Yapay zeka (YZ), ilaç keşfi gibi çeşitli endüstrileri devrimlendirebilecek potansiyeli nedeniyle önemli bir ilgi kazanmıştır. YZ destekli platformlardaki son gelişmeler, kanserde sıkça mutasyona uğrayan KRAS geni gibi daha önce “ilaçlama yapılamayan” kanser hedeflerini ele almayı araştırmacılara sağlamıştır. Bu çığır açıcı gelişme, kanser tedavisini dönüştürme ve hasta sonuçlarını iyileştirme potansiyeline sahiptir.
İlaç keşfi geleneksel olarak, insan proteinlerinin karmaşık doğası nedeniyle zorlayıcı ve zaman alıcı bir süreç olmuştur. Birçok protein yüzeyi, küçük molekül ilaçların bağlanabileceği uygun cepleri içermemektedir, bu yüzden “ilaçlama yapılamayan” olarak kabul edilir. Ancak YZ, insanların kolaylıkla algılamayabileceği büyük miktarda veriyi analiz ederek ve desenleri ortaya çıkararak bu sınırlamayı aşmaktadır.
Önde gelen bir YZ ilaç keşfi şirketi olan Insilico Medicine, Toronto Üniversitesi ile işbirliği yaparak bu ilaçlama yapılamayan hedeflere karşı YZ ile tasarlanan molekülleri test etmektedir. İşbirliği, istenen özelliklere sahip yeni moleküller tasarlamak için YZ algoritmalarının gücünü kullanarak farklı kanser türlerinde 15 ila 20 hedefi değerlendirmeyi amaçlamaktadır.
Geleneksel olarak, ilaç tasarımı, insan proteinlerinin karmaşık doğası nedeniyle zorlayıcı ve zaman alıcı bir süreç olmuştur. Birçok protein yüzeyi, küçük molekül ilaçların bağlanabileceği uygun cepleri içermemektedir, bu yüzden “ilaçlama yapılamayan” olarak kabul edilir. Ancak YZ, insanların kolaylıkla algılamayabileceği büyük miktarda veriyi analiz ederek ve desenleri ortaya çıkararak bu sınırlamayı aşmaktadır.
Insilico Medicine’in Pharma AI paketi üç platformdan oluşmaktadır: Biology 42, Chemistry 42 ve Medicine 42. Bu platformlar sayesinde şirket, hedefleri belirlemek, etkili moleküller tasarlamak ve klinik deneme sonuçlarını tahmin etmektedir. Şirket, multi-omics verilerini ve metin verilerini birleştirerek hastalık durumlarına ve potansiyel ilaç hedeflerine ilişkin bilgiler elde etmektedir.
Ayrıca, Insilico Medicine, istenen hedefe seçici ve güçlü bir şekilde bağlanan özel moleküller yaratmak için YZ’yi kullanmaktadır. Bu, geleneksel “docking yaklaşımından” farklıdır ve ilaç tasarımına daha kesin ve kişiselleştirilmiş bir yaklaşım sağlar.
YZ’nin ilaç keşfi ve geliştirme alanındaki potansiyeli inkar edilemez. Araştırmacılar, YZ algoritmalarının gücünü kullanarak karmaşık biyolojik verileri analiz edebilir, yeni ilaç hedefleri belirleyebilir ve başarı şansı daha yüksek olan moleküller tasarlayabilir. Bu teknolojik ilerleme, daha etkili kanser tedavileri için umut vermektedir ve tıp alanında yeni bir dönemin kapısını açmaktadır.
S.S.:
S: Yapay zeka (YZ), ilaç keşfi alanında hangi potansiyele sahiptir?
C: Yapay zeka (YZ), insanların kolaylıkla algılamayabileceği büyük miktarda veriyi analiz ederek ve desenleri ortaya çıkararak ilaç keşfini devrimlendirmek için potansiyele sahiptir. Verileri analiz etmek, potansiyel ilaç hedeflerini belirlemek ve onlarla etkileşime girebilecek moleküller tasarlamak için etkili ve verimli bir yaklaşım sunar.
S: Insilico Medicine, Toronto Üniversitesi ile hangi konuda işbirliği yapmaktadır?
C: Insilico Medicine, sıkça mutasyona uğrayan KRAS geni gibi “ilaçlama yapılamayan” kanser hedefleriyle YZ ile tasarlanan molekülleri test etmek için Toronto Üniversitesi ile işbirliği yapmaktadır. İşbirliği, farklı kanser türlerini değerlendirerek ve istenen özelliklere sahip yeni moleküller tasarlamak için YZ algoritmalarının gücünden faydalanmayı amaçlamaktadır.
S: YZ nasıl “ilaçlama yapılamayan” protein yüzeyleri zorluğunu aşar?
C: Küçük molekül ilaçların bağlanabileceği uygun cepler içermeyen protein yüzeyleri geleneksel olarak “ilaçlama yapılamayan” olarak kabul edilir. Ancak YZ, insanların kolaylıkla algılamayabileceği büyük miktarda veriyi analiz ederek ve desenleri ortaya çıkararak bu sınırlamayı aşabilmektedir, böylece bu hedeflerle etkileşime girebilecek moleküller tasarlayabilmektedir.
S: Insilico Medicine, ilaç keşfi sürecinde YZ’yi nasıl kullanır?
C: Insilico Medicine’in Pharma AI paketi üç platformdan oluşmaktadır: Biology 42, Chemistry 42 ve Medicine 42. Bu platformlar, şirketin hedefleri belirlemesine, etkili moleküller tasarlamasına ve klinik deneme sonuçlarını tahmin etmesine olanak sağlar. Şirket, hastalık durumlarına ilişkin bilgiler elde etmek ve potansiyel ilaç hedeflerini araştırmak için multi-omics verilerini ve metin verilerini birleştirir.
Tanımlar:
– Yapay zeka (YZ): Bilgisayar sistemleri gibi makinelerin, özellikle konuşma tanıma, karar verme ve veri analizi gibi görevleri yerine getirmek için insan zekasının simülasyonu.
– İlaç keşfi: Hastalık mekanizmalarını inceleyerek ve belirli hedeflerle etkileşime girecek moleküller tasarlayarak yeni ilaçların tanımlanması ve geliştirilmesi süreci.
– İlaçlama yapılamayan hedefler: Küçük molekül ilaçların bağlanabileceği uygun cepler içermemesi nedeniyle tarih boyunca ilaç geliştirmenin zor olduğu protein hedefleridir.
Önerilen ilgili bağlantılar:
– Insilico Medicine: Makalede bahsedilen önde gelen bir YZ ilaç keşfi şirketinin resmi web sitesi.
– University of Toronto: Insilico Medicine’in, “ilaçlama yapılamayan” kanser hedefleriyle YZ ile tasarlanan molekülleri test etmek için işbirliği yaptığı Toronto Üniversitesi’nin resmi web sitesi.
– Nature Reviews Drug Discovery: YZ’nin ilaç keşfi alanındaki zorluklarını ve potansiyelini tartışan bir bilimsel dergi makalesi.
The source of the article is from the blog revistatenerife.com