VİYANA - SNmedia.at/ İlaçlar yapay zeka tarafından atom atom tasarlandı ve laboratuvarda ve hayvanlar üzerinde yapılan testlerde, antibiyotiğe dirençli bakterileri öldürdü.
Bu iki ilacın reçete edilebilmeleri için hala yıllar sürecek geliştirme ve klinik deneyler gerekiyor.
Antibiyotiklerin aşırı kullanımı nedeniyle bakteriler ilaçların etkilerine karşı evrim geçirerek dirençli hale geldi ve onlarca yıldır yeni antibiyotik sıkıntısı yaşanıyor.
Araştırmacılar daha önce de yeni antibiyotik potansiyeline sahip olanları belirlemek amacıyla bilinen binlerce kimyasal maddeyi yapay zeka ile taramıştı.
Şimdi de MIT ekibi antibiyotik tasarlamak için üretken yapay zekayı kullanarak bir adım daha ileri gitti.
Cell dergisinde yayınlanan çalışmada, mevcut olmayan ya da henüz keşfedilmemiş olanlar da dahil olmak üzere 36 milyon bileşik incelendi.
Bilim insanları, farklı bakteri türlerinin büyümesini yavaşlatıp yavaşlatmadıklarıyla ilgili verilerin yanı sıra bilinen bileşiklerin kimyasal yapısını da vererek yapay zekayı eğitti.
Yapay zeka daha sonra bakterilerin karbon, oksijen, hidrojen ve nitrojen gibi atomlardan oluşan farklı moleküler yapılardan nasıl etkilendiğini öğreniyor.
Daha sonra yapay zeka ile yeni antibiyotikler tasarlamak için iki yaklaşım denendi.
İlki, 8 ila 19 atom büyüklüğünde milyonlarca kimyasal parçadan oluşan bir veri tabanında arama yaparak umut verici bir başlangıç noktası belirledi ve buradan yola çıktı.
İkincisi ise yapay zekaya en başından itibaren serbestlik tanıdı.
Tasarım sürecinde ayrıca mevcut antibiyotiklere çok benzeyen her şey ayıklandı, sabun yerine ilaç icat ettiklerinden emin olmaya çalışıldı ve insanlar için toksik olabilecek her şey elendi.
Öne çıkan tasarımlar imal edildikten sonra laboratuvarda bakteriler ve enfekte fareler üzerinde test edildi ve sonuçta iki yeni potansiyel ilaç elde edildi.
MIT'den Profesör James Collins BBC'ye yaptığı açıklamada, "Üretken yapay zekanın tamamen yeni antibiyotikler tasarlamak için kullanılabileceğini gösterdiğimiz için heyecanlıyız" dedi.
"Yapay zeka, ucuz ve hızlı bir şekilde moleküller bulmamızı sağlayabilir ve bu şekilde [bakterilere karşı]cephaneliğimizi genişleterek dirençli bakteri genlerine karşı verdiğimiz savaşta bize gerçekten avantaj sağlayabilir."
Ancak henüz klinik deneyler için hazır değiller; ilaçların insanlarda test edilmesine yönelik uzun sürecin başlayabilmesi için bir-iki yıllık bir çalışma daha gerektiği tahmin ediliyor.
Fleming Initiative ve Imperial College London'dan Dr. Andrew Edwards'a göre çalışma "çok önemli" ve "muazzam bir potansiyele" sahip ve "yeni antibiyotiklerin belirlenmesine yönelik yeni bir yaklaşım sergiledi".
Ancak Edwards şunu da ekledi: "Yapay zeka, ilaç keşfi ve geliştirilmesini önemli ölçüde iyileştirmeyi vaat etse de, güvenlik ve etkinliği test etmek söz konusu olduğunda hala zor işleri yapmamız gerekiyor."
Bu, deneysel ilaçların sonunda hastalara reçete edileceğini garanti edemeyen uzun ve pahalı bir süreç olabilir.
Yapay zeka ilaç keşfinin daha geniş çapta geliştirilmesi çağrısında bulunanlar da var.
Prof. Collins, ilaçların laboratuvarda ne kadar iyi performans gösterdiğinin ötesine geçerek vücuttaki etkinliklerini daha iyi tahmin edebilecek "daha iyi modellere ihtiyaç olduğunu" söylüyor.
Yapay zeka tasarımlarının üretilmesinin zorluğu konusunda da sorun var.
Teoride tasarlanan en iyi 80 belsoğukluğu tedavisinden sadece ikisi ilaç oluşturmak üzere sentezlenebildi.
Warwick Üniversitesi'nden Prof. Chris Dowson'a göre de bu "harika" bir çalışma ve yapay zekanın "dirençli bakterilere karşı antibiyotik keşfinde bir araç olarak önemli bir adım" olduğunu gösterdi.
Ancak, ilaca dirençli enfeksiyonları etkileyen ekonomik soruna da dikkat çekiyor: "Ticari değeri olmayan ilaçları nasıl üretirsiniz?"
Yeni bir antibiyotik icat edildiğinde, etkinliğini sürdürmesi için mümkün olduğunca az kullanmak gerekecek ve bu da karı sınırlayan bir etken olarak görülüyor.
