Yapay Zeka Tarafından Tasarlanmış Yeni Nesil İlaçlar Gelmek Üzere mi?

Peter Ray bunu biliyor. Şu anda Zimbabve olarak bilinen bölgede bir tamirci ve bir radyoloji teknisyeninin çocuğu olarak dünyaya gelen Ray, Zimbabve Kurtuluş Savaşı sırasında ailesiyle Güney Afrika'ya kaçtı. 1980'de zırhlı araçlardan oluşan bir konvoyla yaptıkları yolculuğu hatırlıyor. Güneşin yakıcı sıcağında bir asker 8 yaşındaki Ray'e makinalı tüfek kullanmayı öğretti. Ama annesi sürekli durmak zorunda kalıyordu. Kendini iyi hissetmiyordu.

Cape Town'daki doktorlar ona kanser teşhisi koydu. Ray, annesiyle birlikte radyoterapi seanslarına gittiğini, hastane odalarını, kolostomi torbalarını hatırlıyor. Annesi kumsalı çok severdi, suyun karayla buluştuğu çizgide yürümeyi çok severdi. Ama kumsala gitmesi giderek zorlaştı. Bazen hastaneden bir süreliğine eve geliyordu ve her şey daha iyiye gidecekmiş gibi görünüyordu. Ray umutlanıyordu. Sonra her şey tekrar alt üst oluyordu. Ameliyat, radyoterapi, kemoterapi, 1980'lerde masada olan tedaviler, kısa sürede tükendi. Annesi ölüm döşeğindeyken Ray ona bir şekilde fark yaratacağı sözünü verdi. 13 yaşındaydı.

Ray tıbbi kimya eğitimi aldı, önce eğitimini kredi çekerek finanse ettiği Güney Afrika’da, ardından Liverpool Üniversitesi'nde. Birleşik Krallık genelinde ilaç şirketlerinin bir çok projesinde çalıştı. Şu anda 53 yaşında ve Recursion adındaki ilaç şirketinin önde gelen ilaç tasarımcılarından biri. Annesine verdiği o sözü sık sık düşünüyor. "Bu söz hayatım boyunca benimle birlikte oldu" diyor. "Kansere etki eden ilaçları piyasaya sürmem gerekiyor.”

Kendi trajedilerinizin başkalarının başına gelmesini engelleme arzusu güçlü bir motivasyon kaynağı olabilir. Ancak ilaç keşfi her zaman son derece yavaş ve zahmetli bir süreç olmuştur. Ray gibi kimyagerler önce bir hedefe odaklanır, genellikle bir proteine, yani kendi üzerine kıvrılmış ve katlanmış uzun bir amino asit zincirine. Bilgisayar ekranında bunun bir modelini açar ve karanlık bir boşlukta dönmesini izler. Yüzeyindeki eğrileri ve eğimleri, yani karanlıkta bir uzay gemisi gibi ilerleyen bir molekülün yanaşabileceği yerleri not eder. Sonra bu uzay gemisini atom atom inşa etmeye çalışır.

Yeni molekül hazır olduğunda kimyagerler onu biyologlara aktarır ve biyologlar da onu sıcak odalarda canlı hücreler üzerinde test eder. Bir trajedi daha: Her zaman açık olmayan nedenlerden ötürü birçok hücre ölür. Biyoloji karmaşıktır ve yeni ilaç beklendiği gibi çalışmaz. Kimyagerlerin, çoğu durumda yıllar boyunca, ince ayarlar, düzeltmeler yaparak yeni bir molekül, sonra bir molekül daha üretmesi gerekecektir. Insilico Medicine'den biyolog Keith Mikule, bana farklı bir ilaç şirketindeki deneyimini anlattı. Beş yıllık çalışmanın ardından en iyi moleküllerinin öngörülemeyen, tehlikeli yan etkileri oldu ve bu da onu daha ileriye götüremeyecekleri anlamına geliyordu. Mikule, "Büyük bir kimyager ekibi, büyük bir biyolog ekibi vardı, binlerce molekül üretildi ve hiçbir gerçek ilerleme kaydedilemedi" dedi.

Eğer bir ekip çok şanslıysa farelerde beklenen etkiyi gösteren bir molekül elde eder. Bu molekülü sağlıklı insan gönüllülerden oluşan küçük bir gruba verme şansı yakalar; buna Faz I denemesi denir. Gönüllüler sağlıklı kalırsa Faz II'de molekülü söz konusu hastalığa sahip olanlar da dahil olmak üzere daha fazla kişiye verir. Hastalar daha da kötüleşmezse Faz III'te molekülü bulabildiği kadar çok hastaya ve olabildiğince çeşitli bir gruba verme şansı yakalar.

Her aşamada, çok az insanın anlayabileceği ve daha da azının tahmin edebileceği nedenlerden ötürü, çok sayıda ilaç eleniyor. Umut vaat eden ilaçların yüzde 90'ından fazlası bu süreçte başarısız oluyor. İlaç araştırmacılarıyla karşılaştığınızda onlara, ihtiyatlı ve nazik bir şekilde, daha önce bir ilaçlarının başarılı olup olmadığını sorabilirsiniz. Adına kayıtlı tek bir ilacı (yumurtalık kanseri için niraparib) bulunan Mikule, “Bu çok nadir bir durum" diyor, "Bizler tek boynuzlu atlar gibiyiz."

Ancak Mikule, Ray ve başka kimyager ile biyologlar yeni bir yaklaşım deniyor. Ray ile konuştuğumda Recursion'daki meslektaşlarıyla birlikte üzerinde çalıştığı bir molekülü bana göstermekten heyecan duyuyor. Bu, MALT1 inhibitörü olarak adlandırılan ve kan kanseri hücrelerinin büyümesini engellemek için tasarlanmış bir molekül. Ekranında REC-3565 bir dizi halka ve çizgiden ibaret; boşlukta yüzen bir başka iskelet uzay gemisi. Ama gerçek dünyada da mevcut: Ray ile sohbetimden sadece birkaç hafta önce, ilk faz I gönüllüleri onu küçük bir hap şeklinde yuttu. Ray'e göre bu molekülü özel kılan şey, sadece şu ana kadar zorlu aşamalardan sağ çıkmış olması değil; REC-3565'in "İnsan tasarımıyla ortaya çıkmayacak olması." Ray, ekibinin bu noktaya ulaşmak için gereken mantıksal sıçramaları yapay zeka (YZ) kullanmadan yapamayacağına inanıyor.

Dünyanın ilaç devleri YZ’ye odaklanırken Recursion da her şeyini bu teknolojiye yatıran bir grup yeni girişim arasında yer alıyor. 12 yıl önce Utah'ta akademisyenler tarafından kurulan şirket, çeşitli koşullar altında hücrelerin anlık görüntülerini alarak, geniş bir resim veri tabanı oluşturarak ve potansiyel yeni hedefler belirlemek amacıyla YZ’yi bu verilere yönlendirerek adını duyurdu. Recursion, geçen yıl Ray'in eski işvereni olan ve YZ’nin küçük moleküller tasarlamak için kullanılmasına öncülük yapan on yıllık bir başka yeni girişimi, Exscientia'yı satın aldı. Başka şirketler de var, Mikule’nin işvereni olan ve 2014'te kurulan Insilico gibi. Sadece geçen yıl Xaira Therapeutics 1 milyar dolarlık risk sermayesiyle faaliyete geçti; bu, son yılların en büyük biyoteknoloji finansman turuydu. (2024'te bu kadar büyük yatırım çeken tek diğer yeni girişim, eski bir üst düzey OpenAI araştırmacısı tarafından kurulan Safe Superintelligence oldu.)

Piyasada YZ kullanılarak tasarlanmış hiçbir ilaç yok. Ancak hem Recursion hem de Insilico, faz II klinik denemelerinden geçen aday ilaçlar geliştirdi; bu da ilaçların hastalarda güvenli olduğu anlamına geliyor. REC-994, beyin lezyonlarına yol açan bir hastalık olan serebral kavernöz malformasyon, ISM001-055 de ilerleyici, ölümcül bir akciğer hastalığı olan idiyopatik pulmoner fibroz için geliştirildi. Insilico, Recursion ve diğer şirketlerde daha fazla YZ bağlantılı ilaç adayı, Ray’in bana gösterdiği de dahil, geliştirme aşamasında bulunuyor.

Tüm bu moleküller, şu anda masanın üzerinde yüzü aşağı dönük duran kartlar gibi. YZ gerçekten işe yarayan ilaçların normalden daha hızlı ve daha ucuz bir şekilde üretilmesine yardımcı olabilir mi, yoksa ilaç araştırmacılarına bir başka kaybedecek el mi dağıtılıyor?

1981 yazında, ‘Fortune’ dergisinin kapağındaki bir manşet, dijital ilaç keşfi çağının yaklaştığını ilan ediyordu. Makale, tıkanıklığı aşmayı umut eden bilimcilerin hücrelerde denenecek en iyi molekülleri seçmek için bilgisayar görselleştirmesini nasıl kullandığını inceliyordu. Uzun süredir devam eden ‘In the Pipeline’ blogunu yazan tıbbi kimyager Derek Lowe, ‘Fortune’ makalesinin o dönemde bazı ilaç araştırmacılarını tedirgin ettiğini hatırlıyor. Çalıştığı ilaç şirketi Schering-Plough'da pahalı ekipmanlarla dolu ve kapısında Bilgisayar Destekli İlaç Keşfi (Computer-Aided Drug Discovery/CADD) yazan bir oda vardı. Lowe bana “Koridorun karşısındaki tıbbi kimyagerler bunu pek beğenmedi" dedi, "Bu yüzden kendi kapılarına 'BADD: Beyin Destekli İlaç Keşfi' (Brain-Assisted Drug Discovery( yazan bir tabela astılar."

Bilgisayarlar her şeyde devrim yarattı. Ancak ilaç keşfinin zor sorunları bir fare imlecinin dokunuşuyla ortadan kalkmadı. Tecrübeli ilaç araştırmacıları, moleküler parçaları rastgele bir şekilde bir araya getirerek yeni ilaç türlerine rastlama girişimi olan kombinatoryal kimyaya şüpheyle yaklaşıyor. (Bu yöntem işe yaramadı; bunun bir nedeni, böylesine aşırı demokratik bir yaklaşımın maliyetlerinin çok yüksek olmasıydı.) Bilim insanlarının bir hedef ve bir molekülün nasıl etkileşime gireceğini simüle etmesini sağlayan hesaplamalı kimya isteksizce de olsa kabul gördü ancak bu yöntemin başarısı, hedef ve adayların doğru modellerine bağlı ve bunun için laboratuvarda eski usul yoğun çalışma gerekiyor.

Hatta biyolojinin tüm karmaşıklığı belirginleştikçe zor problemler daha da zorlaştı. Lowe, "Eskiden olduğundan daha çok endişelenmemiz gereken şey var" diyor. Farklı mutasyonlarla tetiklenen kanserler farklı tedavilere yanıt veriyor. Belirli bir reseptöre bağlanan ilaçlar kalp sorunlarıyla ilişkilendirildi ve bu nedenle yeni bir ilaç adayının, ne kadar umut verse de, o reseptöre bağlanma eğilimi göstermesi halinde yarış dışı bırakılması gerekiyor.

Recursion'da baş biyolog olan Karen Billeci, bir ilaç araştırmacısının YZ’den bahsettiğini ilk kez duyduğu anlardan birini hala hatırlıyor. 1993 yılının bir sabahında Billeci, birkaç başka çalışanla birlikte San Francisco Körfezi'nin kıyısındaki şirketinin otoparkında yürüyordu. Genentech adında yeni kurulmuş bir şirkette çalışıyorlardı (şirket daha sonra Roche tarafından 47 milyar dolara satın alındı.) Billeci'nin programcı arkadaşları, sinir ağlarının (bir tür makine öğrenimi); hasta bilgilerindeki kalıpları bulmak ve neden bir ilaca bazı hastalar yanıt verirken bazılarının vermediğini ortaya çıkarmak için kullanılıp kullanılamayacağını araştırıyordu. Billeci, "Bu harika ilaçlar insanlara veriliyordu ve başarısız oluyordu" diyor. Otoparkta bir gün kendilerinin göremediği örüntüleri görmeyi öğrenebilecek bir yazılımın olup olmayacağı hakkında konuştular. Billeci, "Eğitim kelimesini kullanmadık" diye hatırlıyor, "Henüz bunun için kelimelerimiz yoktu.”

Sonraki birkaç on yıl içinde YZ’nin hasta verilerindeki örüntüleri belirlemekten daha fazlasını yapabileceği adım adım netleşti. 2020'de nelerin mümkün olabileceğini somutlaştıran bir olay yaşandı. Sonbaharda düzenlenen küresel bir yarışmada Alphabet'in DeepMind şirketi tarafından geliştirilen bir YZ, bir proteinin katlanarak nihai şeklini nasıl alacağını doğru tahmin edebildiğini gösterdi. Bu, biyolojide kanonik olarak zor bir problem, ilaç araştırmacıları için de kilit bir görevdi. DeepMind'ın YZ’si, diğer tüm yarışmacıları kolayca geride bıraktı. Washington Üniversitesi'nde biyokimyacı olan David Baker, bu olaydan yeni ilaç proteinleri tasarlamak için YZ’yi kullanma fikrine daha derinlemesine eğilme ilhamını aldı ve söz konusu çalışma ona daha sonra 2024 Nobel Kimya Ödülü'nü kazandırdı. Xaira'nın kurucularından biri olan Baker, “Daha önce geliştirdiğimiz yöntemleri aşan yöntemler geliştirmemiz uzun sürmedi" diyor.

Bundan sonra YZ ile başka neler mümkün olabilir? YZ’ye şimdiye kadar var olmuş tüm ilaçlar nasıl çalıştıklarına dair tüm veriyle birlikte gösterilse ve ardından keşfedilecek diğer ilaçları belirlemek için YZ denenmemiş moleküllerden oluşan bir veri tabanına bırakılsa? Peki ya, ve makine öğrenimi hakkındaki tartışmanın geldiği nokta burası 2025'te- yazılım, insanlığın ürettiği biyoloji hakkındaki tüm bilgilerin önemli bir bölümünü alıp hem ürkütücü hem de derin bir eylemle, tamamen yeni şeyler önerebilseydi?

Bazen insanlık, yapay zekanın ilk bakışta iyi görünen şeyler ürettiğini ama sonradan tamamen anlamsız kelime veya düşünce karışımları olduğunu öğreniyor. İlaç keşfinin kapsamlı gerçek yaşam testlerini içermesi, bu tür önerilerin süreçten sağ çıkma olasılığını düşürüyor. YZ halüsinasyonlarının en büyük riski zaman ve kaynak israfı olabilir. Ancak yeni ilaçların başarısızlık oranı zaten o kadar yüksek ki, söz konusu yeni girişimlerdeki bilimciler bu riski almaya değer buluyor.

Peter Ray, boşlukta yüzen MALT1 inhibitörüne bakıyor. "Eğer bir ilacı piyasaya sürebilirsem sözümü tuttuğumu hissedeceğim" diyor. YZ molekülün toksisiteye neden olabilecek bir kesitini ortadan kaldırmanın bir yolunu açığa çıkarmış, Ray bu yeri işaret ediyor. Bu, ilgili insanların hiçbirinin aklına gelmeyen bir reaksiyondu.

Asıl soru, YZ kullanılarak tasarlanan moleküllerin piyasaya sürülme konusunda daha başarılı olup olmadığı. Sürecin son birkaç aşaması en pahalı ve en tahmin edilemez olanı. Insilico'nun klinik geliştirme başkan yardımcısı Carol Satler, herhangi bir klinik denemede doğru kişileri bulmanın zor olduğunu söylüyor. Süreç çok yavaş ilerliyor. Endişeli, ilacın neler yapabileceğini görmek için doğru seçimler yaptığını, doğru doktorlarla iletişime geçtiğini, fayda görmeyecek kişileri dışarıda bırakıp fayda görebilecek kişileri dahil ettiğini umuyor. Bir ilaç deneme aşamasına ulaştığında, bir milyar doların yanı sıra yüzlerce, hatta binlerce bilimcinin hayatından on yılı temsil eder. Bir hasta kaydolur. Sonra iki. Aylar geçer. Zaman çok yavaş ilerler. Satler, "Sayaç sürekli çalışıyor" diyor, “Bu çok pahalı bir iş."

Geçen yılın sonlarında, Recursion'ın Exscientia'yı satın alma işleminin tamamlanmasının hemen ardından, her iki şirketten 300'den fazla ilaç araştırmacısı Londra'daki bir etkinlik mekanında bir araya geldi.

Pembe ışıklarla aydınlatılmış konferans salonu, Recursion'ın baş bilim sorumlusunun birkaç gün önce yaptığı bir duyurunun haberiyle çalkalanıyordu. Exscientia tarafından geliştirilen REC-617 molekülü, ölümcül kanserleri diğer tedavilere yanıt vermeyen 18 hastaya verilmişti. Faz I klinik denemesi, hem hastaların ilaç adayını tolere edip edemeyeceğini hem de ilaç adayının herhangi bir etkisi olup olmadığını görmek için tasarlanmıştı. Bir hasta, yumurtalık kanseri üç kez nükseden bir kadın herkesi şaşırttı: Hayatta kaldı. Tedaviden altı ay sonra hala hayattaydı. Deneme kör olduğu için Recursion veya Exscientia'daki hiç kimse bu kadının kim olduğunu ve bugün hala hayatta olup olmadığını bilmiyor. Ama o odada kadın etrafına hayat saçıyor gibiydi.

Duyuruda dikkat çekici bir başka ayrıntı daha yer alıyordu. Exscientia, aday moleküllerin sayısını bunlar üretilmeden önce YZ kullanarak daralttığı için nihayetinde binlerce değil, sadece 136 molekül üretilmiş ve hücrelerde test edilmişti. (Ray'in MALT1 inhibitörü de sadece 344 molekülün üretilmesini gerektirdi ki, bu da geleneksel bir ortamda gerçekleşecek olanın çok küçük bir kısmı.)

Recursion'ın kurucu ortağı ve CEO'su Chris Gibson, toplanan kalabalığa yaptığı konuşmada bu sayının altını çizerek elde edilen zaman ve kaynak tasarruflarının altını çizdi. Mantık şu: Daha hızlı başarısız olarak, yani YZ’yi sadece yeni moleküller icat etmek için değil, aynı zamanda çoğunu önceden elemek için kullanarak bu son derece maliyetli sürecin ilk aşamalarının maliyetini düşürmek mümkün olabilir.

Merkezin lobisinde Recursion'ın baş tıp sorumlusu David Mauro, Exscientia'nın tıbbi kimyageri Jakub Flug ve bir avuç insan daha bir daire şeklinde toplanmıştı. Çalışanlar adeta devasa bir kör randevuda gibiydiler. Daha önce hiç yüz yüze gelmedikleri insanlarla tanışıyor, hikayelerini anlatıyor ve birbirlerine nasıl uyum sağlayabileceklerini anlamaya çalışıyorlardı. Sırayla kendilerini tanıttılar ve bu şirketlere neden katıldıklarını anlattılar. Birisi, "Eğlenmek için buradayım" dedi. Bir diğeri, "Artık inanmadığım bir şeyi yapmaktan yoruldum, o yüzden buradayım" dedi. Bir başkası ise “Buradayım çünkü bir ilacı gerçekten piyasaya sürmek istiyorum" dedi. Bu sonuncusunu herkes başını sallayarak onayladı.

Alt katta, bodrumdaki bir odada, Gibson da geleceği düşünüyordu. Umudu Recursion’ın yaptıklarıyla ilaç keşfinin bir gün sektör genelinde nasıl olacağının temellerini atıyor olmasıydı, klinik deneme aşamasına ilerlemiş sekiz ilaç ve bunların ardından gelen, klinik öncesi aşamadaki bir avuç ilaçla başlayarak. Gibson, “Bunu doğru yapıyorsak, bir öğrenme sistemi kuruyorsak, bundan sonraki 10 ilacın başarı olasılığı daha yüksek olur. Ondan sonraki 10 ilacın başarı olasılığı daha da yüksek olur. Bu şeyi rafine etmeyi sürdürüyoruz" diye konuştu.

Geçen yaz, yakında 10 kadar farklı aday hakkında açıklama yapılacağına dair iddiasını sordum. Bu kritik kitlenin, yani bilginin büyük bir topak halinde kamuoyuna açıklanmasının hesaplanmış bir hedef olduğunu söyledi: İlaçların yaklaşık yüzde 90'ının başarısız olması halinde Recursion'ın sadece umduğu şeyi yapıp yapmadığını ortaya koyması için yaklaşık 10 farklı programın sonuçlarını göstermesi gerekiyor. Gibson, "Sonuçta bizi ilk 10'a göre değerlendirmek adil olacak" diyor, "Bu yeterli bir örneklem büyüklüğü." Başka bir deyişle, bu yaklaşımın neler yapabileceğini görmek için yeterli bir örneklem büyüklüğü.

Geçen yılın sonlarında soğuk bir sabah, Recursion'ın keşif motorlarından birini görmeye gittim. Otomasyon direktörü Patrick Collins ve farmakoloji baş bilimcilerinden Su Jerwood, beni küçük bir süpermarket büyüklüğünde bir odaya götürdü; oda kalın cam kasalar içinde duran makinalarla doluydu ve makinelerin üzerinde de bir hale gibi ışıldayan beyaz lambalar asılıydı. Collins, "Bir tarafta biyoloji, diğer tarafta kimya var" dedi. Makineler arasından geçen manyetik bir ray, pipetleme robotlarını inkübatör odalarına bağlıyordu. Collins, “Burada mesele tasarım, üretim, test, öğrenme, döngü" dedi. Şişeler ve tozlarla dolu kasaları işaret ederek "Tüm yapı taşları, reaktifler ve benzeri şeyler" diye ekledi. İnsanlar makinaların dolu kalmasını sağlıyor.

Jerwood'un yaptığı açıklamaya göre, bu makinalar ham atomlardan oluşturulan molekülleri dağıtıyor; bu moleküller YZ sistemleri tarafından sanal ortamlarda zaten test edilmiş ve incelenmiş. Aday ilaçlar hücre tepsilerine damlatılıyor ve sistem etkilerini değerlendiriyor. Bu yeni bir sistem ve üzerinde çalışılması gereken bazı aksaklıklar söz konusu. Collins'in anlattığına göre, otomatik sürecin bazı kısımları hala insanların müdahalesini gerektiriyor ve Recursion, YZ’ye giden ve YZ’den gelen bilgi akışını nasıl düzene koyacağını çözmeye çalışıyor. Ancak sistem çalıştığında bilimciler binlerce testin sonuçlarını ekranlarında görecek. Otomatik sistem yaklaşık bir yıldır çalışıyor, bu nedenle şu anda klinik denemelerde olan aday ilaçların yapımında yer almadı. Ama gelecekteki ilaçların geliştirilmesine yardımcı oluyor.

Tertemiz bölmelerindeki makineleri incelerken, moleküller hakkında düşünmeyi seven, onları üretmeyi seven, nasıl çalıştıklarını anlamaktan zevk alan bir insan olmanın şu anda ne anlama geldiğini merak ettim. Bunu Collins'e sordum. İlk kez bir proteini elle kristalleştirdiği, ilk kez bir ilaç molekülünün ona yapıştığını gördüğü anı hatırladı. “O esnada ömür boyu bağımlısı oldum" diye konuştu. Söz konusu geleneksel araçlar hala bir yere sahip. Ama belki burada değil; buranın odak noktası mümkün olan en hızlı şekilde işe yarayan bir şeyi kliniğe ulaştırmak. Collins, “Hepimiz hastaları düşünmeye çalışıyoruz" dedi.

Jerwood da soruma şu yanıtı verdi: “Her zaman yeni şeylere büyük açlık duyuyorum.” Otomatik laboratuvarın üzerinde dururken, kimyanın henüz kimsenin gitmediği bölgelerini, bilinmeyen süreçlerin ötesinde yatan yapıları ve reaksiyonları hayal etti. Güneş ufuktan yeni yükseliyordu. Makinelerin yapabileceği tüm şeyleri, artık kendisinin yapmayacağı tüm şeyleri düşündü. “Olay dönüp dolaşıp henüz keşfedilmemiş alanlara geliyor, değil mi? Çünkü o zaman o alanı incelemeye vaktim olacak” dedi, “O riski almaya vaktim olacak.”

Bazı ilaç araştırmacıları için YZ’nin vaadi bilimsel sınırları zorlamanın, hatta hastalıkları tedavi etmenin ötesine geçiyor. Insilico'nun CEO'su ve kurucu ortağı Alex Zhavoronkov, şirketin hem hastalık hem de yaşlanmayla ilgili hedefleri tercih ettiğini söylüyor. Örneğin idiyopatik pulmoner fibroz için geliştirdikleri ilaç adayı, belirli biyolojik yolları baskılayarak akciğerlerde yara izi oluşmasını önlemeyi amaçlıyor ancak aynı zamanda sağlıklı hücrelerin yaşlanmasını da yavaşlatabilir. Zhavoronkov, yaşlanmayla ilgili hastalıklar ve gerileme için yeni tedaviler keşfederken yeni ilaçları daha hızlı ve daha ucuz bir şekilde klinik aşamaya getirmeyi umuyor.

Zhavoronkov ile konuştuğumda Çin'in Chongqing kentinde düzenlenen şirket çapında bir etkinlikteydi. "20 yıl sonra 66 yaşında olacağım" dedi, "Babamı 66 yaşındayken gördüm ve hiç hoş değildi." Yüksek beklentileri olduğunu, hızın her zaman kolayca elde edilemediği bir sektörde hız arzusunu açıkça dile getirdi. Bana Çin'in Suzhou kentindeki otomatik bir laboratuvarın videosunu gösterdi. "Bunu Covid sırasında kurduk" dedi ve projede çalışan bazı laboratuvar bilimcilerinin tesisi faaliyete geçirmek için gece gündüz çalıştığını, tesiste uyuduğunu anlattı.

Bu düzenekte ve Zhavoronkov'un kendine özgü pragmatizminde belli belirsiz bir bilim kurgu havası var. Zhavoronkov'un kolunda birçok doku türüne dönüşebilecek şekilde yeniden programlanabilen indüklenmiş pluripotent kök hücreler (İPKH) üretmek için deri alınmasından kaynaklanan izler var. “İPKH'mi satın almak istiyorsanız bizi arayın. Size göndeririz" diyor, "Hakkınızda kamuya açık alanda ne kadar çok veri varsa hastalandığınızda, özellikle kansere yakalandığınızda gerçekten iyi bir tedavi alma şansınız o kadar yüksek olur.”

Laboratuvar videosunda kamera siyah bir koridordan, ardından bir bekleme odasından ve cam bir duvarın önünden geçiyor. Arkasında yapılan çalışma gizli ise camın parlaklığı azaltılabiliyor. Duvarın arkasında reaktifler ve hücrelerle dolu tepsiler taşıyan ve bileşenleri hareket ettirirken dönen kollara sahip makineler bulunuyor. İnsanlara nadiren ihtiyaç duyuluyor.

Tıbbi kimyager ve blog yazarı Derek Lowe, YZ araçlarının er ya da geç bir şekilde ilaç keşfinde standart hale geleceğini tahmin ediyor. Kendisini bu konularda kısa vadede kötümser, uzun vadede iyimser olarak tanımlıyor. Sektörde bu durum defalarca yaşandı: Yeni stratejiler ortaya çıkıyor, büyük bir ilgi dalgasıyla yükseliyor, çöküyor ve yok oluyor. Sonra bazıları, bir şekilde yeniden yükseliyor ve sessizce normalin bir parçası haline geliyor. Zaten büyük ilaç şirketleri, ilaç keşfinin devleri, kendi YZ bağlantılı araştırma gruplarını kurmaya başladı. Bu arada Recursion, YZ’nin sadece yeni moleküller tasarlamak ve test etmek için değil aynı zamanda deneme katılımcıları bulmak için de kullanımını araştırıyor ve böylece pazara giden son ve en maliyetli adımları hızlandırıyor.

Bu dönüşüm kayıpsız olmayacak. Lowe, “Bu teknikler, gerek otomasyon kısmı gerekse yazılım giderek daha fazla şeyin 'insanlar bu tür angarya işleri yapmaz' kategorisine girmesine neden olacak" diyor. İnsan kimyagerlerin çalıştığı çok sayıda iş ortadan kalkacak. Lowe, "Makineleri nasıl kullanacağını bilenler, bilmeyenlerin yerini alacak" diyor. Peter Ray bile artık kendisini tıbbi kimyager olarak tanımlamanın doğru olmadığını düşünüyor. "Ben başka bir şeyim" diyor düşünceli bir şekilde, "Dürüst olmak gerekirse, buna ne dendiğini bilmiyorum."

Londra'daki o kör randevudan bu yana geçen aylarda Recursion iki ilaç adayının klinik denemelere girdiğini duyurdu: MALT1 inhibitörü ve akciğer kanseri için bir molekül. Sindirim sistemi hastalığı için bir ilaç zaten deneme aşamasında. Insilico, idiyopatik pulmoner fibroz ilacı için faz III denemesine geçmeye çalışıyor, Carol Satler da yine doktorlarla telefon görüşmeleri yapıyor. Kartlar teker teker açılıyor. Ray, İskoçya'nın Dundee kenti yakınlarında bulunan semtinde bazen koşuya çıkıyor ve annesini düşünüyor.

Gibson, Recursion'ın oynadığı uzun vadeli oyunu kafasında değerlendiriyor. Ve bunun aciliyetle nasıl iç içe geçtiğini. Evet, dünyayı değiştirmek istiyorlar. Ve kişisel olarak bunun için çok geç kalındığını düşünüyor. "Burada sevdiğini veya birden fazla sevdiğini belirli bir hastalıktan kaybetmiş çok sayıda insan var" diyor, "Öfkeliler. Buradalar çünkü o aile üyesinin, arkadaşın veya evladın karşı karşıya kaldığı fırsat eksikliğinin intikamını almak istiyorlar.” İlaçlar denemelerden geçerken ve herkes ne olacağını beklerken zaman daralıyor, günler sayılı.

Zaman, hepimiz için tükenmekte olan şey. Bazılarımız için diğerlerinden daha hızlı bir şekilde.

Bu haber ilk olarak WIRED tarafından yayınlanmış ve Kaan Atalay Tarafından İngilizce'den çevrilmiştir.