Dünyanın önde gelen biyoteknoloji şirketlerinden AbbVie, yapay zekâ tabanlı çözümleri ve dijital analiz platformlarıyla ilaç geliştirme süreçlerinde dikkate değer bir dönüşüm sağlıyor. Şirketin geliştirdiği ARCH (AbbVie R&D Convergence Hub) platformu sayesinde, klinik araştırmaların süresi önemli ölçüde kısalırken, yeni ilaç adaylarının geliştirilmesi daha hızlı ve isabetli biçimde gerçekleştirilebiliyor. Geleneksel olarak on yılı aşkın süre alan bu süreçlerin, veri odaklı analiz yöntemleriyle yarı sürede tamamlanması hedefleniyor.
AbbVie’nin araştırma ve geliştirme yaklaşımının temelinde, insan vücudunun karmaşık biyolojik yapısının yapay zekâ yardımıyla anlamlandırılması yatıyor. İnsan bedeni, on binlerce gen ve trilyonlarca hücreyle sürekli olarak biyolojik sinyaller üretirken, bu veri yoğunluğu geleneksel analiz yöntemleriyle tam anlamıyla değerlendirilemiyor. ARCH platformu ise 200’ün üzerinde farklı iç ve dış kaynaktan elde edilen verileri birleştirerek, bilim insanlarına 2 milyardan fazla bilgi noktasına ulaşım sağlıyor. Makine öğrenimi destekli bu yapı, gen ve protein etkileşimlerini daha net ortaya koyarak yeni tedavi hedeflerinin belirlenmesini kolaylaştırıyor.
AbbVie dijital altyapısıyla klinik çalışma organizasyonunda avantaj sağlıyor
AbbVie’nin dijital altyapısı, klinik çalışmaların organizasyonunda da büyük avantajlar sunuyor. Yapay zekâ destekli analizlerle klinik araştırmaların yapılacağı merkezler yaklaşık yüzde 50 daha hızlı belirlenebiliyor. Bununla birlikte, hasta kabul süreçleri de üç kat hızlanıyor. Bu durum, yeni ilaçların etkinliğinin değerlendirildiği erken faz çalışmalara bir yıl daha erken geçilmesini mümkün kılıyor. Özellikle monoklonal antikor üretiminde yıllık zaman tasarrufu sağlanırken, ruhsat başvurularında kullanılan otomasyon sistemleri sayesinde dosyaların daha kısa sürede ve yüksek doğrulukla hazırlanması mümkün hale geliyor.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLİR
Microsoft yöneticisi yapay zekâ veri kullanımını ‘emek hırsızlığı’ diye nitelendirmiş
OpenAI, Google ve Anthropic yapay zekâ güvenliğinde birlikte hareket ediyor
Google ve BM yapay zekânın veri sorununa el atıyor
Shadowx yapay zekaya giden kurumsal veriyi dışarı çıkmadan maskeliyor
Huawei, Nvidia’ya karşı yeni AI çipini beklenenden erken çıkaracak
AbbVie, üretken yapay zekâ modellerinden faydalanarak ilaç tasarımı süreçlerinde de etkinlik kazanıyor. Büyük dil modelleri, protein yapılarını analiz ederek daha düşük viskoziteye sahip, daha stabil ve hedefe yüksek bağlanma yeteneği bulunan antikorların tasarımını mümkün kılıyor. Böylece biyolojik ilaç adayları, geleneksel yöntemlere kıyasla çok daha kısa sürede geliştirilebiliyor. Bu teknolojik yaklaşım, özellikle kanser ve otoimmün hastalıklar gibi karmaşık biyolojilere sahip alanlarda büyük önem taşıyor.
AbbVie’nin dijital dönüşümü yalnızca araştırma süreçleriyle sınırlı kalmıyor. Şirket içinde geliştirilen GPT tabanlı AbbVie Intelligence platformu, çalışanlara güvenli ve gelişmiş yapay zekâ araçlarına erişim olanağı sunuyor. Bu sayede iş süreçlerinde verimlilik, hız ve yaratıcılık artırılıyor. AbbVie Virtual Assistant adlı dijital asistan, çalışanlara 7/24 destek sağlayarak operasyonel yükü hafifletiyor. Buna ek olarak, robotik süreç otomasyonu ile çalışan “Simon” adlı dijital yardımcı; ruhsatlandırma, etkinlik yönetimi, finans ve etik uyum gibi alanlarda manuel işlemleri otomatikleştirerek hataları azaltıyor ve iş akışlarını hızlandırıyor.
Günün Öne Çıkan Fırsatları
REKLAM — Bu içerikte satış ortaklığı bağlantıları bulunmaktadır. Bu bağlantılar üzerinden yapılan alışverişlerden Teknoblog komisyon kazanabilir.
AbbVie Türkiye Medikal Direktörü Dr. Sarper Erkeskin, konuyla ilgili yaptığı açıklamada, modern tıbbın karşı karşıya olduğu en büyük zorluklardan birinin biyolojik veri yoğunluğunu etkin şekilde analiz etmek olduğunu belirtti. ARCH platformu sayesinde milyarlarca veri noktasının bir araya getirilebildiğini ifade eden Erkeskin, üretken yapay zekâ ile ilaç tasarımının daha da optimize edildiğini vurguladı. Erkeskin’e göre, amaç sadece yeni ilaçlar geliştirmek değil, bu tedavileri ihtiyaç duyan hastalara daha kısa sürede ulaştırmak.
Kişiselleştirilmiş tıbbın da öncelikli hedeflerden biri olduğunu belirten Erkeskin, yapay zekâ ve makine öğrenimi algoritmaları sayesinde farklı hasta gruplarının genetik ve biyolojik profillerinin detaylı şekilde analiz edildiğini dile getirdi. Bu yaklaşım, aynı hastalığa sahip bireylerin hangi tedaviden daha fazla fayda görebileceğini öngörmeye olanak tanıyor. Özellikle onkoloji ve immünoloji alanlarında bu tür veri odaklı analizlerin daha etkili ve hedefe yönelik tedavilerin geliştirilmesine katkı sunduğu belirtiliyor.
