Yapay zeka, yerli ilaç geliştirme hedefini destekliyor

Biruni Üniversitesi Tıp Fakültesi Tıbbi Biyokimya Ana Bilim Dalı Öğretim Üyesi Prof. Dr. Abdulilah Ece, yapay zeka destekli ilaç tasarımının Türkiye'nin özgün molekül geliştirme kapasitesini artırabileceğini ifade ederek, teknolojinin araştırmacıların yerine geçmediğini, milyonlarca olasılık içinden en doğru aday moleküle erişim kolaylığı sağladığını kaydetti.

Söz konusu sistemlerin yalnızca mevcut molekül arşivlerini taramakla kalmadığını aktaran Prof. Dr. Ece, üretken yapay zeka modelleri sayesinde daha önce laboratuvarda sentezlenmemiş özgün moleküllerin tasarlanabildiğini bildirdi. Donanım ve yazılımlardaki ilerlemeler sayesinde protein, nükleik asit ile küçük moleküller arasındaki karmaşık etkileşimlerin analizlerinin artık çok daha kısa sürede yapılabildiğini söyleyen Ece, yapay zeka ürünü bazı moleküllerin sentezlenip deneysel olarak doğrulanmasının bu teknolojinin geldiği seviyeyi açıkça ortaya koyduğunu vurguladı.

Yapay zeka tabanlı çözümlerin Türkiye'nin yerli ve özgün ilaç üretim vizyonunu pekiştirebileceğinin altını çizen Prof. Dr. Ece, bu alana yapılan yatırımların hayati önem taşıdığını dile getirdi. İlaç geliştirme sürecinde devasa bütçelere sahip olmanın tek başına yeterli olmadığını, verinin doğru değerlendirilmesinin ve erken aşamada doğru molekülün seçilmesinin şart olduğunu belirten Ece, akademik merkezler ile yerli ilaç firmalarının bu sayede kaynaklarını çok daha verimli kullanabileceğini ifade etti. Hastalık hedefinin saptanmasından molekül tasarımına, sanal taramalardan yan etki tahminlerine kadarki birçok aşamanın yurt içinde gerçekleştirilebileceğini aktardı.

Yurt içi ve yurt dışında bu alanda eğitimler ve dersler veren Prof. Dr. Ece, yerli ilaç hedefini yalnızca bir kimyasalın Türkiye sınırları içinde imal edilmesi olarak görmemek gerektiğini belirterek, özgün biyolojik hedefin saptanması, molekülün tasarlanması, patentinin alınması, bilimsel altyapının kurulması ve üretim teknolojisinin ilerletilmesinin bir bütün olarak ele alınması lüzumuna işaret etti.

Geleneksel ilaç AR-GE süreçlerinde çok sayıda molekülün sentezlenip ayrı ayrı test edilmesinin ciddi zaman, maliyet ve insan emeği kaybına yol açtığını belirten Prof. Dr. Ece, bilgisayar destekli tasarım yöntemleri sayesinde moleküllerin hedef proteinlerle etkileşim gücünün, olası yan etkilerinin ve taşıdığı özelliklerin önceden öngörülebildiğini kaydetti. Yapay zekanın mevcut verilerden öğrenerek kısa sürede milyonlarca alternatifi değerlendirebildiğini ve yepyeni molekül önerileri üretebildiğini ekledi.

Söz konusu sistemlerin moleküllerin çözünürlük, emilim, dağılım, metabolizma, vücuttan atılım ve toksisite gibi parametreleri hakkında erken aşamada bilgi sunduğunu belirten Ece, bu sayede laboratuvara taşınacak adayların daha isabetli seçilebildiğini aktardı. Kendi yürütmekte olduğu çalışmalara da değinen Ece, Bilgisayar ve Yapay Zeka Destekli İlaç Tasarım Merkezi bünyesinde moleküler mekanik, kenetleme, sanal tarama, moleküler dinamik ve kuantum hesaplama yöntemlerini aktif olarak kullandıklarını belirtti.

Alzheimer, kanser, mikrobiyal enfeksiyonlar, enflamasyon ve aşı çalışmaları gibi pek çok farklı alanda ulusal ve uluslararası ortaklıklarla molekül tasarımı yürüttüklerini ifade eden Ece, bilgisayar tabanlı yöntemlerin deneysel aşamaya geçecek adayların belirlenmesinde zaman ve kaynak tasarrufu sağladığını yineledi.

Yapılandırılan yapay zeka destekli bir ilaç adayının faz 2 aşamasına ulaştığını müjdeleyen Prof. Dr. Ece, bu durumun sektördeki dönüm noktalarından biri olduğunu dile getirdi. Yapay zeka yardımıyla belirlenen bir hedefe yönelik geliştirilen ilaç adayının idiyopatik pulmoner fibrozis hastaları üzerinde gerçekleştirilen randomize faz 2a sonuçlarının 2025 yılında Nature Medicine dergisinde yayımlandığını belirten Ece, bu gelişmenin klinik araştırmalar açısından tarihi bir adım olduğunu vurguladı. Artık sadece sanal ortamda başarılı modellerden değil, sentezlenen, biyolojik testlerden geçen ve klinik aşamaya varan somut moleküllerden bahsedildiğini kaydetti.

Yapay zekanın sunduğu verilerin tek başına doğrudan ilaç olarak kabul edilemeyeceği uyarısında bulunan Prof. Dr. Ece, bilgisayar tahminlerinin mutlaka deneysel çalışmalarla desteklenmesi gerektiğini vurguladı. Yapay zekanın önerdiği bir molekülün sanal ortamda güçlü görünmesinin onun güvenli ve etkili olduğu anlamına gelmediğini belirten Ece, hücre, doku ve hayvan deneyleri ile klinik aşamaların atlanmaması gerektiğini, yapay zekanın bu uzun yolculuğu verimli kılan bir karar destek mekanizması olduğunu ifade etti.

Yerli ilaç üretimi için biyoloji, kimya ve tıp disiplinlerinin ortak hareket etmesinin kaçınılmaz olduğunu belirten Prof. Dr. Ece, yapay zekanın tek başına ilaç üretemeyeceğini, doğru hedefi belirleyecek bilim insanlarına, tasarımcı uzmanlara, sentez laboratuvarlarına ve test altyapısına ihtiyaç duyulduğunu belirtti. Üniversite, araştırma merkezi, teknopark ve sanayi iş birliğinin Türkiye'nin kapasitesini katlayacağını ifade eden Ece, nitelikli veri ve uzman insan kaynağının önemine dikkat çekerek asıl amacın sadece yapay zeka kullanan değil, kendi teknolojisini ve özgün moleküllerini üreten bir ülke konuma gelmek olması gerektiğini sözlerine ekledi.