AI Sürücülü Tıbbi Çığır Açan: Yapay Zeka ile Yeni İlaç Keşfi için

İlaç keşfi “tezgahdan yatağa” olarak bilinir, çünkü süresinin uzun olması ve maliyetlerinin yüksek olması nedeniyle. Bir ilacın piyasaya sürülmesi 11 ila 16 yıl sürer ve $1 milyar ile $2 milyar arasında maliyet gerektirir. Ancak şimdi yapay zeka, ilaç geliştirme sürecini hızlandırarak daha iyi bir tempo ve kârlılık sağlıyor.

İlaç geliştirmede yapay zeka, biyomedikal araştırma ve inovasyona yönelik yaklaşım ve stratejisini değiştirdi. Araştırmacıların hastalık yolunun karmaşıklıklarını azaltmasına ve biyolojik hedefleri tanımlamasına yardımcı oldu.

İlaç keşfinde yapay zekanın gelecekte neler vaat ettiğini daha derinlemesine inceleyelim.

Yapay Zekanın Rolünü Anlamak: İlaç Keşfi için Nasıl Kullanılıyor?

Yapay zeka, büyük miktarda veri analiz etme ve karmaşık öngörülerde bulunma yeteneği ile ilaç keşfi sürecinin çeşitli aşamalarını geliştirdi. İşte nasıl:

1. Hedef Tanımlama

Hedef tanımlama, ilaç keşfinin ilk aşamasıdır ve vücuttaki olası moleküler varlıkları, proteinleri, enzimleri ve reseptörleri tanımlamayı içerir. Bu varlıklar, hastalıklara karşı terapötik etkiler üretmek için ilaçlarla birleşebilir.

Yapay zeka, hedef tanımlama hakkında önemli bilgiler içeren büyük klinik veritabanlarını kullanabilir. Bu veri kaynakları, biyomedikal araştırma, biyomoleküler bilgi, klinik deneme verileri, protein yapıları vb. içerebilir.

Eğitimli yapay zeka modelleri, biyomedikal teknikler gibi gen ifade ile birlikte kompleks biyolojik hastalıkları anlamak ve ilaç adayları için biyolojik hedefleri tanımlamak için kullanılabilir. Örneğin, araştırmacılar, yeni antikanser hedeflerinin tanımlanması için çeşitli yapay zeka teknikleri geliştirdiler.

2. Hedef Seçimi

İlaç keşfinde yapay zeka, araştırmacıların hastalık korelasyonlarına ve öngörülen terapötik faydalara göre vaat edilen hedefleri seçmesine yardımcı olabilir. Güçlü desen tanıma yeteneği ile yapay zeka, yalnızca tıbbi literatürde bildirilen değil, aynı zamanda yayınlanmış patentlerde hiçbir référansta bulunmayan tamamen yeni hedefleri seçebilir.

3. İlaç Önceliği

Bu aşamada, yapay zeka, lider ilaç bileşiklerini değerlendirir ve onları daha ileri değerlendirme ve araştırma için önceliklendirir. Önceki sıralama tekniklerine kıyasla, yapay zeka tabanlı yaklaşımlar, en vaat edilen adayları tanımlamada daha etkili olmaktadır. Örneğin, araştırmacılar, Alzheimer hastalığı için yeni ilaçları tanımlamak ve önceliklendirmek için bir Derin Öğrenme tabanlı hesaplamalı çerçeve geliştirdiler.

4. Bileşik Taraması

Yapay zeka modelleri, bileşiklerin kimyasal özelliklerini ve biyoaktivitesini öngörebilir ve advers etkiler hakkında fikir verebilir. Farklı kaynaklardan, önceki çalışmalardan ve veritabanlarından gelen verileri analiz edebilir ve belirli bir bileşikle ilgili olası riskleri veya yan etkileri tanımlayabilir. Örneğin, araştırmacılar, kimyasal kütüphaneleri tarayan bir derin öğrenme aracını geliştirdiler.

5. Yeni İlaç Tasarımı

Büyük bileşik koleksiyonlarının manuel taraması, ilaç keşfinde geleneksel bir uygulamadır. Yapay zeka ile araştırmacılar, yeni bileşikleri, önceden bilgi olmadan da tarayabilir ve keşfedilen ilaçların nihai 3B yapısını öngörebilir. Örneğin, AlphaFold, DeepMind tarafından geliştirilen bir yapay zeka sistemidir ve protein yapılarını öngörebilir.

5 Başarılı Yapay Zeka Tabanlı İlaç Keşfi Örneği

1) Abaucin

Antibiyotikler bakterileri öldürür. Ancak yeni ilaçların eksikliği ve bakterilerin eski ilaçlara karşı hızlı bir şekilde direnç geliştirmesi nedeniyle, bakterileri tedavi etmek zorlaşıyor. Abaucin, bir yapay zeka geliştirilmiş güçlü deneysel antibiyotiktir ve Acinetobacter baumannii gibi en tehlikeli süper bakteriyi öldürmek üzere tasarlanmıştır.

Araştırmacılar, binlerce ilacı, bakteriye karşı nasıl çalıştığını görmek için test etti ve bu bilgiyi yapay zekayı, etkili bir şekilde tedavi edebilecek bir ilacı geliştirmek için eğitti.

2) Insilico Medicine Tarafından Geliştirilen Hedef X

Insilico Medicine, Yapay Zeka platformunu kullanarak Hedef X adlı bir ilacı geliştirdi ve bu ilacı şu anda Faz 1 klinik denemelerinde kullanıyor. Hedef X, İdiyopatik Akciğer Fibrozu tedavisi için tasarlandı.

3) Verge Genomics Tarafından Geliştirilen VRG50635

Verge Genomics, bir yapay zeka ilaç keşfi şirketi, ALS tedavisi için yeni bir bileşik olan VRG-50635’i keşfetmek için CONVERGE adlı platformunu kullandı.

4) Exscientia-A2a Reseptörü

Exscientia, bir yapay zeka MedTech şirketi, immüno-onkoloji tedavisi için ilk yapay zeka tasarlanmış molekülü geliştirdi. İlaç, insan klinik denemeleri aşamasına ulaştı.

5) Absci-De Novo Antikorları ile Sıfır Atışlı Yapay Zeka

Absci, bir Yapay Zeka ilaç keşfi şirketi, bilgisayarlı simülasyon aracılığıyla de novo antikorlar oluşturmak için sıfır atışlı yapay zekayı kullandı.

Yapay Zeka ve İlaç Keşfinin Geleceği Nedir?

Diğer birçok sağlık uygulamasının yanı sıra, yapay zeka, ilaç keşfi sürecini daha hızlı ve akıllı hale getirerek büyük veri kümelerini analiz ediyor ve vaat edilen ilaç hedefleri ve adaylarını öngörüyor. Yapay zeka kullanarak biyotek şirketleri, hasta yanıt belirteçlerini tanımlayabilir ve kişiselleştirilmiş tedavi planları geliştirebilir.

Rapor, önümüzdeki on yıl içinde, daha fazla MedTech şirketinin erken ilaç keşfinde yapay zeka ve makine öğrenimini entegre edeceğini ve bu da 50 milyar dolarlık bir pazar oluşturacağını gösteriyor. Yapay zeka, muhtemelen genel ilaç keşfi maliyetlerini azaltacak ve yeni ilaçları hastalara daha hızlı bir şekilde sunacaktır.

Yapay zeka ve geleceğimizi şekillendirmesi hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, unite.ai‘i ziyaret edin.