Profesör Duxin Sun'ın 2022 yılında yaptığı bir araştırma, klinik ilaç geliştirme çalışmalarının yüzde 90'ının başarısız olduğunu ve her bir projenin 2 milyar dolardan fazlaya mal olduğunu ortaya koydu. Ayrıca bu sayı, klinik öncesi aşamada işe yaramadığı tespit edilen bileşikleri bile içermiyor. Her başarılı ilaç, başarısız olanların yarattığı en az 18 milyar dolarlık atığı desteklemek zorunda. Bu da daha nadir görülen durumlar için daha az kazançlı tedavilere ihtiyaç duydukları kadar odaklanılmamasını garanti ediyor.
İlaç keşif sürecinde yapay zekâyı kullanan bir biyoteknoloji şirketi olan Benevolent'in Yapay Zekâ Başkan Yardımcısı olan Dr. Nicola Richmond, klasik sistemin araştırmacılara, örneğin hastalığın nedeni olan hatalı davranan bir proteini bulma ve daha sonra bunu düzeltebilecek bir molekül bulma görevi verdiğini açıkladı. Bir molekül bulduklarında, bu molekülü hastanın alabileceği bir forma sokmaları ve ardından hem güvenli hem de etkili olup olmadığını test etmeleri gerekiyor. Yaşayan bir insan hasta üzerinde klinik deneylere giden yolculuk yıllar alıyor ve araştırmacılar, genellikle ancak o zaman teoride işe yarayanın pratikte işe yaramadığını öğreniyor.
Yapay zekâ ilaç keşif alanındaki bir başka şirket olan Recursion'ın kurucu ortağı Dr. Chris Gibson, mevcut sürecin onaylanan her ilaç için on yıldan fazla ve milyarlarca dolarlık araştırma yatırımı gerektirdiğini söyledi. Gibson, yapay zekânın en büyük becerisinin ıskalamaları atlatmak ve araştırmacıların çıkmaz sokaklarda çok uzun süre koşmalarını önlemek olabileceğini söylüyor. Bir seferde yüzlerce seçenek arasından seçim yapabilen bir yazılım platformu, Gibson'ın sözleriyle, "Daha hızlı ve daha erken başarısız olabilir. Böylece diğer hedeflere geçebilirsiniz."
YAPAY ZEKÂYLA HASTALARIN SADECE YÜZÜNE BAKARAK HASTALIKLARI TEŞHİS EDİLEBİLECEK
Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) ve Harvard'a bağlı Broad Enstitüsü'ndeki Carpenter-Singh laboratuvarının kurucusu olan Dr. Anne E. Carpenter ise on yıldan fazla bir süreyi, hücrelerdeki öğeleri boyalarla vurgulayarak bilgisayar tarafından okunabilir hale getirmenin bir yolu olan hücre boyama tekniklerini geliştirerek geçirdi. Carpenter, aynı zamanda, araştırmacıların yapay zekâyı kullanarak bu boyalı hücrelerin görüntülerinden oluşan büyük yığınları taramalarını sağlayan bir platform olan Cell Profiler'ın ortak geliştiricisi. Bu çalışmalar bir araya geldiğinde, bir makinenin hücrelerin hastalık veya tedaviden etkilendiklerinde nasıl değiştiklerini görmesini kolaylaştırıyor. Ayrıca, hücrenin her parçasına bütünsel olarak bakarak yapay zekâ sistemlerinin mükemmel olduğu türden bağlantılar kurmak için daha büyük fırsatlar yaratıyor.
Carpenter, yapay zekâ sayesinde çoğu insanın sadece yüzüne bakarak birinin kromozomal bir sorunu olabileceği sonucuna varabileceğini açıkladı. Ayrıca profesyonel klinisyenler de yapay zekâyla sadece görerek bir dizi bozukluğu tespit edebilecek.
Bu kapsamda araştırmacılar, yapay zekânın ilaç ve tıp alanında bugün kronik olarak kabul edilen birçok hastalığı nihai çözüm bulabileceğini ve bunun yakın zamanda gerçekleşebileceğini söylüyor.
