Yapay zeka (AI), Japonya’da ilaç geliştirme alanında yeni bir çağın öncüsüdür ve “ilaç AI” projeleri aracılığıyla araştırma süreçlerini ve maliyetleri önemli ölçüde azaltmayı hedeflemektedir. COVID-19 gibi bulaşıcı hastalıklar için aşılar ve yeni ilaçlar geliştirilirken, AI, virüs ve bakteri proteinlerinin büyük miktarlardaki elektron mikroskobu görüntülerini analiz etmek için kullanılarak morfolojik değişiklikleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla kullanılır.
17 ilaç şirketinin oluşturduğu bir konsorsiyum, ilaç bileşikleri ve etkileri hakkında verileri bir araya getirerek, ilaç keşfi için umut vaat eden bileşikleri önerme yeteneğine sahip AI sistemleri geliştirmeyi hedefler.
Batı mega-ilâç şirketleriyle rekabet etmek amacıyla, Japonya, ilaç endüstrisindeki varlığını artırmak için AI’ye başvuruyor. RIKEN’deki Bilgisayar Bilimleri Araştırma Merkezi bölüm başkanı ve Kyoto Üniversitesi’nde profesör olan Prof. Yasushi Okuno, protein şekillerini anlamanın ve bunların değişikliklerinin yeni ilaçların geliştirilmesinde anahtar bir rol oynadığını belirtti ve AI destekli ilaç keşfine doğru bir kayma olduğunu vurguladı.
RIKEN ve Fujitsu, protein elektron mikroskobu görüntüleriyle büyük veri setlerini eğiterek, yaşlı yöntemlere kıyasla morfolojik değişiklikleri tahmin edebilen AI algoritmaları geliştirmiştir ki bu süreç sadece bir tam gün yerine yaklaşık 2 saatte gerçekleşmektedir. Bu hızlanmış süreç, ilaç şirketlerinin bu şekil değişikliklerini engelleyebilecek ilaç bileşenlerini etkin bir şekilde tanımlama potansiyeline sahiptir.
Tıbbi Araştırma ve Geliştirme Ajansı, ilaç keşfinde umut vaat eden bileşikleri öneren AI sistemleri oluşturmak için üniversite araştırmacıları ve 17 ilaç şirketiyle birlikte “İşbirlikçi Yeni Nesil İlaç Keşfi AI Geliştirme (DAIIA)” projesine öncülük etmektedir.
DAIIA projesinde yer alan Prof. Okuno, ilaç şirketleri ve araştırmacılar arasında yerel iş birliğin gerekliliğini vurgulayarak uluslararası ilaç devleri ile aynı hızda kalmak için AI teknolojilerinden faydalanma ihtiyacını ön plana çıkartmaktadır.
Ek Bilgiler:
– İlaç geliştirme alanındaki AI teknolojisi sadece Japonya ile sınırlı değildir; Amerika Birleşik Devletleri, Çin ve Birleşik Krallık gibi ülkeler de ilaç keşif süreçlerini hızlandırmak için AI’ı büyük ölçüde kullanmaktadır.
– AI’nın ilaç geliştirme alanındaki benimsenmesi sadece bulaşıcı hastalıklarla sınırlı değildir, aynı zamanda kanser, nörodejeneratif hastalıklar ve nadir genetik bozukluklar gibi çeşitli terapötik alanlara da yayılmaktadır.
– İlaç şirketleri, daha verimli ilaç geliştirme için ileri düzey algoritmalar ve hesaplama gücüne erişmek amacıyla AI konusunda uzmanlaşmış teknoloji şirketleriyle işbirliği yapmaktadır.
Önemli Sorular:
1. Yapay zeka teknolojisi, ilaç etkinliği ve güvenlik profillerinin tahmin edilmesinde doğruluğu ve hızı nasıl artırabilir?
2. İlaç geliştirme sürecinde kritik kararlar için ağırlıklı olarak AI algoritmalarına güvenmenin etik sonuçları nelerdir?
3. Düzenleyici kurumlar, AI’nın ilaç geliştirme sürecine entegrasyonunu denetlemek ve hasta güvenliğini sağlamak için nasıl uyum sağlayabilirler?
Ana Zorluklar/Tartışmalar:
– İşbirlikçi AI projelerinde hassas ilaç verilerinin çeşitli paydaşlar arasında paylaşımıyla ilgili veri gizliliği ve sahiplik konuları ortaya çıkar.
– AI algoritmalarında olası önyargılar konusunda kaygılar, ilaç bileşikleri için eğilmiş önerilerle çeşitlilik ve dahil edicilik üzerinde etkili olabilir.
– Düzenleyici otoriteler ve hastalar da dahil olmak üzere paydaşlar arasında güven inşa etmek için AI karar alma süreçlerinde şeffaflık ve açıklık gerekliliği.
Avantajlar ve Dezavantajlar:
– Avantajlar: AI teknolojisi, ilaç geliştirme süreçlerini önemli ölçüde kısaltabilir, maliyetleri azaltabilir, tahmin doğruluğunu artırabilir ve yeni ilaç hedeflerinin keşfini kolaylaştırabilir.
– Dezavantajlar: Veri kalitesi, algoritma önyargısı, AI önerilerinin yorumlanabilirliği, düzenleyici engeller ve belirli ilaç geliştirme alanlarında insan araştırmacıların potansiyel olarak işlerinden edilmesi gibi zorluklar.
Önerilen İlgili Bağlantılar:
– FDA Resmi Websitesi
– Nature Dergisi
– Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH)
The source of the article is from the blog agogs.sk