Bulut ve Yapay Zeka ile Yaşam Bilimlerinde İlaç Keşfini Hızlandırma

İlaç geliştirme süreci zaten oldukça karmaşık. Yoğun veri kullanan araştırmalar, küresel klinik deneyler ve sıkı yasal düzenlemeler bu karmaşıklığın sadece bir parçası. Üstelik artık zorluklar sadece bilimsel değil, operasyonel de. Ar-Ge ekipleri silolar halinde dağılmış verilerle, daralan kâr marjlarıyla ve her zamankinden daha hızlı inovasyon beklentisiyle baş etmek zorunda.

Google Cloud’a göre yeni bir ilaç geliştirmek 12 yıl sürebilir, 2 milyar dolardan fazlaya mâl olabilir ve yine de son aşamada operasyonel verimsizlikler ya da beklenmedik sorunlar nedeniyle başarısız olabilir.* İyi haber şu: Yaşam bilimleri şirketleri bu zorluğu bulut ve yapay zekayla tersine çevirmeyi öğreniyor.

Ancak bu dönüşüm sadece yeni teknolojileri kullanmakla sınırlı kalmamalı. McKinsey, biyofarma Ar-Ge’sinin stratejik olarak baştan yapılandırılması gerektiğini söylüyor. Silolarda karar alınan ve sabit iş akışlarının baskın olduğu geleneksel modeller, günümüzün hızına ve karmaşıklığına ayak uyduramıyor. McKinsey, yalnızca üretken yapay zekanın bile sektöre yılda 60–110 milyar dolar değer kazandırabileceğini, özellikle erken aşama Ar-Ge verimliliğini %10–15 artırabileceğini belirtiyor.*

PwC, yaşam bilimleri firmalarının %40’ının tamamen bulut tabanlı çalışmaya başladığını, %55’inin ise önümüzdeki iki yıl içinde buluta geçmeyi planladığını bildiriyor.* Şirketler, bulut tabanlı platformları üretken yapay zeka, gerçek zamanlı analiz ve güvenli veri alışverişiyle entegre ederek, bileşik taramasından klinik deneylere ve yasal başvurulara tüm süreci hızlandırabilir. Buradaki kazanım sadece hız ya da tasarruftan ibaret değil. Aynı zamanda verilerin, altyapının ve ekiplerin birlikte nasıl daha etkili çalışabileceğini yeniden düşünerek daha akıllı, güvenli ve hızlı şekilde inovasyon yapmayı da kapsıyor.

Peki Neden Geleneksel Ar-Ge Artık Yeterli Değil?

• Uzun süreçler: Bir ilacı piyasaya sürmek hâlâ 10–15 yıl sürüyor ve 1–2 milyar dolara mâl oluyor.*
• Yüksek başarısızlık oranları: Güvenlik ve etkinlik sorunları nedeniyle bileşiklerin çoğu geç aşama deneylerde başarısız oluyor.
• Veri siloları: Laboratuvarlar, deneyler ve tedarikçilerin veri setlerinin dağınık şekilde tutulması nedeniyle içgörü elde etmek zaman alıyor.

Gerçek Dünyadan Başarı Hikayeleri

• Isomorphic Labs + AlphaFold 3: Isomorphic Labs tarafından Google desteğiyle tasarlanan bir ilaç, 2025 sonuna kadar kanser, nörodejenerasyon veya kardiyovasküler hastalıkların klinik deneylerine girebilir.*
• Evogene + Google Cloud: Bu biyolojik hesaplama şirketi, Vertex AI ve BigQuery kullanarak ilaç ve biyo tarım alanlarında küçük molekül inovasyonu için üretken modeller geliştiriyor, deneysel riski azaltıyor.*
• Moderna + Google Cloud: Moderna, çok çeşitli kaynaklardan topladığı deney verilerini GCP ve Looker ile entegre etti ve interaktif panolar oluşturarak karar verme süresini haftalardan saniyelere düşürdü.*

Liderlerin Öncelik Vermesi Gerekenler

• Bulut öncelikli mimari: Yüksek performanslı hesaplama, depolama ve veri işlem hatlarını destekleyen güvenli, ölçeklenebilir bir altyapı oluşturun. Büyük bulut servis sağlayıcılarının sunduğu bu altyapılar, Ar-Ge süreçlerinin hızlanmasını sağlar.
• Yapay zeka kuluçka merkezleri: Üretken yapay zekaya odaklanan mükemmeliyet merkezleriyle pilot projeleri hızlıca devreye alın. Temel operasyonları kesintiye uğratmadan yenilikleri test edin ve ölçekleyin.
• Sorumlu yapay zeka yönetişimi: Yapay zeka modellerini açıklanabilirlik, denetlenebilirlik, veri kökeni ve önyargı kontrolleri gibi kriterlerle yönetin. FDA destekli uyumluluk çerçevelerini temel alın.
• Ekosistem işbirlikleri: Büyük bulut servis sağlayıcıları ve araştırma kurumlarıyla işbirliği yaparak rekabet avantajını artırın.
• Yetenek ve yeniden beceri kazandırma: Biyoloji, veri bilimi, bulut mühendisliği ve regülasyon bilgisi gibi farklı uzmanlıkları bir araya getiren disiplinler arası ekipler oluşturun.

Sonuç

Bulut ve yapay zekanın birleşimi, Ar-Ge’nin kurallarını baştan yazıyor. Bu sadece süreçleri hızlandırmak ya da maliyetleri düşürmekle ilgili değil. Asıl mesele, Ar-Ge’nin yapısını kökten dönüştürmek. Daha akıllı, daha güvenli ve hasta odaklı keşifleri mümkün kılmak.

Teknoloji liderleri ve karar vericiler için bu dönüşüm, stratejik platform yatırımları yapmayı, güçlü iç inovasyon ekipleri kurmayı, uygulamada güvenilirliği sağlamayı ve doğru iş ortaklıklarıyla ilerlemeyi gerektiriyor.

Fırsat açık: Yapay zekayı erken benimseyenler, ilaç geliştirme süresini ciddi şekilde kısaltabilir, klinik başarı oranlarını yükseltebilir ve çığır açan tedavileri çok daha hızlı pazara sunabilir. Ama bu avantajı yakalamak için şimdi harekete geçmek şart. Geride kalanlardan biri olmayın.

Bulut ve yapay zeka ile Ar-Ge süreçlerinizi nasıl hızlandırabileceğimizi birlikte keşfedelim. Daha hızlı ve daha akıllı bir inovasyon için bizimle iletişime geçin.

⭐⭐⭐

Kartaca, onaylanmış “Cloud Migration” ve “Data Analytics” uzmanlıklarına sahip bir Google Cloud Premier İş Ortağıdır.