İlaç keşfinde üretken yapay zekanın rolü nedir?

.com — Üretken yapay zeka, tarihî olarak uzun mühletler, yüksek maliyetler ve düşük muvaffakiyet oranlarıyla karakterize edilen ilaç keşfi alanında dönüştürücü bir uzun vadeli güç olarak ortaya çıkıyor.

Aracı kurum Jefferies’e nazaran, ortalama ilaç geliştirme döngüsü 8 ila 10 yıl sürüyor. Muvaffakiyet oranları yüzde 10’un altında ve maliyetler ilaç başına 1 milyar doları aşıyor. Yapay zeka, riskleri yüzde 50’den fazla azaltma potansiyeline sahip. Ayrıyeten süreçleri hızlandırabilir, muvaffakiyet olasılıklarını artırabilir ve geliştirme maliyetlerini düşürebilir.

Jefferies analistleri Çarşamba günkü notlarında şöyle dedi: “Üretken yapay zeka, çok yavaş ve riskli ilaç keşif sürecini hızlandırmaya hazır. Laboratuvardan kliniğe geçiş müddetini azaltırken muvaffakiyet oranını artıracak.”

Bu eğilim kesim genelinde bariz. Büyük ilaç şirketleri, kontratlı araştırma kuruluşları ve gelişmekte olan biyoteknoloji şirketleri, yapay zekayı geliştirmenin çeşitli evrelerine entegre ediyor.

Erken amaç belirleme kademesinden bileşik tarama ve toksisite varsayımına kadar, yapay zeka platformları ilaç geliştirme sürecini tekrar şekillendiriyor. Örneğin, Schrodinger (NASDAQ:SDGR) fizik ve makine tahsili yaklaşımını birleştiren bir yol kullanıyor. Bu sistem, geniş ölçekli sanal taramaya imkan tanıyor ve klinik öncesi müddetleri değerli ölçüde azaltıyor.

Bu ortada, Recursion Pharmaceuticals Inc (NASDAQ:RXRX) yapay zeka dayanaklı platformu ve harika bilgisayar altyapısı aracılığıyla haftada 2 milyondan fazla deney gerçekleştiriyor. Şirket, ilaç tasarımı ve testini kolaylaştırmak için biyolojiyi dijitalleştiriyor.

Analistler şöyle açıkladı: “RXRX, geniş data setleri ve hesaplama gücüyle birçok yenilikçi çok modlu model geliştirdi. Bu modeller, hücrelerin yeni ilaç adaylarına nasıl reaksiyon verebileceği konusunda daha derin bilgiler sağlıyor. Böylelikle ilaç keşfi ve geliştirme sonlarını zorluyor.”

Bu platformlar yalnızca daha süratli ilaç adayı seçimini sağlamakla kalmıyor, tıpkı vakitte toksisite varsayımına de takviye oluyor.

Schrodinger, Bill & Melinda Gates Vakfı ve Nvidia (NASDAQ:NVDA) dayanağıyla yapay zeka tabanlı bir öngörücü toksikoloji teşebbüsü geliştiriyor. Bu teşebbüs, gaye dışı tesirleri geliştirmenin erken etaplarında belirlemeyi amaçlıyor.

Jefferies, bu çeşit araçların “erken, süratli ve ucuz başarısızlık” yaklaşımını mümkün kıldığını belirtiyor. Bu yaklaşım daha inançlı bileşiklere öncelik veriyor ve klinik muvaffakiyet mümkünlüğünü artırıyor.

Schrodinger, öngörücü toksikoloji kabiliyetini 2025’in ikinci yarısında piyasaya sürmeyi bekliyor.

Jefferies ayrıyeten yapay zeka benimsemenin ardındaki ekonomik gerekçeyi de vurguluyor: “Zirve satışlarında 1 milyar dolar üreten varsayımsal bir blockbuster için, lansmanı 1 yıl öne çekmek, standart varsayımlar altında Net Bugünkü Kıymeti (NPV) yaklaşık yüzde 20-40 artırır.”

Erken lansmanlar yalnızca ek münhasırlık yılları sağlamakla kalmıyor, tıpkı vakitte yatırım getirilerini de artırıyor.

FDA üzere düzenleyici kurumlar yapay zeka dayanaklı uygulamalara ısınma belirtileri gösterdikçe, Jefferies benimsemenin genişlemesini bekliyor. Aracı kurum, yapay zekayla ilgili global Ar-Ge harcamasını 3-5 milyar dolar olarak kestirim ediyor. Pazarın beş yıl içinde 8-10 milyar dolara büyümesi ve 2040 yılına kadar 30-40 milyar dolara ulaşması öngörülüyor.

Yapay zeka, şahsileştirilmiş tıp alanında da ilerlemeler kaydediyor. Acrivon Therapeutics (NASDAQ:ACRV) ve AnaptysBio (NASDAQ:ANAB) üzere şirketler, tedavileri hasta popülasyonlarıyla eşleştirmek için yapay zeka kullanıyor.

Yapay zeka olgunlaştıkça, Jefferies bunun “ilaç keşfi ve hassas tıpta kritik bir araç” haline geleceğini öngörüyor.

Bu makale yapay zekanın dayanağıyla oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Kural ve Şartlar kısmımıza bakın.