İlaç Keşfinde Yapay Zekâ: Teknolojik İlerleme ve Ekonomik Etki
İlaç geliştirme süreçlerinde artan maliyetler ve uzayan klinik araştırma süreleri, biyofarma (biyoteknoloji ve ilaç) sektöründe daha verimli araştırma yöntemlerine duyulan ihtiyacı artırmaktadır.
İlaç geliştirme süreçlerinde artan maliyetler ve uzayan klinik araştırma süreleri, biyofarma (biyoteknoloji ve ilaç) sektöründe daha verimli araştırma yöntemlerine duyulan ihtiyacı artırmaktadır. Deloitte’un 2026 yılında yayımladığı ve küresel ölçekte faaliyet gösteren 20 büyük biyofarma şirketini kapsayan araştırmasına göre, bir ilacın ortalama geliştirme maliyeti 2025 yılında 2,67 milyar dolara ulaşmıştır. Bu maliyet baskısı karşısında yapay zekâ, yeni ilaçların keşfinden klinik araştırmaların planlanmasına kadar farklı aşamalarda giderek daha fazla kullanılmaktadır. Özellikle molekül tasarımında sağlanan hız kazanımları, klinik araştırmalarda elde edilen ilk sonuçlar ve büyük ilaç şirketlerinin teknoloji girişimleriyle kurduğu ortaklıklar, sektördeki gelişimin önemli göstergeleri arasında yer almaktadır.
Bir ilacın keşiften piyasaya sürülmesine kadar şirket düzeyinde ortalama Ar-Ge maliyeti, 2013-2025
İlaç sektöründeki Ar-Ge eğilimlerini inceleyen IQVIA Institute’un Global R&D Trends 2026 raporunda ise klinik geliştirme sürelerinin 2025’te son on yılın en yüksek düzeyine ulaştığı belirtilmektedir. Hasta alımındaki gecikmeler ve klinik çalışmalar arasındaki bekleme sürelerinin uzaması bu gelişmede etkili olmuştur. Yapay zekâya yönelimin önemli gerekçelerinden biri bu maliyet ve süre baskısıdır.
Yapay zekâ ile daha kısa sürede yeni ilaç molekülleri tasarlanabilmesi önemli bir ilerlemedir. Ancak bu hızın kalıcı ekonomik değere dönüşmesi, araştırma maliyetlerinin yanı sıra ilaçların klinik aşamalarda başarılı olma olasılığını da iyileştirip iyileştirmediğine bağlıdır.
İlaç keşfinde değişen yöntemler
IQVIA’nın Mayıs 2026’da yayımladığı, ilaç sektöründeki küresel Ar-Ge eğilimlerini inceleyen Global R&D Trends 2026 analizine göre, yapay zekâ destekli ilaç geliştirme programlarının en yaygın kullanım alanı molekül keşfidir. Bu programlarda çoğunlukla önceden bilinen bir biyolojik hedefe yönelik yeni ilaç adayları tasarlanmaktadır. Yapay zekâdan hastalıkla ilişkili yeni hedeflerin belirlenmesinde yararlanılması ise daha sınırlı olmakla birlikte bilimsel açıdan önemli bir araştırma alanı oluşturmaktadır.
Üretken modeller, kimyasal özellikleri belirli bir hedefe uygun olabilecek moleküler yapılar önerebilmektedir. Başka modeller ise adayların biyolojik hedefe bağlanma olasılığını veya belirli özelliklerini tahmin ederek laboratuvarda incelenecek seçenekleri önceliklendirmektedir. Bu yöntemler deney ihtiyacını ortadan kaldırmamakta, araştırmacıların zaman ve kaynaklarını hangi adaylara yönelteceğini belirlemelerine yardımcı olmaktadır.
Proteinlerin üç boyutlu yapılarının belirlenmesi de bu alandaki önemli uygulamalardandır. Google DeepMind tarafından geliştirilen AlphaFold, protein yapılarını tahmin ederek geleneksel yöntemlerle uzun zaman alabilen yapısal incelemeleri desteklemek amacıyla geliştirilmiş bir yapay zekâ sistemidir. Araştırmacıların hastalıklarla ilişkili proteinleri ve potansiyel ilaç hedeflerini değerlendirmesine katkı sağlamaktadır. 2025 itibarıyla 190’dan fazla ülkede 3 milyonu aşkın araştırmacı tarafından kullanılan AlphaFold’un veri tabanında 200 milyondan fazla yapı tahmini bulunmaktadır. Tahminlerin, protein hareketlerini ve tüm moleküler etkileşimleri açıklayamaması nedeniyle laboratuvar doğrulaması halen önemini korumaktadır.
Microsoft Research tarafından geliştirilen BioEmu, proteinlerin farklı koşullarda alabileceği üç boyutlu yapıları modelleyen bir yapay zekâ sistemidir. 2025 yılında Science dergisinde yayımlanan ve doğrudan BioEmu'nun geliştirilmesini ve performansını inceleyen araştırmaya göre sistem, tek bir grafik işlemci üzerinde saatte binlerce farklı protein yapısı üretebilmektedir. Ekim 2026'da duyurulan BioEmu2 önizlemesi ise proteinlerin yanı sıra farklı biyomolekülleri içeren sistemlerin modellenmesine yönelik çalışmaların kapsamını genişletmiştir.
Bu teknolojiler, ilaç geliştirme sürecinde incelenecek biyolojik hedeflerin daha iyi anlaşılmasına ve laboratuvar çalışmalarının daha uygun seçeneklere yönlendirilmesine katkı sağlamaktadır.
Hız ve maliyet: Kazanımlar nerede ölçülüyor?
Yapay zekânın erken araştırma aşamalarında sağlayabildiği hız kazanımına Insilico Medicine örnek oluşturmaktadır. Yapay zekâ destekli ilaç keşfi üzerinde çalışan şirket, akciğerlerde ilerleyici hasara neden olan bir hastalığa yönelik rentosertib adlı ilaç için hedefin belirlenmesinden laboratuvar öncesi geliştirmeye uygun molekülün seçimine yaklaşık 18 ayda ulaşmıştır. Geleneksel yöntemlerde birkaç yıl sürebilen bu aşamanın hızlanması önemli olmakla birlikte, ilaçların insanlar üzerinde test edilmesi ve onaylanması için gereken toplam sürenin kısaldığını henüz göstermemektedir.
Yapay zekâ, ilaçların insanlar üzerinde test edildiği klinik araştırmalarda da kullanılmaktadır. Özellikle araştırmaya uygun hastaların belirlenmesi ve çalışmaların daha verimli planlanması gibi süreçlere katkı sağlamaktadır. Klinik araştırmalara yönelik teknoloji çözümleri geliştiren Medidata şirketinin 2026 yılında 200 üst düzey yöneticiyle gerçekleştirdiği ankete göre, katılımcıların temsil ettiği kuruluşların yaklaşık üçte biri yapay zekâyı klinik araştırmalarında aktif olarak kullanmaktadır. Yapay zekâyı 18 aydan uzun süredir kullanan katılımcıların %72,9'u ise araştırma sürelerinin kısaldığını belirtmiştir.
Yapay zekânın erken araştırma aşamalarında maliyetleri azaltabileceği öngörülmektedir. Ancak bu tahminler sektör genelinde gerçekleşmiş tasarrufları göstermemektedir. Deloitte’un 2026 araştırmasında ortalama geliştirme maliyetinin 2,67 milyar dolara ulaşması, toplam maliyet üzerindeki baskının sürdüğünü ortaya koymaktadır. Ekonomik faydanın büyümesi, yalnızca araştırmaları hızlandırmaya değil, başarısız olma olasılığı yüksek çalışmaların daha erken belirlenmesine de bağlıdır.
Klinik başarı: Erken sinyaller ve sınırlar
IQVIA’nın Mayıs 2026 analizinde, son üç yılda gelişmekte olan biyofarma şirketlerinin doğrulanmış yapay zekâ destekli programlarında Faz I başarı oranı %75 olarak raporlanmıştır. Bu oran, benzer büyüklükteki şirketlerin yapay zekâ kullanılmayan programlarına göre olumlu bir işarettir. Ancak ilaçların etkinliğinin daha kapsamlı değerlendirildiği Faz II çalışmalarında iki grup yakın sonuçlar vermektedir. Faz III için karşılaştırılabilir program sayısı henüz yeterli değildir. Sınırlı örnekleme dayanan bu sonuç, tüm sektörde klinik başarının yükseldiği anlamına gelmemektedir.
Yapay zekâ destekli ilaçların klinik araştırmalardaki ilerlemesine ilişkin daha geniş bir değerlendirme de Ekim 2026'da Cancer Treatment Reviews dergisinde yayımlanmıştır. Mart 2026'ya kadar elde edilen verileri inceleyen araştırmada, 69 şirketin klinik aşamaya ulaşmış 129 yapay zekâ destekli ilaç geliştirme programı değerlendirilmiştir. Bu programlardan beşi, ilaçların daha geniş hasta gruplarında test edildiği Faz III aşamasına ulaşmış veya bu aşamayı tamamlamıştır. Bulgular, yapay zekâ destekli ilaç geliştirme faaliyetlerinin klinik araştırmalara taşındığını göstermektedir.
Yatırımlar, ortaklıklar ve ekonomik karşılık
Yapay zekâ destekli ilaç keşfi girişimleri farklı yollarla gelir elde etmektedir. Bir kısmı araştırma teknolojisini ilaç şirketlerine sunarken, diğerleri ortak geliştirme projelerinde yer almakta veya kendi ilaçlarını geliştirmektedir. Bu yaklaşımlar gelir zamanı, sermaye ihtiyacı ve klinik risk bakımından ayrılmaktadır:
Bu alanda faaliyet gösteren önemli girişimlerden biri de Google DeepMind'dan doğan Isomorphic Labs'tir. Şirket, geliştirdiği yapay zekâ teknolojisiyle proteinlerin ve ilaç moleküllerinin birbirleriyle nasıl etkileşime girebileceğini tahmin ederek yeni ilaçların tasarlanmasına katkı sağlamaktadır. Isomorphic Labs, Mart 2025'te 600 milyon dolar, Mayıs 2026'da ise 2,1 milyar dolar olmak üzere toplam 2,7 milyar dolar yatırım almıştır. Novartis, Eli Lilly ve Johnson & Johnson gibi büyük ilaç şirketleriyle araştırma ortaklıkları yürütmektedir. Aldığı yatırımlar, geliştirdiği teknolojinin ticari potansiyeline yönelik ilgiyi göstermektedir.
Büyük ilaç şirketlerinin yapay zekâ destekli ilaç keşfine yönelik ilgisi, stratejik iş birliklerine de yansımaktadır. Dünyanın önde gelen ilaç üreticilerinden Eli Lilly, Mart 2026'da Insilico Medicine ile toplam potansiyel değeri 2,75 milyar dolara ulaşabilecek bir anlaşma imzalamıştır. Anlaşma kapsamında yapay zekâ yardımıyla geliştirilen yeni ilaçların araştırılması ve ticarileştirilmesi hedeflenmektedir. Insilico Medicine'in başlangıçta alacağı 115 milyon dolar dışındaki ödemeler, belirlenen geliştirme ve ticari hedeflerin gerçekleşmesine bağlıdır. Bu anlaşma, büyük ilaç şirketlerinin yapay zekâ destekli araştırmalara yönelik ilgisini göstermektedir.
Deloitte’un 2026 değerlendirmesinde ilaç, tanı ve medikal teknoloji alanlarında 40’ı aşkın yapay zekâ bağlantılı anlaşmanın açıklanan potansiyel toplam değeri 30 milyar doları aşmaktadır. Aynı araştırmadaki yönetici anketinde katılımcıların %71’i yapay zekâ uygulamalarında ilerleme, %45’i ölçülebilir iyileşme, yalnızca %13’ü şirket çapında ölçekli sonuç bildirmiştir. Bu fark, yatırım ve uygulama sayısıyla elde edilen ekonomik sonucun birlikte değerlendirilmesi gerektiğini göstermektedir.
Güvenilirlik, veri kalitesi ve düzenleyici gelişmeler
Yapay zekâ şirketlerinin rekabet avantajını yalnızca model performansı belirlememektedir. Güvenilir biyolojik veriler, deneylerin laboratuvarda doğrulanması, klinik uzmanlık, fikrî mülkiyet hakları ve büyük ilaç şirketleriyle çalışma kapasitesi de önem taşımaktadır. Medidata’nın 2026 anketinde öne çıkan veri altyapısı, model doğruluğu ve mevcut sistemlerle entegrasyon sorunları, bu alanlarda yatırım yapılması gerektiğini göstermektedir.
Düzenleyici kurumlar da yapay zekânın ilaç geliştirme süreçlerine güvenilir biçimde dahil edilmesini destekleyen çalışmalar yürütmektedir. ABD Gıda ve İlaç Dairesi (FDA) ile Avrupa İlaç Ajansı (EMA), 14 Ocak 2026'da ilaç geliştirmede yapay zekâ kullanımına yönelik 10 ortak ilke yayımlamıştır. Verilerin güvenilirliği, insan denetimi ve yapay zekâ modellerinin düzenli olarak değerlendirilmesi gibi konuları kapsayan bu ilkeler, teknolojinin araştırma süreçlerinde daha sistematik biçimde kullanılmasına yönelik ortak bir yaklaşım sunmaktadır.
Yapay zekâ, yeni ilaçların keşif süreçlerini hızlandırarak araştırma verimliliğini artırmakta ve ilaç şirketleriyle teknoloji girişimleri arasındaki iş birliklerini güçlendirmektedir. Molekül tasarımından klinik araştırmalara kadar farklı aşamalarda kaydedilen ilerlemeler, ilaç geliştirme süreçlerinin daha verimli yürütülmesi ve araştırma maliyetlerinin azaltılması açısından önemli fırsatlar sunmaktadır.
Önümüzdeki dönemde yapay zekâ destekli ilaçların ileri klinik araştırmalardan elde edilecek sonuçları, bu teknolojilerin ilaç sektörüne sağlayacağı katkıların daha kapsamlı biçimde değerlendirilmesine imkân tanıyacaktır. Araştırma süreçlerinde elde edilen hız kazanımlarının klinik başarılarla desteklenmesi, yapay zekânın sektörde sürdürülebilir ekonomik değer yaratma potansiyelini güçlendirecektir.