Önde gelen ilaç üreticileri, klinik deneylere katılacak hastaları hızla bulmak veya ilaçları test etmek için gereken kişi sayısını azaltmak için yapay zekayı kullanıyor. Bu yöntem, hem ilaç geliştirmeyi hızlandırıyor hem de potansiyel olarak milyonlarca dolar tasarruf sağlıyor.
İnsanlı deneyler, ilaç geliştirmenin en pahalı ve zaman alıcı kısmı çünkü bir ilacın keşfinden piyasaya çıkana kadar bir milyar dolardan fazlaya mal olabilecek süreçte hastaları, çalışmaya dahil etmek ve yeni ilaçları denemek yıllar alabilir.
İlaç şirketleri, teknolojinin hasılat rekorları kıracak ilacı keşfedebileceğini umarak, yıllardır yapay zeka üzerinde deneyler yapıyor. Yapay zeka tarafından seçilen birkaç bileşen şu anda geliştirilme aşamasında ancak işe yarayıp yaramayacağının belli olması yıllar alabilir.
Reuters haber ajansının 10’dan fazla ilaç şirketi yöneticisi, ilaç düzenleyicisi, halk sağlığı uzmanı ve yapay zeka firmasıyla yaptığı röportajlar, teknolojinin denekler üzerindeki çalışmalarda oldukça büyük ve hala da artan bir rol oynadığını gösteriyor.
Amgen, Bayer ve Novartis gibi şirketler, hasta denekleri bulmak için milyarlarca kamu sağlığı kaydını, reçete verilerini, sağlık sigortası taleplerini ve dahili verileri tarayacak şekilde yapay zekayı eğitiyor; bu da bazı durumlarda deneye katılım sürecini yarı yarıya azaltıyor.
Yaşam bilimleri endüstrisine danışmanlık yapan Deloitte'un genel müdürü Jeffrey Morgan, "Henüz yaygın olduğunu düşünmüyorum fakat deneysel aşamayı geçtiğimiz kanaatindeyim" diyor.
Anketlerin yerini yapay zeka alıyor
ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA), 2016'dan 2022'ye kadar ilaç geliştirmede yapay zeka veya makine öğrenimini içeren yaklaşık 300 başvuru aldığını açıkladı. Bu başvuruların yüzde 90'ından fazlası son iki yılda geldi ve çoğu, klinik geliştirme aşamasındaki bir noktada yapay zekanın kullanımına yönelikti.
Yapay zekadan önce Amgen, kliniklerde veya hastanelerde bir deneye katılacak ilgili klinik ve demografik özelliklere sahip hastaların olup olmadığını sormak için, Johannesburg'dan Teksas'a kadar birçok yerdeki doktora anket göndererek aylar geçiriyordu.
Tesisler veya doktorlarla mevcut ilişkiler çoğu zaman deneyler için hangi pilot yerlerin seçileceğine ilişkin kararı etkiliyordu.
Ancak Deloitte, kliniklerin ve hastanelerin mevcut hasta sayısını fazla tahmin etmesi, deneyi bırakma oranlarının yüksek olması veya hastaların araştırma protokollerine uymaması nedeniyle çalışmaların yaklaşık yüzde 80'ininde denek hedeflerinin kaçırıldığını tahmin ediyor.
Amgen'in yapay zeka aracı ATOMIC, klinikleri ve doktorları hastaları deneylere dahil etme konusundaki geçmiş performanslarına göre belirleyip sıralamak için çok sayıda iç ve kamuya açık veriyi tarıyor.
Amgen, Reuters'e verdiği demeçte, hastaların orta aşamadaki bir deneye kaydedilmesinin hastalığa bağlı olarak 18 aya kadar sürebileceğini ancak ATOMIC'in en iyi senaryoda bu süreyi yarıya indirebileceğini söyledi.
Amgen, ATOMIC'i kardiyovasküler ve kanser gibi hastalıklarla ilgili ilaçları test eden birkaç deneyde kullandı ve 2024 yılına kadar çoğu çalışmada bu yöntemi kullanmayı hedefliyor.
Şirket, 2030 yılına kadar yapay zekanın, bir ilacı geliştirmek için genellikle gereken 10 yıl veya daha fazla süreyi iki yıla indirmesine yardımcı olmasını beklediğini söyledi.
Verilerin kapsamı sonucu etkiliyor
Küresel geliştirme operasyonları başkanı Badhri Srinivasan, Novartis'in kullandığı yapay zeka aracının aynı zamanda hastaları deneylere kaydetmeyi daha hızlı, daha ucuz ve daha verimli hale getirdiğini söyledi. Ancak Srinivasan, bu bağlamda yapay zekanın yalnızca aldığı veriler kadar iyi olduğunu ekledi.
Dünya Sağlık Örgütü yapay zeka uzmanı Sameer Pujari'ye göre genel olarak sağlık verilerinin yüzde 25'ten azı araştırma için kamuya açık durumda.
Alman ilaç üreticisi Bayer, yetişkinlerde uzun vadeli felç riskini azaltmak için tasarlanmış deneysel bir ilaç olan asundeksiyanın ileri aşamadaki deneyinde ihtiyaç duyulan katılımcı sayısını birkaç bine düşürmek için yapay zekayı kullandığını söyledi.
Firma yapay zekayı, benzer bir deneydeki katılımcılarda uzun vadeli riskleri tahmin etmek amacıyla orta aşama deneme sonuçlarını, Finlandiya ve ABD'deki milyonlarca hastadan alınan gerçek dünya verilerine bağlamak için kullandı.
Bayer, bu verilerle daha az katılımcıyla son aşama deneyine başladı. Bayer, yapay zeka olmasaydı milyonlarca dolar daha fazla harcayacağını ve gönüllüleri bulmanın dokuz aya kadar daha uzun süreceğini kaydetti.
Forum