Zhangjiang, Şanghay’daki bir yapay zeka destekli laboratuvarın beklenmedik sonuçlarıyla başlayan bu hikaye, ilaç keşfi alanındaki geleneksel yaklaşımların sınırlarını zorluyor. Geleneksel yöntemlerde laboratuvar kapasitesi sıkı bir şekilde kısıtlıdır ve alışılmadık biyolojik fikirleri değerlendirmek genellikle haklı görülmez. Ancak, bir sözleşmeli araştırma kuruluşu aracılığıyla satın aldığımız in vivo çalışmaların kapasitesinin programlarımızın ihtiyaç duyduğu kadar olmaması üzerine, nörobilim ekibimiz bir test yapmaya karar verdi.
Yapay zeka hedef keşif platformumuz PandaOmics’i kullanarak, devasa çok modlu veri kümelerinden potansiyel hedefleri belirledik. Şaşırtıcı bir şekilde, yapay zeka Target Z olarak adlandırdığımız, şirketimizin zaten farklı bir hastalık alanı için geliştirdiği biyolojik bir protein hedefi olduğunu ortaya çıkardı. Platform, bu tanıdık proteini ilk kez ağrı sinyal mekanizmalarıyla ilişkilendirdi. Bilim insanlarımız, yeni tasarlanmış ve Target Z proteiniyle etkileşim kurmak üzere üretilmiş bir molekülü değerlendirmek için kullanılmayan bu deney kapasitesini kullandı. Bu, daha önce imkansız olarak kabul edilen bir şeyi başarmak için bir şans: Deneysel veriler geri döndüğünde, bu molekül daha önce düşünülmeyen bir başarıya ulaştı: Preklinik ağrı modellerinde morfinden daha iyi performans gösterdi.
Bu atılım, beyne nüfuz edebilen, opioid içermeyen potansiyel bir ilaç olan ISM9528’in geliştirilmesine yol açtı. Bu an, sadece kimyasal sentezi hızlandırmakla kalmayıp aynı zamanda bilimsel rastlantısallığı ölçeklenebilir hale getiren temel bir gerçeği ortaya koydu: Yapay zeka, modern tıbbın gücünü artırıyor.
Ağrı yönetimi, modern tıbbın en zorlu sorunlarından biri ve dünya çapında 100 milyar dolarlık bir pazarı temsil ediyor. Dünya genelinde, nüfusun yaklaşık %27’si kronik ağrıdan muzdaripken, bu oran 45 yaş üzerindeki kişilerde (%46.7) önemli ölçüde daha yüksek. Amerika Birleşik Devletleri’nde, yetişkinlerin %24.3’ünü kronik ağrı etkiliyor.
On yıllardır, ilaç araştırmacıları, opioidler gibi morfin ve oksikodon gibi ilaçların etkin olmasına rağmen bağımlılık, fiziksel bağımlılık, tolerans ve ölümcül doz aşımı riskleri taşıdığı için terapötik seçenekler arasında önemli tavizler vermek zorunda kalmışlardır. İbuprofen ve naproksen gibi NSAID’ler hafif inflamasyon için kullanışlıdır, ancak sinir sistemiyle ilişkili şiddetli ağrıya genellikle etkisizdirken uzun süreli kullanımda toksisiteye neden olabilir. Diğer ilaç sınıfları da ek sorunlar taşımaktadır.
Sektördeki temel darboğaz, geçerli biyolojik hedeflerin eksikliği. İlaç araştırmacıları, iyi bilinen ağrı reseptörleri üzerinde küçük değişiklikler yapmaya çalışmak yerine, yapay zeka kullanılarak mevcut tedavilerin yan etkileri ve risklerinden kaçınarak ağrı kesici sağlayabilecek tamamen farklı bir yolu hedefleyip hedefleyemeyeceği sorusu soruldu. Bu, kapalı bir döngü gerektirir: biyolojik hedef keşfi, insan laboratuvar doğrulaması ve üretken kimya. İşte bu yaklaşım izlenmiştir.
- Hedef Keşfi (biyolojik protein): Yapay zeka platformu, insan genetik verilerini, omik verilerini ve metin verilerini bir araya getirerek, Target Z olarak adlandırdığımız belirli bir protein yolunu belirledi.
- Deneysel Doğrulama (insan aklı): Nörobilim ekibi, biyolojiyi doğruladı. Gen-silme fare modelleri ve özel farmakoloji kullanarak, ekibin yaptığı çalışmalarda Target Z proteininin inhibisyonunun farelerde ağrıyı azalttığını gösterdi.
- Üretken Kimya (kimyasal molekül): Hedef doğrulandıktan sonra, üretken yapay zeka platformu Chemistry42, aynı anda çeşitli gereksinimleri karşılayan yeni moleküller tasarladı ve iyileştirdi. Bu platform, beyin-kan bariyerini geçebilen ve Target Z proteinine seçici olarak bağlanabilen yeni küçük moleküller tasarladı. Bu, geliştirme adayı molekül olan ISM9528’in elde edilmesine yol açtı.
Bir yapay zeka platformu beklenmedik bir ilaç adayı ortaya çıkardığında, iş liderleri bunun tesadüfi bir durum olup olmadığını veya endüstriyel Ar-Ge için tekrarlanabilir bir model olup olmadığını doğal olarak sorarlar. Tarihsel olarak, penisilinden GLP-1 reseptör agonistlerine kadar olan çığır açan terapötikler bilimsel rastlantısallık yoluyla keşfedilmiştir. Ancak, geleneksel ilaç keşfinde saf şansa güvenmek yavaştır, katıdır ve aşırı derecede pahalıdır. Modern yapay zeka deneyi sistematik ve ölçeklenebilir bir yeteneğe dönüştürerek bu durumu değiştirir.
Şirket, temel yapay zeka altyapısı oluşturarak platform verimliliğini artırdı. 2026’nın başlarında, genel büyük dil modellerini özel bilimsel uzman modellere dönüştürmek için binlerce standartlaştırılmış biyoloji ve kimya görevini bir araya getiren açık eğitim ve ölçme platformu MMAI Gym’i tanıttılar. Bu sayede model performansının ilaç keşfi görevlerinde 10 kat kadar iyileştiğini buldular.
Biyofarmasötik pazar, bu platform modeline büyük ilgi gösteriyor. Şirketin liderliğindeki, yapay zeka tarafından keşfedilen ilk ilaç adayı olan rentosertib (ISM001-055), idiopatik pulmoner fibrozis için 2026’nın ortasında 3. faz klinik denemelerine girdi ve bu, yapay zeka tarafından keşfedilen hedef ve molekülün son aşama klinik değerlendirmeye ulaşan ilk örnek oldu.
Güçlü ticari ilgi, platformun potansiyelinin başka bir göstergesi. Şirket, dünyanın en büyük 20 ilaç şirketinden 13’üyle ortaklık kurdu ve birçok şirket ek işbirlikleri için geri döndü.
Yapay zeka, keşfedilemeyen biyolojik hipotezleri ortaya çıkardığında ve insan araştırmacılar bunları sistematik olarak doğruladığında, yapay zeka sadece bir araştırma aracı olmaktan çıkarak tıbbın hizmetinde kullanılan bir motor haline gelir. Her ikisi de birbirini tamamlar: Yapay zeka, kaçırılabilecek bağlantıları ortaya çıkarırken, bilim insanları hangi fikirlerin gerçek dünyada geçerli olduğunu belirler.
ISM9528’i planlanan klinik denemelere doğru ilerletmek önemli bir kilometre taşıdır, ancak preklinik başarı sadece bir başlangıçtır. Hayvan modelleri insan ağrısını mükemmel şekilde yansıtmaz. Farklı bölgelere ulaşan ilaç miktarı hayvanlar ve insanlar arasında değişebilir ve sinir sistemindeki yeni hedefler beklenmedik güvenlik riskleri ortaya çıkarabilir. İnsan klinik çalışmaları, ISM9528’in vaat ettiği dönüştürücü bir opioid içermeyen ilaç olup olmadığını nihayetinde belirleyecektir.
Bu program, yapay zeka tarafından genişletilebilen biyolojik soruların neler olduğunu ve insan araştırmacıların neyi test edebileceğini gösterir. Her ikisi de birbirini tamamlar: Yapay zeka, kaçırılabilecek bağlantıları ortaya çıkarırken, bilim insanları hangi fikirlerin gerçek dünyada geçerli olduğunu belirler.
Alex Zhavoronkov, doktora sahibi ve Insilico Medicine’in kurucusu ve CEO’su.
En Yenilikçi Şirketler Ödülleri için erken kayıt süresi 4 Eylül Cuma günü saat 23:59 PT’ye kadar devam ediyor. Bugün başvurun.
Bu Gelişmeyi Toplulukta Değerlendirin
Haber hakkındaki düşüncelerinizi, donanım deneyimlerinizi ve teknik sorularınızı topluluk üyeleriyle anlık olarak tartışın.
Bir yanıt yazın