Yeni İlaçların Geliştirilmesinde Büyük Verinin Rolü

Büyük veri birçok sektörde oyunun kurallarını değiştiriyor. Buradaki ilerlemelerin sadece para değil, hayat da kurtarabileceği göz önüne alındığında, sağlık sektörü çoğundan daha fazla kazanç elde edebilir. Özellikle ilaç geliştirme, büyük veriler sayesinde ileriye doğru bazı büyük adımlar atabilir.

İlaç Geliştirme Süreci Nasıl Görünüyor?

Yeni bir ilacın geliştirilmesi uzun ve pahalı bir süreçtir. Bir alır ortalama 12 yıl Bir ilacı keşiften piyasaya sürmeye kadar götürmek milyonlarca dolara mal oluyor. Bu aşırı zaman çizelgeleri ve masraflar temel olarak iki faktörden kaynaklanmaktadır: temizlenmesi gereken birçok düzenleme engeli ve toplanması ve işlenmesi gereken çok sayıda bilgi vardır.

Tipik geliştirme zaman çizelgesi beş genel aşamaya ayrılır. İlk olarak, bilim adamlarının belirli bir duruma çözüm bulma potansiyeli gösteren moleküller olan ilaç adaylarını keşfetmeleri gerekiyor. Daha sonra bunları test etmek ve kullanılabilir ilaçlara dönüştürmek için klinik öncesi araştırmalar yapıyorlar.

İlaç firmaları bir ilaca sahip olduklarında onu bir dizi klinik deney yoluyla test etmeleri gerekir. Bu dört aşamalı bir süreçtir ve İlaçların yalnızca yüzde 30'u son aşamaya geçin. Bu denemeleri tamamladıktan ve ilacı gerektiği gibi rafine ettikten sonra işletmeler, sonuçları onay için FDA'ya sunar.

Bir ilaç FDA onayını aldıktan sonra ilaç şirketleri onu halka arz edebilir. Ancak yine de bunu izlemeleri gerekiyor. Geliştirmenin bu son aşaması, klinik deneylerde veya FDA incelemesinde ortaya çıkmayan sorunları izlemek için sürekli izlemeyi içerir.

Büyük Verinin İlaç Geliştirmedeki Rolü

Büyük veri bu sürecin hemen hemen her aşamasını önemli ölçüde iyileştirmektedir. İşte tıp geliştirmedeki artan rolüne daha yakından bir bakış.

1. Yapay Zekayla İlaç Keşfini Desteklemek

Büyük verinin ilaç geliştirmede ilk ve en etkili uygulamalarından biri keşif aşamasıdır. Büyük veri hacimleri, çeşitli moleküller arasındaki etkileşimleri simüle edecek makine öğrenimi modellerinin temelini oluşturur. Bu yapay zeka modelleri, gelecek vaat eden ilaç adaylarını rekor sürede bulabilir.

Bazı yapay zeka ilaç keşif araçları potansiyel tedavileri belirledi birkaç gün içinde aksi takdirde aylar sürecekti. Buradan makine öğrenimi modelleri, klinik öncesi araştırma aşamasını kolaylaştırmak için bir ilacın performansını tahmin edebilir. Bu hız, hayat kurtaran ilaçların daha erken pazara sunulabileceği anlamına geliyor ki bu da büyük veriler olmadan mümkün olmazdı.

2. Yetersiz Hizmet Verilen İhtiyaçların Belirlenmesi

Benzer şekilde büyük veriler, yeni ilaçlar için fırsatlar bulmayı kolaylaştırabilir. Etkili yeni bir tedavi oluşturmak büyük ölçüde mevcut seçeneklerin herkesin ihtiyaçlarını karşılamadığı bir alan bulma meselesidir. Farklı demografik yapılardan elde edilen tıbbi veriler bu boşlukları ortaya çıkarabilir, böylece ilaç şirketleri neleri incelemeleri gerektiğini bilir.

Bu tür tahmine dayalı analizler sağlık hizmetlerinde zaten yaygındır. Bazı şirketler büyük veri kullanıyor Kötü hasta sonuçlarını bulmak için iyileştirme ihtiyacını ortaya koyuyor. Diğerleri bunu hastalık salgınlarını tahmin etmek, ilaç geliştirme sürecini başlatmak ve tedavinin daha hızlı olmasını sağlamak için analiz ediyor.

3. Klinik Araştırmaların Kolaylaştırılması

Büyük verinin aynı zamanda uzun klinik deneme aşaması için de kapsamlı uygulamaları vardır. İlk olarak ideal test alanlarının belirlenmesine yardımcı olabilir. Gerekli koşullara ve yeterli çeşitliliğe sahip, yeterince istekli hastaların bulunduğu bir popülasyon bulmak zordur. Bir bölgenin demografisine ilişkin büyük verilerin toplanması ve analiz edilmesi, bunu çok daha hızlı hale getirir.

İlaç şirketleri de bu denemeler başladıktan sonra büyük verileri elde edebilir. Bu test süreci boyunca mümkün olduğu kadar çok gerçek zamanlı bilgi toplamak, araştırmacılara gelecekteki FDA incelemesi için ihtiyaç duydukları kanıtları sağlar. Büyük verinin hızı aynı zamanda potansiyel güvenlik sorunlarını daha erken tespit edip çözebilecekleri anlamına da gelir.

4. Potansiyel Sorunların İzlenmesi

Büyük veri aynı zamanda ilaç geliştirmenin piyasaya sürülme sonrası izleme aşamasını da iyileştirebilir. FDA hatırlatıyor 1.000'den fazla ilaç her yıl. Bu eylemlere olan ihtiyacın daha erken farkına varılması, daha az kişinin sorun yaşamasını sağlayacaktır.

İlaçla ilgili sorunların uyarı işaretleri için çeşitli kaynaklardan ve konumlardan veri toplamak, düzenleyici kurumların sorunları erken tespit etmesine yardımcı olur. Daha sonra insanların sağlığını korumak için ilacın kendisini, reçete önerilerini veya başka herhangi bir şeyi değiştirebilirler.

İlaç Geliştirmede Büyük Verinin Zorlukları

Bu kullanım örnekleri ne kadar faydalı olsa da, büyük veriler sağlık hizmetlerinde bazı engellerle karşı karşıyadır. Bunların başında hasta mahremiyeti meselesi geliyor. HIPAA gibi düzenlemeler bazı tıbbi kayıtlara erişimi zorlaştırıyor ve büyük veri uygulamaları, hassas sağlık bilgilerinin sızmasını önlemek için mahremiyeti sağlamalıdır.

Büyük veri araçları da sıklıkla bir öğrenme eğrisiyle birlikte gelir. Birçok ilaç firması ilgili yetenek eksikliğinden bahsedin bu teknolojinin kullanılmasının önündeki en büyük engeldir. Bu yetenek açığı, bu araçların uygulanmasını ve bunların etkin bir şekilde belirli şirkete göre uyarlanmasını zorlaştırıyor.

Maliyetler ise başka bir sorun. İlaç geliştirme zaten pahalıdır ve büyük verileri depolamak ve işlemek için gereken dijital altyapı ve yapay zeka yazılımı hiç de ucuz değildir. Sonuç olarak, daha küçük ilaç işletmeleri bu teknolojiyi tam anlamıyla kullanmakta zorlanabilir.

Potansiyel çözümler

Neyse ki bu sorunlara olası çözümler var. Umut verici Sağlık kuruluşlarının %55,3'ü Geçtiğimiz yıl siber güvenlik bütçelerini artırdılar. Yapay zeka ve diğer veri teknolojileri yaygınlaştıkça, daha fazla HIPAA uyumlu büyük veri hizmetleri de ortaya çıkacak. Bu trendler, ilaç şirketleri için büyük verilere yatırım yapmayı daha güvenli hale getirecek.

Teknolojik yetenekleri çekmek hâlâ zor olsa da ilaç işletmeleri, mevcut işgücüne yeniden beceri kazandırarak eksikliklerin üstesinden gelebilir. Bu pazar olgunlaştıkça birçok büyük veri ve yapay zeka platformu da giderek daha kullanıcı dostu hale geliyor. Sonuç olarak, bu yetenek boşlukları zamanla daha az endişe verici hale gelecektir.

Benzer şekilde, teknoloji geliştikçe ve pazar büyüdükçe büyük veri maliyetleri düşecek. İlaç şirketleri de bu maliyetleri kademeli uygulama yoluyla dağıtabilir. Bu teknolojiyi yavaş yavaş diğerlerine genişletmeden önce küçük bir kullanım durumunda uygulamak, daha iyi bir yatırım getirisi sağlayacaktır.

Büyük Veri İlaç Sektörünü Değiştiriyor

Zorluklar devam etse de büyük veri, ilaç endüstrisinde şimdiden büyük yankı uyandırıyor. Bu teknoloji, araştırmacıların yeni ilaçlar geliştirme şeklini değiştirme gücüne sahiptir.

Bu iyileştirmeler, daha ucuz, daha erişilebilir ilaçların çok daha kısa zaman dilimlerinde ortaya çıkmasına yol açabilir. Buna karşılık, daha fazla sayıda hasta için sağlık sonuçları iyileşecektir. Her şey büyük verinin potansiyelinin farkına varmakla başlar.