Yapay Zeka İlaç Geliştirmede Neden Başarısız?

2010'lu yılların ortasında, ilaç keşfi süreçlerini devrim niteliğinde değiştireceği vaadiyle sahneye çıkan birçok start-up, yapay zekanın ilaç geliştirme süresini kısaltıp maliyetleri önemli ölçüde azaltacağına inanıyordu.

Büyük İlaç Şirketleri Umutlarını Kaybetti

Bristol Myers Squibb ve Sanofi gibi dev ilaç firmaları, onaylanan ilaçlar için milyar dolarlık anlaşmalar imzaladı. Ancak beklenen başarılar bir türlü gelmedi. İlaç geliştirme süresinin ortalama 10 yıl olduğu düşünülürse, yapay zeka tarafından keşfedilen aday ilaç sayısının minimal seviyelerde kalması şaşırtıcı.

Finansal Düşüş ve Krizler

Financial Times'a göre, başarı vaatleri gerçekleştiremeyen firmalar, finansal zorluklarla karşılaştı. Örneğin, BenevolentAI, hisselerinin %99 değer kaybetmesinin ardından Japon bir firma ile birleşerek piyasadan çekildi.

Uzmanların Görüşleri

Insilico CEO'su Alex Zhavoronkov, bir ilaç geliştirmek için gerçek sonuçlar göstermenin şart olduğunu vurguluyor: "Altın kazdığınızı iddia etmek için birkaç altın yumurtası bulmanız gerekir. Yumurtalar yoksa, altın kazınız hızla değer kaybeder."

Insitro CEO'su Daphne Koller ise insan biyolojisinin karmaşıklığını ve bu alandaki derin eksiklikleri ortaya koyuyor: "Bu sektördeki başarı oranları son derece düşüktü. Bizden daha kötü olan tek alan uzay keşfi."

Yatırımcılar Umutlu Kalıyor

Yatırımcılar, ilaç sektörünü hala cazip buluyor. 2013'te yapay zeka tabanlı ilaç geliştirme firmalarına yapılan yatırımlar 30 milyon dolarken, bu rakam 2021'de 1,8 milyar dolara ulaştı.

Algoritmaların Sınırları

Ancak sorun sadece algoritmalarla sınırlı değil. İnsan vücudunun karmaşık yapısı, etkili veriler olmadan yapay zeka modellerini zorlaştırıyor. GSK'da 30 yıllık deneyime sahip kimyager Darren Green, ilaç keşfini "insanlığın en zor işlerinden biri" olarak tanımlıyor.

Geçmişteki Umutların Yeniden Alevlenmesi

Yapay zeka, ilaç sektörünü değiştireceği düşünülen ilk teknoloji değil. 1950-60'larda yapısal biyoloji ve 1980'lerde hesaplamalı kimya benzer heyecanlar yaratmıştı. Ancak ilaç hedefleri belirlemek ve uygun molekülleri bulmak, uygulamaları zorlayıcı hale getiriyor.

Yeni Nesil Gelişmeler

2021 ve 2022'de, Google DeepMind'in AlphaFold2'yi ve jeneratif yapay zekanın yükselişini tanıtan gelişmeler, ilaç geliştirme sürecine yeni bir soluk getirmiş durumda. Yeni nesil firmalar, veri oluşturma ve AI ile ilaç tasarımında hız kazanarak bu alandaki durgunluğu sona erdirmeye çalışıyor.

Recursion, insan hücreleri ile oluşturduğu veri setinin, halka açık veri tabanlarından 1000 kat daha büyük olduğunu iddia ederken, Lila Sciences, otonom laboratuvarlarla "AI bilim fabrikaları" kurmayı hedefliyor.

Sonuç

Yapay zykanın ilaç keşif süreçlerine entegre edilmesi umudu hala canlı, ancak bu alandaki temel sorunlar aşılmadığı sürece yeni nesil ilaç bulma hedeflerini gerçekleştirmek zor görünüyor.