Anasayfa
Canlı Borsa
Borsa
Döviz Kurları
Altın
Hisse Senetleri
Endeksler
Kripto Paralar
Döviz Hesaplama
Döviz Çevirici
Kredi Arama
investtime
Investing.com — Üretken yapay zeka, tarihsel olarak uzun süreler, yüksek maliyetler ve düşük başarı oranlarıyla karakterize edilen ilaç keşfi alanında dönüştürücü bir uzun vadeli güç olarak ortaya çıkıyor.
Aracı kurum Jefferies’e göre, ortalama ilaç geliştirme döngüsü 8 ila 10 yıl sürüyor. Başarı oranları yüzde 10’un altında ve maliyetler ilaç başına 1 milyar doları aşıyor. Yapay zeka, riskleri yüzde 50’den fazla azaltma potansiyeline sahip. Ayrıca süreçleri hızlandırabilir, başarı olasılıklarını artırabilir ve geliştirme maliyetlerini düşürebilir.
Jefferies analistleri Çarşamba günkü notlarında şöyle dedi: “Üretken yapay zeka, çok yavaş ve riskli ilaç keşif sürecini hızlandırmaya hazır. Laboratuvardan kliniğe geçiş süresini azaltırken başarı oranını artıracak.”
Bu eğilim sektör genelinde belirgin. Büyük ilaç şirketleri, sözleşmeli araştırma kuruluşları ve gelişmekte olan biyoteknoloji şirketleri, yapay zekayı geliştirmenin çeşitli aşamalarına entegre ediyor.
Erken hedef belirleme aşamasından bileşik tarama ve toksisite tahminine kadar, yapay zeka platformları ilaç geliştirme sürecini yeniden şekillendiriyor. Örneğin, Schrodinger (NASDAQ:SDGR) fizik ve makine öğrenimi yaklaşımını birleştiren bir yöntem kullanıyor. Bu yöntem, geniş ölçekli sanal taramaya olanak tanıyor ve klinik öncesi süreleri önemli ölçüde azaltıyor.
Bu arada, Recursion Pharmaceuticals Inc (NASDAQ:RXRX) yapay zeka destekli platformu ve süper bilgisayar altyapısı aracılığıyla haftada 2 milyondan fazla deney gerçekleştiriyor. Şirket, ilaç tasarımı ve testini kolaylaştırmak için biyolojiyi dijitalleştiriyor.
Analistler şöyle açıkladı: “RXRX, geniş veri setleri ve hesaplama gücüyle birçok yenilikçi çok modlu model geliştirdi. Bu modeller, hücrelerin yeni ilaç adaylarına nasıl tepki verebileceği konusunda daha derin bilgiler sağlıyor. Böylece ilaç keşfi ve geliştirme sınırlarını zorluyor.”
Bu platformlar sadece daha hızlı ilaç adayı seçimini sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda toksisite tahminine de destek oluyor.
Schrodinger, Bill & Melinda Gates Vakfı ve Nvidia (NASDAQ:NVDA) desteğiyle yapay zeka tabanlı bir öngörücü toksikoloji girişimi geliştiriyor. Bu girişim, hedef dışı etkileri geliştirmenin erken aşamalarında belirlemeyi amaçlıyor.
Jefferies, bu tür araçların “erken, hızlı ve ucuz başarısızlık” yaklaşımını mümkün kıldığını belirtiyor. Bu yaklaşım daha güvenli bileşiklere öncelik veriyor ve klinik başarı olasılığını artırıyor.
Schrodinger, öngörücü toksikoloji kabiliyetini 2025’in ikinci yarısında piyasaya sürmeyi bekliyor.
Jefferies ayrıca yapay zeka benimsemenin arkasındaki ekonomik gerekçeyi de vurguluyor: “Zirve satışlarında 1 milyar dolar üreten varsayımsal bir blockbuster için, lansmanı 1 yıl öne çekmek, standart varsayımlar altında Net Bugünkü Değeri (NPV) yaklaşık yüzde 20-40 artırır.”
Erken lansmanlar sadece ek münhasırlık yılları sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda yatırım getirilerini de artırıyor.
FDA gibi düzenleyici kurumlar yapay zeka destekli uygulamalara ısınma belirtileri gösterdikçe, Jefferies benimsemenin genişlemesini bekliyor. Aracı kurum, yapay zekayla ilgili küresel Ar-Ge harcamasını 3-5 milyar dolar olarak tahmin ediyor. Pazarın beş yıl içinde 8-10 milyar dolara büyümesi ve 2040 yılına kadar 30-40 milyar dolara ulaşması öngörülüyor.
Yapay zeka, kişiselleştirilmiş tıp alanında da ilerlemeler kaydediyor. Acrivon Therapeutics (NASDAQ:ACRV) ve AnaptysBio (NASDAQ:ANAB) gibi şirketler, tedavileri hasta popülasyonlarıyla eşleştirmek için yapay zeka kullanıyor.
Yapay zeka olgunlaştıkça, Jefferies bunun “ilaç keşfi ve hassas tıpta kritik bir araç” haline geleceğini öngörüyor.
Bu makale yapay zekanın desteğiyle oluşturulmuş, çevrilmiş ve bir editör tarafından incelenmiştir. Daha fazla bilgi için Şart ve Koşullar bölümümüze bakın.
