Roche’un Boston merkezi yapay zekânın ilaç araştırmalarındaki rolünü gösteriyor; otonom laboratuvarları değil

Roche ve Genentech’in Boston’daki yeni araştırma merkezi, ilaç keşfi ve geliştirme çalışmalarında yapay zekânın nasıl konumlandığına dair somut bir örnek sunuyor. Ancak yapay zekâ ekiplerinin araştırmacılarla aynı merkezde çalışması, laboratuvar deneylerinin otonom biçimde yürütüldüğünü tek başına kanıtlamıyor. Roche’un yapay zekâ stratejisiyle ilişkilendirilen bazı hedef ve rakamlar da burada kullanılan kaynaklarda doğrulanmıyor.24

Boston’daki merkez neyi gösteriyor?

Roche ve Genentech, Boston’daki Roche Genentech Innovation Center’ı kalp-damar, böbrek ve metabolizma araştırmalarına odaklanan bir merkez olarak açtı. Merkez, bu alanlardaki uzmanları veri bilimi ve yapay zekâ ekipleriyle buluşturuyor.2 Roche’un açıklamasına göre 95 bin fit karelik ve 500 kişilik kapasiteye sahip merkezde keşif ve translasyonel biyoloji, klinik geliştirme ve yapay zekâ dâhil veri bilimi çalışmaları aynı çatı altında yürütülecek.4

Roche, araştırmacılarının göz hastalıkları, sinirbilim, immünoloji ve onkoloji gibi alanlarda veriyi ve yapay zekâyı birlikte kullandığını da belirtiyor.13 Bu bilgiler, yapay zekânın daha geniş bir araştırma sürecinin parçası olduğunu gösteriyor; laboratuvar deneylerini tek başına yönettiğini ya da gerçekleştirdiğini değil.

Yapay zekâ destekli merkez, otonom laboratuvar demek değil

Bir araştırma merkezi yapay zekâ araçlarından yararlanabilir; hesaplamalı bilim uzmanlarını laboratuvar ve klinik ekipleriyle bir araya getirebilir. Bunlar, deneylerin otonom yürütüldüğü anlamına gelmez. Bir laboratuvarın ne ölçüde otonom olduğunu değerlendirmek için yapay zekânın hangi adımları seçtiği veya kontrol ettiği, insan denetiminin nerede devreye girdiği ve sonuçların nasıl doğrulandığı gibi ayrıntılar gerekir. Boston merkeziyle ilgili kaynaklar bu ayrıntıları vermiyor.24

Bu ayrım, Roche’un Ar-Ge’de “yapay zekâ bağımsızlığı” hedefi yorumlanırken de önemli. Mevcut kaynaklar yapay zekânın Roche araştırmalarındaki rolünü destekliyor; ancak deneylerin doğrudan insan gözetimi olmadan yapıldığını ya da bu kapasitenin hangi aşamaya geldiğini ortaya koymuyor.

Bildirilen hedef ve rakamların hangileri doğrulanmıyor?

Bu yazıda kullanılan kaynaklar, Target Nexus hedefleri, yapay zekâ katkısı belgelenmiş portföy kararlarının oranı, Faz III başarı oranları, Ar-Ge’de 2 milyar İsviçre frangı tasarruf ya da 2030’a kadar 20 yeni ilaca ulaşma hedefiyle ilgili belirli iddiaları doğrulamıyor. Bu rakamlar, Boston merkezi duyurularıyla veya Roche’un yapay zekâ kullanımına ilişkin genel açıklamasıyla teyit edilmiş kabul edilmemeli.

Örneğin, klinik çalışma başarı oranına dair bir iddiayı değerlendirmek için oranın nasıl tanımlandığını, hangi dönemi kapsadığını ve hangi çalışma verilerine dayandığını bilmek gerekir. Benzer şekilde, piyasaya ilaç sunma hedefi bir şirketin beklentisini ifade eder; onay veya piyasaya çıkış garantisi değildir.

İlaç araştırmaları açısından olası anlamı

Yapay zekâ sistemleri ileride deney önermeye, deneylerin yürütülmesini koordine etmeye ve sonuçları yorumlayarak bir sonraki adımı belirlemeye yardımcı olursa, erken aşama araştırmaların işleyişi değişebilir. Ancak bu olasılık, söz konusu yaklaşımın bugün verimliliği ya da hasta sonuçlarını iyileştirdiğinin kanıtı değildir.

Otomasyon arttıkça sonuçların doğrulanması, laboratuvar güvenliği ve kararlar için insan sorumluluğunun açıkça belirlenmesi de önem kazanır. Buradaki kaynaklar, yapay zekâ destekli bir araştırma ortamını tarif ediyor; Roche’un ilaç keşfi deneylerinde insan gözetimini ortadan kaldırdığını göstermiyor.