Yapay zeka (AI) artık her yerde, yaşam bilimleri sektöründe bile. Yapay zeka canlıları adıyla inceleyen bir şeye nasıl yardımcı olabilir? Ar-Ge'den üretime, tedarik zincirine ve ticarileştirmeye kadar yaşam bilimleri yaşam döngüsünün tüm yönlerinde benimsenmektedir.

Laboratuvarda ve klinikte yapay zekadan toplanan veriler gelişmiş ve hızlandırılmış ilaç keşfine, moleküler araştırmalara ve klinik deneylere yol açtı; ilaç ve sağlık rejimlerinin daha fazla kişiselleştirilmesi; hasta geribildiriminin daha iyi analizi; hasta reaksiyonları verilerinin işlenmesinin otomasyonu; ve genomik verilerin daha fazla çıktısı, genetik dizilemeyi her yıl daha uygun maliyetli hale getirir. Basitçe söylemek gerekirse, bilim insanları daha fazlasını, daha hızlı öğreniyor.

Klinik deneylerde AI

Belki de en şaşırtıcı olan kavramdır. siliko klinik denemeler. Silico'daveya bilgisayar modellemesi ve/veya simülasyonu ile test için canlı kohortlar gerektirmez. Bunun birkaç faydası var - en büyüğü maliyet tasarrufu.

Denemelerin tamamlanması sadece daha az zaman almaz siliko, ancak ihtiyaç duyulan kaynaklar önemli ölçüde daha azdır. Bu, tüm süreci hızlandırır. Hastaları işe almak uzun zaman alabilir ve bırakma oranları denemeleri geciktirebilir veya erken sonlandırabilir. Bilgisayar modeli bir hasta, çalışmanızı bırakmaz veya bir randevuyu yeniden planlamaz. Ek olarak, bilgisayar modellemesi, seçim yanlılığını ve genel insan hatasını ortadan kaldırır.

Bir çalışma klinik deneye girmeden önce bile, modelleme potansiyel sorunları tahmin etmeye yardımcı olabilir. Örneğin, ilaç geliştirmede bir model, bir toksisite sorunu olup olmayacağını tahmin etmeye yardımcı olabilir. Tarihsel olarak, bu genellikle ilaç geliştirme yıllarına kadar bilinmiyordu ve in vivo—veya canlı denek—denemeler, sayısız saat, kaynak ve dolar kaybına yol açar.

Yine de, bir bilgisayar modelinin bir ilacın gelecekte kansere neden olup olmayacağını tahmin edip edemeyeceği henüz kesin değil. Bu alınabilecek bir risk değil. Bu sebeple birçok durumda siliko klasik klinik çalışmaların yerini alamaz, ancak güvenlik ve etkinliği kanıtlamak için gereken canlı organizmaların (fare, insan veya diğer) sayısını azaltarak onlara iyi bir ortak olabilir.

Üretimde AI

Laboratuvar dışında yapay zeka, biyofarma üretimini düzene sokmak için kullanılmaya başlanıyor. Biyofarma üretiminde yapay zeka, daha fazla verimlilik ve güvenlik için yeni içgörüler oluşturmak üzere işlem verilerini analiz eder. Bu, engelleri tahmin etmeye ve kalite kontrol sorunlarını belirlemeye yardımcı olur. Üreticiler daha iyi, daha güvenilir, tekrarlanabilir, sürdürülebilir ve verimli sistemler oluşturmak için süreçlerini inceleyebilirler. Yani yine, daha fazlasını, daha hızlı öğrenmek.

Pandemiden bu yana, hücre ve gen terapileri dünyası bir patlama yaşadı. Genel olarak, hücre terapileri için üretim süreci hala çok manüeldir. Sürekli üretim ve yapay zekanın platformda artan kullanımı ile bu süreç on yıl içinde önemli ölçüde otomatikleştirilebilir. Bu, daha kişiselleştirilmiş tıp, tedavi edilen daha fazla hastalık ve daha büyük bir popülasyonun tedavisi anlamına gelir. Deloitte tarafından 2021'de yapılan bir ankete göre, üretimde yaşam bilimleri liderlerinin %75'i yapay zekanın önümüzdeki beş yıl için öncelikli bir yatırım olduğunu söylüyor.¹

Örneğin, bir Berkeley biyoteknoloji şirketi olan Pow.bio, biyo-üretim talebinin arzdan 1,000 kat daha fazla olduğunu fark etti. Basitçe artan tesisler bu talebi karşılamaz. Pow.bio, yapay zekayı sürekli fermantasyon platformuyla ortaklaşa kullanarak optimize edilmiş ve otomatik fermantasyona doğru ilerliyor, bu da onu hem uygun maliyetli hem de modern hale getiriyor.

Gelecekteki engeller ve düşünceler

Yapay zeka, yaşam bilimleri endüstrisinin kritik bir bileşenidir ve on yıl içinde endüstrinin çalışma şeklini dönüştürmesi beklenmektedir. Bununla birlikte, AI ile ilgili büyük bir risk, gizlilik ve siber güvenliktir. Yapay zekanın ileriye dönük en büyük zorluğu, onunla çalışan işverenlerin veri bilimi ve siber güvenlik becerilerine sahip çalışanlara ihtiyaç duymasıdır. Yapay zekanın yaşam bilimleri endüstrisinde kullanılmasıyla ilgili yönergeler hala temel düzeydedir. FDA dahil olmaya başladı ve yapay zekanın biyofarma üretiminde kullanımına ilişkin kamuoyu yorumlarını toplamayı planlıyor ve Kongre, yapay zeka odaklı mevzuatın çok erken aşamalarında. Ayrıca yapay zeka, yapay zeka tarafından geliştirilen ilaçlara ilişkin patentlerin kime ait olduğu da dahil olmak üzere yeni soruları gündeme getiriyor.

Risklere rağmen, yaşam bilimlerindeki AI pazarı büyümeye devam ediyor. Precedence Research'e göre 2021 itibariyle pazar 1.3 milyar dolar civarındaydı. Bu yıl 2 milyar dolara yaklaşması ve 2030'a kadar yaklaşık 7 milyar dolar olması bekleniyor.²

Sektör ayağa kalkıyor. Biyolojik sistemlerin mühendisliğini desteklemek için otomasyon ve analitik altyapısı sağlayan entegre moleküler biyoloji tesisleri olan Biofoundries,³ Biyolojik sistemlerin otomatikleştirilmiş, yüksek verimli testlerine izin vererek ortaya çıkıyor. Teknoloji, bu biyo-dökümhanelerin oluşturduğu vizyonu yakaladıkça, büyük miktarlarda veri üretiliyor ve kullanıma sunuluyor. Bu sistem zaten enzimleri ve diğer genetik parçaları iyileştirmek için kullanılıyordu. Biyoüretimde Agile BioFoundry, bir biyosüreci büyütmek için gereken süreyi yarıya indirmek amacıyla yeni biyoüretim süreçleri bulmak için makine öğrenimini kullanıyor.

Yapay zekanın laboratuvar ve klinikte, biyo-üretimde ve sentetik biyo-üretimde kullanılmasıyla birlikte, yaşam bilimleri sektöründe yapay zeka için ileride pek çok fırsat var.

Taylor Sıkışmış ticari bir emlak hizmetleri şirketi olan CBRE'de yardımcı araştırma direktörüdür. Yaşam bilimleri sektörüyle ilgili araştırmalarda uzmanlaşmıştır.

Referanslar

1. Kudumala, A.; Konersmann, T.; İsrail, A.; ve diğerleri, Biopharma Digital Transformation: Gain an Edge with Leapfrog Digital Innovation, Deloitte Insights, 2021, https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/it/Documents/life-sciences-health-care/DI_Life_sciences_digital_innovation.pdf
2. Precedence Research, “Artificial Intelligence (AI) in Life Sciences Market Size, Report 2022 – 2030,” Haziran 2022, https://www.precedenceresearch.com/artificial-intelligence-in-life-sciences-market
3. Holowko, MB; Frow, EK; Reid, JC; et al. Bir Biofoundry inşa etmek. Sentetik biyoloji. 2021 DOI: 10.1093/synbio/ysaa026 (Temmuz 2023'te erişildi).