Geçtiğimiz hafta, Anthropic “AI for Science” etkinliğinde yeni bir yapay zeka platformunu tanıttı: Claude Science. Bu platform, parçalı araç ve veri kümelerini bir araya getirerek bilim insanlarının verileri analiz etmesine, görseller ve sayılar üretmesine olanak tanıyor. Zaten popüler kodlama araçları ve güçlü yapay zeka modelleri ile sektörde önemli bir yer edinen Anthropic, bu lansmanı yapay zekanın “bilimsel keşif hızını önemli ölçüde artırma” potansiyeli üzerine kurdu ve Claude’u kullanan geniş bir biyoteknoloji ve ilaç müşteri listesi sundu.
Anthropic, ayrıca kendi ilaçlarını geliştireceğini de açıkladı. Yaşam bilimleri başkanı Eric Kauderer-Abrams, firmanın “ihmal edilmiş” hastalıklar için tedavi yöntemleri keşfetmeye odaklanacağını belirtti.
Yapay zeka şirketleri bilim ve ilaç müşterilerini çekmeye istekli. OpenAI, Amazon, Google gibi firmaların kendi yaşam bilimleri araçları ve platformları mevcut. Ancak Anthropic’ın bu adımı, büyük bir yapay zeka şirketinin doğrudan ilaç geliştirme çabası olarak dikkat çekiyor. Bu durum, firmanın potansiyel rakip ilaç üreticilerine yazılım satma konusuna eğilimini gösteriyor. Anthropic, Insilico, Google DeepMind’ın Isomorphic Labs gibi AI merkezli ilaç şirketleri ve kendi AI araçlarını geliştiren veya satın alan büyük ilaç firmaları ile birlikte daha geniş bir yarışın parçası haline geldi.
Anthropic’ın ilaç geliştirme alanındaki hedefleri hakkında çok sayıda spesifik bilgi sunulmadı. Etkinlikte Kauderer-Abrams, şirketin herhangi bir umut verici ilaç adayı bulursa ne yapacağına değinmedi. Anthropic, bu konuda daha fazla ayrıntı talep eden The Verge’ün isteklerine yanıt vermedi; hangi hastalıkları hedef alacakları ve laboratuvar çalışmaları, hayvan testleri, klinik denemeler veya üretim için diğer şirketlerle iş birliği yapıp yapmayacakları gibi sorular hâlâ yanıt bekliyor.
Uzmanlar, Anthropic’ın planlarındaki belirsizliğin, yapay zeka ilaç patlamasına yönelik daha geniş bir belirsizliği yansıttığını belirttiler. “AI ilaç keşfi” çok çeşitli şeyler anlamına gelebiliyor. Cambridge Üniversitesi’nden profesör olan Namshik Han, yapay zekanın, yeni bileşenlerin bulunması ve geliştirilmesinden, araştırma, veri analizi, klinik denemeler ve hatta üretim gibi her aşamada kullanıldığını belirtti. Her büyük ilaç firmasının bir şekilde yapay zeka kullanacağını vurguladı. UCL’den ilaç keşfi profesörü Matthew Todd da benzer şekilde yapay zekanın zaten ilaç keşfi ve araştırmaların her alanını kapsadığını, bunun geniş bir kullanım yelpazesine sahip olduğu için “kapsayıcı bir terim” olduğunu ifade etti.
AI, ilaç geliştirmeyi şekillendiriyor. Han, AstraZeneca, Novo Nordisk ve GSK gibi ilaç devlerinin sayısız girişimlerine dikkat çekti ve yapay zekanın mevcut hastalıkları hedefleyen moleküller önererek olası ilaç fikirleri üretmeye yardımcı olabileceğini söyledi. Todd, yapay zekanın araştırmaları hızlandırma ve yeni ilaç fikirlerini “test etme” açısından son derece faydalı olduğunu vurguladı. Anthropic’ın sınır modeli çalışmaları göz önüne alındığında, şirketin muhtemelen geniş kimyasal ve biyolojik olasılıklar arasında arama yapmak için üretken yapay zekayı kullanarak araştırmacıların daha kolay bağlantılar kurmasına yardımcı olacağını öngörmek mümkün.
Ancak bu, AI tarafından tasarlanan bir ilacın hastalara ulaşmasının hala uzun bir yol olduğunu gösteriyor. Todd, AI ile tasarlanmış bir ilacın insan kullanımı için onaylanma sürecinin “uzun bir mesafede” olduğunu belirtti. İlaç keşif sürecinin, insan müdahalesi ve gözetimi olmaksızın yürütülemeyeceğini vurgulayarak, insan vücudunda çeşitli kimyasalların davranışına dair yüksek kaliteli deneysel verilerin eksikliğinin de ilaç geliştirme çabalarını yavaşlatabileceğini ifade etti.
Yapay zeka modelleri, henüz deneyleri gereksiz hale getirecek kadar gelişmiş değil. Oxford Üniversitesi’nden yapı kimyası profesörü Frank von Delft, AI modellerinin ilerlemesini merakla karşılamakla birlikte, deney yapmayı gereksiz hale getirecek aşamada olmadıklarını belirtti. İlaç adaylarının gerçek dünyada etkinlik, toksisite ve pratik özelliklerinin güvenilir bir şekilde hazırlanması, saklanması ve dağıtılması için test edilmesi gerektiğini hatırlatarak, bunun nitelikli iş gücü, büyük miktarda para ve zaman gerektirdiğini belirtti.
Anthropic’ın bu alanı denemeye istekli olduğu görülüyor. Geçen yıl, firma aktif olarak biyolog işe alıyor ve kendi laboratuvarlarını kuruyor. Yazının yazıldığı sırada yaşam bilimleri alanında birkaç ilanı mevcut. Han, Anthropic’ın bu alanda “aktif olarak işe alım yaptığını” belirtti ve birkaç akademik meslektaşının firma tarafından işe alındığını söyledi. İsim vermeden, Anthropic’ın büyük ilaç firmalarından ve prestijli akademik kurumlarından bazı adayları başarıyla işe aldığına inandığını ekledi.
Tüm bu karmaşıklık göz önüne alındığında, Anthropic hangi hastalığı seçse de, elde edilecek faydanın uzak bir ihtimal olduğu düşünülüyor — en azından yeni bir ilacın klinik denemelerden geçmesi tipik olarak bir on yıl sürdüğünden, ek bir süre gerekecek. Todd, ilaç testlerinde her zaman büyük bir gecikme olduğunu belirtirken, “bir şeyin güvenli olduğunu deneysel olarak göstermek zaman alır,” ifadelerini kullandı. AI tarafından tasarlanmış bir ilaç, henüz işleme ve pazara ulaşamadı. Bazı AI geliştirebilir adaylar klinik denemelere girdi, ancak AI’nın ne kadar katkıda bulunduğunu, sürecin neresinde kullanıldığını veya bu adayların geleneksel ilaçlardan daha iyi performans gösterip göstermediğini bilmek zor.
Arama sürecinin bir kısmını hızlandırma potansiyeli bulunsa da, ilaçların hala eski usul yöntemlerle test edilmesi gerekiyor. Sizce yapay zeka, ilaç geliştirme sürecinde ne derece etkili olabilir?
