SandboxAQ ilaç geliştirme süreçlerinde çığır açabilecek nitelikte bir çalışmaya imza attı. Yayınlanan geniş veri seti, araştırmacıların bir ilaç molekülünün hedef proteine bağlanma olasılığını yüksek doğrulukla ve kısa sürede analiz edebilmesini sağlıyor. Bu yapay zekanın belki de insan sağlığı açısından gerekli olan yeni nesil ilaç ve tedavilerdeki önemini kanıtlar nitelikte bir adımdır.
2022 yılında Alphabet’ten ayrılarak bağımsız bir girişim haline gelen SandboxAQ, yapay zekâ ve kuantum teknolojileri alanında geliştirdiği çözümlerle sağlık, finans ve güvenlik sektörlerine yön veriyor. Bu çalışmasından önce tabi ki başarılı bir iş planı olmasından dolayı Google, NVIDIA, BNP Paribas gibi şirketlerden ciddi oranda yatırım almış başarılı bir şirket. Alt yapısı Google Cloud Platformlarında çalışıyor.
Yayınlanan veri seti doğrudan laboratuvar ortamında üretilmedi. NVIDIA işlemcileri ile yapılan hesaplamalar sonucunda, gerçek deneysel veriler baz alınarak yaklaşık 5.2 milyon üç boyutlu “sentetik” molekül oluşturuldu. Her biri, ilaçların hedef proteinlere bağlanma potansiyelini test etmek üzere tasarlandı. Bu yöntem sayesinde araştırmacılar, küçük moleküllü ilaç adaylarının belirli proteinlerle etkileşime girip girmeyeceğini laboratuvar ortamına gerek duymadan, hızlı ve isabetli bir şekilde değerlendirebiliyor.
Bilim dünyasında, atomların moleküllere nasıl bağlandığını gösteren teoriler uzun süredir biliniyor. Ancak üç boyutlu ilaç moleküllerinin olası varyasyonları manuel olarak hesaplanamayacak kadar karmaşık. SandboxAQ, bu sorunu çözmek için gerçek deneylere dayalı verileri kullanarak sentetik yapıların hesaplamalı olarak oluşturulmasını sağladı.
SandboxAQ, ilaç keşfinden klinik öncesi değerlendirmelere kadar tüm süreci kapsayan entegre bir çözüm sunuyor. Geliştirilen sistem, hedef proteinlerin belirlenmesi, aday moleküllerin analiz edilmesi ve toksisite öngörülerinin yapılması gibi aşamalarda verimliliği artırıyor. LQM tabanlı platform, çoklu veri türlerini eş zamanlı olarak işleyerek en güçlü adayları öne çıkarıyor. Bu sayede ilaç geliştirme süreci hem hızlanıyor hem de daha isabetli kararlar alınabiliyor.
Şirketin internet sitesinde yer alan bilgilere göre, son yıllarda büyük dil modelleri (LLM) her ne kadar öne çıkmış olsa da fiziksel dünyayı simüle etme konusunda yetersiz kalıyor. SandboxAQ, bu eksikliği fiziksel gerçekliğe dayalı büyük nicel modellerle aşmayı hedefliyor.
Şirketin vizyonu, sentetik veri kullanımıyla sanal ortamda gerçekleştirilen hesaplamaların, gerçek laboratuvar deneyleriyle kıyaslanabilir sonuçlar vermesini sağlamak. Bu yaklaşım, biyoteknoloji sektöründe maliyetleri düşürürken zaman kazandıracak nitelikte.
