Bu hafta AstraZeneca, Merck, Pfizer, Teva, İsrail Biyoteknoloji Fonu ve Amazon Web Services gibi küresel ilaç ve teknoloji şirketleri arasında yapay zeka destekli bir ilaç keşif ortaklığı olan İsrail merkezli AION Labs, OMEC.AI adlı yeni bir başlangıç şirketinin kurulduğunu duyurdu.
OMEC.AI, araştırmacıların bir ilaç adayının klinik denemeye hazır olup olmadığını değerlendirmelerine, gizli güvenlik yükümlülüklerini belirlemelerine ve belirlenen boşlukları kapatmak için deneyler önermelerine yardımcı olabilecek AI kullanarak bir hesaplama platformu oluşturmayı amaçlamaktadır.
Gill oturdu MobiSağlıkHaberleri OMEC.AI’yi, girişimin nasıl ortaya çıktığını ve amaçlanan sonuçlarını karşılamak için AI hesaplamalarında kullanacağı verileri tartışmak için.
MobiHealthNews: OMEC.AI ve hedeflerinden bahseder misiniz?
Solungaç: Tüm girişim yaratma modelimiz üç sütun üzerine inşa edilmiştir. İlk sütun her zaman, eğer çözülürse hastalar için gerçekten etkili olacak ve elbette endüstrinin ihtiyaç duyduğu bir fırsatı ele alan çok güçlü, uygulanabilir bir şirket olacak büyük bir zorlukla başlar.
İkinci olarak, çok uzun ve yorucu bir derinlemesine değerlendirme süreci ile bu zorluğun üstesinden gelebilecek en iyi bilim adamlarını ve kurucuları arıyoruz.
Üçüncüsü, onları finansman sağlayan yeni bir başlangıç şirketi olarak kurduk, ardından sistematik olarak başarıları için onlara rehberlik ettik ve başarılı olmaları için gerekli verileri ve diğer her şeyi vererek onları destekliyoruz.
Tüm bunlar sadece AION Labs ekibi tarafından değil, aynı zamanda ortaklarımız tarafından herkesin ilk günden itibaren bu şirketin kurulmasına ve dört yıl boyunca başarılı olmasına yardımcı olmak için birlikte çalıştığı bir ortak geliştirme modelinde gerçekleştirilir.
Bu durumda OMEC.AI’nin ortaklarımız arasından üç destekçisi vardır: Pfizer, AstraZeneca ve Merck (Alman Merck, EMD Serono). Bu üç kişi, OMEC.AI’de doğrudan yatırımcılardır ve şirkette öz sermayeye sahip olacaklar, ancak fikri mülkiyet haklarına sahip olmayacaklardır. Her biri, teknolojiyi geliştirmek için sistematik olarak onlarla birlikte çalışmak ve onlara yardımcı olmak için Ar-Ge organizasyonları içinden şampiyonlar atadı ve adayların seçilmesinin yanı sıra zorluğun tanımlanmasında da yer aldı.
OMEC.AI, farmasötik Ar-Ge sürecinde muhtemelen en önemli karar olan hangi ilaç adayının klinik araştırmalara girmesi gerektiğine karar verme sürecini nasıl ele aldığımızı ele alıyor. Farmasötik veya biyoteknoloji yöneticisi olarak hangi ilaç adayına bahse gireceğinize karar verdiğinizde, bilim başarısız olmadıkça asla durmayacağınız yüz milyonlarca dolarlık bir yatırım sürecine girer.
Dolayısıyla, ortaklarımızın gerçekten yapmak istediği şey, daha iyi kararlar vermelerine ve nihayetinde yıpranma oranını düşürmelerine ve bu ilaçları hastalar için daha güvenli ve daha verimli hale getirmelerine yardımcı olacak teknolojik bir platform oluşturabilmek için yapay zekayı kullanmaktır.
Buradaki zorluk, tüm bu verileri nasıl alacağımızdı. – üretilen klinik öncesi veriler ve diğer veri kaynakları – ve ilacı test edebilecek ve insanlara girmeden önce klinik deneme aşamalarında size başarı şansının ne olduğunu söyleyebilecek yapay zeka tabanlı bir platform oluşturmak mı? Ve şu anda, bu süreç temelde çok az teknolojik anlayışla manuel olarak yapılıyor.
Sonuçta büyük çoğunluğun süreç içerisinde bir noktada başarısız oldukları için piyasada onaya ulaşmadığını biliyoruz. Dolayısıyla, açıkça karşılanmamış bir ihtiyaç ve bunu yapacak doğru insanları getirirseniz dijital ve hesaplama teknolojilerinin çözebileceği bir şey var. Ve bulmak için aradığımız şey buydu.
MHN: Bu ekibi kurmak için bulduğunuz kişiler kimler ve neyi çözmeye çalışacaklar?
Solungaç: Öncelikle otomotiv endüstrisinde AI alanında teknolojinin ön saflarında çalışan iki yapay zeka gazisi. İsrail merkezli bir otonom sürüş şirketi olan Mobileye’de çalıştılar, ancak 15 milyar dolara Intel’e satıldılar.
Bu nedenle, bize verileri entegre edebilen bir platform oluşturabilecek teknolojik bir yaklaşımla geldiler ve çok iddialı bir şekilde yüksek risk ama aynı zamanda yüksek ödül olacak. Ve ortaklarımız yaklaşımlarını seviyor – Ar-Ge ortakları onlarla bir araya geldi.
Dolayısıyla bu üç şirket, AstraZeneca, Pfizer ve Merck, Amazon Web Services ile birlikte onları da destekleyecek. Böylece, yatırımcı veya destekçi olarak bu dört şirkete sahip olacaklar ve Amazon örneğinde, teknolojiyi geliştirebilmek için onlarla el ele çalışacaklar. Belediyeden de hibe aldık. [Israeli] hükümet onları desteklesin. Bu nedenle, temel olarak, tohum öncesi bir tur olarak 2 milyon dolarlık finansman alıyorlar. Ve bu ay çalışmaya başlıyorlar.
MHN: Riskli ama getirisi yüksek olduğundan bahsettiniz. Bu risklerden bazılarının neler olabileceğini söyleyebilir misiniz?
Solungaç: Yapabileceğin kanıtlanmadı [do this]. Bu tarihe kadar, şu anda yapmaya çalıştıklarını yapabilecek bir teknoloji yok. Yani risk bu. Her tür ilacı klinik deneylere girmeden önce nihai olarak test edebilmek için verilere erişebilecekleri bir AI platformu oluşturabilir miyiz? Bu ilaç adayının yüksek başarı olasılığı veya yüksek toksisite olasılığı olup olmadığını ilaca, yatırımcılara veya kullanıcı olacak herhangi bir kişiye söyleyebilmek için mi? Bu, yapmaya çalışacakları bir şey. Henüz yapılmadı. Bu nedenle, tanımı gereği yüksek risklidir.
MHN: AI gerçekten sadece içine konan bilgiler kadar iyidir. İlginç olan, projeye dahil olan Merck, AstraZeneca, Pfizer ve diğerleri. Veriler bu şirketlerin her birinden mi geliyor? Kullanılan seçici veriler var mı?
Solungaç: Bu nedenle, şirketlerin tümü, sahip olduklarına dayanarak ihtiyaç duydukları her şeyi yapmaları için gerekli verileri sağlamayı taahhüt etmiştir. Pfizer, tamam, tüm geçmiş verilerimizi dikkatli bir seçim yapmadan alın diyecek gibi değil. Ortaklar verilerini startup ile paylaşmaktan mutluluk duyarlar.
Bunu yapmaya kararlılar ve teknolojilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için bunu yapmak istiyorlar. Ama birbirleriyle paylaşmak istemiyorlar ve birbirleriyle paylaşmalarına izin verilmiyor, çünkü bu tanım gereği rekabete aykırı olurdu. Bu nedenle, tüm en iyi uygulamalara uygun olarak bu verileri federe bir şekilde paylaşabilmelerini sağlamak için bir platform oluşturuyoruz.
MHN: Bu programın sonunda neye yol açmasını umuyorsunuz? Bu şirketin neyi çözebileceğini umuyorsunuz?
Solungaç: AION Labs’da genel olarak ve daha sonra özel olarak bu şirket için başarmaya çalıştığımız şey, biyoteknoloji alanı için büyük, bağımsız büyüyen, yapay zeka tabanlı girişimler yaratmak, böylece bilim insanlarına ve araştırmacılara onların yerini almalarına değil, gerçekten tüm ilaç keşfi ve geliştirme sürecini optimize edebilmeleri için yeni teknolojik yetenekler getirerek onları güçlendirin.
Kaynak : https://www.mobihealthnews.com/news/qa-aion-labs-new-startup-aims-streamline-drug-discovery-process