Farmakogenetik ve Yapay Zeka: Kişiselleştirilmiş Tedavide Yeni Dönem

8 Ekim 2024 Teknoloji
Farmakogenetik ve Yapay Zeka: Kişiselleştirilmiş Tedavide Yeni Dönem
Ecz. Tuba SEYHAN, Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesinden 2022 yılında mezun olmuştur. Gazi Üniversitesi Eczacılık Fakültesi tarafından motivasyon ödülüne layık görülmüştür. Kadınların iş dünyasında liderliklerini destekleyen ve güçlendiren KAGİDER tarafından Geleceğin Kadın Liderlerinden biri olarak seçilmiştir. Altı farklı ülkede yürütülen MILC Uluslararası Geleceğin Liderleri Erasmus+ Projesi kapsamında, programa kabul alan 30 kişiden biri olup bu eğitimi başarıyla tamamlamıştır. Teknofest 2024'te ekip arkadaşlarıyla birlikte katıldığı Sağlıkta Yapay Zeka alanında finale kalma başarısı göstermiştir. Sakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi’nde Biyomedikal Mühendisliği alanında çalışmalarını yürütmekte olup, yüksek lisans eğitimine devam etmektedir. Sağlık Bakanlığı bünyesinde ise hastane eczacılığı ve farmakovijilans sorumlusu olarak iş hayatını sürdürmektedir

İlaç tedavilerinin etkinliğinde kişisel farklılıklar önemli rol oynar. Her hastanın genetik yapısı farklı olduğundan, bir ilaç herkeste aynı etkiyi göstermez. Bu noktada farmakogenetik, yani bireylerin genetik yapılarının ilaçlara verdikleri yanıtları nasıl şekillendirdiğini inceleyen bilim dalı, ilaç biliminde önemli bir rol oynamaktadır. Farmakogenetik sayesinde, bireylerin genetik varyasyonları göz önünde bulundurularak en uygun tedavi seçenekleri belirlenebilir. Yapay zeka ise bu alanda toplanan verilerin analiz edilmesi ve yorumlanmasında kritik bir rol üstlenir.

 

Yapay Zeka Destekli Farmakogenetiğin Faydaları

Yapay zeka destekli farmakogenetik, genetik profili analiz ederek hastanın hangi ilaca nasıl yanıt vereceğini tahmin edebilir. Bu yaklaşım, tedaviye uygun dozda ve etkili ilaçların seçilmesine yardımcı olur. Örneğin, kanser tedavisinde kullanılan kemoterapi ilaçları her hastada aynı etkiyi göstermez. Hastanın genetik yapısı analiz edilerek en uygun ilaç ve doz belirlenebilir. Böylece tedavinin etkinliği artarken, gereksiz yan etkilerin önüne geçilir.

Yan etkiler, ilaç tedavilerinin en önemli sorunlarından biridir. Genetik varyasyonlar, bazı hastaların belirli ilaçlara aşırı duyarlılık göstermesine neden olabilir. Yapay zeka, farmakogenetik analizlerde bu yan etki riskini tahmin ederek, hastaya en uygun ilacı seçmede sağlık profesyonellerine destek olur. Kronik hastalıklarda bu durum, tedaviye uyumu artırarak yaşam kalitesini yükseltir.

 

Yapay Zeka ile Hızlı ve Etkin Analiz

Farmakogenetik, büyük miktarda genomik veri gerektiren karmaşık bir alandır. İşte bu noktada yapay zeka ve veri bilimi devreye girmektedir. Özellikle makine öğrenimi ve derin öğrenme algoritmaları, büyük veri setlerini hızlı ve doğru bir şekilde analiz ederek ilaç-tepki ilişkilerini ortaya çıkarır. Belirli bir hasta popülasyonunun genetik profillerine dayalı olarak, hangi ilaçların en etkili olduğu tahmin edilebilir. Üstelik bu modeller, yeni verilerle sürekli güncellenerek daha hassas hale gelir. Bu, tedaviye zamanında ve etkin müdahale açısından büyük bir avantajdır.

Geleceğe Bakış: Kişiselleştirilmiş Tıpta Devrim

Yapay zeka ve farmakogenetiğin birleşimi, ilaç tedavilerinin daha da kişiselleştirilmesine olanak tanıyor. Bu birleşim, ilaç etkinliğinin optimize edilmesine ve yan etkilerin en aza indirilmesine yönelik büyük bir potansiyel sunuyor. Bu sayede sağlık profesyonelleri, hastaların genetik yapılarına uygun tedavi seçenekleri sunarak daha iyi sonuçlar elde edebilir.

Bu alandaki gelişmeler, klinik çalışmalarda ve gerçek dünyadaki uygulamalarda kendini göstermeye başladı bile. Örneğin, farmakogenetik ve yapay zeka kullanılarak yapılan çalışmalarda, belirli genetik varyasyonların ilaç yanıtını nasıl etkilediği ve bu varyasyonların tespit edilerek daha güvenli tedavi planlarının oluşturulabileceği kanıtlanmıştır (Grayson et al., 2018; Yu et al., 2019).

Geleceğin sağlık hizmetlerinde, yapay zeka destekli farmakogenetik analizlerin, kişiye özel tedavilerin temelini oluşturacağına hiç şüphe yok. İlaç tedavisinde bu yeni dönem, hem hastaların yaşam kalitesini artıracak hem de sağlık sistemine maliyet etkinliği sağlayacaktır.

Teknolojinin Ufkunda, Bilimin ve İlacın Akılcı Adımlarıyla Geleceğe...

Kaynaklar

  • Li et al., 2020. "Artificial intelligence in pharmacogenomics: Research progress, challenges, and prospects."
  • Grayson et al., 2018. "Pharmacogenomics and personalized medicine: the future of healthcare."
  • Topol, E. J., 2019. "Deep Medicine: How Artificial Intelligence Can Make Healthcare Human Again."
  • Yu et al., 2019. "Machine learning in pharmacogenomics: methods and applications."