AI, kimsenin görmediği ilaçları hayal ediyor. Şimdi işe yarayıp yaramadıklarını görmeliyiz.
Bugün yeni bir ilaç geliştirmek ortalama olarak 10 yıldan fazla zaman ve milyarlarca dolar alıyor. Vizyon, ilaç keşfini daha hızlı ve daha ucuz hale getirmek için yapay zekayı kullanmaktır. Makine öğrenimi modelleri, potansiyel ilaçların vücutta nasıl davranabileceğini tahmin ederek ve çıkmaz bileşikleri bilgisayardan ayrılmadan önce atarak, özenli laboratuvar çalışmasına olan ihtiyacı azaltabilir.
Kaliforniya merkezli ilaç şirketi Verseon’un CEO’su Adityo Prakash, yeni ilaçlara her zaman ihtiyaç olduğunu söylüyor: “Hala tedavi edemediğimiz veya yalnızca üç mil uzunluğundaki yan etki listeleriyle tedavi edebileceğimiz çok fazla hastalık var. ”
Şimdi, dünya çapında yeni laboratuvarlar inşa ediliyor. Geçen yıl Exscientia, Viyana’da yeni bir araştırma merkezi açtı; Şubat ayında, Hong Kong merkezli bir ilaç keşif firması olan Insilico Medicine, Abu Dabi’de yeni ve büyük bir laboratuvar açtı. Sonuç olarak, AI’nın yardımıyla geliştirilen yaklaşık iki düzine ilaç (ve sayısı) şu anda klinik deneylerde veya klinik deneylere giriyor.
“Eğer biri size hangi ilaç molekülünün bağırsaktan geçebileceğini mükemmel bir şekilde tahmin edebildiğini söylerse… muhtemelen size Mars’ta satacak toprakları da vardır.”
Verseon’un CEO’su Adityo Prakash
Faaliyet ve yatırımda bu artışı görüyoruz çünkü ilaç endüstrisinde artan otomasyon, iyi makine öğrenimi modellerini eğitmek için yeterli kimyasal ve biyolojik veri üretmeye başladı, diye açıklıyor Vancouver merkezli bir firma olan Absci’nin kurucusu ve CEO’su Sean McClain, Milyarlarca potansiyel ilaç tasarımını aramak için yapay zekayı kullanan Washington. McClain, “Şimdi tam zamanı,” diyor. “Önümüzdeki beş yıl içinde bu sektörde büyük bir dönüşüm göreceğiz.”
Yine de, AI ilaç keşfi için hala erken günler. Prakash, destekleyemeyeceklerini iddia eden birçok yapay zeka şirketi olduğunu söylüyor: “Biri size hangi ilaç molekülünün bağırsaklardan geçebileceğini veya karaciğer tarafından parçalanamayacağını mükemmel bir şekilde tahmin edebileceklerini söylerse, bunun gibi şeyler, muhtemelen size Mars’ta satacak arazileri de vardır.”
Ve teknoloji her derde deva değil: laboratuvarda hücreler ve dokular üzerinde deneyler ve insanlar üzerinde yapılan testler – geliştirme sürecinin en yavaş ve en pahalı kısımları – tamamen ortadan kaldırılamaz. “Bize çok zaman kazandırıyor. Cambridge, Massachusetts’teki yeni girişim inkübatörü Flagship Pioneering’in bir parçası olan Pioneering Medicines’in baş bilim yetkilisi Luisa Salter-Cid, “Eskiden elle yaptığımız adımların çoğunu zaten yapıyor” diyor. “Ancak nihai doğrulamanın laboratuvarda yapılması gerekiyor.” Yine de yapay zeka, ilaçların yapılma şeklini şimdiden değiştiriyor. Yapay zekanın yardımıyla tasarlanan ilk ilaçların piyasaya çıkmasından birkaç yıl önce olabilir, ancak teknoloji, ilaç tasarımının ilk aşamalarından nihai onay sürecine kadar ilaç endüstrisini sarsmaya hazırlanıyor.
Sıfırdan yeni bir ilaç geliştirmekle ilgili temel adımlar pek değişmedi. İlk olarak, vücutta ilacın etkileşime gireceği bir protein gibi bir hedef seçin; daha sonra, nasıl çalıştığını değiştirmek veya kapatmak gibi bu hedefe bir şeyler yapacak bir molekül tasarlayın. Ardından, bu molekülü bir laboratuvarda yapın ve gerçekten yapmak için tasarlandığı şeyi yapıp yapmadığını (başka hiçbir şey yapmadığını) kontrol edin; ve son olarak, hem güvenli hem de etkili olup olmadığını görmek için insanlarda test edin.
On yıllardır kimyagerler, istenen hedefin örneklerini bir laboratuvardaki çok sayıda küçük bölmeye koyarak, farklı moleküller ekleyerek ve bir reaksiyonu izleyerek aday ilaçları taradılar. Daha sonra aday ilaç moleküllerinin yapısını değiştirerek -bu atomu diğeriyle değiştirerek- bu işlemi birçok kez tekrarlarlar. Otomasyon işleri hızlandırdı, ancak temel deneme yanılma süreci kaçınılmaz.