İlaç Geliştirmede Yapay Zeka Kullanımı

Tamamen yapay zeka ile icat edilen bir ilaç molekülü, ilk kez insan klinik çalışmalarına girecek ve tıpta makine öğrenmesinin rolü için kritik bir kilometre taşı olacak şekilde ayarlanmıştır. Obsesif kompulsif bozukluğu olan hastaları tedavi etmek için tasarlanan yeni bileşen, Oxford merkezli AI start-up Exscientia tarafından geliştirilmiştir. Yaklaşık dört buçuk yıl sürebilen tipik ilaç geliştirme sürecinin hızlandığı dönemde, AI tasarımlı bileşen, sadece 12 ay içinde klinik çalışmalara girme noktasına ulaştı. Bu atılım, yatırımcıların AI kullanarak ilaç geliştirmeyi hızlandıran şirketlere milyarlarca dolar döktüğü bir zamanda geldi. Ortalama olarak, geleneksel yöntemlerle yeni bir tedavi geliştirmek yaklaşık 2.6 milyar dolara mal olur, ancak AI kullanımı, kanserden kalp hastalığına kadar çeşitli hastalıkları olan hastalar için ilaç keşfini daha hızlı, daha ucuz ve daha etkili hale getirebilir. Şimdiye kadar, mevcut ilaçlardan faydalanabilecek hasta sayısını ve tiplerini başarılı bir şekilde arttırmak için hasta verileriyle birlikte makine öğrenme algoritmaları kullanılmıştır.

Ancak yapay zeka ile insanlarda hem klinik olarak güvenli hem de etkili olan tamamen yeni ilaçların icat edilmesi zor olmuştur.

Oxford Üniversitesi'nden tıp profesörü Sir John Bell; "Tıbbi kimya yoluyla moleküllerin tasarımı ve geliştirilmesi her zaman yavaş ve zahmetli bir süreç oldu. Exscientia isimli girişim bunu çok daha az adımda yapabilir, ki bu gerçekten etkileyici ve çok sağlam bilimsel ilkelerden geliyor. Exscienta'nın İngiltere için gerçek bir kazanç olduğunu düşünüyorum. dedi. Exscientia'nın yapay zeka platformu, DSP-1181 olarak bilinen ve OCD'ye dahil olan beyindeki belirli bir reseptörü hedefleyen yeni bileşik için en iyi kimyasal yapıya karar vermek için bir dizi algoritma kullandı. Algoritmalar on milyonlarca potansiyel molekül üretebildi, adayları gözden geçirdi ve hangilerinin sentezlenip test edileceğine karar verdi. Yapay zeka geleneksel yaklaşımlardan daha hızlı öğrenebilir, bu nedenle araştırmacılar rekor kıran verimlilik olan normal bileşik sayılarının beşte biri olan sadece 350 bileşik yapmak ve test etmek zorunda kaldılar. Araştırmacıların belirttiğine göre algoritmalar; onkoloji, kardiyovasküler ve nadir hastalıklarda çok çeşitli hastalıklara karşı herhangi bir ilaç hedefine uygulanabilir. 60 kişilik bir start-up, metabolik hastalık gibi diğer durumlar için yeni ilaçlar tasarlamak için faaliyetlerini sürdürüyor.