Güney Kore hükümeti, yapay zekayı (AI) ilaç keşiflerini hızlandırmak için kullanacak ileri düzey bir proje başlatıyor. 17 Mart’ta, ‘K-Melody’ proje ekibi resmi olarak bir açılış töreniyle başlatıldı. Bu yenilikçi girişim, ilaç geliştirme süreciyle ilişkili zamanı ve maliyetleri önemli ölçüde azaltmayı hedefliyor; bunu yaparken AI teknolojilerinden yararlanıyor.
Bilim ve Teknoloji Bakanlığı ile Sağlık ve Refah Bakanlığı tarafından ortaklaşa yürütülen proje, önümüzdeki beş yıl içinde yaklaşık 34.8 milyar won yatırım yapacak. Projenin temel hedeflerinden biri, yeni ilaçların Absorpsiyon, Dağılım, Metabolizma, Atılım ve Toksisite (ADMET) özelliklerini tahmin edebilen bir AI modeli oluşturmaktır ve bunu federasyon öğrenme yaklaşımını kullanarak gerçekleştirmektir.
K-Melody tarafından kullanılan federasyon öğrenme tekniği, birden fazla kurum ve şirketin veri merkezi olmadan kendi veri kümeleriyle AI modelleri eğitebilmesini sağlar. Sonuç olarak, veri sızıntısı riskini en aza indiren bir işbirliği sistemi ortaya çıkar, hassas bilgiler güvenli bir şekilde korunurken etkin bir şekilde kullanılır. Bu yöntemin yerli ilaç şirketlerinden gelen verileri kullanan işbirlikçi bir AI destekli ilaç geliştirme ekosistemini teşvik etmesi beklenmektedir.
Hükümet, Kore İlaç ve Biyo-Farmasötik Üreticileri Derneği’nde AI İlaç Kesişim Araştırma Merkezi Başkanı Kim Hwa-jong’u proje lideri olarak atadı. Dernek, potansiyel yeni ilaç bileşiklerini tanımlamak için gerekli olan AI algoritmalarının geliştirilmesi de dahil olmak üzere çeşitli detaylı görevlerin yürütülmesinden sorumludur.
İşletme teklifleri için detaylı duyurular önümüzdeki ay yapılacak olup, katılımcılar için seçim süreci Haziran ayında planlanmıştır. Daha sonraki aylarda ilk yılın projelerinin Temmuz ayında başlaması beklenmektedir. Kim Hwa-jong, mevcut yetersiz veriler nedeniyle ilaç adaylarının klinik öncesi ve klinik deneme tahmin edilebilirliğini geliştirmenin önemini vurgulamaktadır. Proje, ilaç-hedef etkileşimlerini, ilaç-ilac etkileşimlerini ve çeşitli toksisiteleri içeren çeşitli sonuçları tahmin edebilen güçlü modeller geliştirmeyi amaçlamaktadır.
Seul’deki törende, önemli hükümet yetkilileri, AI ve biyoteknoloji kesişiminde bir öncü başarı hikayesi olması beklenen ve ülkenin ilaç endüstrisinde ilerlemeleri teşvik edecek olan projeye yüksek umutlarını dile getirdiler.
Makalede yer alan ‘Zorluklar ve Tartışmalar’ bölümü:
– Veri Gizliliği ve Güvenliği: Federasyon öğrenme verileri korumayı amaçlasa da, AI destekli projelerde hassas bilgilerin güvenliği ve gizliliğinin sağlanması sürekli bir zorluktur. Hasta ve özel verilerin gizliliğinin korunması son derece önemlidir.
– Yasal Uygunluk: AI algoritmaları ile yasal uyum sağlamak karmaşıktır. İyi Laboratuvar Uygulamaları (GLP) veya İyi Klinik Uygulamalar (GCP) gibi düzenlemeler, AI tabanlı ilaç geliştirme süreçlerini ele almaya tam olarak hazır olmayabilir.
– Doğrulama ve Güven: Bilimsel toplumun ve düzenleyici kurumların AI tahminlerine güvenmesini sağlamak için kapsamlı doğrulama gerekir. İlaç keşfinde AI’nın kullanımı konusundaki şüphelere karşı çıkmak sürekli bir zorluktur.
– Mevcut Sistemlerle Entegrasyon: AI’nın mevcut ilaç araştırma ve geliştirme süreçlerine entegre edilmesi, yeni iş akışları ve veri formatlarına ihtiyaç duyulması nedeniyle zor olabilir.
Makalede yer alan ‘Avantajlar ve Dezavantajlar’ bölümü:
– Avantajlar:
– Hız: AI, geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı bir şekilde büyük miktarda veriyi analiz edebilir ve bileşik değişiklikleri üzerinden iterasyon yapabilir.
– Kaynak Verimliliği: İlaç geliştirme zamanını ve maliyetini azaltarak kaynakların daha verimli bir şekilde tahsis edilmesini sağlayabilir, bu da muhtemelen daha fazla yeniliğe yol açabilir.
– Kişiselleştirilmiş Tıp: AI, bireysel hasta profillerine uygun kişiselleştirilmiş ilaçların geliştirilmesini kolaylaştırabilir.
– Dezavantajlar:
– Veri Kalitesine Bağımlılık: AI modelleri, eğitildikleri veri kadar iyidir. Yanlış veya önyargılı veriler yanlış tahminlere yol açabilir.
– Karmaşıklık: Biyolojik sistemlerin karmaşıklığı, AI modellerinde zor bir şekilde çoğaltılabilir ve ilaç keşif sürecini basitleştirebilir.
– İş Kaybı: İlaç gelişiminde AI’nın benimsenmesi potansiyel olarak iş kayıplarına yol açabilir ve sektör içinde istihdam endişelerine neden olabilir.
Güney Kore’nin AI ve ilaç endüstrisindeki çalışmaları hakkında daha geniş bilgiye sahip olmak isteyen okuyucular, ilgili bakanlıkların URL’lerine başvurabilirler. Bilim ve Teknoloji Bakanlığı için Bilim ve Teknoloji Bakanlığı ziyaret edilebilir ve Sağlık ve Refah Bakanlığı için Sağlık ve Refah Bakanlığı ziyaret edilebilir. Ancak, bu bağlantıların sadece ek bilgi arayanlar tarafından kullanılması gerektiğini ve mevcut makalenin alanını terk ederek daha fazla bilgi edinmeyi kabul edenler tarafından erişilebileceğini unutmayın.
The source of the article is from the blog dk1250.com