Yapay Zeka Teknolojileri, Pharma Biyoteknoloji Endüstrisini Devrim Niteliğinde Dönüştürüyor
Yapay Zeka (AI) teknolojilerinin entegrasyonu, pharma biyotek sektöründe büyük bir etki yaratıyor. Şirketler, AI’ı kullanarak ilaç geliştirme sürecini hızlandırmayı hedefliyor ve zaman ile maliyeti önemli ölçüde azaltmayı umuyor. Bu trend, etkili olup olmadığı konusunda bazı şüpheler olmasına rağmen, klinik deneme aşamasında AI’ın etkinliği konusunda, sonuçların erken keşif aşamasından daha az kesin olduğu yerde de etkili olmaya başlıyor.
AI’nin Kabulü Sonucunda Oluşan Yenilikler
İlaç geliştirme sürecinde başarılı bir şekilde AI’ı entegre eden bir şirket örneği, 2016 yılında kurulan Pharos iBio’dur. Pharos iBio, büyük veri ve AI algoritmalarını kullanarak nadir ve tedavisi zor hastalıklar için yenilikçi ilaçlar keşfetmeye odaklanmaktadır. Şu anda Güney Kore’de araştırma ve geliştirme merkezlerine ve Avustralya ile Amerika Birleşik Devletleri’nde klinik denemeler, FDA onayları ve pazar genişlemesi için ortaklıklara odaklanan yan kuruluşlara sahiptir.
‘Chemiverse’ – İleri Düzey AI İlaç Geliştirme Platformu
Şirketin özel platformu olan ‘Chemiverse’, derin öğrenme ve AlphaFold gibi ileri düzey algoritmalar tarafından desteklenmektedir ve ilaç geliştirme sürecini hızlandırmak için donanımlıdır. Protein yapıları ve bileşiklerin geniş veritabanına sahip olan platform, yeni ilaç taramasına ve baş aday belirleme sürecine katkıda bulunmaktadır.
Ovaryan Kanser Tedavilerinin Geliştirilmesinde Maliyet ve Zaman Azaltımı
Pharos iBio, ovaryan kanser gibi tedaviler için AR-GE çalışmalarında önemli maliyet ve zaman azaltımları göstermiştir. Endüstri ortalamaları ile karşılaştırıldığında, PHI-101-OC gibi tedaviler için %80,3’lük ve %63,6’lık bir maliyet ve zaman azaltımı elde etmişlerdir.
Yetim ve Tedavi Edilmesi Zor Hastalıklara Odaklanma
Şirket stratejik olarak yetim ve tedavi edilmesi zor hastalıklara odaklanmıştır, çünkü klinik denemeler, daha yaygın durumlara göre üç kat daha fazla başarı şansı olduğunu göstermektedir. Vadeden iki ilaç olan PHI-101-AML ve PHI-501, FDA’dan Yetim İlaç Tasarımı onayını almıştır ve PHI-101-AML’nin 2025 yılına kadar koşullu satış onayı alması hedeflenmektedir.
Biyolojik Belirteçler – Hızlandırılmış İlaç Onayı Yolculuğu
Farmakolojik ilerlemelerde biyobelirteçlerin kullanımı, Pharos iBio için başka bir adımdır ve başarı oranlarını iki katına çıkarmıştır. Kolorektal kanser ve melanom için BRAF inhibitörleri, tıpkı diğerleri gibi, geleneksel zaman çizelgesinden daha hızlı bir şekilde, 8 yılda FDA onayını almıştır.
Dış İşbirliklerinin Benimsenmesi
Pharos iBio, ‘açık inovasyon’u savunan bir şirkettir ve önemli uzmanlarla işbirliği yaparak ileri düzeyde ilaç geliştirme sektöründe kalma hedeflemektedir. Bu yaklaşım, geleneksel ilaç geliştirme yöntemlerine göre yaklaşık üç kat daha fazla başarı oranı sağlamıştır ve etkinliğini vurgulamıştır.
İlaç Geliştirmede AI’nin Avantajları:
– Hız: AI, geleneksel ilaç keşfi yöntemlerinden çok daha hızlı bir şekilde büyük veri miktarını analiz edebilir ve sentezleyebilir.
– Maliyet-Etkililik: AI teknikleri, işlemde daha erken başarısızlık tahmin ederek, ilaç geliştirme maliyetini azaltır ve dolayısıyla sonrasındaki pahalı aşamalardan kaçınmayı sağlar.
– Daha İyi Doğruluk: Derin öğrenme gibi algoritmalar, ilaç-hedef etkileşimlerinin tahmin doğruluğunu artırarak, daha etkili ilaçlara yol açar.
İlaç Geliştirmede AI’nin Dezavantajları:
– Sınırlı Yorumlanabilirlik: AI sistemleri, özellikle derin öğrenme modelleri, sonuçlarına nasıl ulaştığını belirtmeyen ‘siyah kutular’ olarak hareket edebilir.
– Veri Kalitesi ve Erişilebilirlik: AI’ın etkinliği, mevcut veri miktarı ve kalitesine ağır bir şekilde dayanır ve bu durum, verinin kısıtlı olduğu alanlarda kullanımını sınırlandırabilir.
– İdari Zorluklar: Yönetim kurumları hala AI alanındaki hızlı gelişmelere uyum sağlamaktadır ve bu durum, onayları geciktirebilir ve uyumluluk sorunları oluşturabilir.
AI İlaç Geliştirme ile İlişkili Temel Zorluklar ve Tartışmalar:
1. Mevcut Sistemler ile Uyum Sağlama: Geleneksel ilaç geliştirme süreçlerine AI’ı entegre etmek, iş akışları, kültür ve uzmanlık farklılıkları nedeniyle zor olabilir.
2. İdari İnceleme: İdari kuruluşlardan, AI tarafından sağlanan bulguların güvenilirliği ve geçerliliği konusunda şüphe olabilir.
3. Etik ve Önyargı: AI algoritmalarında, eğitim verilerindeki önyargılar nedeniyle meydana gelebilecek potansiyel ön yargı, AI aracılığıyla geliştirilen ilaçların güvenliği ve etkinliğini etkileyebilir.
AI İlaç Geliştirme ile İlgili Olarak Ortaya Çıkabilecek Sorular:
– AI, yeni ilaç hedeflerinin belirlenmesini nasıl etkiler?
– AI, klinik deneme tasarımını nasıl optimize eder?
– AI’ı ilaç gelişiminde kullanırken etik ve yönetmeliksel dikkatler nelerdir?
– AI kullanılırken hastaların gizliliği ve veri koruması nasıl sağlanır?
– AI, kişiselleştirilmiş tıp ve tedavileri bireysel hastalara uyarlamak için kullanılabilir mi?
Sonuç olarak, Pharos iBio, AI’ın ilaç geliştirme sürecini hızlandırmada ve yetim ve tedavi edilmesi zor hastalıkları tedavi etme alanında çığır açan gelişmelere ulaşma potansiyelini göstermektedir. Bununla birlikte, farmasötik biyoteknoloji sektörü, etik dikkatler, veri kalitesi ve mevcut altyapılara entegrasyon gibi çeşitli zorluklarla başa çıkmalıdır. Ancak, maliyet tasarrufları, artan verimlilik ve potansiyel hasta etkileri açısından, AI’ın gelecekteki gelişmeler için kilit bir araç olarak konumlandığı belirtilmelidir.
İlaç geliştirme alanında AI kullanan şirketlere ilişkin ek bilgi almak için şu web sitelerini ziyaret edebilirsiniz:
– Alanında önde gelen bir şirket: Atomwise
– Diğer önemli bir oyuncu: BenevolentAI