AbbVie, ilaç geliştirme süreçlerini kökten değiştirmeye yönelik bir stratejiyle öne çıkıyor. Şirket, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi teknolojilerini Ar-Ge’nin merkezine taşıyarak, klasik 10-15 yıllık ilaç geliştirme zaman çizelgesini önemli ölçüde kısaltmayı hedefliyor. Bu dönüşümün temelini oluşturan ARCH platformu, yüzlerce farklı kaynaktan gelen milyarlarca veri noktasını tek bir platformda birleştirerek bilim insanlarına hastalıkların kök nedenlerine dair daha derinlemesine bilgiler sunuyor ve kişiselleştirilmiş tedavi adaylarının erken aşamada belirlenmesini sağlıyor.
ARCH platformu, 200’den fazla iç ve dış kaynaktan elde edilen 2 milyardan fazla veri noktasını makine öğrenimi modelleriyle tarayarak genler, proteinler ve hastalıklar arasındaki karmaşık ilişkileri ortaya çıkarıyor. Bu sayede araştırmacılar, yeni ilaç geliştirme potansiyeli taşıyan biyolojik hedefleri çok daha hızlı bir şekilde tespit edebiliyor. Bu hızlanma, laboratuvardan klinik denemelere giden yolun kısalmasında kritik bir rol oynuyor.
Yapay zeka, proteinlerin “dilini” çözmede de önemli bir adım atıyor. Büyük dil modelleri, protein dizilerini okuyarak yorumlayabiliyor ve bu sayede araştırmacılar, istenen özelliklere sahip antikor yapılarını tasarlarken daha doğru kararlar verebiliyor. Bu yaklaşım, antikor üretim sürecinde bir yıla varan zaman tasarrufu sağlayabiliyor.
Bu teknolojik gelişmelerin somut etkileri arasında, klinik çalışma merkezlerinin seçilme sürecinin yaklaşık %50 hızlanması, uygun hasta kabulünün üç katına çıkması ve bir ilacın etkinliğini gösteren ilk aşamanın ortalama bir yıl daha erken tamamlanması yer alıyor. Klinik araştırmaların yanı sıra, yapay zeka destekli planlama araçları, hangi hasta profillerinin hangi merkezlerde daha uygun olduğunu belirleyerek deneme tasarımını optimize ediyor ve bekleme sürelerini kısaltıyor.
Şirket içinde geliştirilen AI platformları, çalışanların üretken AI araçlarına erişmesini kolaylaştırıyor. Metin üretimi, veri analizi, sunum hazırlama ve tıbbi içerik oluşturma gibi görevler, artık dakikalar içinde tamamlanabiliyor. Ayrıca, 7/24 erişilebilen sanal asistanlar, çalışanların sıkça sorduğu sorulara anında yanıt vererek insan kaynağının üzerindeki iş yükünü azaltıyor. Robotik süreç otomasyonu, ruhsatlandırma, kongre yönetimi ve finans gibi alanlarda da verimliliği artırıyor.
AbbVie’nin bu stratejisi, kişiselleştirilmiş tıp alanında da yeni bir sayfa açıyor. Makine öğrenimi modelleri, aynı tanıyı paylaşan hasta gruplarını genetik ve biyolojik özelliklerine göre ayırarak hangi tedavinin hangi hasta için daha etkili olabileceğini öngörmeye çalışıyor. Bu yaklaşım, özellikle onkoloji ve immünoloji gibi karmaşık alanlarda klinik kararları destekleyen güçlü bir araç haline geliyor ve hastaların tedaviye erişimini hızlandırıyor.
