Tıbbi teknoloji ilaç keşfini hızlandırmaya nasıl yardımcı olur
İlaç keşfi ve geliştirmede yapay zekanın yeri ve bunun ilaç geliştirme maliyetlerini düşürmeye ve hastalara hayat kurtaran tedavileri daha hızlı ulaştırmaya nasıl yardımcı olduğu hakkında daha fazla bilgi edinmek için okumaya devam edin.
İlaç keşfi ve geliştirmenin artan maliyetleri
Sağlık hizmetleri uzmanlarının, hastalara karşı davranış şekli hızla değişiyor. Araştırmacılar karmaşık sağlık sorunlarıyla uğraşırken ve ilaç sektörü, hayat kurtaran ilaçlar geliştirmek için gereken süreyi kısaltmaya çalıştıkça hassas tıp daha yaygın hâle geliyor.
Günümüzde yeni bir ilacı piyasaya sürmek, ilaç firmaları için son derece uzun ve pahalı bir süreçtir. Taconic Biosciences'a göre, 2019'da tek bir ilacın geliştirilmesi yaklaşık 2,8 milyar dolar ve 12 yıldan fazla zaman alıyordu. Tüm bu sürecin ardından ise adayların %90'ı FDA onayı alamıyordu.
Neyse ki yapay zekanın (AI), ilaç keşif ve geliştirme sürecini hızlandırmak için inanılmaz bir potansiyeli bulunuyor.
Yapay zeka, ilaç keşif sürecini nasıl kolaylaştırıyor
Çoğu ilacı oluşturmanın ilk adımı, bir hastalığa dahil olan bir hedef moleküle (genellikle bir protein) bağlanabilen ve modüle edebilen bir bileşiği sentezlemektir. Doğru bileşimi bulmak için araştırmacılar binlerce potansiyel adayı inceler. Bir hedef belirlendikten sonra, araştırmacılar hastalığın proteini ile optimal etkileşimi bulmak için benzer bileşimlerden oluşan devasa kütüphaneleri tarar.
Şu anda, bu noktaya gelmek için on yıldan uzun süre ve yüz milyonlarca dolardan fazla para gerekiyor. Ancak yapay zeka ve makine öğrenmesi (ML) kullanan tıbbi teknoloji, yeni ilaçların piyasaya sürülmesi için ilaç üzerinde harcanan zaman ve parayı azaltarak süreci kolaylaştırabilir. Örneğin bu teknolojiler şunları yapabilir:
Molekül kütüphanelerini tarayabilir
Molekül adayları için taranan kütüphaneler o kadar büyük ki, insan araştırmacıların her şeyi kendi başlarına incelemeleri neredeyse imkansız. Diğer yandan yapay zeka, büyük veri kümelerinde potansiyel hedef bileşimleri hızlı bir şekilde tanımlayabilir ve araştırmacıların laboratuvarda yüzlerce saatten tasarruf etmesini sağlar.
Bileşim özelliklerini tahmin edebilir
Geleneksel ilaç keşif süreci, zaman alan deneme yanılma süreçlerinden oluşur. Yapay zeka ve makine öğrenmesi ile birleştirilen tıbbi teknoloji çözümleri, potansiyel bileşimlerin özelliklerini tahmin ederek sentez için yalnızca istenen yapıya sahip olanların seçilmesini sağlayıp süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir. Bu durum, araştırmacıların etkili olması muhtemel olmayan bileşimler üzerinde çalışmasını engeller.
Yeni bileşimler oluşturabilir
Tarama işlemi birkaç umut verici sonuç çıkardığında, yapay zeka, istenen parametrelere uyan ve daha yüksek başarı şansına sahip yepyeni bileşimler için beyin fırtınası bile yapabilir.
Yapay zeka yeni ilaç keşfine nasıl yardımcı olabilir?
Yapay zeka, klinik deneylerde nasıl kullanılır?
Deloitte'e göre, klinik araştırma aşamasına geçen ilaç adaylarının yalnızca %10'u düzenleyici kurumlar tarafından onaylanmaktadır. İlaç oluşturma sürecinin en uzun ve en pahalı aşaması olan klinik deneylerde, insan testlerinin birden fazla aşaması yer alır ve her aşama yüzlerce veya binlerce katılımcıyı kapsar.
Randomize kontrollü araştırmaların (RCT) geleneksel doğrusal süreci yıllardır değişmedi ve hassas tıp modelinin gelişmesi için gereken esneklik, hız ve analitik güçten yoksun. Şirketler; doğru katılımcıları bulmakta, özellikle işe almakta, korumakta ve etkin bir şekilde yönetmekte zorluk çekmektedir. Sürecin verimsizliği, ilaç keşfi ve geliştirme maliyetlerinin artmasını ve düşük onay oranlarını büyük ölçüde etkiler.
İlaç şirketleri, tasarımdan veri analizine kadar ilaç geliştirmenin klinik deney aşaması boyunca tahmine dayalı yapay zeka modellerini kullanarak:
- Herkese açık içerikleri araştırıp uygun hastaları belirlemenize,
- Deney sahası performansını gerçek zamanlı olarak değerlendirmenize,
- Platformlar arası veri paylaşımını otomatikleştirmenize,
- Nihai raporlar için veri sağlamanıza yardımcı olabilir.
Etkili teknoloji altyapısına sahip birleştirme algoritmaları, sürekli klinik veri akışının temizlenmesini, birleştirilmesini, depolanmasını ve etkin bir şekilde yönetilmesini sağlar. Böylece araştırmacılar, deneyler tarafından oluşturulan devasa veri kümelerini manuel olarak derlemek ve analiz etmek zorunda kalmadan ilacın güvenliğini ve etkinliğini daha iyi anlayabilir.
İlaç keşfi ve geliştirmede yapay zekanın benimsenmesinin önündeki engeller
İlaç keşif sürecinde yapay zeka kullanımı daha yaygın hâle gelse de, benimsenmesinin önünde hâlâ engeller vardır.
Veri kalitesi
Pek çok sektörde sıkça dile getirilen bir zorluk, zayıf verilerin yapay zeka ve makine öğrenmesinin yararını hızla azaltabilmesidir. İlaç araştırmacıları için düşük kaliteli veriler, tıbbi teknolojiyi güvenilmez kılıyor ve araştırmacılar nihayetinde bu verilerin geleneksel yöntemlerden daha doğru, yararlı olmadığını veya zaman kazandırmadığını düşünüyor.
Kavrama
Çoğu sektörde teknolojinin insan çalışanların yerini tamamen alacağı konusunda bir yanlış anlaşılma var. Farmasötik sektörü de bu sektörler arasında. Yapay zekanın büyük veri kümelerini daha hızlı analiz edebildiği doğru olsa da yetenekli insan araştırmacıların ve klinik çalışanlarının yerini alamayacağı bir gerçek.
Beceri eksikliği
İlaç keşif sürecinde tıbbi teknoloji kullanmak, niş beceriler gerektirir. Verileri temiz tutmak ve yapay zekayı etkili kullanmak için, şirketlerin yalnızca teknik becerileri olan değil, aynı zamanda ilaç tasarımı, biyoloji ve kimya gibi sürecin bilimsel yönünü de anlayan çalışanlara ihtiyacı vardır. Bu da şirketlerin uygulamakta zorlandığı zorlu bir görevdir.
İlaç geliştirmede yapay zekanın geleceği
Yapay zeka; araştırmacıların yenilik yapmasına, klinik çalışanların hassas tıbbın taleplerini karşılamasına ve şirketlerin yaşamı değiştiren ilaçları piyasaya sürmesine yardımcı olur. Her yıl, ilaç ve teknoloji şirketleri arasında daha fazla ortaklık ve tıbbi teknoloji ile yapay zeka girişimlerine büyük yatırımlar yapılıyor.
Büyük ilaç şirketleri arasında veri paylaşımı yapıldığını bile görüyoruz. The Machine Learning Ledger Orchestration for Drug Discovery, veya kısaca MELLODDY, düzinelerce üyesi arasında veri paylaşımını kolaylaştıran bir konsorsiyumdur. MELLODDY, şirketlerin gizliliği korurken tescilli verileri paylaşmasına olanak tanıyan blok zinciri tabanlı bir sistem kullanır. Araştırmacılar, ilaç keşif sürecini hızlı bir şekilde başlatmak ve geliştirme için harcanan yılları kısaltmak için mevcut verileri kullanabilir.
Araştırma ve geliştirme sürecinizi hızlandırın
Bizi takip edin