Alzaymır için Yapay Zeka

Alzaymır hastalığı, tıbbın halen çözüme kavuşturamadığı en zorlu ve en yıkıcı sağlık sorunlarından biri. Milyonlarca insanın ölümüne yol açıyor, aileler üzerinde ağır bir yük oluşturuyor ve bugün bile modern tıbbın imkanlarını zorlamayı sürdürüyor. OpenAI Foundation olarak bunu değiştirmek istiyoruz. Bu doğrultuda, hastalığın önlenmesi ve tedavisine yönelik bilimi hızlandırmak için gelişmiş yapay zekadan yararlanıyoruz.^1⁠ İlk adım olarak, bu ay altı araştırma kurumuna 100 milyon doların üzerinde hibe sağlanmasını sonuçlandırmak üzere çalışıyoruz. Bu hibelerle Alzaymır araştırmalarını desteklemeyi ve hızlandırmayı; yeni veriler üretmeyi, yeni ilaçların tasarlanmasına katkı sunmayı ve tedaviye yönelik olası yolları genişletmeyi amaçlıyoruz.

Bu hibeler, çalışmalarımızın yalnızca başlangıcını oluşturuyor. Önümüzde halen yapılacak çok daha fazla iş var. 2026 boyunca ve sonrasında, daha fazla bilim insanına ve araştırma kurumuna Alzaymır araştırmalarına yönelik ek hibeler sağlamayı planlıyoruz. Amacımız, birlikte Alzaymır hastalığını nihayet önleyip tedavi edebilmek.

Neden Alzaymıra odaklanıyoruz?

Misyonumuz, genel yapay zekanın tüm insanlık için fayda üretmesini güvence altına almaktır. Alzaymır çok büyük bir sorun. Nüfus yaşlandıkça daha yaygın hale geliyor ve hastalığın karmaşık yapısı, onu yapay zeka açısından özellikle uygun bir araştırma alanına dönüştürüyor.

Alzaymır yalnızca bu hastalığa teşhis konan milyonlarca insanı değil, onlara destek olan eşleri, çocukları ve diğer bakım verenleri de etkiliyor. Bu hastalık, aileler üzerinde son derece ağır duygusal ve ekonomik yükler yaratıyor.

İnsanlık, son birkaç on yılda en büyük dört ölüm nedeninden üçünde (kalp hastalıkları, enfeksiyon hastalıkları ve bazı kanser türlerinde) önemli ilerlemeler kaydetti. Bu sayede, her yaşta ölüm riski azaldı.

Buna karşılık, dördüncü büyük ölüm nedeni olan Alzaymır gibi nörodejeneratif hastalıklar için etkili tedaviler geliştirmek, insanlığın en iyi bilim insanlarının çabalarına rağmen bugüne kadar büyük ölçüde çözümsüz kaldı.

Bunun temel nedeni, Alzaymırın tek bir etkene bağlı görünmemesi. Genetik risk faktörleri, proteinlerin yanlış katlanması, inflamasyon, sinaptik işlev bozukluğu ve diğer pek çok unsur; çevresel etkenlerle onlarca yıl boyunca etkileşim içinde ortaya çıkıyor. Üstelik tüm bunlar, hem incelenmesi hem de ilaç ulaştırılması son derece güç bir organ olan beyinde gerçekleşiyor. Geleneksel araştırma yaklaşımları, bu çok katmanlı yapıyı anlamlandırmakta yetersiz kaldı.

Yapay zeka ise bu düzeyde bir karmaşıklıkla başa çıkmak için benzersiz ölçüde uygun bir araç sunuyor. Hastaların klinik semptomları, hastalığın biyobelirteçleri, ilaç adaylarına yönelik taramalar vb gibi farklı veri türleri arasında akıl yürütebilme yeteneği; bu etkenlerin nasıl etkileşime girdiğini anlamak, doğru ilaç hedeflerini belirlemek ve hastalar için eyleme dönüştürülebilir riskleri onlarca yıl öncesinden tespit etmek açısından temelden yeni bir yaklaşım sunuyor.

Amacımız, bilim insanlarının Alzaymırı nihayet önlemeye ve tedavi etmeye katkı sunacak yeni araçlar geliştirmesini desteklemek. Bu hedefe bugüne kadar ulaşmanın son derece güç olması, bu alanı yapay zekanın insan sağlığında neleri mümkün kılabileceğini gösterecek önemli bir sınama alanına dönüştürüyor. Alzaymır riski taşıyan kişiler ve aileleri için anlamlı bir fark yaratmayı amaçlıyoruz.

İlk yaklaşımımız

İlk stratejilerimizin şekillenmesine katkı sunan bağımsız kurum dışı bilimsel değerlendiricilerin desteği için minnettarız. Bu bağış alanlarının her biri bizi son derece heyecanlandırsa da, Alzaymırın önlenmesi ve tedavisine yönelik hedefimize kısa sürede ulaşmayı beklemiyoruz. Bazı deneyler olumsuz sonuçlanacak ve süreç boyunca aksaklıklarla karşılaşacağız. Bilimin doğası budur. Sonuçlar geldikçe yaklaşımımızı güncelleyerek mümkün olan en hızlı şekilde öğrenmeye devam edeceğiz.

Başlangıç noktası olarak, mevcut çalışmaları tamamlayacak ve yapay zekanın artık mümkün kıldığı fırsatlardan yararlanacak şekilde araştırma ekosistemini nasıl destekleyebileceğimize dair ilk hipotezlerimiz bulunuyor. Bu çalışmalar birlikte, önde gelen araştırma kurumlarında yürütülecek faaliyetlerden oluşan "beş katmanlı" bir çerçeve ortaya koyuyor:

1. Müdahale hedeflerini doğrulamak için yapay zekadan yararlanılarak Alzaymırın "nedensel haritasının", oluşturulması. Artık Alzaymırın tek bir nedenden değil, birden çok etkenden kaynaklandığı açıkça görülüyor. Bu da, farklı kişiler için terapötik müdahalede en etkili düğümleri belirleyebilmek adına, nedensel faktörlerden oluşan ağın tamamını haritalamamız gerektiği anlamına geliyor. Arc Institute⁠ gibi, biyolojide yapay zeka alanının ön saflarında yer alan araştırmacılarla iş birliği yaparak model beyin organoidlerinin, genetik ve çevresel risk faktörlerinin farklı kombinasyonlarına nasıl tepki verdiğini anlamayı amaçlıyoruz. Bu kadar büyük ölçekte üretilecek deneysel veriler, gelecekteki deneylere yön verecek yapay zeka modellerinin eğitilmesinde kullanılabilir. Bu hibrit yaklaşım sayesinde araştırmacılar, başkalarının da üzerine inşa edebilmesi için bulgularını süreç boyunca paylaşabilir ve daha ileri testler için mekanizma temelli ilaç hedefleri önerebilir.

Alzaymırın tedaviye direnç göstermesinin temel nedenlerinden biri, son derece karmaşık bir hastalık olmasıdır. Bu hastalık, yüzlerce genetik ve çevresel risk faktörünün onlarca yıl boyunca farklı hücre türleri arasında etkileşime girmesiyle ortaya çıkar. Arc'ta, bu etkileşimleri büyük ölçekli biçimde haritalayabilmek için deneysel ve hesaplamalı teknolojiler geliştiriyoruz.

- Patrick Hsu, PhD, Arc Institute Kurucu Ortağı ve Temel Araştırmacısı

Hastalıklı durumdaki bir hücreyi yeniden sağlıklı bir duruma yönlendirebilecek müdahaleleri bulmak istiyoruz. Bunu yapmak için etkin bir öğrenme döngüsü yürütüyoruz: Hasta verileriyle yönlendirilen insan doku modellerini sistematik olarak değiştiriyor, ortaya çıkan sonuçları ölçüyor ve elde ettiğimiz bulguları Alzaymır hastalığına yönelik yapay zeka modellerimizi yinelemeli biçimde geliştirmek için kullanıyoruz. Her döngü, hastalık mekanizmalarının nerede kesiştiğini ve nerede müdahale edilmesi gerektiğini daha net görmemizi sağlıyor.

- Silvana Konermann, PhD, Arc Institute Kurucu Ortağı ve İcra Direktörü

2. Institute for Protein Design⁠ gibi iş birliği ortaklarıyla, Mass General Hospital'daki önde gelen nörologlar ve nörobilimcilerle birlikte yapay zekadan yararlanılarak yeni ilaçlar tasarlanması ve bunların laboratuvar ortamında test edilmesi. 2000 yılından bu yana 100'den fazla Alzaymır ilacı klinik deneylerde test edildi. Ancak bunların neredeyse tamamı ya etkisiz kaldı ya da istenmeyen yan etkilere yol açtı. Yapay zeka biyolojisi araçlarının desteğiyle tasarlanan moleküllerin zaman içinde daha yüksek başarı olasılığı sunacağına inanıyoruz. Ancak bunun gerçekten doğru olup olmadığını anlayabilmek için araştırmacıların, dijital olarak tasarlanan bu yapıları hücrelerde, dokularda ve hayvan modellerinde doğrulayabilmesi gerekiyor.

Institute for Protein Design olarak, küresel refah üzerinde en yüksek olumlu etkiyi yaratmaya odaklanan iş birlikçi araştırma hatları kurmaya kararlıyız. En yeni yapay zeka destekli protein tasarım modellerimizi kullanarak, Alzaymır hastalığının ilerlemesinde kritik rol oynayan hedeflerle etkileşime giren, bu hedefleri değiştiren ve parçalayan molekülleri başarıyla tasarladık Tasarladığımız proteinleri nörodejenerasyonu öngörmek ve hafifletmek amacıyla kullanabilecek nörobilimcilerle iş birliği içinde, bu araç setini genişletmek, iyileştirmek ve paylaşmak en önemli önceliklerimizden biri.

- David Baker, PhD, Nobel Ödülü Sahibi ve Washington Üniversitesi Institute for Protein Design Direktörü

3. İlaç etkinliğini öngörmek ve müdahale olsun ya da olmasın hastalığın ilerleyişini haritalamak için açık veri setlerinin desteklenmesi. Bu kapsamda, Focused Research Organisation EvE Bio⁠ gibi kâr amacı gütmeyen kuruluşlarla birlikte Alzaymır ile ilişkili yeni açık veri setlerinin oluşturulmasını da destekliyoruz. Bu yaklaşım aynı zamanda, mevcut boylamsal ve epidemiyolojik veri setlerinin genişletilmesine destek vermeyi ve tüm araştırmacılara fayda sağlayabilecek şekilde, biyoteknoloji şirketleri tarafından toplanmış mevcut veri kümelerinin sorumlu bir yaklaşımla erişime açılmasına yönelik fırsatları değerlendirmeyi de kapsıyor.

4. UCSF gibi iş birliği ortaklarıyla birlikte, hastalığa yönelik yeni biyobelirteçler geliştirilmesi ve tanı ile klinik çalışmaların yürütülme biçiminin iyileştirilmesi. Geçen yıl⁠ ilk Alzaymır kan testinin onaylanması, uzman hekimlere hastanın durumunu daha az invaziv yöntemlerle değerlendirebilmeleri için yeni imkanlar sundu Kan ve diğer biyobelirteçler, araştırmacılara klinik çalışmalarda ilaçların hastalığın ilerleyişi üzerindeki etkisini ölçme imkanı sunuyor. Yakın tarihli bu kardiyovasküler hastalık çalışmasında⁠ gösterildiği gibi buna, esas olarak farklı bir hastalığı hedefleyen çalışmalarda ikincil ölçüt olarak yapılan değerlendirmeler de dahil. Yapay zeka artık daha karmaşık biyolojik sinyalleri anlamlandırabildiğinden, modern proteomik ve hastalardan alınan diğer örnekleme türleriyle çok daha ileri gitmek için yeni fırsatlar ortaya çıkıyor.

Alzaymır, tıptaki en acil sorunlardan biri olmaya devam ediyor ve bu alandaki ilerleme, bilimsel atılımlarla hastalara sunulan bakım arasında güçlü bir bağ kurabilmemize bağlı. Bu iş birliği, protein tasarımındaki ilerlemelerden UCSF'deki derin klinik ve biyolojik analizlere kadar dünya çapında öncü çalışmaları bir araya getirerek hastalığı daha iyi anlamamıza ve tedaviye yönelik yeni yollar belirlememize yardımcı oluyor. Yapay zeka, bu analizleri bir araya getirmemizi ve son derece karmaşık biyolojik süreçleri anlamlandırmamızı sağlarken, hastaların yaşamlarında anlamlı fark yaratabilecek keşifleri hızlandırma fırsatı da sunuyor.

- S. Andrew Josephson, MD, UCSF ve UCSF Weill Nörobilim Enstitüsü Nöroloji Bölüm Başkanı ve Profesörü

5. Patent koruması sona ermiş tedavilerin test edilmesi ve anonimleştirilmiş hasta verileriyle online paylaşılan deneyimleri daha iyi anlamlandırmak için yapay zekadan yararlanılması. Bazı müdahaleler için etkililiğe işaret eden bulgular bulunuyor; örneğin, lityum orotat⁠ ve patent koruması sona ermiş zona aşısı⁠. Ancak halen daha güçlü kanıtlara ihtiyaç var ve özel sektörün bu tür klinik çalışmaları finanse etmesi için yeterli teşvik bulunmuyor.

Umarım, fizyolojik dozda lityum orotatın Alzaymır fare modellerinde hastalığa özgü patolojiyi tersine çevirip hafızayı yeniden kazandırma etkisi, yaşlanan insanlarda da görülür. Lityum; telefonlarımıza, dizüstü bilgisayarlarımıza ve elektrikli araçlarımıza güç veren temel unsurlardan biri. Benim görüşüm, beynin de lityumun kendine özgü elektrokimyasal özelliklerinden bizden çok daha önce yararlanmış olabileceği yönünde.

- Bruce Yankner, MD, PhD, Harvard Tıp Fakültesi Genetik ve Nöroloji Profesörü ve Harvard Glenn Yaşlanma Biyolojisi Araştırmaları Merkezi Eş Direktörü

Yinelemeli öğrenme

Araştırma ekosistemindeki diğer çalışmaları tamamlayacak şekilde, bu beş alanın tamamında eş zamanlı ilerleme sağlayacağız. Araştırma topluluğundan daha fazla geri bildirim aldıkça mevcut yaklaşımlarımızı geliştirmeyi sürdürecek, böylece Alzaymırı nasıl önleyip tedavi edebileceğimizi birlikte daha iyi ortaya koyacağız.

Alzaymırı doğrudan ele alarak, yalnızca bu hastalığın seyrini değiştirmeye katkı sunmayı değil, aynı zamanda birçok başka hastalığa yönelik ilerlemeyi hızlandırabilecek araçlar ve bilgi birikimi oluşturmayı da amaçlıyoruz.

* * *

OpenAI Foundation'dan güncellemeler almak isterseniz lütfen buradan⁠ abone olun. Yaşam Bilimleri ve Hastalık Tedavileri ekibimizle iletişime geçmek isterseniz [email protected]⁠ adresinden bize ulaşabilirsiniz.

Akademik makalelerin yanı sıra, yapay zeka ve bilim alanında yayımlanan raporları, kapsamlı inceleme yazılarını ve blog gönderilerini de yakından takip ediyoruz. Bu metinlerde yer alan görüşlerin tamamına katılmasak da, bunlar arasında National Academies'in bu raporu⁠, Alzaymır ilaç geliştirme hattını inceleyen bu derleme makalesi⁠, kardiyovasküler hastalıklara bağlı ölüm oranlarına ilişkin bu belge⁠, yapay zekanın tıpta ilerleme kaydetmesinin önündeki zorlukları ele alan bu Science blog yazısı⁠ ve IFP'nin klinik verilere ilişkin bu önerisi⁠ gibi üst düzey tıbbi ilerleme özetleri yer alıyor.

Analizlerinizi kamuya açık olarak yayınlıyorsanız ve bakış açınızın faydalı olabileceğini düşünüyorsanız ilgili bağlantıyı bize e-postayla iletmenizi öneririz.