Biyofarma şirketi AbbVie, AI ve makine öğrenimi teknolojilerini Ar-Ge’nin merkezine yerleştirerek ilaç geliştirme sürecini klasik 10–15 yıllık çizelgeden çok daha kısa bir zamana çekmeyi hedefliyor. ARCH isimli veri platformu, yüzlerce kaynaktan gelen milyarlarca bilgi noktasını tek bir çatı altında toplayarak bilim ekiplerine yeni hedefleri çok daha hızlı görme imkânı veriyor. Böylece hem hastalıkların kök nedenleri daha iyi anlaşılıyor hem de kişiselleştirilmiş tedavi adayları daha erken aşamada şekilleniyor.
AbbVie ARCH platformu ile veriyi ilaca dönüştürüyor
İnsan vücudu; on binlerce geni, trilyonlarca hücreyi ve akıl almaz sayıda antikoru aynı anda üretiyor. Bu karmaşık biyolojik tabloyu tek tek incelemek, klasik yöntemlerle neredeyse imkânsız görünüyor. ARCH platformu tam bu noktada devreye giriyor ve 200’den fazla iç ve dış kaynaktan gelen veriyi tek yerde birleştiriyor.
Platform, 2 milyardan fazla veri noktasını makine öğrenimi modelleriyle tarayarak genler, proteinler ve hastalıklar arasındaki ilişkileri ortaya çıkarıyor. Böylece araştırma ekipleri, hangi biyolojik hedeflerin yeni bir ilaç için daha umut verici olduğunu çok daha erken görebiliyor. Bu hız, laboratuvardan kliniğe giden yolun kısalmasında kritik rol oynuyor.
Büyük dil modelleri proteinlerin dilini çözüyor
AI destekli büyük dil modelleri, artık sadece metin üretmiyor; aynı zamanda protein dizilerini de adeta bir dil gibi okuyup yorumlayabiliyor. Bu yaklaşım sayesinde araştırmacılar, istenen özelliklere sahip antikor yapıları için çok daha isabetli tasarımlar yapabiliyor. Düşük viskozite, yüksek stabilite ve hedefe güçlü bağlanma gibi özellikler, model tarafından önerilen yapıların içinde daha sık karşımıza çıkıyor.
Bu teknolojiler, laboratuvar deneme-yanılma süresini azaltırken tasarım aşamasında seçenekleri daraltarak işi hızlandırıyor. Özellikle monoklonal antikor çalışmalarında, üretim tarafında bir yıla varan zaman kazancı elde edilmesi mümkün hale geliyor.
Bu hızlanmanın somut etkileri şöyle özetlenebilir:
- Klinik çalışma merkezlerinin seçimi yaklaşık %50 daha hızlı yapılıyor.
- Uygun hasta kabulü üç kata kadar daha hızlı ilerliyor.
- Bir ilacın etkili olup olmadığını gösteren ilk aşamaya ortalama bir yıl daha erken ulaşılıyor.
AbbVie yapay zeka ile klinik araştırmaları hızlandırıyor
Ar-Ge tarafındaki hızlanma, klinik safhalara da net şekilde yansıyor. AI destekli planlama araçları, hangi merkezlerin hangi hasta profili için daha uygun olduğunu veriye dayalı şekilde öneriyor. Böylece hem deneme tasarımı daha isabetli oluyor hem de bekleme süreleri kısalıyor.
Regülasyon tarafında da tablo değişiyor. Otomasyon araçları ve robotik süreçler, ruhsat başvurusu için hazırlanan dosyaların tutarlılığını denetliyor ve eksikleri işaretliyor. Bu sayede ekipler, zamanlarını tekrar eden kontroller yerine stratejik kararlara ayırabiliyor. Aynı zamanda, hatasız ve uyumlu evrak hazırlama oranı da yükseliyor.
Dijital çalışma arkadaşları şirket içi işleyişi değiştiriyor
Şirket içinde geliştirilen AI platformları, ekiplerin güvenli şekilde üretken AI araçlarına erişmesini sağlıyor. Metin üretimi, veri analizi, sunum hazırlama ve tıbbi içerik taslağı oluşturma gibi işler, artık bu araçlarla dakikalar seviyesinde tamamlanabiliyor. Ayrıca 7/24 ulaşılabilir sanal asistanlar, çalışanların sık sorulan sorularına anında yanıt vererek insan kaynağının üzerindeki idari yükü azaltıyor.
Robotik süreç otomasyonu ile geliştirilen dijital iş arkadaşları da yoğun veri içeren alanlarda öne çıkıyor. Ruhsatlandırma, kongre ve etkinlik yönetimi, finans, etik ve uyum gibi birimlerde kontrol, analiz ve veri girişi adımlarının önemli kısmı otomatik hale geliyor. Böylece hem hata oranı düşüyor hem de iş akışları daha öngörülebilir bir yapıya kavuşuyor.
AbbVie kişiselleştirilmiş tıpta yeni bir sayfa açmak istiyor
AbbVie Türkiye Medikal Direktörü Dr. Sarper Erkeskin’e göre, insan vücudunun ürettiği biyolojik veriyi manuel analiz etmeye çalışmak bir ömürden daha uzun sürebilir. AI tabanlı analiz araçları sayesinde bu devasa veri çok daha kısa sürede anlamlı içgörülere dönüşüyor. Amaç sadece yeni moleküller bulmak değil; doğru tedaviyi, doğru zamanda, doğru hasta grubuna ulaştırmak.
Makine öğrenimi modelleri, aynı tanıyı paylaşan hasta gruplarını genetik ve biyolojik özelliklerine göre ayırarak hangi tedaviden kimin daha çok fayda görebileceğini öngörmeye çalışıyor. Özellikle onkoloji ve immünoloji gibi karmaşık alanlarda bu yaklaşım, klinik kararları destekleyen güçlü bir araç haline geliyor. Sonuçta, daha hedefli ve daha hızlı geliştirilen tedavilerle hastaların bekleme süresi kısalırken, sağlık sistemleri de bu verimlilikten doğrudan fayda sağlayabiliyor.
