İlaç sanayinde yapay zeka devrimi: Üretim maliyetleri düşüyor

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) araştırmacıları, yapay zeka ve büyük dil modellerini (LLM) kullanarak endüstriyel mayaların protein üretim kapasitesini optimize etmeyi başardı. Bu inovasyon, milyar dolarlık ilaç ve aşı pazarında ticarileşme süresini ve maliyetlerini aşağı çekmeyi hedefliyor.

Biyolojik ilaçların geliştirilme süreci, günümüzde bir ilacın ticarileşme maliyetinin yüzde 15 ile 20’sini oluşturuyor. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü (MIT) ekibi tarafından geliştirilen yeni model, özellikle kanser tedavilerinde kullanılan monoklonal antikorlar ve büyüme hormonları gibi karmaşık proteinlerin üretimini, genetik kodun ‘sözdizimini’ öğrenerek optimize ediyor. Bu gelişme, sanayide zahmetli ve pahalı olan deneysel süreçlerin yerini, yüksek doğruluklu dijital tahminlere bırakması anlamına geliyor.DNA'NIN ‘DİLİNİ’ ÖĞRENEN BÜYÜK DİL MODELLERİAraştırmanın temelinde, endüstriyel bir maya türü olan Komagataella phaffii'nin genetik kodunun analiz edilmesi yatıyor. MIT ekibi, tıpkı bir metni analiz eder gibi DNA dizilerini analiz eden bir kodlayıcı-kod çözücü modeli kullandı. Doğada 20 amino asidi kodlamak için 64 farklı kodon seçeneği bulunması, protein üretiminde ‘en doğru kombinasyonu’ bulmayı bir mühendislik zorluğu haline getiriyordu.Yeni geliştirilen yapay zeka modeli, yaklaşık 5.000 doğal proteinin verisiyle eğitilerek kodonlar arasındaki uzun mesafeli ilişkileri ve biyolojik ‘dil kurallarını’ öğrendi. Yapılan testlerde, insan büyüme hormonu ve kanser ilacı trastuzumab dahil olmak üzere altı farklı proteinden beşinde, yapay zekâ tarafından tasarlanan diziler piyasadaki tüm ticari araçlardan daha yüksek üretim verimliliği sağladı.İLAÇ GELİŞTİRMEDE YÜZDE 20 TASARRUF POTANSİYELİMIT Kimya Mühendisliği Profesörü J. Christopher Love, belirsizliğin ortadan kaldırılmasının doğrudan zaman ve para tasarrufu sağladığını vurguluyor. Mevcut yöntemlerde araştırmacılar, konak organizmada en sık görülen kodonları seçerek ilerlemeye çalışıyor, ancak bu durum hücrenin kaynaklarını tüketerek üretimi yavaşlatabiliyor. Yapay zeka ise hücrenin biyofiziksel ve biyokimyasal sınırlarını anlayarak, negatif tekrar eden elementlerden kaçınmayı ve üretim verimliliğini maksimize etmeyi öğreniyor.KÜRESEL PAZARDA STRATEJİK ÜSTÜNLÜKKomagataella phaffii mayası; günümüzde insülin, hepatit B aşıları ve kronik migren tedavileri gibi onlarca ticari ürünün üretiminde temel taş görevi görüyor. MIT'nin bu modeli halka açık hale getirmesi, ilaç üreticilerinin aşı ve biyofarmasötik geliştirme süreçlerini hızlandırmasına olanak tanıyacak. Araştırmacılar, bu modelin sadece mayalarda değil, insan ve hayvan hücre hatlarında da türe özgü verilerle çalışabildiğini kanıtladı.Bu durum, gelecekte kişiselleştirilmiş tıp ve hızlı aşı geliştirme süreçlerinde yapay zekânın sadece bir yardımcı değil, ana üretim mimarı olacağını gösteriyor. İlaç endüstrisi için bu gelişme, yüksek maliyetli Ar-Ge süreçlerinin dijitalleşerek daha sürdürülebilir bir ekonomik modele geçmesi açısından dönüm noktası niteliğinde.