Amazon Web Services (AWS), ilaç geliştirme süreçlerini hızlandırmayı ve tedavilerin hastalara daha kısa sürede ulaştırılmasını amaçlayan yapay zeka platformu Amazon Bio Discovery’i duyurdu.
Yeni uygulama, bilim insanlarının ilaç tasarımı ve laboratuvar testleri süreçlerinde daha hızlı karar almasına yardımcı olurken her deneyin sonuçlarından öğrenerek bir sonraki adımı iyileştiren döngüsel bir araştırma modeli sunuyor. Platform üzerinden araştırmacılar; gelişmiş yapay zeka modellerine erişebiliyor, performans ölçütlerini karşılaştırabiliyor ve deney tasarımında yapay zeka araçlarından destek alabiliyor.
Ayrıca AWS, platformun yalnızca teknik uzmanlara yönelik olmadığını da belirtti. Şirkete göre platformu kodlama veya yapay zeka alanında deneyimi bulunmayan araştırmacılar da rahat bir şekilde kullanabiliyor.
AWS Sağlıkta Yapay Zeka ve Yaşam Bilimleri Başkan Yardımcısı Rajiv Chopra, yeni platformla ilgili yaptığı açıklamada ajanların bilimsel kabiliyetleri daha geniş araştırmacı topluluklarını harekete geçirebileceğini belirtti. Chopra’ya göre sistem; ilaç moleküllerinin tasarlanması, test süreçlerinin koordine edilmesi ve elde edilen sonuçlardan öğrenilerek araştırmaların sürekli geliştirilmesi gibi alanlarda önemli rol oynayacak.
Antikor geliştirme süresi yıllardan haftalara iniyor
Platformun dikkat çeken ilk örneklerinden biri Memorial Sloan Kettering Kanser Merkezi ile yürütülen çalışma oldu. AWS ile ortaklaşa çalışan araştırmacılar, geleneksel yöntemlerle yıllar sürebilen antikor geliştirme sürecini yapay zeka ile haftalara indirebildi.
Araştırma kapsamında yaklaşık 300 bin yeni antikor molekülü tasarlanırken en güçlü adaylar arasından 100 bin molekül kısa sürede test aşamasına geldi. Dr. Nai-Kong Cheung, özellikle zamana karşı yarışan hastalar için bu hız kazanımının hayati önem taşıdığını ifade etti.
AWS, Bayer ve Broad Institute gibi kurumların da teknolojiyi erken dönemde benimseyen kuruluşlar arasında yer aldığını paylaştı. Şirket, yapay zeka destekli biyoteknoloji çözümlerinin önümüzdeki dönemde ilaç keşif süreçlerinde standart hale gelebileceğine işaret ediyor.
