İlaç keşfine yapay zekâ dopingi
Güncelleme Tarihi:
Hacettepe, Gazi ve Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nden bilim insanlarının birlikte yürüttüğü projeyle yeni ilaç geliştirilme süreçleri yapay zekayla hızlandırılıyor. Yıllar süren ilaç geliştirme sürecini kısaltmasının yanı sıra yüksek maliyetleri de azaltacak olan proje, dünyanın en saygın bilimsel dergilerinden biri olan Nature’da yayımlandı.
Hacettepe başta olmak üzere Gazi ve Orta Doğu Teknik Üniversitesi’nden (ODTÜ) 11 öğretim üyesinin ortak çalışması olan ‘DrugGEN’ isimli proje, yapay zeka yardımıyla yeni ilaç keşiflerini hızlandırmayı hedeflerken daha önce tedavisi bulunamayan hastalıklara yönelik yeni ilaç adaylarını çıkarma şansını da artırıyor. 2021 yılında başlanan araştırmada, ilk etapta karaciğer kanserine yönelik tedavi geliştirilmesi amaçlandı. Hacettepe Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Tunca Doğan, Nature’da yayımlanan bu çalışmayı şöyle anlattı:
TEDAVİ ÜRETMEK OLDUKÇA ZOR
“Tıp hekimleri, biyologlar ve diğer uzmanlar önce bir hastalığın mekanizmasını anlamaya çalışır. Bu mekanizmayı anlamaya çalışırken hasta olan insanda sağlıklı olana kıyasla nelerin farklı olduğuna bakarlar. Aradaki farklardan yola çıkarak da bu hastalığı yok etmek için bir ilaç geliştirmeye çalışırlar. Günümüzde kanser ya da alzheimer gibi kompleks hastalıklar için tedavi üretmek oldukça zor. Buradaki mekanizmanın çok iyi anlaşılmaması nedeniyle ilaçlar, sadece bazı hastalarda ya da kanser türlerinde etkili olabiliyor. Böylece etkin tedavi bulunamamış oluyor. Özetle mekanizmayı anlama süreci oldukça önemli ve zor bir süreç.
TÜM HASTALIKLARA ÇÖZÜM ÜRETEBİLİR
Uzmanların bize ilgili hastalığın mekanizmasını çözerek gelmesi gerekiyor. Demeliler ki, “vücudumuzda doğal olarak bulunan şu proteinle etkileşime girecek bir molekülün geliştirilmesi gerek”. Bize bu söylendiği takdirde yapay zeka modelimiz ilgili molekülü hızla geliştirebilir. Yani ilgili ön çalışmalar yapıldığı takdirde yapay zeka modelimiz bütün hastalıklara karşı çözüm üretebilecek bir kapasiteye sahip. Bu yapay zekayı geliştirirken artık hemen hemen birçok kişinin hayatına girmiş olan ve onlara işlerini gerçekleştirmede bir asistan olarak yardımcı olan yapay zekadan, yani chatGPT gibi büyük dil modellerinden ilham aldık. Dil modelleri nasıl ki sorulan bir soruya doğru ve anlamlı bir yanıt üretebiliyorsa bizim modelimiz de kullanıcı tarafından tanımlanmış bir protein hedefine yönelik moleküller üretiyor.
Çalışmamızda ODTÜ Kanser Sistem Biyolojisi Laboratuvarı’nın uzmanlığı kapsamında olan karaciğer kanseri üzerine odaklandık. Onlar bize araştırmaları sonucunda elde ettikleri verilere dayanarak hangi protein için molekül geliştirmemiz gerektiğini söyledi. Bu nedenle tüm sistemimizi bu proteine bağlanacak molekülü tasarlayacak şekilde optimize ettik. Yapay zeka da bunun ardından bize birçok molekül tasarladı. Bunları da bilgisayar ortamında test ettik ve başarılı sonuç aldık. Ardından deneysel aşamaya geçtik. Yapay zekanın ürettiği 5 molekülden ikisi proteine bağlanmayı başardı.
İNSAN DENEYİ ŞART
Sonraki aşamadaysa direkt olarak kanser hücrelerinde deneme yapıldı. Bunlar, geçmişte insandan alınıp laboratuvar ortamında canlı tutulan hücrelerdi. O nedenle insan deneyi sayılmıyor. Bu testte de aynı etkiyi gördük ve çok sevindik. Ancak elbette bu ilacın şu an insan üzerinde denendiğinde başarıya ulaşacağını söylememiz mümkün değil. Çünkü insan yapısı çok daha karmaşık. Çalışmanın devamında bunun da yapılması lazım ki net bir şekilde yapay zeka sayesinde yapılan ilacın başarıya ulaştığını görebilelim.
15 YILLIK SÜREYİ 2 YILA DÜŞÜREBİLİRİZ
Büyük molekül kütüphaneleri var ve ilaç firmaları bunlardan faydalanıyor. Bir hastalık için yeni bir protein hedefleneceği zaman deneysel olarak bu kütüphanedeki moleküller üzerinde çalışmaya başlıyorlar. Biz deneyi 5 tane ile yaparken onlar 1 milyon molekül üzerinde yapıyor. Ancak bunun dezavantajları var. Öncelikle zaman sorunu yaşanıyor. 1 milyon molekülün test aşamaları çok uzun sürüyor. Ayrıca maliyet de çok artıyor. İlaç firmaları bunun için milyarlarca dolar harcıyor. Sadece bir ilacın başlangıç noktasından eczanede yer alana kadar ki geçirdiği süre ortalama 15 yıl. Bunun şu anki maliyeti de 2 milyar dolar yani 82 milyar lira civarında. Biz ise yapay zeka sayesinde maliyeti örneğin 1 milyon dolara, insanda uygulanacak deney aşaması öncesine kadar ki süreyi ise 1-2 yıla düşürebilmeyi hedefliyoruz. Öte yandan bunun sadece dünyadaki birkaç büyük ilaç firmasının yapabildiği bir çalışma olmamasını, Türkiye’nin de kendi ilaçlarını geliştirebilmesini istiyoruz.”
NATURE YAYINI NEDEN ÖNEMLİ?
Prof. Dr. Tunca Doğan: “Nature Machine Intelligence, dünyaca ünlü Nature dergileri ailesinin bir üyesi olan, yapay zekâ ve makine öğreniminin farklı alanlardaki uygulamalarına odaklanan dünyanın en prestijli bilimsel dergisi. Uluslararası düzeyde saygınlığı son derece yüksek. Bu dergide bir makale yayımlamak, söz konusu araştırmanın küresel ölçekte çok değerli ve güvenilir bulunduğu anlamına geliyor. Kısacası Nature Machine Intelligence, yapay zekâ araştırmalarında en elit yayınlardan biri ve çalışmamızın böyle bir dergide yer bulması bizim için bir başarı göstergesi.”
Makaleye https://www.nature.com/articles/s42256-025-01082-y adresinden ulaşılabiliyor.