İlaç geliştirmede yapay zeka dönemi laboratuvarları harekete geçirdi

YAYINLAMA 22 Ekim 2026 11:49

GÜNCELLEME 22 Ekim 2026 11:51

Ekonomim haberlerini Google'da daha sık görün Ekonomim'i tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyerek nitelikli haberlere daha kolay ulaşın.

Yapay zeka teknolojilerinin ilaç araştırmalarında daha fazla kullanılmaya başlanması, ilaç şirketlerinin çalışma yöntemlerini ve laboratuvar ihtiyaçlarını yeniden şekillendiriyor. Bernstein analistlerinin 16 Ekim tarihli raporunda yer verilen değerlendirmelere göre, yapay zeka destekli ilaç keşfi deneysel veri üretimine yönelik talebi önemli ölçüde artırıyor.

Otomatik laboratuvar hizmetleri sağlayıcısı Arctoris'in kurucu ortağı ve eski Üst Yöneticisi Tom Fleming, şirketin veri üretim faaliyetlerinde büyük ilaç firmalarının giderek daha önemli bir yer tuttuğunu belirtti. Fleming'e göre bu şirketler, belirli ortaklıklar hariç tutulduğunda, Arctoris'in veri üretim işinin büyük bölümünü oluşturuyor.

Deneysel veri talebi 100 katına kadar yükseldi

Yapay zeka modellerinin eğitilmesi ve geliştirilen moleküllerin değerlendirilmesi için ihtiyaç duyulan deneysel veriler, ilaç araştırmalarının önemli bileşenlerinden biri haline geldi. Fleming'in aktardığı bilgilere göre bazı durumlarda deneysel veri talebi 10 kat, kimi örneklerde ise 100 kat arttı. Bununla birlikte, her bir veri noktasının üretim maliyetindeki düşüş, artan hacmin sağlayacağı finansal kazancı sınırlayabiliyor. Bu süreçte özellikle karmaşık ve yüksek değerli verileri büyük ölçekte üretebilen laboratuvar cihazlarının öne çıkması bekleniyor.

Laboratuvar teknolojisi şirketleri öne çıkabilir

Artan veri ihtiyacının, gelişmiş laboratuvar ekipmanı ve analiz teknolojileri sağlayan şirketlere yeni fırsatlar sunabileceği değerlendiriliyor. Fleming, Revvity'nin yüksek içerikli görüntüleme platformu Opera Phenix'i bu alandaki potansiyel örneklerden biri olarak gösterdi. Arctoris'in artan talebi karşılamak amacıyla ilave cihazlar satın aldığı belirtildi.

Hücresel düzeyde ayrıntılı veri üreten 10x Genomics'in teknolojileri de öne çıkan alanlar arasında yer aldı. Illumina'nın ise artan genetik dizileme hacminden yararlanabileceği, ancak veri başına düşen fiyatların gerilemesinin gelir artışını sınırlayabileceği ifade edildi.

Yapay zeka laboratuvar deneylerini ortadan kaldırmıyor

Tahmine dayalı yapay zeka modelleri, bazı rutin deneylere duyulan ihtiyacı azaltabiliyor. Ancak yapay zeka ile tasarlanan molekül ve proteinlerin sayısındaki artış, bu adayların fiziksel testlerden geçirilmesini ve sonuçlarının doğrulanmasını gerektiriyor.

Bu nedenle yapay zekanın ilaç araştırmalarında yaygınlaşmasının, genel laboratuvar reaktifi tüketimini azaltmak yerine artırabileceği değerlendiriliyor.

Asıl kazanım klinik başarı oranlarında olabilir

Fleming'e göre yapay zekanın uzun vadeli en büyük katkısı, yalnızca daha fazla ilaç adayı üretmekten ziyade klinik araştırmaların başarı oranlarını iyileştirmek olacak. Ancak bu etkinin ortaya konulması zaman alabilir. İlaç geliştirme süreçlerinin uzun sürmesi ve başarısızlık oranlarının yüksek olması, yapay zekanın klinik sonuçlara katkısının ölçülmesini zorlaştırıyor.

Bernstein'ın değerlendirmeleri, yapay zekanın yaşam bilimleri sektöründe harcamaların yönünü değiştirebileceğine işaret ediyor. Gelişmiş deneysel teknolojiler sunan şirketler artan talepten yararlanabilirken, standartlaşmış veri üretim hizmetlerinde fiyat baskısı oluşabileceği belirtiliyor.