Yapay Zeka İlaç Keşfini Nasıl Dönüştürüyor

Kırk altı gün.

Bir yapay zeka sisteminin fibrozis için yeni bir ilaç adayı bulması tam bu kadar sürdü.

Sektör standardı beş yıl ve 2 milyar dolardır.

Yapay zeka süreci sadece iyileştirmekle kalmadı; onu 40 kat hızlandırdı.

Bu şu an yaşanıyor. Insilico Medicine, 46 günde bir ilaç adayını belirlemek için üretken yapay zeka kullandı. O zamandan beri, yapay zeka tarafından tasarlanan ilaçlar Faz II klinik deneylere girdi.

DeepMind, 2024 yılında AlphaFold 3'ü yayınladı. Proteinlerin, DNA'nın ve RNA'nın 3D yapılarını saniyeler içinde tahmin ediyor. Eskiden bu çalışmayı tamamlamak doktora öğrencileri için yıllar alıyordu.

Geleneksel ilaç keşfi yavaş ve pahalıdır:

  • Hedef tanımlama: 2 ila 3 yıllık araştırma.
  • Hit keşfi: Milyonlarca bileşiğin test edilmesiyle geçen 1 ila 2 yıl.
  • Öncü bileşik optimizasyonu: 2 ila 3 yıllık kimyasal değişiklikler.
  • Klinik öncesi testler: Hayvan modelleriyle geçen 1 ila 2 yıl.
  • Klinik deneyler: İnsan testleriyle geçen 6 ila 7 yıl.

Sonuç, %90'lık bir başarısızlık oranı ve devasa maliyetlerdir.

Yapay zeka, sürecin her aşamasını değiştiriyor:

  • Hedef Tanımlama: Yapay zeka modelleri, hastalık bağlantılarını bulmak için genomik ve proteomik verileri analiz eder. Çizge sinir ağları (Graph neural networks), insanların gözden kaçırdığı hedefleri bulur.
  • Molekül Tasarımı: Eski bileşikleri test etmek yerine, üretken yapay zeka yenilerini oluşturur. VAE'ler ve GAN'lar gibi modeller, belirli özelliklere sahip moleküller tasarlar.
  • Yapı Tahmini: AlphaFold 3, ilaç tasarlamak için gereken 3D haritaları sağlar. Moleküllerin proteinlere nasıl bağlandığını anında gösterir.

Metrikler bu değişimi gösteriyor:

  • Hedeften öncü bileşiğe geçiş süresi: 3 ila 5 yıl yerine 12 ila 18 ay.
  • Taranan bileşikler: 100.000 yerine 1 milyardan fazla sanal bileşik.
  • Klinik başarı: Erken verilere göre yaklaşık %10 yerine %20.

Eğer bir yazılım mühendisiyseniz, bu alan size ihtiyaç duyuyor. İlaç keşfi artık bir veri ve hesaplama problemidir.

Şunlarla başlayabilirsiniz:

  • SMILES dizileri: Moleküller için metin formatı.
  • RDKit: Kimya için bir Python kütüphanesi.
  • Açık veri setleri: ChEMBL ve PubChem.
  • Önceden eğitilmiş modeller: HuggingFace üzerindeki ChemBERTa.

Yapay zeka her şeyi bir gecede iyileştirmeyecek. Veri kalitesi ve sentez zorluğu gibi zorluklar devam ediyor. Ancak bu değişim kalıcıdır. Yapay zeka, tıbbı daha hızlı ve daha sistematik hale getiriyor.

Yapay zeka biliminin hangi alanı sizi en çok heyecanlandırıyor? Yorumlarda bana bildirin.

Kaynak: https://dev.to/tyson_cung/how-ai-is-disrupting-drug-discovery-46-days-instead-of-5-years-58k0

İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi