Yapay zekanın ilaç sektöründeki "tamamlayıcı" potansiyeli

Bugünlerde yüzümüzü nereye dönsek bizi yapay zeka ile ilgili yeni bir gelişme karşılıyor. Ancak, makale yazmaktan özgeçmiş hazırlamaya yardımcı olan, hatta geçen hafta da bahsetmiş olduğumuz üzere flört hayatımızı yeniden şekillendiren yapay zeka, gerçek anlamda insan hayatına dokunma vaadiyle tıp dünyasını da değiştirmeye hazırlanıyor.

Yeni bir ilacın geliştirilmesi ortalama 10 yıl alıyor ve işe yarar bir sonuca ulaşmak için gereken deneyler milyonlarca dolara mal olabiliyor. Buna göre, geçtiğimiz yıl Gıda ve İlaç İdaresinin (FDA) klinik deneylerde binlerce ilaçtan yalnızca 37'sine onay verdiği ve bu sayının, 2016'dan bu yana mevzuat incelemesinden geçen en az sayı olduğu belirtiliyor. Gelgelelim, yapay zeka sayesinde hem bu sayının artması, hem maliyetlerin azalması, hem de yeni ilaçların geliştirilmesi daha önce hiç olmadığı kadar kolaylaşabilir gibi duruyor.

Utah merkezli bir biyoteknoloji şirketi olan Recursion, kısa bir süre önce yapay zeka ve süper bilgisayarları kullanarak sayısız etkili ilacın geliştirilmesini sağlayabilecek, benzeri görülmemiş sayıda yeni olası kimyasal etkileşimi tahmin edebildiğini duyurdu. İlaç sektörü için "dönüm noktası" olarak değerlendirilen bu gelişme için ilk olarak Google bünyesindeki yapay zeka şirketi DeepMind'ın ürünü AlphaFold2'den 15 bin insan proteinini içeren bir veri tabanını 36 milyar molekül içeren bir başka veri tabanıyla birleştiren Recursion, bunu takiben elde ettiği veri hazinesinin deşifresi içinse Nvidia'nın bir süper bilgisayarından ve bulut bilişim gücünden yararlandı.

• Bilgi notu: Nvidia, geçtiğimiz ay Recursion'a 50 milyon dolar yatırım yaptığını duyurmuş; bu yatırımla Recursion, Nvidia'nın teknolojilerine erişim sağlamıştı.

Dönüşüm, 'mutfakta' başlıyor

İlaç keşfini yemek pişirmek gibi düşünün: Çoğu zaman bir yemeği hayal etmeye ve tarifini oluşturmaya gerekli malzemeleri belirleyerek başlarsınız. Daha sonra da elinizdeki tüm malzemelere göz atar, ardından da bu malzemeler ile çıkarabileceğiniz tüm yemek olasılıklarını çıkarırsınız. Recursion'ın yaptığı şeyi de bu sürece benzetmek mümkün: Recursion, belirli bir hastalığı veya proteini hedeflemek yerine, test edilmesi ve üretilmesi daha pratik olan potansiyel ilaçları bulmaya çalışmak için geniş protein ve molekül evrenine göz atarak olasılıkların peşinden gitmeyi tercih ediyor.

Semafor'a konuşan Recursion baş teknoloji sorumlusu Ben Mabey, "Yapay zekanın çarkı bugünlerde, özellikle de yaşam bilimleri alanında giderek daha hızlı dönüyor," ifadelerini kullanırken Recursion dijital kimya başkan yardımcısı Stephen MacKinnon da bu sayede iki ya da üç basit adımla oluşturulabilecek moleküllerin neler olduğunu bilebildiklerini; böylece neyin gerçekten işe yaradığını ve hangi moleküllerden ne kadar sipariş etmeleri gerektiğini görebildiklerini kaydediyor. Bu da hâliyle daha doğru yönde daha fazla test gerçekleştirilmesinin önünü açıyor.

• Recursion, yapay zeka modellerinin yardımıyla haftada yaklaşık 2,2 milyon deney gerçekleştirdiğini ve 25 petabayt veri topladığını söylüyor.

Recursion, ilaç keşfinin çalışma şeklini ve potansiyel olarak tıbbı değiştirmeyi amaçlayan ve sayıları giderek artan şirketlerden sadece biri olarak öne çıkıyor: Schrödinger, Enveda ve Absci gibi şirketlerin de yapay zeka ile yeni ilaç keşiflerinin peşinde olduğu biliniyor.

İlaç keşfinde yapay zeka kullanımı giderek artıyor

Geçtiğimiz üç ila dört yıl içinde, bu alanda faaliyet gösteren ve sayıları giderek artan girişimlerin, artan sayıda ilaç keşif ortaklığının ve rekor düzeyde yatırımın da tanıklık ettiği gibi, ilaç keşfinde yapay zekanın kullanımına olan ilginin arttığı görülüyor. Bu noktada, özellikle de 2023'te ilaç keşfinde yapay zeka kullanımı konusunda bazı önemli adımların atıldığı söylenebilir:

Ocak ayında AbSci, sıfır atışlı jeneratif zeka kullanarak silico'da de novo antikorlar oluşturan ve doğrulayan ilk şirket olmuştu. Bu, Silico'da de novo terapötik antikorlar oluşturmanın yeni ilaç potansiyellerinin klinik deneylere girmesi için gereken süreyi yarıdan fazla azaltabileceği potansiyeli nedeniyle oldukça önemli bir gelişme olarak öne çıkıyor: Sıfır atışlı üretken yapay zeka modeli, mevcut veri tabanlarında bulunmayan yeni antikor tasarımları üretebiliyor.

Tamamen yapay zekâ tarafından üretilen ilk ilacın insan deneyleri ise Haziran ayında başlamıştı. Hong Kong merkezli bir biyoteknoloji girişimi Insilico Medicine tarafından geliştirilen INS018_055 isimli ilacın hedefinde, akciğerlerde skarlaşmaya neden olan kronik bir hastalık olan idiyopatik pulmoner fibrozis yer alıyor. 

• Ulusal Sağlık Enstitüleri'ne göre, son yıllarda yaygınlığı artan bu hastalık şu anda yalnızca ABD'de yaklaşık 100 bin kişiyi etkiliyor ve tedavi edilmezse iki ila beş yıl içinde ölüme yol açabiliyor. 

Yeni bir yöntem mi, yoksa tamamlayıcı bir teknoloji mi?

Tüm bu gelişmeler ışığında her ne kadar yapay zekanın ilaç keşif sürecini dönüştürme ve iyileştirme potansiyeli kanıtlanmış olsa da yapay zeka ile geliştirilen ilaçların çoğunun henüz klinik öncesi veya keşif aşamasında olduğunu ve yapay zeka tabanlı bir tedavinin onaylanmasının uzun yıllar alabileceğini unutmamak gerekiyor. Bununla birlikte, yapay zeka ile ilaç üretiminin önünde verilerin kalitesi ve uygunluğu, ilaç güvenliği ve etkinliğinin sürekli güvence altına alınması, katılımı artırmak için bilimsel topluluğun eğitilmesi ve fikri mülkiyet hakları gibi aşılması gereken birçok zorluk da bulunuyor.

Yine de, tüm bu zorluklara rağmen, geleneksel sürece dahil edildiği takdirde pahalı deneylerin yürütülmesini ciddi ölçüde hızlandırabileceği ve maliyetleri azaltabileceği gibi gerçekler, yapay zekanın hastalar, tıbbi sağlayıcılar ve ilaç sektörü için dönüştürücü olma potansiyelinden bir şey eksiltmiyor.

Bu duruma dikkat çeken Aria Pharmaceuticals başkan yardımcısı Aaron Daugherty, yapay zekanın hastalıkları iyileştirmenin tamamen yeni bir yöntemi olmaktan ziyade ilaç keşfi için bir "tamamlayıcı" olduğunu ifade ediyor. 

Konuya ilişkin olarak "Tescilli veriler, yazılım ve teknolojinin hepsi harika konuşma noktalarıdır, ancak farmasötik bilim insanlarının uzmanlığı tarafından bilgilendirilmez ve yönlendirilmezlerse işe yaramazlar," şeklinde aktaran Daugherty, yapay zeka yeni ilaçlar keşfetmek için kullanılabilse dahi bunların bir etki yaratabilecek doğru ilaçlar olması ve sadece piyasada bulunan tedavileri taklit etmemesi gerektiğini savunuyor.