Bugün: 23 Kasım 2024 Cumartesi
Favorilerime Ekle | Künye | Reklam
Ana Sayfa | YH Bilgi Merkezi
Print Al

İlaçların yan etkilerinin de yapay zekâ ile yok edilmesi hedefleniyor

30 Kasım 2023 Perşembe::

Hastalıkları iyileştirmek, önlemek veya semptomları hafifletmek amacıyla hastalara uygulanan ilaçların aynı zamanda yan etkilerinin de bazı durumlarda oldukça önemli sağlık sorunlarına neden olduğu tüm uzmanlar tarafından kabul edilmiş durumda.

Yazı Boyutu : A A A A

Hedef odaklı yeni ilaç adaylarının tasarım ve geliştirilmesi konularının ele alındığı Uluslararası BAU İlaç Tasarım Kongresinde konuşan Prof. Dr. Serdar Durdağı, yapay zekâ teknolojilerinin sadece daha etkin yeni aday ilaç moleküllerin tasarlanma ve geliştirilmesinde değil aynı zamanda yan etkilerin de en aza indirilmesinde kullanıldığına dair çalışmaların yürütüldüğünü aktardı.

Ortalama yaşam süresinin uzaması ile ileri yaşlarda karşılaşılacak sağlık sorunları ve hastalıklara yakalanma riski de artıyor. Bu nedenle yeni tedavilerin keşfine yönelik ilaç araştırma ve geliştirme çalışmaları oldukça önem arz ediyor. Kısa sürede dünyada bu alanda düzenlenen önemli kongrelerden biri haline gelen ve bu sene 9. kez düzenlenen Uluslararası BAU İlaç Tasarım Kongresi’nde, yapay zekâ teknolojilerindeki gelişmelerin ilaç teknolojilerine aktarımının nasıl olacağı ve geliştirilen yeni ilaçların kısa sürede hastaların kullanımına nasıl sunulacağı tartışıldı.

“Derin öğrenme yaklaşımları ile yan etkileri daha az olan ilaç adayları geliştirilebilir”

Kongre öncesi ilaç endüstrisinde en çok tartışılan konulardan biri olan yan etkiler ile ilgili gelişmeler hakkında bilgilendirmelerde bulunan BAU Eczacılık Fakültesi Dekanı ve aynı zamanda kongrenin başkanlığını da yürüten Prof. Dr. Serdar Durdağı yapay zekâ teknolojilerine vurgu yaptı. “Yapay zekâ teknolojilerini sadece yeni ilaçların geliştirilmesi için değil aynı zamanda var olan yan etkilerin azaltılması için de kullanıyoruz” diyen Prof. Dr. Serdar Durdağı, “Hem hedefli tedaviler hem de yan etkilerin azaltılması noktasında özellikle derin öğrenme yaklaşımları artık akademik çalışmalarda ve endüstride çok sıklıkla kullanılmaya başlandı. Özellikle deneysel veriler artmaya devam ettikçe bu veriler geliştirilen modellerde girdi olarak tekrar kullanılarak ilaçların yapıları üzerinde hangi değişikliklerin yapılması gerektiği ile ilgili bilgi elde edilebiliyor. Bu süreçler hem yeni etkin ilaçların geliştirilme süreçlerini azaltıyor hem de çok sık gözlemlenen yan etkilerin daha da azaltılması hatta yok edilmesi üzerinde önemli etkileri var” şeklinde konuştu.

Hayvan deneyleri yeterli veri toplanarak en aza indiriliyor

Aynı zamanda ilaçların biyolojik aktivite ve yan etkilerini saptamak için hayvan deneylerinin de zamanla yine yapay zekâ teknolojileri kullanılarak azaltılması için çalışıldığını aktaran Prof. Dr. Serdar Durdağı, “Tüm bu çalışmalarda farklı hastalıklara karşı belirlenen bileşiklerin biyolojik aktivite ve toksisite testlerinde kullanılan hayvan deneylerini minimize etmek istiyoruz. Elbette hayvan deneylerine geçilmesi için sadece bilgisayar üzerinde yapılan in siliko modeller ve çalışmalar yeterli olmuyor özellikle in vitro laboratuvar çalışmalarının da yapılması gerekiyor.” dedi.

Akademik ve endüstriyel uzmanları bir araya getiren kongrede ayrıca Türkiye’de ve dünyada ilaç keşif çalışmaları, Türkiye’nin ilaç geliştirme Ar-Ge çalışmalarındaki dünyadaki yeri, gelecek 10 yıla dönük çalışmalar, ilaç keşif çalışmalarını daha kısa sürede gerçekleştirmek için yapılan son yenilikler ve ilaç aday moleküllerinin sanal ortamda taranmaları konuları ele alınacak.

Anahtar Kelimeler:

Yorumlar
Yorumlarınızı yazmak için tıklayın>>
Bu haber için henüz yorum yapılmamış.
Bu Kategorideki Diğer Haberler
İktibas Yazarlar

Namaz Vakitleri
İnsan Kaynakları
Şirket Kültürü
Kişisel Gelişim
Liderlik
İş Yönetimi
En Çok Okunanlar
En Çok Yorumlananlar
Künye | Bize Ulaşın | Gizlilik İlkeleri
Copyright ©2012 yonetimhaber.com | | info@yonetimhaber.com
Siteden yararlanırken gizlilik ilkelerini okumanızı tavsiye ederiz © 2011-2012, Tüm Hakları Saklıdır.