Tıbbi durumları tedavi etmek için yeni veya daha etkili ilaçlar geliştirmek, hasta bakımında devrim yaratabilir ve ilaç keşfi, ilaç şirketlerinin işinin büyük bir bölümünü oluşturur. Ancak hangi ilaçların hangi rahatsızlıkların tedavisinde etkili olduğunu bulmak zordur. Aday ilaçları belirlemek ve taramak tipik olarak son derece zaman alıcıdır ve bu da yeni ilaçların aranmasını yavaş, belirsiz ve çok pahalı hale getirir.
Modern bilimde bu durum, veri eksikliğinden kaynaklanmamaktadır. Küçük moleküllerin proteinler gibi biyolojik sistemlerle nasıl etkileşime girdiğine dair pek çok veri mevcuttur. Bununla birlikte, belirli koşulları tedavi etmek için umut verici molekül kombinasyonları ve biyolojik yollar bulmak için tüm bu verileri sıralamak çok yavaştır. Makine öğrenimi, bu sorunun üstesinden gelmenin bir yolunu sunar.
Yakın zamanda, önceki araçlardan çok daha fazla güvenilirlikle protein yapılarını tahmin edebilen bir makine öğrenme aracı olan Alphafold hakkında rapor verilmişti. Küçük moleküllerin yapılarını tahmin edebilen ve kimyasal bileşimlerinden protein yapılarından çok daha kolay belirlenebilen başka programlar zaten mevcuttur. Proteinlerin ve küçük moleküllerin tahmin edilen yapılarına dayanarak, makine öğrenimi, bunların etkileşimlerini tahmin edebilir ve molekül kitaplıkları aracılığıyla çalışarak aday ilaçları yalnızca insan çabasıyla mümkün olandan çok daha hızlı bir şekilde belirleyebilir.
Bu tür işleme, tamamen yeni ilaçları tanımlayabilir, ancak mevcut ilaçların yeni uygulamalarını tanımlamak için de kullanılabilir. Mevcut ilaçların yeni kullanımlarının belirlenmesi özellikle değerli olabilir, çünkü üretim kapasitesi ve yan etkilere ilişkin ayrıntılı veriler, ilacın yeni bir durumu tedavi etmek için daha hızlı bir şekilde yeniden kullanılmasına izin verebilecek hâlihazırda mevcut olabilir.
Makine öğrenimi, yalnızca hedef bir proteinle etkileşime girmesi muhtemel molekülleri tanımlayamaz, aynı zamanda diğer benzer moleküllerden gelen verileri kullanarak toksisite ve biyo-absorpsiyon gibi özellikleri de tahmin edebilir. Bu şekilde, makine öğrenimi algoritmaları, silico’da ilaç taramasının bazı erken aşamalarını etkili bir şekilde gerçekleştirebilir, böylece pahalı ve zaman alıcı laboratuvar testlerine olan ihtiyacı azaltır.
İlaç keşfinde makine öğreniminin diğer uygulamaları arasında kişiselleştirilmiş tıp bulunur. Bazı ilaçlarla ilgili önemli bir sorun, farklı bireylerin ilaca hem etkinlik hem de yan etkiler açısından değişen tepkileridir. Yüksek tansiyon gibi kronik rahatsızlıkları olan bazı hastalar, etkili ve kabul edilebilir yan etkileri olan birini bulmak için alternatif ilaçlar arasında aylar veya yıllar harcayabilir. Bu, doktorun zamanının çok büyük bir israfını temsil edebilir ve hasta için önemli bir rahatsızlık yaratabilir. Binlerce başka hastanın farklı ilaçlara verdiği yanıtlara ilişkin verileri kullanarak, genetik profil oluşturma veya diğer biyolojik belirteçlere dayalı olarak bu ilaçların belirli bireyler için etkinliğini tahmin etmek için makine öğrenimi kullanılabilir.
Aday ilaçları yukarıda tartışıldığı gibi belirlemek, hangi biyolojik hedefin etkilenmesinin istendiğini bilmeye dayanır, böylece moleküller ilgili proteinlerle etkileşimleri için test edilebilir. Bununla birlikte, daha da yüksek bir düzeyde, makine öğrenimi teknikleri, tıbbi durumların tedavisi için tamamen yeni mekanizmaların tanımlanmasına izin verebilir.
Katılımcıların genetik verilerinin sıralandığı ve çok çeşitli farklı fenotipler hakkındaki verilerle ilişkilendirildiği birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalar genellikle bir bireyin hastalık geliştirme şansını etkileyen genetik faktörleri belirlemeye çalışmak için kullanılır. Bununla birlikte, makine öğrenimi teknikleri, tıbbi durumlar ile belirli proteinlerin ifadesi veya belirli hormonların seviyeleri gibi diğer ölçülebilir parametreler arasındaki korelasyonları da belirleyebilir. Bu korelasyonlar kullanılarak makul biyolojik yollar belirlenebilirse, bu belirli koşulların tedavi edilebileceği tamamen yeni mekanizmaların tanımlanmasına bile yol açabilir.
Yapay zekâ tabanlı ilaç keşif örnekleri, gerçek dünyada zaten mevcut ve yapay zekâ yöntemleri kullanılarak tanımlanan moleküller klinik deneylere girdi. Çok sayıda şirket, potansiyel yeni ilaçları belirlemek ve bireysel hastalar için etkinliklerini tahmin etmek için yapay zekâ (AI) teknolojisini kullanıyor. Bazı tahminler, yalnızca 2021’in ilk yarısında bu teknoloji alanındaki şirketler tarafından 2 milyar USD’nin üzerinde yatırım fonu sağlandığını gösteriyor. Her teknolojide olduğu gibi, bu şirketlerin sahip olduğu patentler, onların fikri mülkiyetlerini korumalarına ve kendileri ve ticari ortakları için güvenlik sağlamalarına olanak tanır.
Makine öğrenimi, devasa veri kümelerindeki kalıpları ve korelasyonları belirlemede mükemmeldir. İlaç keşfi için bu yeteneğin kullanılması, hastalar için sağlık hizmeti sonuçlarını önemli ölçüde iyileştirme ve yeni tedaviler geliştirmenin hantal ve pahalı sürecini kolaylaştırma potansiyeline sahiptir. Yeni bir kişiselleştirilmiş tıp ve hızlı ilaç geliştirme çağının eşiğinde olabiliriz.
Sonuç olarak bu yeni çağın eşiğinde iken ilaç keşiflerinde kullanılan makine öğrenimi, klinik çalışmaları destekleyen araçlar veya yöntemler vb. alanlarda geliştirmiş olduğunuz ürünleri/yöntemleri koruma altına almalısınız. Fikri ve sınai mülkiyet konularında buluşçunun, kişi haklarını koruması ve buluşun koruma alanını güvence altına alması büyük önem taşımaktadır. Bu süreçte tüm haklarınızı sorunsuz bir şekilde koruma altına alabilmek için patent vekili ile çalışmanız gerekmektedir.
Tescil başvurunuzu Erteleyerek Riske Girmeyin. Çünkü Öncelik İlk Başvuranındır! Güvenle patent almak için Efor Patent‘e ulaşın!
