Page 56 - congress

ORAL PRESENTATION / TAM METİN SÖZLÜ SUNUM

simülasyon programlarının sahip olması gereken temel kriterleri ortaya koymuşlardır
(European Medicines Agency, 2018; U.S. Food and Drug Administration, 2018).

Fizyolojik tabanlı farmakokinetik (PBPK) ve makine öğrenimini (ML) bir arada
kullanan modeller, ilaç keşfinde ilaç özelliklerini tahmin etmek için son 5 yılda, özellikle

insan hekimliğinde yaygın olarak kullanılmaktadır. Klasik PBPK modelleri, moleküle özgü

çok sayıda in vitro ve in vivo araştırma verisine ihtiyaç duyar (Naga vd., 2022; Wu vd.,
2024). Ancak bu araştırmalar, zaman alıcı ve pahalı olmanın yanı sıra hayvan refahı

açısından etik endişeler içermektedir. Bu durum farklı kimyasal maddeler için in vitro ve
in vivo çalışma yürütmenin gerçekçi olmadığını ortaya koymaktadır. Bu nedenle,

günümüzde AI ve ML yaklaşımlarının PBPK modellerine entegrasyonuna yönelik
çalışmalar giderek artmaktadır. Bu yeni yaklaşım, ilaç ve diğer kimyasal maddeler için

PBPK modellerinin hızlı, verimli ve düşük maliyetli sonuç vermesini sağlar (Chou & Lin,

2023). AI destekli PBPK modellerinde, ilaç molekülünün SMILES (Simplified Molecular
Input Line Entry System) formatında yapısı AI modeline girilerek, çözünürlük (LogS), pKa

değerleri, kristal yoğunluğu, intrinsik çözünme hızı (IDR), görünür geçirgenlik (LogPapp),
protein serbest fraksiyonu (Fu), plazma klerensi (CLbw) ve organ/doku dağılım katsayıları

gibi temel özelliklerin tahmini üzerine eğitilmiş (ML) bir sistem kullanılır. AI modelleri
tarafından tahmin edilen bu özellikler, PBPK modeline girdi olarak verilir. AI destekli

PBPK modelleri, moleküler grafikleri (MPNN algoritması ile) veya genişletilmiş bağlantı
parmak izleri (ECFP), çeşitli makine öğrenimi algoritmaları (LightGBM, k-Nearest

Neighbors (KNN), Support Vector Machine (SVM) ve Neural Networks (NN) gibi) ile
eğitilmiştir. (Wang vd., 2025).

PBPK modellerinde hedef doku özelliklerine göre iki farklı metottan biri tercih

edilmektedir.
• Perfüzyon temelli PBPK model: Hedef dokuda biyolojik bariyer yoksa tercih

edilir. Bu modelde ilacın dokuya ulaşmasını takiben hızlıca ve homojen bir
şekilde dokuda dağıldığı kabul edilir. Bu modelde dokunun kan akış hızı temel

kriterdir (Gong vd., 2025).

• Sınırlı geçirgenliğe dayalı PBPK model: Hedef doku bir bariyer (Kan-beyin, kan-
testis ve kan -meme bariyeri vb.) ile korunuyorsa tercih edilir. Bu tür dokularda

ilaç geçirgenliğinin daha yavaş olması sebebiyle homojen veya ona yakın bir
dağılıma ulaşma süresi de daha uzundur (Gaohua vd., 2016).

Fizyolojik tabanlı farmakokinetik modeller;

• Klinik ilaç geliştirme fazlarında (Faz I–IV),

54