İlaç endüstrisi, bir süredir titiz araştırma ve geliştirme süreçlerinde yapay zekaya (AI) güvenmeyi tercih ediyor. Çünkü yapay zeka, geleneksel ilaç geliştirme yöntemlerinin genellikle zaman alıcı, pahalı ve insan hatasına yatkın olma özelliklerini değiştirerek, yenilik ve verimlilik açısından yeni fırsatları ortaya çıkarıyor.

İlaç sektörü için özel önem taşıyan alanlardan önde gelenleri; “ilaç keşfi”, “klinik deneyler” ve “kişiselleştirilmiş tıbbın hızlandırılması” şeklinde sıralanabilir. Bunlara “yasal uyumluluk” gerekliliklerini karşılamayı da ekleyebiliriz.

İngiltere merkezli pharmaphorum sitesi bu dört alanı yapay zekanın nasıl etkilediğini ve öngörülebilir gelecekte de etkilemeye nasıl devam edeceğini inceleyen bir makale yayınladı; satırbaşları ile sunuyoruz.

1. İlaç keşfinin hızlandırılması; kritik faktör “hız”

Yeni bir ilacın yaratılması için yoğun çabalarla geçen uzun bir zaman gerekiyor. Geniş bir veri yığının analiz edilmesi için kritik faktörlerden başlıcası hız.

• Yapay zeka algoritmaları, genetik bilgiler, protein yapıları ve moleküler etkileşimler de dahil olmak üzere çok miktarda biyolojik veriyi analiz ederek potansiyel ilaç adaylarını her zamankinden daha hızlı ve doğru bir şekilde belirleyebilir.

• Yapay zeka, ilaç keşfinin ilk aşamalarını kolaylaştırarak araştırmacıların çabalarını en umut verici ipuçlarına odaklamalarını sağlayarak, yeni ilaçları pazara sunmakla ilişkilendirilen zamanı ve maliyeti azaltır.

• Yapay zeka destekli sanal tarama teknikleri, potansiyel ilaç molekülleri ile biyolojik hedefleri arasındaki etkileşimi de simüle edebilir ve araştırmacıların en yüksek başarı olasılığına sahip bileşikleri belirlemesine yardımcı olabilir.

• Bu yaklaşım yalnızca yeni ilaçların keşfini hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda istenen terapötik etkilere ve minimum yan etkilere sahip bileşikleri bulma olasılığını da artırır; bu, gerçek hastalarla uğraşırken kritik öneme sahip bir şeydir.

2. Klinik denemelerin geliştirilmesi

Klinik deneyler, ilaçların yaygın kullanım için onaylanmadan önce güvenliğini ve etkinliğini değerlendirmede önemli bir rol oynuyor.

Ancak, tarihsel olarak, klinik deney metodolojileri bazen etkisiz ve genellikle yüksek maliyetlidir Bazı durumlarda geliştirme sürecinde aylarca hatta yıllarca gecikmelere yol açabilir.

• Yapay zeka, hasta alımı, deney tasarımı optimizasyonu ve veri analizi için daha doğru ve zamanında bir süreç sağlar.

• Yapay zeka algoritmaları, uygun adayları belirlemek için elektronik sağlık kayıtlarından (EHR'ler), tıbbi görüntülemelerden ve hatta giyilebilir cihazlardan hasta verilerini analiz edebilir. Ayrıca, klinik çalışmaların verimliliğini ve güvenilirliğini artırmak için deneme protokollerinin optimize edilmesinde yol gösterici olmaktadır.

• Ek olarak, araştırmacıların karmaşık klinik veri kümelerinden değerli içgörüler çıkarmasına, olası olumsuz ilaç reaksiyonlarının ve güvenlik endişelerinin tanımlanmasının hızlandırmasına ve herhangi bir zarar meydana gelmeden önce bunların tespit edilmesine yardımcı olabilir.

3. Kişiselleştirilmiş tıp ve tedaviye uyum

Adından da anlaşılacağı gibi, kişiselleştirilmiş tıp, hasta kümeleri yerine, tıbbi tedaviyi bireysel bir hastaya göre uyarlamayı içerir.

• Yapay zeka, tedavi tercihlerini seçmek ve terapötik sonuçları optimize etmek için; genetik bilgiler, biyobelirteçler ve sağlıkta sosyal belirleyiciler dahil olmak üzere, hasta verilerini analiz ederek kişiselleştirilmiş tıbbı etkinleştirmede önemli bir rol oynar.

• Tıbbi düzeyde mobil uygulamalar ve giyilebilir cihazlar gibi yapay zeka destekli dijital sağlık teknolojileri, hastaların sağlıklarını yönetme ve tedavi planlarına uyma biçimlerini düzenliyor.  

Bu teknolojiler, hastaların sağlık hedeflerine ve reçeteli ilaçlarına uymalarına yardımcı olmak için kişiselleştirilmiş hatırlatıcılar, eğitim ve destek sağlayabilir ki, bu da nihayetinde tedavi sonuçlarını iyileştirir ve uzun vadede sağlık hizmetinin maliyetlerini azaltır.

4. Mevzuata uygunluğun iyileştirilmesi

İlaç şirketleri, ürünlerinin güvenli ve etkili olduğundan emin olmak için ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) ve Avrupa İlaç Ajansı (EMA) gibi otoriteler tarafından belirlenen katı düzenlemelere uymalıdır.

AI; uyumluluk süreçlerini otomatikleştirerek, potansiyel riskleri tespit ederek, ilaç geliştirme döngüsü boyunca ve sonrasında veri bütünlüğünü sağlayarak, yasal düzenlemelere uyumluluğu kolaylaştırmada önemli bir unsur olabilir.

• Belgeleme, raporlama ve kalite kontrol süreçlerini otomatikleştirerek AI, insan hatası riskini azaltır ve düzenleyici sunumlarda ve denetimlerde tutarlılığı garanti eder.

• Bununla birlikte, AI hatasız bir çözüm değildir. Veri gizliliği ve yüksek riskli sonuçlar düşünüldüğüne, insan denetimi AI kullanımı için kritik bir öneme sahip olacaktır - en azından şimdilik.

Yapay zekanın ilaç geliştirme ve uyumluluk üzerindeki etkisi şimdiden heyecan yaratıyor. Yapay zekayı benimsemeyen ilaç şirketleri, teknoloji olgunlaştıkça rekabetçi ve dinamik kalmakta zorlanacaklar gibi duruyor.

Kaynak için tıklayınız