Bilim insanları, nörolojik hastalıkların tedavisinde yeni umutlar vaat eden ilaçları keşfetmek amacıyla yapay zekayı kullanıyor. Edinburgh’daki Birleşik Krallık Demans Araştırma Enstitüsü, hasta verilerini – ses kayıtları, göz taramaları ve laboratuvarda yetiştirilen beyin hücrelerini – analiz ederek, mevcut ilaçların bu hastalıkları tedavi etmek için yeniden kullanılabilir olup olmadığını araştırıyor.
Algoritmalar sayesinde hastalık kalıpları tespit edilip uygun ilaçlar tahmin edilebileceği için, etkili tedavilerin “on yıllar yerine yıllar” içinde bulunması hedefleniyor. Bu umut, 10 yıl önce MND (Motor Nöron Hastalığı) teşhisi konan deney katılımcısı Steven Barrett’ın da desteğini alıyor.
Barrett, uzun bir kamu hizmeti kariyerinin ardından emeklilik planları yaparken bacakta uyuşma hissetmeye başladı ve kısa bir süre sonra MND tanısı kondu. “MND çok korkunç bir hastalık, seni kim olduğundan siler,” diyerek hastalığın geleceğini nasıl kararttığını anlattı. Ailesi de bu süreci fotoğraflarla hatırlıyor; iş yerinde, partilerde ve oğlunun düğününde çekilmiş anılar hâlâ var.
Barrett, denemeleri “umudun parlak bir ışığı” olarak nitelendiriyor. MND‑SMART gibi çalışmalarda birden fazla ilaç aynı anda test ediliyor; geleneksel plasebo‑kontrol grubu yerine tüm katılımcılar bir tedavi alıyor. “Araştırma benim için sadece bir tablet almak değil; bu tabletin sonuçlar doğurması ve başkalarına da yardımcı olabilmesi,” diye ekliyor.
Enstitü, Parkinson, Demans ve MND gibi hastalıkların veritabanını oluşturuyor. Klinik çalışanlar iris taramaları, ses kayıtları ve yapay zekâ destekli veri analiziyle hastalığın erken işaretlerini tespit etmeye çalışıyor. Gönüllü hastalardan alınan kan örnekleri, kök hücrelere dönüştürülerek nöron adı verilen beyin hücresi topluluklarına ayrılıyor.
Bu nöronlar, robotlar, laboratuvar ekipmanları ve özel algoritmalarla çalıştırılan bilgisayarlar sayesinde mevcut ilaçlarla test ediliyor. Makine öğrenimi modelleri, hastalığın nörolojik imzasını sağlıklı bir profile dönüştürebilecek ilaçları tanımlamak üzere eğitildi. Yapay zekâ tarafından önerilen ilaçlar daha sonra Steven gibi hastalar üzerinde klinik denemelere alınabiliyor.
Şu ana kadar 1.500’e yakın ilaç başka hastalıklar için onaylanmış durumda. Enstitü başkanı Prof. Siddarthan Chandran, bu ilaçların bir kısmının beyin üzerinde de etkili olabileceğini ve henüz fark edilmediğini söylüyor. “Beyin, vücuttaki en karmaşık organ; bu karmaşıklıkla başa çıkmak zorlu bir paradoks,” diyor ve yapay zekâ’nın, tıp eğitimi yılları önce olduğu gibi daha az sofistike yöntemlerle çalıştığını ekliyor.
AI ve yeni teknolojiler sayesinde artık tıp fakültesinde öğrenilenleri aşan şeyler mümkün oluyor. Zaten onaylı olan ilaçların yeniden kullanılması, sıfırdan yeni bir ilaç geliştirmeye kıyasla çok daha hızlı ve maliyet bakımından daha uygun.
Yeni bir ilaç bulup pazara sunmak genellikle 10 yılı aşkın sürebiliyor. Prof. Chandran ve ekibi, nörolojik hastalıklar için uygun maliyetli ve etkili tedavilerin çok daha erken bir tarihte ulaşabileceğine inanıyor.
Bu araştırma, yapay zekânın sağlık verilerindeki gizli çözümleri ortaya çıkarmadaki potansiyelini gösteren bir başka örnek. MIT’deki bilim insanları, generatif AI kullanarak süper bakterilere karşı yeni antibiyotik bileşikler keşfetmişti; Harvard’da ise TxGNN adlı bir sinir ağı modeli, nadir hastalıkları tedavi edebilecek mevcut ilaçları belirlemişti.
Öte yandan, Alzheimer tedavisi olarak umut vaat eden lecanemab ve donanemab gibi ilaçların klinik sonuçları beklentileri karşılamadığı için eleştiriler de mevcut. 20.342 gönüllünün katıldığı 17 çalışma, amyloid temizleyen bu ilaçların hastalığın gidişatını yavaşlattığını gösterse de, klinik anlamda anlamlı bir fark yaratmadığını ortaya koydu.
Yine de Prof. Chandran, nörolojik araştırmalarda “değişim eşiğinde” olduğumuzu vurguluyor.
Yorum Yap