Son düzenlene Life Science Innovation Northwest 2024’teki son toplantıda, biyoteknoloji endüstrisinde yapay zeka (AI) tarafından yönlendirilen yeni iş modelinin ortaya çıkması göz önüne serildi. Yöneticiler ve bilim insanları, Seattle’da bu teknolojik değişimi tartışmak üzere bir araya geldiler ve bölgenin güçlü işbirliği ortamına vurgu yaptılar.
Washington Üniversitesi Proteİn Tasarım Enstitüsü’nden Linda Stewart, Pasifik Kuzeybatı’nın hesaplama gücü ve biyoteknolojik uzmanlığının benzersiz bir birleşiminin takım çalışması kültürüyle güçlendirildiğini açıkladı. IPD, bu alanda öncü olarak, yeni protein temelli terapiler, aşılar, materyaller ve biyosensörler geliştirmek için açık kaynaklı AI araçları sunar ve geniş biyofarmasötik endüstri ile etkileşimi artırır.
Yenilikçi araçları arasında RFdiffusion, bir moleküler buluttan tamamen yeni protein yapıları oluşturabilen bir araçtır. Bu tür yeni AI yeteneklerini entegre ederek, IPD klinik geliştirme sürecini dönüştürmeyi, kaliteyi tasarım aşamasına yerleştirmeyi hedeflemektedir. Üretilebilirlik veya istenmeyen reaktivite gibi özellikler açısından proteinleri değerlendirmek, AI sayesinde kolaylaşmıştır.
Protein tasarımının ötesinde, biyofarmasötik alanında AI’nin uygulaması artmaktadır. Bristol Myers Squibb’den (BMS) Danielle Greenwolt, dahili veri analizi ve klinik deneme hasta seçimi için makine öğrenimini kullanmalarını vurgularken, hatta “sanal” denemelerin potansiyelini belirtti.
Açık kaynaklı AI modellerinin yayılması, kliniklere ilaç teslimini de etkiler. Vancouver merkezli biyoteknoloji firması Absci’nin CEO’su Sean McClain, terapötiklerin biyolojik özelliklerini tahmin etmenin rutin hale geldiği bir gelecek görür. Katılımcılar, AI entegrasyonunun derinleşmesiyle, patentli verilerin önemli bir rekabet avantajı haline gelebileceğini öne sürdüler ve NVIDIA’nın özgün AI destekli çip tasarım sürecini, patentli verileri ve uzmanlığı açık kaynaklı araçlarla birleştirerek yenilikçi çözümler oluşturmanın örneği olarak gösterdiler.
AI tarafından yönlendirilen biyoteknoloji hızla ilerliyor, ilaç keşfi, aşı geliştirme ve kişiselleştirilmiş tıpta devrim niteliğinde yaklaşımlar sunarak. İşte orijinal makalenin içeriğini genişleten bazı önemli noktalar:
Önemli Sorular ve Cevaplar:
S: AI biyoteknoloji endüstrisini nasıl dönüştürüyor?
C: AI, ilaç keşfi sürecini hızlandırarak, yeni proteinlerin tasarımını mümkün kılacak şekilde biyoteknoloji endüstrisini dönüştürmektedir, klinik deneme hasta seçimini iyileştirir, terapötik özellikleri daha kesin bir şekilde tahmin eder ve potansiyel olarak “sanal” klinik denemeler gerçekleştirebilir.
S: Biyoteknolojiye AI’nin entegre edilmesindeki zorluklar nelerdir?
C: Temel zorluklar arasında veri kalitesinin ve güvenliğinin sağlanması, AI tarafından yürütülen klinik denemelerde hastaların gizliliği gibi etik endişelerin ele alınması, yenilikçiliği engellemeden güvenlik ve etkinliği garanti altına alacak şekilde düzenleyici engellerin üstesinden gelinmesi, AI benimsemesiyle ilişkili maliyetlerin yönetilmesi ve otomasyondan kaynaklanan potansiyel işgücü yer değişikliklerinin ele alınması yer almaktadır.
Temel Zorluklar ve Tartışmalar:
– Etik Endişeler: AI, özellikle sanal klinik denemelerin potansiyel kullanımı ve geniş kapsamlı veri analizi ile ilgili olarak hastaların onamı ve veri gizliliği hakkında etik soruları gündeme getirir.
– Düzenleyici Engeller: AI tarafından yürütülen terapiler ve tanılar için düzenleyici ortam, yenilikçiliği engellemeden güvenlik ve etkinliği sağlamak için adapte olmalıdır.
– Fikri Mülkiyet: Özel AI algoritmaları ve veriler, rekabet avantajı sağlarken aynı zamanda patentabilite ve veri paylaşımı konusunda tartışmalara neden olmaktadır.
Avantajlar:
– Artan Verimlilik: AI, araştırma ve geliştirme sürecini hızlandırarak yeni terapilerin piyasaya sürülme süresini potansiyel olarak azaltabilir.
– Hassas Tıp: AI, hastaya özgü verileri analiz ederek terapiye daha kişiselleştirilmiş yaklaşımlar sağlar.
– Maliyet Azaltımı: Zamanla AI, araştırma ve klinik denemelerin etkinliğini artırarak maliyetleri azaltabilir.
Dezavantajlar:
– Veri Güvenliği: Büyük veri kümelerine dayanmak, veri ihlalleri riskini artırır ve sağlam siber güvenlik önlemleri gerektirir.
– İş Yerinde Yer Değiştirme: AI araçları daha yaygın hale geldikçe, belirli beceri setlerine olan talebin azalabileceği ve işgücü adaptasyonlarının gerekebileceği bir durum ortaya çıkabilir.
Biyoteknoloji ve AI alanının daha fazla keşfedilmesi için aşağıdaki bağlantı önerilerini inceleyebilirsiniz:
– Ulusal Sağlık Enstitüleri (NIH)
– Dünya Sağlık Örgütü (WHO)
– ABD Gıda ve İlaç İdaresi (FDA)
– Ulusal Biyoteknoloji Bilgi Merkezi (NCBI)
– Nature (AI ile ilgili akademik makaleler ve keşifler için).
Böyle gerçek ve düşüncelerin dahil edilmesi, mevcut bilgileri tamamlayarak AI’nin biyoteknolojide yeni ufukları nasıl açtığını daha kapsamlı bir şekilde anlamanıza yardımcı olur.
The source of the article is from the blog scimag.news