Yapay zekâ girişimlerine milyar dolarlık yatırımlar arttı

Üretken yapay zekâ, ilaç sektöründe devrim niteliğinde bir rol oynuyor. Bu teknoloji, yeni ilaçların tasarımından üretimine kadar olan süreçleri hızlandırarak maliyetleri önemli ölçüde azaltıyor. Özellikle, ilaç keşfi ve geliştirilmesi aşamalarında üretken yapay zekânın kullanımı, daha önce aylar süren süreçleri haftalara indirerek, klinik denemelerdeki başarısızlık oranlarını düşürüyor.
Yapay zekâ ilaç keşfi sürecini hızlandırarak ve maliyetleri düşürerek bu modeli kökten değiştirme potansiyeline sahip. İlaç şirketleri ile yatırımcıların fonlama ve satın alma verilerini, klinik ilerlemeleri ve ortaklık stratejilerini analiz eden CB Insight, yapay zekânın ilaç Ar-Ge'sinde keşif, klinik öncesi ve klinik araştırmaları nasıl yeniden şekillendirdiğini ele alıyor.

KEŞİF SÜRESİ 10 YILDAN 1'E İNDİ

Sabah'tan Timur Sırt'ın haberine göre, bir ilacın piyasaya sürülmesinin maliyeti geleneksel başarısız denemeleri de hesaba kattığınızda ortalama 1.3 milyar doları buluyor. İlaç Ar-Ge sürecindeki verimlilik azaldıkça bu maliyetler artmaya devam ediyor. Yapay zekâ girişimleri, ilaçların piyasaya sürülme sürecini hızlandırmada önemli bir rol oynuyor. Geleneksel ilaç geliştirme süreçleri genellikle 10-12 yıl sürerken, yapay zekâ uygulamaları bu süreyi önemli ölçüde kısaltıyor. Örneğin, bazı yapay zekâ tabanlı ilaç keşif projelerinin, yeni bileşiklerin tasarımından klinik denemelere geçiş sürecini 12 aya kadar indirdiği görülüyor. Ayrıca, yapay zekânın klinik denemelerdeki başarısızlık oranlarını azaltma potansiyeli de bulunuyor. Geleneksel olarak, klinik öncesi testlerden geçebilen bileşiklerin yalnızca yüzde 10'u klinik denemelere ulaşabiliyor. Yapay zekâ uygulamaları, bu oranı artırarak daha fazla bileşiğin klinik denemelere ulaşmasını sağlıyor.

4 MİLYAR DOLARLIK YATIRIM

CB Insight verilerine göre biyolojik ilaç geliştiricileri, 2024'te 1.6 milyar dolar fon toplamayı başardı. 2023'e göre iki kattan fazla bir artış ve bu artışın büyük kısmı Xaira Therapeutics'in 1 milyar dolarlık fonlama turuyla gerçekleşti. 2023'ten bu yana dünyanın en büyük 10 ilaç şirketinin tamamı, yapay zekâ destekli ilaç keşfi girişimleriyle ortaklık kurarken, 10 şirketten 9'u aynı zamanda kendi bünyelerinde yapay zekâ yetenekleri geliştiriyor. Örneğin Takeda'nın 2023 yılında Nimbus Therapeutics'in en yaygın görülen sedef hastalığı türü olan plak psoriazis tedavisi için yaptığı 4 milyar dolarlık satın alma oldu. Biyolojik ilaçlara yönelik bu odaklanma, yapay zekânın küçük moleküller üzerine kurulu temellerinden daha büyük ve hesaplama açısından daha karmaşık terapötiklere doğru genişlediğini gösteriyor. Yapay zekâ destekli ilaç keşfi alanında satın almalar hızla artıyor; sektördeki en büyük 10 anlaşmanın 8'i 2023'ten bu yana gerçekleşti. Bu süre zarfında gerçekleşen toplam 10 satın alma işlemi, sektörün tarihsel satın alma faaliyetini ikiye katladı. Bu da hem teknolojinin olgunlaştığını hem de büyük oyuncuların yapay zekâ teknolojisini bünyelerine katma konusundaki aciliyetinin arttığını yansıtıyor.

ŞİRKETLER 3 TEMEL DEĞİŞİME HAZIRLANIYOR

İlaç keşfi süreci: Geleneksel olarak, bir ilacın keşfinden pazarlamaya sunulmasına kadar geçen süreç ortalama 10-12 yıl sürüyor. Üretken YZ uygulamaları sayesinde bu sürenin 1 yılın altına düşmesi bekleniyor.

Maliyet azaltımı: İlaç geliştirme süreci, yüksek maliyetleriyle bilinir. Üretken YZ'nin entegrasyonu, bu maliyetleri önemli ölçüde düşürerek ilaçların daha erişilebilir olmasını sağlıyor.

Başarı oranı artışı: Geleneksel ilaç geliştirme süreçlerinde, klinik öncesi testlerden geçebilen bileşiklerin yalnızca yüzde 10'u klinik denemelere ulaşabiliyor. Üretken YZ'nin kullanımıyla bu oranların artması ve daha fazla bileşiğin klinik denemelere ulaşması hedefleniyor.

ÜRETKEN YAPAY ZEKÂ UYGULAMALARI:
Baştan sona ilaç tasarımı: Üretken yapay zekâ, yeni ve biyolojik olarak aktif moleküllerin tasarımında kullanılıyor. Örneğin, DSP-1181 molekülü, yapay zekâ kullanılarak tasarlanmış ve klinik denemelere girmediği belirtiliyor. 

Protein katlanma tahmini: Proteinlerin üç boyutlu yapılarının tahmini, ilaç tasarımında kritik bir adımdır. Üretken yapay zekâ, bu süreçte yüksek doğrulukla tahminler yaparak ilaç hedeflerinin belirlenmesine yardımcı oluyor. 

Farmakokinetik ve toksisite tahmini: İlaçların vücutta nasıl hareket edeceği ve potansiyel toksik etkileri, üretken yapay zekâ modelleriyle önceden tahmin edilerek klinik denemelerdeki başarısızlık riskleri azaltıyor.

patronlardunyasi.com