-702.

[2] Gilmer, J., et al. "Neural message passing for quantum chemistry." ICML (2017).