Medipol akademisyenlerinden antibiyotik geliştirmede yeni yaklaşım

İstanbul Medipol Üniversitesi İşletme ve Yönetim Bilimleri Fakültesi Öğretim Üyeleri Prof. Dr. Hasan Dinçer ve Prof. Dr. Serhat Yüksel, Meslek Yüksekokulu Müdürü Doç. Dr. Serkan Eti, Sağlık Bilimleri Yüksekokulu Öğretim Elemanlarından Öğr. Gör. Seçil Topaloğlu Eti ile Eczacılık FakültesindenDoç. Dr. Ozan Emre Eyupoğlu tarafından yürütülen “Leveraging Artificial Intelligence and Koch Snowflake Fuzzy Sets to Optimize Antibiotic Development Pathways” başlıklı çalışma, Artificial Intelligence in the Life Sciences Dergisi'nde yayımlandı.

YAPAY ZEKÂ DESTEKLİ KARAR MODELİ
Araştırmacılar makalenin temel amacını “Antibiyotik geliştirmede en kritik öğeleri ve en etkili yaklaşımları yapay zekâ destekli bulanık karar verme modeli önererek belirlemek.” olarak açıklıyor. Çalışma, literatürdeki önemli bir boşluğu doldurarak hem akademi hem de ilaç endüstrisi için uygulanabilir bir yol haritası sunuyor.

Her ne kadar son dönemde bazı araştırmalar otomatik veya optimizasyon tabanlı ağırlıklandırma mekanizmaları geliştirmiş olsa da bu çalışma uzman odaklı bir yaklaşımı tercih etti. Araştırmacılar, antibiyotik keşif sürecinin yalnızca veriye dayalı optimizasyonla temsil edilemeyeceğini; direnç eğilimleri, toksisite profilleri ve klinik uygulanabilirlik gibi çok sayıda nitel faktörün uzman değerlendirmesi gerektirdiğini vurguladı.

Bu kapsamda, fraktal geometrik şekillerden esinlenilerek geliştirilen Koch Snowflake Bulanık Kümeleri (KSFS) kullanıldı. KSFS entegrasyonu, özyinelemeli düzeltme mekanizmasıyla manuel olarak atanan ağırlıkların nesnelliğini artırarak uzman görüşlerindeki öznelliği azalttı. Böylece insan uzmanlığını koruyan ama şeffaf, yorumlanabilir ve pratik uygulanabilir bir model elde edildi.

ANTİBİYOTİK GELİŞTİRMEDE ÖNCELİKLİ ALAN: AKILLI BİYOGÜVENLİK
Araştırmada 15 kriter ve 8 farklı geliştirme yaklaşımı incelendi. Uzman görüşlerinin analizi makine öğrenmesi tabanlı boyut indirgeme tekniğiyle gerçekleştirildi. Kriterlerin ağırlıkları LOPCOW yöntemiyle hesaplanırken, yaklaşımlar CODAS yöntemiyle sıralandı.

Elde edilen bulgulara göre, antibiyotik geliştirme sürecinde akıllı biyogüvenlik ve bilgisayarlı kontrol sistemleri (SBCC) en kritik kriter olarak öne çıktı. Yapay zekâ destekli molekül keşfi ise en etkili yaklaşım olarak belirlendi.

Antibiyotik geliştirme sürecinde bazı faktörlerin iyileştirilmesi gerektiğini ifade eden Prof. Dr. Serhat Yüksel, akıllı biyogüvenlik ve bilgisayarlı kontrol sistemlerinin antibiyotik geliştirme sürecinde etkili bir faktör olduğunu söyledi. Yüksel, “Antibiyotik geliştirme süreci için en optimal sürecin yapay zekâ destekli molekül keşfi olduğu yaptığımız bu çalışma ile ortaya konulmuştur.” dedi.

Doç. Dr. Ozan Emre Eyupoğlu ise şöyle dedi:
“Çalışma, Avrupa İlaç Ajansı (EMA) tarafından özellikle pediatrik ve nadir hastalık gruplarında yürütülen antibiyotik direnci araştırmalarına da ışık tutuyor. Ayrıca, sentez bileşiklerin fonksiyonel antibiyotik bileşenlerinin seçimi konusunda bu matematiksel model ufuk vadetmektedir.”

YENİ BİR YÖNTEM GELİŞTİRİLDİ
Çalışmada yeni bir bulanık karar verme modeli oluşturarak antibiyotik geliştirme sürecinin performansını artırmayı hedeflediklerini belirten Doç. Dr. Serkan Eti, modelin literatüre katkısını şöyle özetledi:

“Modelde LOPCOW ve CODAS teknikleri; fraktal geometrideki şekiller ile bulanık sayı kümeleri entegre edildi. Böylece fraktal geometrinin modelleme üstünlüğü ile belirsizliklerin modellenmesi sağlandı. Bu çalışmanın literatüre olan en büyük katkılarından biri, fraktal geometrik şekillerin bulanık küme teorisine entegre edilmesidir. Bu yeni yöntem sayesinde sonuçların gerçekçiliği artırılması hedeflenmektedir. Bu yöntem, çalışmalarda daha doğru sonuçlara ulaşılabilmek adına katkı sağlayacak.”

Bu sonuç, antibiyotik geliştirme sürecinin yalnızca moleküler düzeydeki keşiflerle sınırlı olmadığını; dijital kontrol sistemleri, otomasyon teknolojileri ve laboratuvar güvenliği altyapısının da başarıda belirleyici rol oynadığını ortaya koyuyor. Yapay zekâ ile desteklenen akıllı biyogüvenlik sistemleri, gerçek zamanlı izleme, anomali tespiti ve tahmini risk değerlendirmesi sayesinde deneysel süreçlerdeki hata payını azaltarak deneysel doğruluğu ve tekrarlanabilirliği önemli ölçüde artırıyor.

POLİTİKA YAPICILARA STRATEJİK YOL HARİTASI
Araştırma, antibiyotik geliştirmede verimliliği artırmak ve dirençle mücadeleyi güçlendirmek amacıyla karar vericilere yönelik stratejik öneriler de sunuyor. Bilim insanları, araştırma merkezlerinde yapay zekâ destekli izleme ve bilgisayarlı kontrol sistemlerinin yaygınlaştırılmasının biyogüvenlik altyapısını güçlendireceğini belirtiyor.

Ayrıca, kamu-özel sektör iş birliklerinin bu teknolojilere yatırım yapmasının ve antibiyotik geliştirme projelerinde yapay zekâ tabanlı otomasyon altyapısının finansman kriterlerine dâhil edilmesinin önemine dikkat çekiliyor.

Araştırmacılara göre, yalnızca biyogüvenlik standartlarında değil, aynı zamanda yapay zekâ tabanlı analitik ve izleme platformlarının kullanımında da uzmanlaşmış insan kaynağı yetiştirilmesi gerekiyor. Bu tür önlemler, antibiyotik inovasyonunu hızlandıracak, dirençle mücadelede güvenilir sonuçların elde edilmesini kolaylaştıracak ve yapay zekânın modern ilaç geliştirme süreçlerine entegrasyonunu güçlendirecek.

Çalışma, yapay zekânın antibiyotik araştırmalarında dönüştürücü potansiyele sahip olduğunu bir kez daha ortaya koyuyor. İstanbul Medipol Üniversitesi araştırmacılarının geliştirdiği bu modelin, yalnızca antibiyotikler değil, diğer ilaç gruplarının geliştirilmesi için de yeni bir yol haritası sunabileceği sonuçlar arasında yer alıyor.