Öz
Son yıllarda biyolojik sistemlerin karmaşık yapısının aydınlatılması ve hastalıkların moleküler düzeyde anlaşılması için önemli gelişmeler elde edilmiştir. Elde edilen bu gelişmeler, çoklu genetik ve çevresel etmenlerin büyük etkisini gösterdiği kompleks hastalıkların tedavisinde yalnızca tek bir hedefe odaklanan ilaç geliştirme stratejilerinin çoğu zaman yetersiz kaldığını göstermiştir. Bu durum, multidisipliner yaklaşımların önemini artırmış ve bilim dünyasını daha bütüncül modeller aramaya yöneltmiştir. Sistem biyolojisi temelli yaklaşımlar giderek daha fazla önem kazanarak; çok bileşenli, çok hedefli ve çok düzeyli analizleri kapsayan biyolojik sistemlerin içsel dinamiklerini ağlar üzerinden değerlendiren network farmakoloji kavramı öne çıkmaktadır. Network farmakoloji, özellikle gen, protein ve ilaç etkileşimlerini çoklu düzeylerde değerlendirme imkânı sağladığı için, günümüz ilaç keşif süreçlerinde stratejik bir araç hâline gelmiştir. Ancak bu yaklaşımın verimli kullanılabilmesi için büyük ve karmaşık veri kümelerinin işlenmesi gerekmektedir. Bu noktada, yapay zekânın sunduğu olanaklar devreye girmektedir.
Yapay zekâ, özellikle makine öğrenmesi ve derin öğrenme teknikleri sayesinde, biyolojik verilerin analizini çok daha anlamlı ve hızlı hale getirmektedir. Geleneksel yöntemlerle aylar sürebilecek modelleme süreçleri, artık dakikalar içinde yapılabilmektedir. Bununla birlikte, yapay zekâ yalnızca bir hızlandırıcı değil; aynı zamanda yeni ilişkiler kurabilen, öngörü yapabilen ve hipotez üretebilen bir araç hâline gelmiştir.
Network farmakoloji, genlerin, proteinlerin, metabolitlerin vb. karşılıklı etkileşimlerini ağlar üzerinden analiz etmeyi amaçlar. Ancak bu ağlar genellikle çok büyük ve karmaşıktır, bu nedenle klasik istatistiksel yaklaşımlar yetersiz kalabilmektedir.
Yapay zekânın bu noktadaki rolü oldukça kritiktir. Özellikle Çin, Hindistan gibi geleneksel tıp geçmişi güçlü ülkelerde yapılan çalışmalarda, bitkisel bileşiklerin ağ üzerindeki etkileri yapay zekâ yardımıyla sistematik olarak haritalanmıştır. Benzer biçimde, Anadolu’da yaygın olan etnobotanik bilginin bu yöntemlerle değerlendirilmesi, hem kültürel mirasın korunmasına hem de potansiyel tedavi adaylarının keşfine önemli katkılar sunabilir.
Her ne kadar yapay zekâ destekli network farmakolojinin potansiyeli yüksek olsa da, bu alanın ilerlemesini yavaşlatan bazı zorluklar da bulunmaktadır. Öncelikle, YZ algoritmalarının karar süreçlerinin çoğu zaman “kara kutu” şeklinde olması, yani açıklanabilirliğinin sınırlı olması, biyolojik anlamlandırmayı zorlaştırmaktadır. Ayrıca verinin kalitesi, standardizasyonu ve güvenilirliği, model performansını doğrudan etkileyen faktörlerdir. Özellikle -omik veri setlerinde sıkça karşılaşılan gürültü (noise) ve eksik veri problemleri, YZ modellerinin güvenilirliğini azaltabilir.
Bir diğer önemli husus, disiplinler arası iş birliğinin gerekliliğidir. Biyologlar, bilgisayar bilimcileri, farmakologlar ve klinisyenlerin ortak dil geliştirmesi, bu modellerin başarıyla uygulanabilmesi için kritik önemdedir. Bu bağlamda, açık veri paylaşımını teşvik eden platformlar, modüler ve açıklanabilir yapay zekâ modellerinin geliştirilmesi ve etik kurallar çerçevesinde veri güvenliğinin sağlanması gibi konular önümüzdeki yıllarda daha fazla gündeme gelmesi beklenmektedir.
Yapay zekâ ile desteklenen network farmakoloji yaklaşımları, sistem düzeyinde hastalık mekanizmalarının anlaşılmasına ve etkili tedavi stratejilerinin geliştirilmesine öncülük etmektedir. Özellikle çok hedefli ve çok bileşenli tedavilerin modellenmesinde bu yaklaşım, klasik yöntemlere kıyasla daha bütüncül ve etkili çözümler sunmaktadır. Bitkisel ürünler gibi kompleks yapılı tedavi unsurlarının bilimsel olarak analiz edilmesi, bireyselleştirilmiş tıp uygulamalarının geliştirilmesi ve ilaç keşfi süreçlerinin hızlandırılması açısından bu disiplinler arası alan büyük bir potansiyel taşımaktadır.
Bu mektup aracılığıyla, yapay zekâ ve network farmakolojinin birleşiminden doğan bu güçlü yaklaşımın daha fazla araştırmacı tarafından benimsenmesini, desteklenmesini ve uluslararası iş birlikleriyle güçlendirilmesini temenni ederim.
Anahtar Kelimeler
Öz
In recent years, significant advances have been made in elucidating the complex structure of biological systems and understanding diseases at the molecular level. These advances have shown that drug development strategies focusing on a single target are often inadequate in the treatment of complex diseases in which multiple genetic and environmental factors have a major impact . This has increased the importance of multidisciplinary approaches and led the scientific world to seek more holistic models. Systems biology-based approaches are gaining more and more importance, and the concept of network pharmacology, which evaluates the intrinsic dynamics of biological systems through networks, including multi-component, multi-target and multi-level analyzes, is coming to the fore. Network pharmacology has become a strategic tool in today's drug discovery processes, especially because it provides the opportunity to evaluate gene, protein and drug interactions at multiple levels. However, for this approach to be used efficiently, large and complex datasets need to be processed. At this point, the possibilities offered by artificial intelligence come into play.
Artificial intelligence, especially machine learning and deep learning techniques, make the analysis of biological data much more meaningful and faster. Modeling processes that could take months with traditional methods can now be done in minutes. However, artificial intelligence has become not only an accelerator, but also a tool that can establish new relationships, make predictions and generate hypotheses.
Network pharmacology aims to analyze the interactions of genes, proteins, metabolites, etc. through networks. However, these networks are often very large and complex, so classical statistical approaches may be insufficient. The role of artificial intelligence at this point is critical. Especially in studies conducted in countries with a strong traditional medicine background such as China and India, the effects of herbal compounds on the network have been systematically mapped with the help of artificial intelligence. Similarly, evaluating the ethnobotanical knowledge widespread in Anatolia with these methods can make important contributions to both the preservation of cultural heritage and the discovery of potential therapeutic candidates.
Although the potential of AI-enabled network pharmacology is high, there are some challenges that slow the progress of this field. First of all, the decision processes of AI algorithms are often “black box” in nature, meaning that they have limited explainability, making biological interpretation difficult. Moreover, the quality, standardization and reliability of the data are factors that directly affect model performance. In particular, noise and missing data problems, which are frequently encountered in -omics data sets, can reduce the reliability of AI models.
Another important aspect is the need for interdisciplinary collaboration. Developing a common language between biologists, computer scientists, pharmacologists and clinicians is critical for the successful implementation of these models. In this context, issues such as platforms that encourage open data sharing, the development of modular and explainable artificial intelligence models, and ensuring data security within the framework of ethical rules are expected to be more on the agenda in the coming years.
Network pharmacology approaches supported by artificial intelligence pioneer the understanding of disease mechanisms at the system level and the development of effective treatment strategies. Especially in the modeling of multi-target and multi-component therapies, this approach offers more holistic and effective solutions compared to classical methods . This interdisciplinary field has great potential in terms of scientifically analyzing complex therapeutic elements such as herbal products, developing individualized medicine practices and accelerating drug discovery processes.
Through this letter, I hope that more researchers will embrace, support and strengthen international collaborations in this powerful approach that combines artificial intelligence and network pharmacology.
Anahtar Kelimeler
Ayrıntılar
| Birincil Dil | İngilizce |
|---|---|
| Konular | Biyolojik Ağ Analizi |
| Bölüm | Editöre Mektup |
| Yazarlar | |
| Gönderilme Tarihi | 17 Nisan 2025 |
| Kabul Tarihi | 28 Mayıs 2025 |
| Erken Görünüm Tarihi | 5 Temmuz 2025 |
| Yayımlanma Tarihi | 29 Temmuz 2025 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2025 Cilt: 6 Sayı: 2 |