Biyo teknolojileri alanında, yapay zeka (AI) entegrasyonu ile önemli ilerlemeler kaydeden seçkin bir grup girişim bulunmaktadır.
Insilico Medicine: AI ile Tasarlanan İlaçların Öncüsü
Önde gelen şirketlerden Insilico Medicine, AI’ı tıbbi projeleri ile tam anlamıyla benimsemiştir. Özellikle de idiopatik pulmoner fibrozisi tedavi etmeyi hedefleyen INS018_055 projesi, Haziran 2023’te tarihi bir kilometre taşı olarak AI tarafından tamamen keşfedilmiş ve tasarlanmış ilk ilaç olarak ikinci faz klinik denemelere girmiştir. Ayrıca, şirket kısmen AI tarafından oluşturulmuş iki başka ilaca sahiptir. Dönüştürücü çalışmalarını genişletme çabasıyla, Insilico Medicine, geçen Kasım ayında Sanofi ile 1.2 milyar dolara kadar değeri olan büyük çapta bir işbirliği anlaşması imzalamıştır.
Atomwise: Trilyon Moleküllük Kütüphanesiyle İlaç Tasarımına Yön Veren
Başka bir öncü olan Atomwise, küçük molekül ilaçlarının keşfini devrimleştirmek için IA teknolojisinden yararlanır. Şirketin AtomNet platformu yapay zeka destekli yapısal ilaç tasarımı için derin öğrenmeyi kullanarak, kendine ait üç trilyondan fazla sentezlenebilir aday içeren bileşik kütüphanesinde hızlı AI destekli aramaları mümkün kılar.
Cradle: Biyoteknoloji Araştırma ve Geliştirmesine Destek Sunan AI İyileştirilmiş Proteinler
Hollanda merkezli biyoteknoloji başlangıç şirketi Cradle, biyologlara iyileştirilmiş proteinler tasarlama ve Ar-Ge’yi hızlandırmada generatif AI’ı uygular. Cradle, milyarlarca protein dizisi üzerinde eğitilen AI modelleri sayesinde, devam eden Ar-Ge çalışmalarını teşvik etmek adına Son A finansman turunda 24 milyon dolar topladı.
Exscientia: AI ile Lider Hassas Tıbbı Yönlendirme
AI ile biyofarmasötikleri bir araya getirmenin öncülerinden biri olarak tanınan Exscientia, AI destekli fonksiyonel hassas onkoloji platformu sunar. Bu benzersiz platform, klinik çalışmalarda etkili tedavileri seçmede ve hastaların sonuçlarını iyileştirmede kritik rol oynamış ve AI tasarlanmış küçük moleküller portföyüne sahiptir.
Iktos: AI ile Küçük Molekül Keşfini Yenilikçi Kılmak
Son olarak, Paris merkezli Iktos, küçük moleküllerin hızlı tanımlanması için AI teknolojisini kullanır. Yaklaşımları, akademi ve sektör içinde 50’den fazla işbirliğini güvence altına alarak, tanınmış ilaç ve biyoteknoloji firmalarıyla ortaklıklar içermektedir. Iktos, 2023 yılında 15.5 milyon Euro’luk önemli bir finansman turu gerçekleştirmiş ve endüstrinin yenilikçi yeteneklerine olan güveni vurgulamıştır.
AI teknolojisi, ilaç şirketlerinin ilaç keşfine yaklaşımını önemli ölçüde değiştirmektedir. İlaç keşfinde AI’ın dikkate alınması gereken ek gerçekler ve bakış açıları şunlardır:
1. İlaç Keşfini Hızlandırma: AI ve makine öğrenme, potansiyel ilaç adaylarını belirlemeyi hızlı bir şekilde analiz edebilir ve biyolojik veritabanlarını geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha hızlı bir şekilde işleyebilir.
2. Tahmin Modellerini Geliştirme: AI, bileşiklerin absorpsiyon, dağılım, metabolizma, atılım ve toksisite (ADMET) özelliklerini tahmin edebilir ve böylece geç klinik deneme aşamalarında ilaç başarısızlığının olasılığını azaltabilir.
3. Araştırma Maliyetlerini Düşürme: Aday ilaçları hızlı bir şekilde tarayarak ve başarılı olma olasılığını öngörerek, AI ilaç geliştirme süreci ile ilişkili maliyetleri azaltmaya yardımcı olabilir; bu süreç genellikle oldukça pahalı ve zaman alıcıdır.
İlaç keşfinde AI ile ilgili temel sorular ve yanıtlar şunlardır:
AI, ilaç keşfini nasıl dönüştürüyor?
AI, geleneksel araştırma yöntemlerinden çok daha hızlı bir şekilde veri analiz ederek, sonuçları tahmin ederek ve umut vadeden ilaç adaylarını belirleyerek ilaç keşfini hızlandırır ve doğruluğu artırır.
İlaç keşfinde AI ile ilişkilendirilen zorluklar nelerdir?
Başlıca zorluklardan biri, AI araçlarını mevcut araştırma süreçleriyle bütünleştirmek ve AI tarafından üretilen tahminlerin doğruluğunu ve güvenilirliğini sağlamaktır. Başka bir zorluk ise AI ve makine öğrenme modelleri tarafından üretilen veri miktarını yönetmek ve yorumlamaktır.
AI destekli ilaç keşfinde tartışmalar nelerdir?
AI kullanımı, veri gizliliği ve hasta bilgilerinin etik kullanımı konusunda sorular ortaya çıkarır. Ayrıca AI algoritmalarının şeffaflığı konusunda ve bu sistemlerin nasıl kararlar aldığı hakkında endişeler bulunur.
AI’nın ilaç keşfindeki avantajları ve dezavantajları şunlardır:
Avantajlar:
– Potansiyel ilaçların belirlenmesini hızlandırır.
– Geç aşama başarısızlıklarının olasılığını en aza indirerek maliyetleri azaltır.
– Karmaşık biyolojik sistemlerin analizine olanak tanır.
Dezavantajlar:
– Önemli hesaplama kaynakları gerektirir.
– AI tahminlerinin deneysel sonuçlarla doğrulanması zorlukları sunar.
– Doğru model eğitimi için yüksek kaliteli girdi verilere bağımlılık gösterir.
AI tarafından yönlendirilen biyoteknoloji yeniliklerini daha fazla keşfetmek için, makalede adı geçen şirketlerin ilerlemeleri hakkında güncellemeler için ilgili web sitelerini ziyaret edebilirsiniz:
– Insilico Medicine
– Atomwise
– Cradle
– Exscientia
– Iktos
Not: Verilen tüm URL’ler, şirketlerin ilgili ana alanlarına işaret eder ve en güncel ve kapsamlı bilgilere doğrudan kaynaktan ulaşmanızı sağlar.