Kanser tedavisi ile ilgili anlaşılması gereken noktalardan biri, aslında her bir kanser vakasının bir noktaya kadar özgün olduğudur. Kansere neden olan mutasyonlar ve bu mutasyonların hangi bölgelerde ortaya çıktığı belli bile olsa, kişilerin genetik yapılarındaki farklar her ilaca farklı tepki vermelerine neden olabiliyor. Yeni bir araştırma, bu açıdan hastalara umut vaat ediyor.
Bilim insanları tarafından geliştirilen yeni bir yapay zekâ algoritması, ilaç geliştirmenin ilk aşamalarından olan karmaşık kimyasal modelleri oluşturmada başarılı oldu. Normal şartlar altında binlerce deney yapılmasını gerektiren bu süreci yapay zekâ optimize edebiliyor.
32 potansiyelli ilaç geliştirildi
POLYGON adlı yapay zekâ algoritması kullanılarak geliştirilen ilaçların en önemli özelliği ise birden fazla hedefe sahip molekülleri tanıyabilmesi olarak gösteriliyor. Yani bu ilaçlar, farklı yerlerde ortaya çıkmış ya da metastaz yapmış kanserli yapıları aynı anda yok edebilecek potansiyele sahip.
Çalışmanın başyazarı Trey Ideker, konuyla ilgili olarak “Yeni bir ilaç bulmak ve geliştirmek için uzun yıllar ve milyonlarca dolar gerekir, özellikle de birden fazla hedefi olan bir ilaçtan bahsediyorsak. Elimizdeki nadir birkaç çok hedefli ilaç büyük ölçüde şans eseri keşfedildi, ancak bu yeni teknoloji tesadüfleri denklemden çıkarmaya ve yeni nesil hassas tıbbı başlatmaya yardımcı olabilir.” ifadelerini kullanıyor.
Milyarlarca biyoaktif molekülün kimyasal özellikleri ve hedef proteinlerle etkileşimleri hakkında verilerle eğitilen yapay zekâ böylece orijinal kimyasal formüller de üretebiliyor. Bunun için sadece etkileşimin nasıl olacağının söylenmesi yeterli oluyor.
Bu çalışma sonucunda POLYGON, MEK1 ve mTOR hücresel sinyal proteinleri ile mükemmel etkileşim gösteren 32 kanser ilacı bulmayı başardı. Her iki yapının da baskılanması durumunda kanser hücreleri ölüyor. Görünüşe göre yapay zekâ bu alanda da bir devrime hazırlanıyor.
Araştırma Nature Communications‘da yayımlandı.
