Pazar , Kasım 28 2021

Yapay Zekâ ve Ar-Ge

Dr. Serdar Altınel

Covid-19 pandemisi ilaç endüstrisinde birçok zorluk yaratmanın yanı sıra, belki de en çok ilaç ve biyoteknoloji alanındaki Ar-Ge çalışmalarını olumlu yönde etkilendi. Beklendiği gibi, Covid-19 pandemisi ilaç ve aşı Ar-Ge’si için epeyce fırsat sundu ve genel olarak bu alanlardaki ilerlemeyi hızlandırdı. İçinde bulunduğumuz bu dönemde yapay zekâ (AI) destekli çok sayıda ilaçla yeniden konumlandırma programı başlatıldı.

Bildiğiniz gibi yeni bir ilacı kullanıma kazandırmak için yaklaşık 2,6 milyar $’dan fazla yatırımla geçen 10 yılı aşkın bir sürede Ar-Ge çalışmaları yapılmaktadır. Ar-Ge sürecindeki başarısızlıklar ve piyasaya verilen ilaçların getirileri, ne yazık ki ilaç sektörünün devasa yatırımlarını her zaman haklı çıkarmıyor.

Bu sorunun çözümü 3 anahtar stratejik yaklaşımdan geçiyor;

1-        Erken aşamada ürün yelpazesinin çeşitlendirilmesi ve daha fazla iş birliği yapılması

2-        Veri odaklı ilaç keşfi için AI’nın etkin bir şekilde kullanılması

3-        Yeni tedavi (biyolojik, gen ve hücre tedavileri gibi) yöntemlerinin geliştirilmesi.

Önde gelen ilaç firması yöneticilerinden bazıları giderek AI’yı yalnızca müşteri adayı tanımlama için bir araç olarak değil, ayrıca yeni biyolojik hedefler belirleyip yeni hastalık modelleri oluşturmak için kullanıyor. Bugün için AI araştırmalarının ana odağı hala terapötik bir modalite olarak küçük moleküller olmakta. Hedef ve erken ilaç keşfi için AI ile veri kümeleri analiz edilmekte, hipotezler oluşturulmakta ve yeni iç görüler oluşturularak, yeni ilaç adayları belirlenmektedir. Hem sağlıklı kişlerdeki hem de hastalardaki örneklerin analiz edilmesi, yeni biyobelirteç ve tedavi hedeflerinin belirlenmesini kolaylaştırmaktadır. AI ile moleküllerin bağlanma afinitesini ve diğer farmakolojik özelliklerini tahmin edip, moleküllerin ilaca benzer özelliklerinin neredeyse kesin doğrulukta bulunması mümkün.

AI ile klinik çalışma tasarımları optimize edilebilir, çeşitli biyomedikal ve sağlık verileri bilgisayar modellemeleri ile hasta bazında analiz edilebilir, hasta bazında kişiselleştirilmiş tedaviler oluşturulabilir. Klinik çalışmaya hasta bulmak için de AI kullanılabilir, ancak bunun başarılı bir şekilde yapılabilmesi için veritabanına girilen verilerin doğru ve güvenilir olması önemlidir. AI ile kanser hastalarını dünyadaki klinik çalışmalarla eşleştirme otomatik hale getirilebilir. AI ile klinik çalışmalar için kişisel tıbbi geçmiş ve genetik taramalar yapılabilir.

Patoloji analizleri iyileştirilebilir ve yeni tedavilerden yararlanacak hastalar belirlenebilir. AI, klinik öncesi aşamada kullanılarak, deneylerdeki maliyet ve belirsizlik azaltılabilir. Deneylerde kullanılacak hücrelerin seçimi, manüplasyonu ve analizi otomatikleştirilebilir. Hücre hatlarının geliştirilmesi, üretimi ve böylece hücresel tedavi süreçleri hızlandırılabilir.

Mevcut ilaçların yeniden konumlandırılması ve tasarlanması için en çok faydalanılan yöntem olarak AI kullanmaktadır. Böylece bilinen birçok ilacın yeni endikasyonları hızla belirlenebilir. Mevcut ilaçlar, tedavisi az sayıda bulunan nadir hastalıklarla eşleştirilebilir.

AI ile araştırdığınız alandaki yayınları tarayabilir, bilgileri birleştirebilir ve analiz edebilirsiniz. Binlerce yayın tarayarak, alakasız gözüken bağlantıları keşfedebilir ve karar verme sürecini iyileştirebilirsiniz. Araştırmanızdaki kör noktaları aydınlatabilirsiniz. AI kullanarak rekabetin az olduğu alanları saptayabilir ve getirisi yüksek olacak bu alanlara odaklanabilirsiniz.

AI konusunda lider ülke ABD’dir, bu ülkeyi İngiltere ve AB ülkeleri takip ediyor, ancak Temmuz 2017’de yayınlanan AI Stratejik Planına göre Çin, 2030 yılına kadar dünya AI lideri olmayı planlamaktadır.

2020 yılı boyunca farmasötik yapay zekâ alanında ticari faaliyet artmıştır. Pandeminin ilk yılında XtalPi’nin Akıllı Dijital İlaç Keşfi ve Geliştirme (ID4) Platformu’nun daha da geliştirilmesi için fon kuruluşları 319 milyon $ fon sağladı. AstraZeneca, Çin’de yapay zekâ ve ilaç araştırma merkezleri açmayı ve Çin biyoteknoloji şirketlerine 1 milyar dolarlık sermaye girişi yapmayı planladı. Exscientia, Bayer ile 3 yıllık 266 milyon $ ‘lık bir anlaşma imzaladı. Ortaklık, yapay zekâdan yararlanarak, onkoloji ve kardiyovasküler hastalıklar için küçük molekül aday programlarının keşfedilmesi için yapılacak.

Schrödinger, küçük molekül tasarımı için yeni bir sanal platform üzerinde çalışmak üzere Bayer ile 5 yıllık bir anlaşma imzaladı, böylece Bayer sentetik olarak uygun bileşikleri tarayabilecek ve tasarlayabilecek. Boehringer Ingelheim, inflamatuvar hastalıkları, özellikle iltihaplı barsak hastalıklarını araştırmak için BERG ile ortak çalışarak yeni biyobelirteçler, hedefler ve yeni ilaçlar geliştirmeye çalışacak. Bunlar gibi ortaklıklar yakında ilaç sektöründe büyük bir etki oluşturacak ve şirketlerin sektördeki liderlik sıralamasını değiştirecek.

AI ile yatırım şirketlerinin alacakları kararlar da daha rasyonel ve doğru olacaktır. Ayrıca farmasötik yapay zekâ sektörü, uzman biyoteknoloji yatırımcıları ve yatırımcı kuruluşlar için de kazançlı bir alan haline geliyor. Büyük ilaç ve sözleşmeli araştırma kuruluşları yapay zekâ ortaklıkları ve şirket içi yapay zeka kullanımını için daha çok çaba harcamaya devam ediyor.

Kısaca Covid-19 pandemisi, ilaç sektörü tarafından AI’nın daha hızlı benimsenmesi için olumlu bir katalizör olmuştur. Sektörün zaman baskısı altında yenilikler üretme gerekliliği, öncelikle büyük miktardaki veriyi hızlı bir şekilde işleme ihtiyacını doğurmuş ve dolayısıyla bu aciliyet, şirketleri ve yatırımcıları her zamankinden daha fırsatçı projelere itmiştir.

Ancak yapay zekâ ve veri bilimi yeteneklerinin küresel eksikliği ciddi bir zorluk olmaya devam etmektedir. Mevcut kaliteli verilerin eksikliği de hâlâ bir sorun teşkil etmektedir. Veri girişinin AI ile kolaylaştırılması ve doğruluğunun sağlanması giderek daha fazla önem kazanmaktadır. Verilerin gizliliği de çözülmesi gereken bir başka sorun olarak durmaktadır. Önümüzdeki yıllarda sektörümüzde AI sayesinde yaşanacak olumlu gelişmeler, insan sağlığına daha hızlı ve benzersiz katkı sağlamak için bizlere yol gösterici olacaktır.

Pandemiden uzak, sağlıklı günler dilerim.

İlginizi çekebilir

Dünyada 292 Milyon, Türkiye’de ise Yaklaşık 2 Milyon Kişi HBV ile Enfekte

Alanında İlk Olan ‘Kronik Hepatit B Hasta Kayıt Çalışması’ ile kronik hepatit B tanı ve …