Yapay Zekanın Kanser İlacı Geliştirmedeki Rolü

Yapay zeka (AI), insanlar tarafından yapılan makinelerin gösterdiği zekayı ifade etmekte olup bilgisayar bilimi, sibernetik, nörofizyoloji, psikoloji ve dilbilimi içeren kapsamlı bir bilim dalıdır. Araştırmacılar yapay zekanın 1956'da Dartmouth konferansında doğduğuna inanıldığı ve onlarca yıl süren güçlü gelişmeden sonra, AI'nın anlamı genişlemeye devam ettiğini ve yapay sinir ağları, makine öğrenimi, derin öğrenme ve diğer teknolojilerin genel adı haline geldiğini ifade etmişlerdir. Yapay zekanın önemli bir dalı olan derin öğrenme, büyük miktardaki verilerden otomatik olarak özellikler çıkarabilmektedir ve bunlara ek olarak, derin öğrenme insan gözünün tanıyamayacağı görüntülerde bilgi bulabilmektedir. Bu bilgeler, görüntü verilerine dayanarak tümörlerin erken teşhisi için büyük önem taşımakla birlikte, AI ayrıca tümörleri teşhis etmeye ve tedavi etmeye yardımcı olabilmektedir.

Yapay zeka genellikle, insan düşünme modunu oldukça simüle edebilen güçlü mantıksal akıl yürütme ve öğrenme yeteneği ile çok katmanlı sinir ağı yapısına dayanmaktadır ve araştırmacılar insan beyni gibi, AI’nın da problemleri çözmek için doğrudan en hızlı ve sezgisel kararı verebileceğini belirtmişlerdir. Yapay zekanın mevcut kanser araştırma modellerini derinden optimize edebileceği sonucuna varmak zor değildir ve yapılan bu çalışma, AI'nin kanser ilacı geliştirme ve tedavisindeki uygulamaları da dahil olmak üzere kanser alanındaki son gelişmeleri gözden geçirmiştir. Araştırmacılar arama stratejisinde, PubMed'i aramak için yapay zeka, derin öğrenme, sinir ağı, makine öğrenimi, tıp, hassas tedavi ve kanser gibi anahtar kelimeler kullanıldığını ve önemli yorumlama için dergilerden etkili ve son derece alakalı literatürleri araştırdıklarını belirtmişlerdir.

AI insan kimliği ile bulunamayan önemli bilgiler sağlayabilir

Yapılan çalışma AI’nın, antikanser ilaç aktivitesini tahmin etmek veya antikanser ilaç gelişimine yardımcı olmak için kullanılabileceğini, farklı kanserler ve aynı ilaçlar farklı reaksiyon modlarına sahip olabileceğini ve yüksek verimli tarama prosedürlerinden elde edilen verilerin genellikle kanser hücrelerinin genomik değişkenliği ile ilaç aktivitesi arasındaki ilişkiyi ortaya koyduğunu göstermiştir. Lind ve diğer meslektaşları tarama verilerini ve makine öğrenmesini entegre ederek rastgele bir orman modeli geliştirmişlerdir. Geliştirilen bu modelde, kanser hücresi genomunun mutasyon durumuna göre antikanser ilaçların aktivitesini tahmin edebileceği gözlemlenmiştir. Wang ve diğer meslektaşları elastik ağ regresyonu adı verilen bir makine öğrenme modeline dayanan bir ilaç duyarlılığı tahmin modeli geliştirmişlerdir. Makine öğrenimi modellerinin, yumurtalık kanseri, mide kanseri ve endometriyal kanseri olan hastaların ilaç duyarlılığını başarılı bir şekilde tahmin ettikleri kanıtlanmıştır. Model tarafından dirençli olduğu tahmin edilen bu hastalar arasında tamoksifen ile tedavi edilen yumurtalık kanseri hastaları, 5-FU ile tedavi edilen mide kanseri hastaları ve paklitaksel ile tedavi edilen endometriyal kanser hastaları bulunmaktadır ve bu hastaların hepsinde kötü prognoz olduğu kanıtlanmıştır.

Yapılan bu çalışma, yapay zekanın antikanser ilaçların duyarlılığını tahmin etmede büyük bir potansiyele sahip olduğunu göstermekte olup AI’nın ayrıca kanserde ilaç direncini ele almada önemli bir rol oynadığını göstermiştir. AI, ilaç gelişimini iyileştirmeye ve ilaç kullanımını ayarlamaya yardımcı olabilecek ilaca dirençli kanser hakkındaki büyük verileri öğrenerek ve analiz ederek kanser hücrelerinin kanser ilaçlarına nasıl dirençli olduğunu hızlı bir şekilde anlayabilir. AI, antikanser ilaç geliştirme ve tedavisine benzersiz katkılar sağlamıştır. İnsanlar kendi bilgi düzeyleriyle sınırlıdır ve en uygun tedaviyi formüle etmeyi zorlaştırır. Bu açıdan bakıldığında, doktorlar uygunsuz tedaviyi seçerse, hastalar önemli tedavi fırsatlarını kaçıracak ve hatta hastanın durumunu geciktirecektir. Araştırmacılar AI’nın insan kimliği ile bulunamayan önemli bilgiler sağlayabileceğini, her kanser hastası için tedaviyi kişiselleştirebileceğini ve antikanser ilaçların gelişimini önemli ölçüde hızlandıracak bir hareket olan yeni malzemelerin keşfini hızlandırabileceğini belirtmişlerdir. AI'nın gelecekte insan kanseri araştırmaları ve tedavisi için güçlü bir itici güç olacağına ve gelecekte tıbbi teknolojiye derin değişiklikler getireceğine inanılmaktadır.