Yeni bir ilaç adayı molekülünün “Tasarım-Laboratuvar-Klinik-İnsan sağlığı” olarak tanımlanan ve insan zekâsı ile bilgi ve deneyim birikimlerinin aşamalarından geçerek dünya insanının sağlık yapısındaki bozulmaların bir yönünü düzeltebilmesine kadar uzanan çalışmalar, 1-5 milyar Amerikan Doları arası harcamaları ve giderek uzayan zamanın yaşlanması süreçlerine mal olmaktadır. Yeni bir ilacın keşfedilme aşamaları, bir başlangıç olmakla birlikte oldukça önemli bir süreci içermektedir.
Günümüze gelinceye kadar insan zekâsının geçmiş çalışmalarla kombinasyonu, kimyasal moleküllerin canlı ortam içindeki davranışlarını izlemede ön plana çıkıyordu, ama artık ”Yapay zekâ” var ve hepimiz giderek artan bir ivme ile teknolojinin her dalında yükselişe geçen bu yaklaşımın, çeşitli uygulamalara bağlı olarak nasıl kodlanması gerektiğini hem merak ediyoruz, hem de isteklerimiz doğrultusunda yeni algoritmalar bulmaya çalışıyoruz. Amacımız aslında belli; geleceğimizde doğal zekâmızı kullanma yolunda tembellik yapma özlemi içinde bulunmak ve işimizi robotlara bırakmak.
Yapay zekânın ve bu olgu içinde yaklaşık 30 yıldır gelişen kavramların, son 1-2 yıldır inanılmaz boyutlardaki pandemik etkilerini yaşamaya başladık. Bir taraftan günlük hayatımızın kaçınılmaz mücadelelerini yaşarken, diğer taraftan sahip olduğumuz bilgi ayrıcalıklarını da yapay zeka kavramları altında irdelemeye çalışıyoruz.
Amerikan Kimya Derneğinin bir yayınında, global ilaç endüstrisinin kurtuluşunun makine öğrenimi/derin öğrenme ile yeni ilaçların keşfedilmesine bağlı olduğu anlatılmıştır (1). Dünyada yeni ilaç keşfine yönelik yapay zeka firmalarının giderek arttığı ve konunun doğal zekaya müdahale ettiğini görebiliyoruz. Gen analizleri de bu anlamda bizi sağlık olgusunda giderek zorlamaya başladı.
İnsan olarak bizler sahip olduğumuz bedensel parçalarımızdaki değişimlerin farkına vardığımız andan itibaren bu farklılaşmaları geciktirmeye ve/veya tamamen ortadan kaldırmaya yönelik güdülerin hakimiyeti altına gireriz. Sağlığımızın bozulmasından sürekli endişe duyarak yaşayan ve bunu bir hayat felsefesi gibi algıladığımız zamanlarda da kendi mutsuzluğumuzu kendimizin yarattığının pek farkına varamayız.
Gıdalara ve ilaçlara şu an için büyük gereksinim duymaktayız. Bizler organik yaratıklarız ve organik moleküllerin içimizdeki etkileşimlerini uzun süredir de inceleyip kim olduğumuzu anlamaya çalışıyoruz. Bozulmaları gidermede de kendimize göre geleneksel yöntemler silsilesi oluşturmuşuz. Bu organizasyonu daha iyi anlayabilmek için de yapay zekayı geliştirmek ve kullanmak zorundayız.
Yeni bir ilaç molekülünün bir hastalığa karşı ortaya çıkartılmasında ve insan sağlığına yararlı olma aşamalarında öncelikle her molekülün, genler tarafından kodlanan ve kontrol edilen belli özellikteki proteinlerle etkileşmesini belirtmemiz gerekmektedir. Bizler organik yapıda canlılar olarak vücudumuzdaki her organik ve biyokimyasal reaksiyonların temelinde yer alan etkileşmeleri simüle edebilme teknolojisine sahip olmaya çalışmaktayız.
Antibiyotiklerin giderek etkisini yitirdiği, dünya genelinde kanser vakalarındaki artışlar, Alzheimer hastalığı (Tip-3 diyabet) ve diğer nörolojik bozuklukların çevremizi sarmasının yanı sıra, özellikle tip-2 diyabet ve buna bağlı komplikasyonlardaki yükselişlerin ivme kazanması, ister istemez insan çaresizliğinin ve bunun sonucu olarak yeni ilaç moleküllerinin tedaviye kazandırılamamasıyla, toplumsal beklentilerin yeterince karşılanamaması gibi sorunlar giderek birbirini sıklıkla izler hale gelmektedir.
Ülkemizde durum
Ülkemizde kullanılan ilaçların hiçbiri Türkiye’de ve Türk bilim insanları tarafından geliştirilmemiştir ve bunun doğal sonucu olarak bizler yurt dışına ve özellikle Dünya ilaç endüstrisinin geliştirdiği ilaçlara muhtaç durumda kalmaktayız. Kimya alanında araştırma yapan birimlerin uzun soluklu uğraşlarla elde ettikleri bilgi birikimleri, birbirleriyle kıyasıya yarışan ilaç tasarım projeleri ve moleküler biyolojinin biraz da olsa katkı sağlama girişimleri bile, henüz klinik alanda kendini gösteren bir ilaç adayı molekül ortaya çıkmadı. Bunun üzerine yapay zekâ, bu konuda inisiyatifi ele almaya başlamış ve başlangıç koşullarında kendini ifade edebilecek açıklamalara yönelmiştir (2-4).
Umuyoruz ki, Türkiye’deki ilaç sanayi de, bir takım mali kaygılarından vazgeçip, yapay zekânın sağladığı olanakları (örneğin, klinik çalışmaların simülasyonu) yeniden gözden geçirip, ülkemize yeni bir ilaç molekülü kazandırmanın gururunu yaşar.
Erdem Büyükbingöl
Ph.D., Ankara Üniversitesi Eczacılık Fakültesi, Farmasötik Kimya Anabilim Dalı
[email protected]
1. Elizabeth K. WILSON, Deep learning to the rescue, Chemical &Engineering News, 95 (4), 29–30 (2017).
2. Gilles KLOPMAN and Erdem BUYUKBINGOL, An Artificial Intelligence Approach to the Study of the Structural Moieties Relevant to Drug-Receptor Interactions in Aldose Reductase Inhibitors, Molecular Pharmacology, 34, 852-862 (1988).
3. Ozlem Erdas, Cenk A. Andac, A. Selen Gurkan-Alp, Ferda Nur Alpaslan and Erdem Buyukbingol, Compressed images for affinity prediction (CIFAP): a study on predicting binding affinities for checkpoint kinase 1 protein inhibitors, Journal of Chemometrics, 27, 155-164 (2013).
4. Ali Osman Atac, Ozlem Erdas, Ferda Nur Alpaslan and Erdem Buyukbingol, Machine Learning Studies of 3D Analysis of the Binding Site Images for Predicting Affinities in Drug Design, Yayın aşamasında (2018).
Bu yazı HBT'nin 124. sayısında yayınlanmıştır.
