Kanser tedavisinde devrim niteliğinde buluş! Yapay zeka umut ışığı oldu
Yapay zeka tabanlı POLYGON algoritması, kanser için 32 yeni ilaç adayı üretti ve çok hedefli molekülleri tanımlayarak ilaç keşfi sürecini hızlandırdı. Bu gelişme, kanser tedavisinde çığır açabilecek potansiyele sahip.
Çağımızın en büyük hastalıklarından biri olan ve ölüm nedenleri arasında ilk sıralarda bulunan kanserin tedavisinde çığır açacak bir gelişmeye imza atıldı.
Bilim insanları, ilaç keşif sürecini kolaylaştıran bir makine öğrenimi algoritması geliştirdi. Bu yeni teknoloji, kanser hastaları açısından aday ilaçların belirlenmesi ve sentezlenmesi sürecini hızlandırarak, daha önce hiç görülmemiş tedavilere kapı açabileceğine inanılıyor.
YAPAY ZEKA, KANSER İÇİN 32 İLAÇ GELİŞTİRDİ
Araştırmacılar, kanser için 32 yeni ilaç adayı üretmek için bu algoritmayı kullandılar. Bu yapay zeka tabanlı yöntem, ilaç keşfi ve geliştirmede yeni bir eğilim olan yapay zekanın kullanılmasıyla ilgili bir parçası olurken, bilim insanları, yöntemi açık kaynak kodlu ve herkesin erişimine açık hale getirmek için çalışıyor.
YENİ BİR İLAÇ GELİŞTİRMEK UZUN YILLAR ALIYOR
Çalışmanın başyazarı Trey Ideker, birkaç yıl önce yapay zekanın ilaç endüstrisinde "kirli bir kelime" olduğunu ancak günümüzde tam tersi bir eğilime geçildiğini belirterek, "Biyoteknoloji girişimleri iş planlarında yapay zekayı ele almadan zor fon topluyorlar" ifadesini kullandı.
Yapay zeka rehberliğinde ilaç keşfinin endüstride çok yaygın hale geldiğini bildiren Ideker, özelikle birden fazla hedefi olan bir ilaç söz konusu olduğunda yeni bir ilaç geliştirmenin uzun yıllar sürdüğünü ve milyonlarca dolara mal olduğuna dikkati çekti ve şöyle dedi:
"Elimizdeki nadir birkaç çok hedefli ilaç büyük ölçüde şans eseri keşfedildi, ancak bu yeni teknoloji tesadüfleri denklemden çıkarmaya ve yeni nesil hassas tıbbı başlatmaya yardımcı olabilir."
ÇOK HEDEFLİ MOLEKÜLLERİ TANIMLAYABİLİYOR
Çalışmada belirtilen bilgilere göre, POLYGON adı verilen platform, birden fazla hedefe sahip molekülleri tanımlayabiliyor. İlaç keşfinde kullanılan mevcut protokollerde ise tek hedefli tedavilere öncelik veriliyor. POLYGON, bu yönüyle ilaç keşfine yönelik yapay zeka araçları arasında benzersiz oluyor.
Araştırmacılar POLYGON'u, kimyasal özellikleri ve protein hedefleriyle bilinen etkileşimleri hakkında ayrıntılı bilgi içeren, bilinen bir milyondan fazla biyoaktif molekülden oluşan bir veritabanı üzerinde eğitti.
POLYGON, veritabanında bulunan modellerden öğrenerek, belirli proteinleri engelleme yeteneği gibi belirli özelliklere sahip olması muhtemel yeni aday ilaçlar için orijinal kimyasal formüller üretebildi.
Çalışmanın detayları Nature Communications'da yayımlandı.