İnsan Beynini Çözümlemede AI ve Nörobilimin Büyüyen Sinerjisi

Yapay zeka (AI) son zamanlarda şehirde konuşulan konu oldu, OpenAI’nin ChatGPT’si, Google’ın Bard’ı ve Elon Musk’ın Grok’u gibi sohbet botları büyük ilgi gördü. Ancak, AI bu sohbet botları kadar yeni değil; aksine, AI’ye olan ilgi, bilim insanı Alan Turing’in 1950’de “Bilgisayar Makineleri ve Zeka” adlı makalesinde “İmitasyon Oyunu” adlı bir makine zekası testi önerdiği zamana kadar uzanıyor.

“Makineler düşünebilir mi?” sorusunu Turing makalesinde sorar ve bir “Turing Testi” önerir; burada bir insan sorgulayıcı, bilgisayar ile insan yanıtını ayırt etmeye çalışır.

O zamandan beri, teknoloji ilerlemeleri daha sofistike AI sistemlerine yol açtı ve bu sistemler sağlık hizmetleri dahil olmak üzere farklı alanlarda kullanılmaya başlandı; en karmaşık insan organı olan beyin de bu kapsamda incelenip tedavi ediliyor.

AI beyin çipleri hakkında her şeyi öğrenmek için buraya tıklayın.

AI ve Nörobilimin İlerlemesi

Genel olarak, AI sistemleri insan bilişsel işlevleriyle ilişkilendirilen görevleri akıl yürütme, öğrenme ve yerine getirme yeteneğine sahiptir; örneğin kalıpları tanımlama ve devasa veri işleyerek konuşmayı yorumlama.

AI, temelde bilgisayarların çeşitli ileri fonksiyonları yerine getirmesini sağlayan bir teknoloji kümesidir. Modern bilişimde yeniliğin omurgasını oluşturan AI, aşağıdakiler dahil olmak üzere farklı disiplinleri kapsar:

• Veri analitiği
• Donanım ve yazılım mühendisliği
• Dilbilim
• Nörobilim
• Psikoloji

Dil çevirisi ve görüntü tanıma gibi karmaşık bilişsel görevlerde yardımcı olan ve bilişsel süreçleri taklit eden bu AI modelleri, biyolojik sinir ağları üzerine kuruludur; birbirine bağlı nöronlardan oluşan karmaşık sistemler, makinelerin konuşma, görüntü ve kalıpları anlamasını ‘eğitmek’ için kullanılır.

İnce ve zeki insan beyni, bilim insanlarının insan artırımı olasılıklarını ortaya çıkarmada bir zorluk teşkil etmektedir. Ancak AI, Apple’ın Siri’si, Amazon’ un Alexa’sı ve IBM’in Watson’ı gibi ürünleri yaratmak için kullanılmış olsa da, gerçek dönüşüm ancak yapay sinir ağları insanın doğuştan gelen zekâsı ile birleştirildiğinde, yüzyıllık evrimsel birikimin sonucu olarak gerçekleşecektir.

Bilgisayarlar hâlâ insanın tam esnekliğine ulaşamasa da, belirli görevleri yerine getirebilen programlar mevcuttur ve AI uygulama alanları her gün genişlemektedir. Bu teknolojik ilerleme, bilimdeki gelişmelerle birleşerek AI’nın tıbbi tanı ve tedavide kullanılmasını sağlamıştır.

AI, çoklu kaynaklardan gelen büyük hasta verilerini analiz ederek sağlık hizmeti sağlayıcılarına hastanın sağlığının tam bir resmini sunar; bu sayede daha doğru tahminler yapılır ve hasta bakımıyla ilgili daha bilinçli kararlar alınır. Ayrıca, potansiyel sağlık sorunlarını hayatı tehdit edebilecek seviyeye gelmeden önce erken tespit etmeye yardımcı olur. AI kullanımı, rutin görevlerin otomatikleştirilmesini sağlayarak sağlık çalışanlarının daha karmaşık hasta bakımına odaklanmasını mümkün kılar.

Farklı teknolojilerin insan evriminin bir sonraki seviyesini nasıl mümkün kıldığını öğrenmek için buraya tıklayın. 

AI’ın İnsan Beynini Daha İyi Anlamadaki Rolü

Nörobilimdeki çığır açan araştırmalar, aşağıdakiler dahil olmak üzere gelişmiş beyin görüntüleme tekniklerinin geliştirilmesine yol açtı:

• Elektroensefalografi (EEG)
• Fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (fMRI)

Aynı zamanda, özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme alanındaki AI algoritmaları daha sofistike hale geldikçe, iki alanın kesişimi ortaya çıktı. Bu senkronizasyon, bilim insanlarının beyin verilerini benzeri görülmemiş bir ölçekle analiz edip anlamasını sağlıyor.

AI ve nörobilim (sinir sistemi ve beyne odaklanan alan) kesişimi, özellikle veri analizi alanında belirgindir. Şu anda AI, bilim insanları ve araştırmacıların beyin bölgelerini benzeri görülmemiş bir doğrulukla haritalamasını mümkün kılıyor. Bu, AI’daki teknolojik ilerlemeler sayesinde beyin verilerinin karmaşık kalıplarının sınıflandırılması ve korelasyonların kurulmasıyla mümkün olmuştur. Bu iş birliği, araştırmacıların sinir yollarını daha iyi kavramalarına da zemin hazırlamıştır.

AI sayesinde tıbbi tanı, tahmin doğruluğu, hız ve verimliliği artırarak geliştirilebilir. AI destekli beyin görüntüleme çalışmaları, klinik semptomların ortaya çıkmasından önce beyin yapılarındaki ince değişiklikleri tespit etmiş; bu da erken tespit ve müdahale için büyük bir potansiyel sunarak nörodejeneratif hastalıklara yaklaşımımızı devrim niteliğinde değiştirebilir.

Örneğin, geçen ayın sonlarında araştırmacılar AI’ı kullanarak özel beyin MR taramalarını analiz ettiler. Dikkat eksikliği/hiperaktivite bozukluğu (DEHB) yaygın bir bozukluktur; ABD’de 6-17 yaş arasındaki 5,7 milyon çocuk ve genç bu tanıyı almıştır.

Akıllı telefonların yaygınlaşmasıyla giderek daha fazla görülen bu bozukluk, hastanın yaşam kalitesini büyük ölçüde etkileyebilir; DEHB’li çocuklar dikkat toplamakta ve aktiviteyi düzenlemede zorluk yaşarlar. Bu noktada erken tanı ve müdahale yönetim için kritiktir, ancak DEHB, çalışma ortaklarından Justin Huynh’in belirttiği gibi:

“Tanısı son derece zordur.”

Çalışma, DEHB’yi “nicel, nesnel bir tanı çerçevesinde” teşhis etmek için derin öğrenme AI modelini eğitmek amacıyla giriş olarak kesirsel anizotropi (FA) değerlerini kullandı.

Gördüğümüz gibi, beyin taramaları ve hasta geçmişiyle ilgili devasa veri setleri AI’ya sunulduğunda, algoritmalar insanlar için mümkün olmayan ince işaretleri ayırt edebiliyor. Bu da tanı doğruluğunu artırarak daha erken müdahaleler ve daha iyi hasta sonuçları sağlıyor.

Beyin biliminin sırlarını anlamak için yeni beyin‑görüntüleme teknolojilerini incelemek ve ardından AI ile beyni simüle etmek, AI ile insan zekâsı arasındaki boşluğu kapatmanın bir yolu olarak görülüyor. Neuralink gibi şirketlerin beyin‑bilgisayar arayüzleri (BCI) konusundaki büyük ilerlemeleri zaten mevcut. BCI, beyni doğrudan dış cihazlara bağlayarak engelli bireylerin sadece düşünceyle protezleri kontrol etmesini ve dünyayla etkileşime girmesini sağlıyor; bu da birçok bilimsel ve pratik uygulama için büyük potansiyel gösteriyor.

İnsan zekâsı ile AI’ın bu birleşimi nihayetinde ‘süperinsanlar’ yaratabilir, ancak görsel ve doğal dil işleme entegrasyonu yapan bilgisayar modellerine ihtiyaç duyar; tıpkı insan beyninin yaptığı gibi kapsamlı iletişim için. Bu bağlamda sanal asistanlar hem basit hem de karmaşık görevleri yerine getirebilir, ancak makinelerin insan benzeri iletişim becerileri için daha zengin bağlamları öğrenmesi gerekir.

AI’ın İnsan Beyninin Tedavisindeki Artan Rolü

Sağlık hizmetlerinde tanı, semptomları, tıbbi geçmişi ve test sonuçlarını analiz ederek hastalıkları değerlendirmeyi içerir. Amaç, görüntüleme testleri, kan testleri gibi testleri kullanarak bir sağlık sorununun nedenini belirlemek, doğru tanı koymak ve etkili tedavi sağlamaktır. Ayrıca, tanı hastalığın seyrini izlemek ve tedavinin etkinliğini değerlendirmek için de kullanılabilir.

AI’ın tedavideki potansiyeli oldukça etkileyicidir. Yapay zeka, bir kişinin beyin özelliklerini, tıbbi geçmişini, genetik yapısını, yaşam tarzı verilerini ve diğer faktörleri analiz ederek kişiselleştirilmiş tıp sunabilir. Bu sayede AI, her hastanın beyninin benzersiz karmaşıklıklarını göz önünde bulunduran özelleştirilmiş tedavi planları vaat eder.

Verideki benzersiz, önyargısız kalıpları tanımlayarak AI, yeni biyobelirteçler veya müdahale yöntemleri keşfedebilir. AI tabanlı sistemler manuel süreçlerden daha hızlı ve verimlidir ve insan hatalarını önemli ölçüde azaltır.

Araştırmacıların bir ekibi son zamanlarda AI’ı kullanarak ilaç moleküllerinin sentezlenmesi için optimal yöntemi tahmin etti. Bu yöntem, makalenin baş yazarı David Nippa’ya göre, gerekli laboratuvar deneylerinin sayısını “önemli ölçüde” azaltma potansiyeline sahip; bu da “kimyasal sentezin hem verimliliğini hem de sürdürülebilirliğini artırıyor.”

AI modeli, güvenilir bilimsel çalışmalar ve otomatik bir laboratuvardan elde edilen deney verileriyle eğitildi ve herhangi bir molekül için borylasyon konumunu başarılı bir şekilde tahmin edip kimyasal dönüşüm için optimal koşulları sağlayabiliyor. Mevcut aktif bileşenlerde ek aktif grupların eklenebileceği konumları belirlemek için zaten kullanılıyor; bu model, bilinen ilaç aktif bileşenlerinin yeni ve daha etkili varyantlarını daha hızlı geliştirmeye yardımcı olacak.

AI Entegrasyonunda Çalışan Önde Gelen İlaç Şirketleri

Şimdi, bu teknolojiyi kullanan medikal sektördeki halka açık bazı şirketlere bir göz atalım.

1. Novartis (NVS) 

Bu büyük ilaç şirketi, biyomedikal veri analizi ve ilaç keşfi‑geliştirmesi için AI’a yatırım yapmaktadır. Piyasa değeri 223,48 milyar $, Novartis hisseleri şu anda 98,27 $ seviyesinde işlem görmekte ve bu yıl %8,17 artış göstermiştir. Şirketin son on iki aylık (TTM) geliri 47,88 milyar $, EPS (TTM) 3,59, P/E (TTM) 27,30 ve ROE (TTM) %14,94’tür. Temettü getirisi ise %3,57’dir.

Şirket, AI’ı operasyonlarının her alanına entegre ediyor; kamu sağlık kayıtları, reçete verileri, iç veri ve sağlık sigortası taleplerini kapsayan devasa veri setlerini analiz ederek klinik deneme tasarımını optimize etmek için potansiyel deneme hastalarını belirliyor. Novartis’e göre AI aracı, deneme hastalarının kaydedilmesini daha hızlı, daha ucuz ve daha verimli hâle getirdi.

2. Pfizer (PFE)

Bu araştırma odaklı biyofarmasötik şirketin piyasa değeri 163,238 milyar $ ve hisseleri şu anda 28,97 $ seviyesinde, bu yıl %43,58 düşüş göstermiştir. Şirketin son on iki aylık (TTM) geliri 68,53 milyar $, EPS (TTM) 1,82, P/E (TTM) 15,88 ve ROE (TTM) %11,05’tir. Temettü getirisi %5,67’dir.

Pfizer (PFE ), ilaç keşfi çabalarını güçlendirmek için AI’dan yararlanma konusunda büyük ilgi gösteriyor. Şirket, CytoReason, Tempus, Gero ve Truveta gibi birçok AI şirketiyle ortaklık kurdu. Ayrıca, onkoloji klinik denemelerini iyileştirmek için onkoloji AI şirketi Vysioneer ile veri paylaşım anlaşması imzaladı; Vysioneer ayrıca FDA onaylı AI destekli beyin tümörü otomatik konturlama çözümü VBrain’i sunmaktadır.

Yeni öngörü modelleri ve araçlar yaratmak için bir ML araştırma merkezi kurmanın yanı sıra, Pfizer Amazon Web Services gibi büyük bulut sağlayıcılarıyla da ortaklık yaptı; bu ortaklık, ilaç keşfi ve üretiminde bulut bilişim kullanımını destekliyor. Bu iş birliği, özellikle “COVID‑19 pandemisi sırasında… aşı geliştirme sürecinin üretimden klinik denemelere kadar çeşitli aşamalarında” çok değerli oldu.

3. AstraZeneca (AZN)

Bu biyofarmasötik şirketin piyasa değeri 200,8 milyar $, hisseleri şu anda 64,86 $ seviyesinde ve bu yıl %4,44 düşüş göstermiştir. Şirketin son on iki aylık (TTM) geliri neredeyse 45 milyar $, EPS (TTM) 1,89, P/E (TTM) 34,29 ve ROE (TTM) %16,30’tur. Temettü getirisi %2,22’dir.

Anglo‑İsveç ilaç üreticisi, karmaşık biyolojik verileri analiz etmek ve ilaç keşfi için AI’a yatırım yapıyor; AI şirketleriyle iş birliği yaparak araştırma yeteneklerini artırıyor. En son olarak, AstraZeneca (AZN ), AI tabanlı biyolojik ilaç keşif şirketi Absci ile 247 milyon $’a kadar bir anlaşma imzalayarak kanserle mücadele için bir antikor tasarlamayı hedefliyor. Absci, bağlanma gücü, üretilebilirlik ve güvenlik gibi özelliklere göre optimal ilaç adaylarını elde etmek için üretken AI kullanıyor.

Geçen ay, AstraZeneca, yeniliği hızlandırmak ve AI’ı klinik denemelere getirmek amacıyla Evinova adlı bir sağlık‑teknoloji birimi kurdu. Şirket ayrıca AI destekli ‘dijital ikizler’e erken erişim sağladı ve nadir hastalık bölümü aracılığıyla Verge Genomics ile AI destekli ilaç keşfi anlaşması imzaladı, Alexion.

4. BenevolentAI SA (BAI.AS)

Bu AI destekli ilaç keşfi ve geliştirme şirketinin piyasa değeri 86,45 milyar $, hisseleri şu anda 0,545 $ seviyesinde ve bu yıl %84,43 düşüş göstermiştir. Şirketin EPS (TTM) 0,75 ve P/E (TTM) 0,72’dir.

BenevolentAI, klinik aşamadaki bir şirket olarak atopik dermatit ve kronik hastalıklar ile kanser için potansiyel tedaviler geliştirmeyi hedefliyor. Tahmin edici AI algoritmalarını kullanarak mevcut verileri ve bilimsel literatürü analiz edip gerekli içgörüleri çıkarıyor. Bu yıl Mayıs ayında, AI’da yeni bir döneme hazırlanmak için stratejik planının bir parçası olarak, harcamaları azaltıp net nakit serbest bırakarak finansal esnekliğini artıracağını duyurdu.

Şirket, GSK ve Novartis gibi büyük ilaç firmalarıyla sağlam ortaklıklar kurmuş; AstraZeneca ile ise fibroz ve kronik böbrek hastalığı için ilaçlar geliştirmeye odaklanıyor. Birkaç ay önce, BenevolentAI, Merck KGaA (MRK.DE ) ile onkoloji ve nöroinflamasyon konusundaki uzmanlığını kullanarak AI‑odaklı ilaç keşif planlarını desteklemek ve uygulanabilir küçük molekül adayları bulmaya odaklanmak için ortaklık kurdu.

Son Düşünceler

Gördüğümüz gibi, AI beyin hastalıklarının tanı ve tedavisini geliştirme konusunda büyük bir potansiyele sahiptir. Normal beyin aktivitesindeki küçük sapmalara dayanarak beyin bozukluklarını tahmin edebilir, bu da hasta sonuçlarını iyileştirir ve daha verimli, etkili bir sağlık sistemi oluşturur. Ancak, AI ile insan beyni arasındaki bu kesişimin etik kaygılardan muaf olmadığı ve bu yüzden sıkı gizlilik önlemlerine ihtiyaç duyduğu unutulmamalıdır.