İlaç endüstrisi yapay zeka destekli patentler ile şahlanıyor

Yapay zeka, akıllı telefonlarımızı güçlendiren teknolojiden, otomobillerdeki otonom sürüş özelliklerine ve perakendecilerin tüketicileri şaşırtmak ve memnun etmek için kullandığı araçlara kadar her şey aracılığıyla hayatımıza kademeli olarak nüfuz etti. Bu nedenle, ilerlemesi neredeyse fark edilemez hale geldi. DeepMind tarafından geliştirilen yapay zeka tabanlı bir program olan AlphaGo’nun 2016 yılında dünya şampiyonu bir Go oyuncusunu yenmesi gibi net kilometre taşları kutlandı, ancak ardından hızla kamunun bilincinden silindi.

Yapay zeka destekli buluşlar pek çok farklı endüstri dalında faaliyet gösteren şirketlerin karlılığı ve verimliliği üzerinde, çok uzun zamandır başka hiçbir araç ile elde edilememiş boyutta bir ivme yarattığı biliniyor.

İlaç endüstrisi bakımından bu etki pek çok farklı dalda kendini gösteriyor. Yeni bir molekülün bulunması gibi en temel alanlardan ilaç şirketlerine özgü operasyonel adımların kolaylaştırılması, hızlandırılması ve hata payının azaltılması gibi pek çok farklı etkileri ile yapay zeka destekli patentler ilaç endüstrisinin de odağı haline geldi.

Nitekim yapay zeka destekli patentlerin sunduğu kolaylık ile yeni öncü bileşikleri belirlemek için gereken süre aylardan haftalara düşecek kadar azaltılabiliyor; büyük molekül tasarımı için gereken zaman ise üç kata kadar hızlanabiliyor.

Ancak söz konusu olan tek başına dahi devrimsel olarak adlandırılabilecek, bilinen hastalıkların etki mekanizmalarını, belli protein yapılarını ve bunların altında yatan hastalıkları keşfetmek ile sınırlı değil.

Tufts İlaç Geliştirme Çalışmaları Merkezi verilerine göre bir ilacı piyasaya sürmek için ortalama 10 yıl ve 1,4 milyar dolar gibi bir doğrudan maliyete ihtiyaç duyuluyor. Bu maliyetin yaklaşık yüzde 80’i ise klinik çalışmalar aşamasında ortaya çıkıyor. Yapay zeka destekli buluşlar özellikle de klinik çalışma safhasında umut vaat eden molekülün veya endikasyonun başarıyla tespit edilip önceliklendirilmesi, hasta kayıtlarının analiz edilerek belirli kriterleri karşılayan bireylerin belirlenmesi, hasta verilerinin sürekli izlenmesi, bilinmeyen yan etkilerin ve potansiyel ilaç etkileşimlerinin tespit edilmesi konularında ilaç endüstrisine hizmet ediyor. Bu sayede klinik çalışmanın başarıyla sonuçlanma olasılığı yüzde 10 oranında artıyor ve klinik çalışma süresi ve maliyeti yüzde 20 oranında azalıyor.

Yapay zeka destekli buluşların özellikle de klinik çalışma safhasındaki sıra dışı etkisini gören Birleşik Krallık merkezli biyoteknoloji şirketi BenevolentAI da COVID-19 için ilaç keşfini hızlandırmak amacıyla yapay zekâ kullandığını açıkladı. Şirketin yapay zekâ platformu, bilimsel literatür, klinik denemeler ve hasta verileri dahil olmak üzere çeşitli kaynaklardan mevcut verileri analiz ederek potansiyel tedavileri belirlemiş ve normalde romatoid artrit tedavisinde kullanılan mevcut bir ilaç olan Baricitinib’i, COVID-19 tedavisi için umut verici bir aday olarak belirledi. Bilindiği üzere Baricitinib daha sonra COVID-19 tedavisinde acil kullanım için yetkilendirilmiş bir ilaç.

Benzer şekilde IBM Healthcare şirketi de hastaları uygun klinik araştırmalarla eşleştirmek için yapay zekayı kullandığını açıkladı. Böylece klinik çalışmaya kabul edilen hasta verimliliği artmış ve daha hızlı ve doğru eşleşmeler elde edilmiş.

Çağın hastalığı olarak nitelenen kanser tedavisinde aktif bir diğer ilaç şirketi olan Tempus kanser hastalarına kişiselleştirilmiş tedavi önerileri sunmak için yapay zekadan faydalandığını açıkladı. Tempus, yapay zeka algoritmaları kullanarak her hastanın tümörünün o hastaya ait spesifik genetik profile uygun tedavi planları ile tedavi edilmesini sağlıyor.

Şüphesiz her yeni ve güçlü teknoloji gibi yapay zeka destekli buluşlar da kendilerine özgü riskler ve problemler taşıyor. Akla ilk gelenler arasında veri gizliliğinin korunması, düzenleyici otoriterler ile uyum sağlanması ve etik kaygılar sayılsa da özellikle yapay zeka destekli geliştirmelere aşırı bağımlılık halinde algoritmik hataların ortaya çıkabileceği, yapay zeka modelindeki kusurlar veya yapay zekanın eğitildiği verilerdeki hataların yanlış tahminlere yol açabileceği de unutulmamalı.

Yapay Zeka destekli buluşların, ilaç şirketlerine zaman ve bütçe bakımından sağladığı iştah açıcı avantajlara rağmen, odağı insan olan ilaç endüstrisi bakımından insan sezgisi ve uzmanlığının yerini alamayacağı unutulmamalı. Teknolojinin çok geride olduğu yıllarda dahi, bilim insanlarının içgörüleri sayesinde paha biçilemez tedavilere ulaşıldığı düşünülürse yapay zekaya ayrılacak alanın sınırlarının olması gerektiği ve esasen yapay zeka destekli buluşların bilim insanının karar verme sürecine yardımcı olacağı ve fakat karar verici yerine geçemeyeceği de ortaya çıkıyor.