İlaç sektöründe yapay zeka yeni bir gizlilik esası ve yöntem ile mümkün hale gelebilir. Yeni bir şifreleme sistemi, ilaç firmalarının ve akademik laboratuvarların yeni ilaçları daha kısa bir sürede geliştirmesi için birlikte çalışmaya olanak sağlayabilir.
Bu bilgi işletim sisteminin merkezini sinir ağı olarak bilinen yapay zeka yöntemi oluşturuyor. Yapay zeka yeni ilaç-protein etkileşimlerini öngörmek amacıyla çeşitli proteinler ile ilaçların etkileşimleri konusunda bilgi edinir.
Daha fazla öğrenilmiş bilgi ilaç sektöründe yapay zeka gelişiminde önemli bir rol oynayacak. Geçmişte telif kaygıları nedeniyle ilaç geliştiriciler bu veriyi paylaşmıyordu. 19 Ekim’de Science dergisinde yayımlanan yeni bir makaleye göre verileri gizli tutacak bir sistem ile ilaç gelişimini teşvik edecek ortaklıkları teşvik edecek şekilde veri toplanması mümkün.
Bu yöntem ile yeni tedavilerin ortaya koyulması mümkün hale gelebilir. Pittsburgh Üniversitesi’ndeki hesaplama biyoloğu Ivet Bahar’a göre yöntem ilaçların istenmeyen yan etkilerini ortaya koyabilirken, bu yan etkilerin kaynaklarını ortaya koyabilir.
Yeni yönteme göre araştırma gruplarından toplanan veriler birden çok sunucuda bölünür ve her sunucuda rastgele sayılar olarak görülür. Sistem kullanıcısı veri setindeki ilaç-protein etkileşimlerini göremese de muhtemel etkileşimleri öğrenmek için sistemdeki bilgiyi bütüncül biçimde kullanabilir.
İlaç sektöründe yapay zeka işbirlik zeminlerini mümkün kılabiliyor
Urbana-Champaign’daki Illinois Üniversitesi’nde bilgisayar bilimcisi olan Jian Peng çalışmanın biyomedikalde işbirliğin geleceği için zemin hazırlayacağını öne sürüyor.
MIT bilişim biyoloğu Bonnie Berger ve arkadaşları Brian Hie ve Hyunghoon Cho, sistemi yaklaşık 1,4 milyon ilaç-protein çifti ile eğiterek doğruluk değerlendirmesi yaptılar. Bu çiftlerin yarısı bilinen ilaç-protein etkileşimleri diğer yarısı ise etkileşmeyen ilaç-protein çiftlerini içeriyor. Sonuçta yapay zeka hangi kombinasyonların etkileşime girdiğini yüzde 95 doğrulukla tespit edebildi.
Berger ve ekibi sistemin şimdiye kadar tespit edilmemiş etkişeşimleri test etmesi için yaklaşık 2 milyon ila.-protein çifti ile sinir ağını eğitti. Tamamen eğitilmiş olan yapay zeka daha önce hiç rapor edilmemiş veya rapor edilerek veritabanında bulunmayan çeşitli etkileşimleri işaret etmiştir.
Örneğin, yapay zeka östrojen reseptör proteinleri ile meme kanseri tedavisi için geliştirilen bir ilaç etkileşimini tanımladı. Ayrıca bir lösemi ilacı ile farklı kanserlere neden olduğu düşünülen bir protein olan ErbB4 arasında önceden tespit edilmemiş bir etkileşim buldu. Bu etkileşim daha sonradan yapılan laboratuar deneyleriyle doğrulandı.
Bu güvenli sistem aynı zamanda ilaç geliştirme dışındaki alanlarda da daha fazla işbirliğine teşvik edebilir. Peng, hastanelerin gizli tutulan sağlık kayıtları ile tedavi stratejisi geliştiren yapay zeka programları için bilgilerin paylaşılabileceğini söylüyor.
Daha fazla Kısa & Net bilgi için tıklayınız.
Kaynak