Page 3 - BİOMEDYA SAYI 15

03
www.biomedya.com Temmuz - Ağustos 2018 BİYOTEKNOLOJİ VE YAŞAM BİLİMLERİ GAZETESİ

ILAÇ KEŞFINDE BIR KATALIZÖR:

YAPAY ZEKÂ

Zeynep Aleyna KAHRAMAN
Senanur AKGÜÇ

Dünya’da bilim ve teknolojide gerçekleşen nasıl davrandıklarını ve ne kadar etkili platformlar yeni molekülleri tasarlamak Not: Sunulan çalışma 2018 yılında İstanbul
ilerlemelerle birlikte eczacılık hizmetleri bir ilaç olacaklarını tahmin etmek için için çeşitli algoritmaların gücünü kullanır Eczacı Odası tarafından düzenlenen
ve eczacının bu süreçteki rolünde bazı kullanmayı amaçlıyorlar. ve genler, potansiyel hedefler, hastalıklar, ‘Eczacılıkta Yeni İstihdam Alanları’ temalı
değişiklikler olmuştur. Sanayi devrimiyle proteinler ve ilaçlar arasında bir milyardan yarışmaya sunulan projelerden birisidir.
birlikte ilaç üretimi eski tip yöntemleri Yapay zekânın ilaç geliştirme konusunda fazla ilişkiye dayanan hipotezler çıkarır. Bu
gerisinde bırakmış ve yirminci yüzyılın büyük bir potansiyele sahip olmasının tip platformlardan biri sadece dört yıl içinde Kaynaklar
1. Abacıoğlu, N., Türkiye İlaç Sanayii, İstanbul Ticaret
ortalarında eczacıyı ilaç hazırlayan temel nedenlerinden biri şu an halk sağlığı Odası Yayınları, 2010, İstanbul.
konumundan ilaç satan bir konuma getiren sisteminde çok miktarda sağlık verisinin 24 ilaç adayını keşfetti ve bazı önerdiği 2. Kocabacak, S., Türkiye’de Serbest Eczacıların
endüstriyel eczacılığa doğru bir yönelim mevcut olmasıdır. İlaç geliştirilmesi için ilaçların geliştirip satılması sürecinde Sorunlarına Yönelik Bir Araştırma, Hacettepe Sağlık
İdaresi Dergisi, 14, 95-124, 2011.
gerçekleşmiştir. İlerleyen süreçlerde klinik araştırmalar, sağlık kayıtları, genetik kârdan alacağı pay için anlaşma imzaladı. 3. World Health Organization and International
eczacının hasta tedavisinde daha etkin rol profiller, klinik öncesi çalışmalar ve diğer Ülkemizde yapay zekânın ilaç endüstrisinde Pharmaceutical Federation, Developing Pharmacy
almasını sağlayan hasta odaklı eczacılık birçok bilgi kolay bir şekilde elde edilebilir. kullanımı üzerine bir istihdam alanı Pracice a Focus on Patient Care, 2006.
4. Hamzacebi, K., Gümüşel, B., Kanıta Dayalı
kavramı benimsenmeye başlamıştır. Yapay zekâ çok miktarda veri kullanımı bulunmamakta olup, 2014-2018 yıllarını Eczacılık, Marmara Pharmaceutical Journal, 16,
Örneklerden de görüldüğü üzere yıllar gerektiren ve insanların gerçekleştirmesi kapsayan 10. Kalkınma Planında ‘Yapay 155-158,2012.
5. Özçelikay, G., Şencan, N., Eczacılık İşletmeciliği,
içinde eczacılık mesleğinde çeşitli geçişler için geleneksel olarak çok zaman alıcı zekânın ilaç tasarımında kullanımı’ üzerine Akademisyen Tıp Kitabevi, 2015, Ankara.
yaşanmıştır. zahmetli görevlerle uğraşmaya uygundur. konuyu destekleyecek; yerli ilaç sanayi 6. Doğru, E., (2018) İstihdam Sorunu Çözüm Bekliyor,
İlaç şirketleri birçok bileşiğin ayrıntılarını 24.02.2018 tarihinde https://eczacidergisi.com.tr/
istihdam-sorunu-cozum-bekliyor/ web adresinden
Son yıllarda bazı yasal düzenlemeler ile ve test sonuçlarını içeren büyük ilaç ile işbirliği modellerinin geliştirilmesinde erişimi sağlanmıştır.
eczane açmanın belli şartlara bağlanması kütüphanelerine sahiptir. Yapay zekâ yeni sağlık programlarının oluşturulması, 7. Schoemaker, J.A., Schoemaker, P.J.H. (Çev: Ayber
ve mesleğin istihdam olanaklarını doğrudan bu bilgileri hızlı değerlendirebilir ve vatandaşlarımızın yaşam kalitesi ve Peker), Çipler, Klonlar ve 100 Yaş Ötesi Yaşam, Alfa
Bilim Yayınları, 2013, İstanbul.
ya da dolaylı olarak etkileyecek süreçler araştırmacılara hızlı bir şekilde yardımcı süresinin yükseltilmesi ile ekonomik, 8. Walker, J., (2018) Machine Learning Drug
günümüz ve ilerisi için olası bir istihdam olabilir. sosyal ve kültürel hayata bilinçli, aktif ve Discovery Applications – Pfizer, Roche, GSK, and
More, https://www.techemergence.com/machine-
sorununu da beraberinde getirmektedir. sağlıklı bir şekilde katılımlarının sağlanması learning-drug-discovery-applications-pfizer-
İlgili alanda ilerleyen yıllarda karşılaşılacak Yapay zekânın ilaç geliştirme süreçlerindeki amacıyla veriye ve kanıta dayalı politikalarla roche-gsk/ web adresinden 26.02.2018 tarihinde
olası bir istihdam sorununun çözümünde %1’lik bir artış başarısı veya bir ilacın klinik desteklenen, erişilebilir, nitelikli, maliyet erişilmiştir.
9. Sennaar, K., (2018) AI in Pharma and Biomedicine
ortaya çıkacak yeni disiplinler (bilim dalları) denemeye alınmadan önce toksisite etkin ve sürdürülebilir çalışmaların – Analysis of the Top 5 Global Drug Companies,
çok önemli katkılar sağlayacaktır. Yapay olasılığının zamanında tespiti, ilaç şirketini yapılması gibi bazı amaç, hedef ve https://www.techemergence.com/ai-in-pharma-
zekâ, sağlık hizmeti sektöründe yeni ortaya büyük bir maddi kayıptan kurtaracak ve politikalara değinilmektedir. and-biomedicine/ web adresinden 26.02.2018
tarihinde erişilmiştir.
çıkan ve birçok disiplin ile ele alındığında zaman tasarrufu sağlayacaktır. Bu nedenle 10. Hirschler, B., (2017) Big pharma turns to AI to
eczacılık alanında çakışan teknolojilerden dünya ilaç ve biyoteknoloji piyasasında speed drug discovery, GSK signs deal, https://www.
biri haline gelen önemli bir bilim dalıdır. ilk beşte yer alan şirketler kendi Yapay zekâ bilimi hala ilk günlerinde. reuters.com/article/us-pharmaceuticals-ai-gsk/
big-pharma-turns-to-ai-to-speed-drug-discovery-
Yeni bir ilaç keşfetmek, uzun, pahalı ve endüstrilerinde yapay zekâ kullanımına Ancak günümüz ve öncesinde gerçekleşen gsk-signs-deal-idUSKBN19N003 web adresinden
kompleks bir süreçtir. Binlerce bileşik, başlamıştır. Roche 2014’ten bu yana yapay sonuçlar bize yapay zekânın sahip 26.02.2018 tarihinde erişilmiştir.
11. Hill, S., (2017) How AI Could Help Reduce the
bir dizi teste tabi tutulur ve sadece bir zekânın ilaç geliştirilmesi ve keşfinde olduğu büyük potansiyel hakkında bir Cost of Drug Discovery, https://www.leafscience.
tanesinin geçerli bir ilaç olduğu ortaya kullanımı için bu teknolojiyi kullanan fikir vermeye başlamış durumda. Tarama org/ai-and-research/ web adresinden 26.02.2018
çıkabilir. Çok adımlı bu süreçte adımlardan bazı Amerika ve İsviçre firmalarını satın sürelerini azaltmak, yeni ilaç adaylarına tarihinde erişilmiştir.
12. Patyal, S., (2018) BenevolentAI: Revolutionizing
yalnızca birini hızlandırabilecek herhangi almış ve ortak programlar başlatmıştır. yardımcı olmak ve spesifik hastalıklar drug discovery using Artificial Intelligence,
bir araç, tüm sürecin altında büyük etkilere Pfizer’da 2016 yılında ilaç geliştirmek için için etkili ilaçları insanın ulaşamadığı bir https://digit.hbs.org/submission/benevolentai-
sahip olacaktır. Bu nedenle, ilaç firmalarının bulut tabanlı bir platformu kullanacağını hızla bulmak bu bilimi cazip kılmakta. Söz revolutionizing-drug-discovery-using-artificial-
intelligence/ web adresinden 26.02.2018 tarihinde
bazıları verimliliklerini artırmak ve süreçten duyurmuştur. erişilmiştir.
pozitif yönde etkilenmek için yapay zekâya konusu durumlar bir bütün olarak ele 13. T.C. Kalkınma Bakanlığı (2013). Onuncu Kalkınma
Planı 2014-2018 http://www.kalkinma.gov.tr/Lists/
yönelmektedirler. Daha verimli ve etkin Hâlihazırda ilaç keşfi için klinik alındığında; ilerleyen yıllarda yapay zekânın Kalknma%20Planlar/Attachments/12/Onuncu%20
bir süreç için ilaç endüstrisi liderleri yapay araştırmalardan akademik makalelere ilaç endüstrisinin önemli bir parçası ve Kalk%C4%B1nma%20Plan%C4%B1.pdf web
zekâ üzerinde duruyorlar ve modern süper kadar geniş kapsamlı bilgileri analiz eden potansiyel istihdam alanı olacağı kuvvetle adresinden 24.02.2018 tarihinde erişilmiştir.
bilgisayarları ve yapay zekâyı, moleküllerin yapay zekâ platformları mevcuttur. Bu muhtemel gözükmektedir.