İlaç şirketlerinin yıllarca bulamadığı cevabı 6 saatte buldular! 37.000 AI ajanından tarihi keşif

Stanford Üniversitesi Biyomedikal Veri Bilimi Bölümü'nde James Zou liderliğinde yürütülen ve 37 binden fazla yapay zeka ajanının görev aldığı sanal biyoteknoloji projesi, ilaç geliştirme alanında çığır açan bir başarıya imza attı. Tamamen yapay zeka ajanlarıyla yönetilen bu sanal şirket, geçmişte gerçekleştirilen on binlerce klinik denemeyi detaylı şekilde inceleyerek, dar hedefli ilaçların klinik süreçlerde daha başarılı olduğunu ortaya koydu. Yapay zeka ajanları, hedef genleri yalnızca birkaç hücre türünde aktif olan ilaçların, denemelerde daha yüksek başarı oranına ve daha düşük yan etki riskine sahip olduğunu belirledi. Bu bulgu, ilaç üreticilerinin deneme aşamasına geçmeden önce hedef seçiminde daha bilinçli kararlar almasına yardımcı olabilecek nitelikte.

James Zou: 'Yapay zeka ajanlarıyla biyoteknoloji şirketi kurduk'

Stanford Üniversitesi'nde James Zou'nun laboratuvarında geliştirilen bu yenilikçi sistem, biyoteknoloji şirketlerinin işleyişini tamamen sanal ortamda simüle ediyor. Her biri yapay zeka tabanlı olan ve farklı uzmanlık alanlarına sahip 37.075 ajan, geçmişteki klinik deneme kayıtlarını, yayımlanmış bilimsel makaleleri ve basın bültenlerini yalnızca altı saat içinde analiz etti. Sistem, her deneme için ayrı bir yapay zeka ajanı atayarak, insan araştırmacıların yıllar sürecek bir çalışmasını rekor sürede tamamladı. Yapay zeka ajanlarının analizleri, insan gözlemcilerle yüzde 88 oranında örtüştü ve bu güvenilirlik sayesinde 55.984 denemenin daha büyük bir veri setine etiket eklenebildi. James Zou, Earth.com'a verdiği röportajda, "Ajanların ölçeği ve hızı bizi şaşırttı" diyerek, bu teknolojinin biyoteknoloji sektöründe devrim yaratabileceğini vurguladı.

Dar hedefli ilaçlarda başarı ve yan etki oranları çarpıcı şekilde değişti

Yapay zeka ajanlarının analizlerinde öne çıkan anahtar kelime "dar hedef" oldu. Araştırmada, genellikle bir gen tarafından üretilen bir proteine etki eden ilaçların, eğer hedef gen yalnızca birkaç hücre türünde aktifse, klinik denemelerde başarı şansının önemli ölçüde arttığı tespit edildi. Geliştirilen iki puanlama sistemiyle, bir genin kaç farklı hücrede aktif olduğu ve genin hücre içindeki davranış biçimi ölçüldü. Sonuçlar, dar hedefli genlere yönelik ilaçların faz 1'den faz 2'ye geçiş olasılığının yüzde 40, onay sonrası faz 4'e ulaşma ihtimalinin ise yüzde 48 daha yüksek olduğunu gösterdi. Ayrıca, bu ilaçların denemelerinde ortalama yüzde 32 daha düşük yan etki oranı raporlandı. Bu veriler, ilaç geliştiricilerin hedef seçiminde hücre spesifikliğine öncelik vermesinin, başarı oranını artırıp yan etkileri azaltabileceğini gösteriyor. Araştırmacılar, insan genetik kanıtı bulunan genlerin zaten daha iyi ilaç hedefleri oluşturduğunu, ancak yapay zeka ajanlarının bulduğu yeni bağlantının bu avantajdan bağımsız olarak sürdüğünü belirtti.