Yapay zeka ilaçların her zamankinden daha hızlı keşfedilmesine nasıl yardımcı oluyor?

Yeni bir ilacın keşfi eskiden 10 yıldan fazla sürüyor ve milyarlarca dolara mal oluyordu. Ancak yapay zekanın (YZ) ortaya çıkışıyla bu süreç dönüşüme uğruyor. Büyük miktarda veriden öğrenen algoritmalar sayesinde tıp bilimi, ilaç geliştirmeyi hızlandırmayı , yeni bileşik kombinasyonları bulmayı ve klinik çalışmaları optimize etmeyi başardı. Bu dijital devrim, kanser, nadir hastalıklar ve diğer karmaşık durumlarla mücadele şeklimizi sonsuza dek değiştirebilir.

Geleneksel bir ilacın geliştirilmesi çeşitli aşamalardan oluşur:

• Bir hastalığı etkileyebilecek aktif bir molekülü tanımlayın
• Hücresel ve hayvan modellerinde test edin
• İnsan klinik deneylerinde güvenliğini ve etkinliğini değerlendirin
• FDA gibi düzenleyici kurumlardan onay alın

Bu süreç, maliyetli ve uzun olmasının yanı sıra, yüksek bir başarısızlık oranına sahiptir: 10 ilaçtan 9'u piyasaya hiç ulaşamaz . Bunun nedenleri, etkisizlikten beklenmeyen yan etkilere kadar uzanır.

Yapay zekânın tıp alanına uygulanması , genetik çalışmalardan, tıbbi görüntülerden, klinik sonuçlardan ve bilimsel literatürden milyonlarca veri noktasını analiz etmek için makine öğrenimi modellerini kullanır. Bu verilerden şunları yapabilir:

• Bir molekülün insan vücudunda nasıl davranacağını tahmin edin
• Mevcut ilaçların yeni kombinasyonlarını önerin
• Hastalıklardaki gizli kalıpların tespiti
• Klinik araştırma tasarımının optimize edilmesi
• Laboratuvar testlerinde hata payının azaltılması

Binlerce manuel test yapmak yerine, algoritmalar saniyeler içinde kimyasal ve biyolojik reaksiyonları simüle edebilir ve uygulama için en iyi seçenekleri filtreleyebilir.

Yapay zekanın vaadi gerçek dünyada meyvelerini vermeye başladı. İşte dikkat çekici örnekler:

Exscientia, 2020 yılında Sumitomo Dainippon Pharma ile iş birliği yaparak, obsesif kompulsif bozukluğu tedavi etmek için tamamen yapay zeka kullanılarak üretilen ilk ilacı geliştirdi. İlaç, sadece 12 ayda fikir aşamasından klinik çalışmalara geçerek sektör rekoru kırdı.

Pandemi sırasında yapay zeka araçları, mevcut ilaçların yeniden kullanılmasına yardımcı olarak etkili tedavi arayışlarını hızlandırdı. Ayrıca , virüs varyantlarını tahmin etmek ve daha etkili aşılar tasarlamak için de kullanıldılar.

MIT araştırmacıları, 2023 yılında yapay zekâ kullanarak yaygın tedavilere dirençli bakterileri yok edebilecek bir antibiyotik buldular. Model, birkaç gün içinde 100 milyondan fazla bileşiği analiz etti.

Yapay zekanın ilaç keşfine uygulanmasının birçok faydası vardır:

• Geliştirme süresini yıllardan aylara düşürün
• Gereksiz testlerden kaçınarak araştırma maliyetlerini azaltır
• Terapötik hedef tanımlamasının doğruluğunu artırır
• Olası yan etkileri öngörerek güvenliği artırır
• Her hastaya özel tedaviler oluşturarak kişiselleştirilmiş tıbbı teşvik eder .

Ayrıca yapay zeka, kaynakların çoğunlukla kıt olduğu nadir veya ihmal edilmiş hastalıklara yönelik araştırmaları hızlandırabilir.

Yapay zeka muazzam fırsatlar sunarken tıp alanındaki uygulamaları da zorluklar yaratıyor:

• Algoritmaların şeffaflığı : Algoritmanın belirli sonuçlara nasıl ulaştığı çoğu zaman bilinmemektedir (“kara kutu algoritması” sorunu).
• Titizlikle korunması gereken tıbbi verilerin gizliliği
• Giriş verileri yanlışsa modeller hata yapabileceğinden insan gözetimine ihtiyaç vardır
• Ülkeler veya tıp merkezleri arasındaki uçurumu derinleştirebilecek teknolojiye erişimdeki eşitsizlik

Bu nedenle pek çok uzman, yapay zekanın doktorun yerini alan değil, onu tamamlayan bir araç olması gerektiği konusunda hemfikir.

Yapay zekâ, ilaç endüstrisinde kuralları değiştiriyor. Büyük miktarda veriyi analiz edip rekor sürede çözüm bulma yeteneği, şu anda tedavisi olmayan hastalıklar için tedavilerin geliştirilmesini hızlandırabilir. Hâlâ kat edilmesi gereken uzun bir yol olsa da, tıbbın geleceği giderek artan bir şekilde bilim ve teknoloji iş birliğine bağlı hale geliyor.