--- title: Atomwise slug: atomwise-ecc26 url: /detay/atomwise-ecc26 type: article language: Türkçe entity: primary: Atomwise type: article categories: - name: Bilim Ve Teknoloji slug: bilim url: /kategori/bilim - name: Mühendislik slug: muhendislik url: /kategori/muhendislik - name: Teknoloji Ve İnovasyon slug: teknoloji url: /kategori/teknoloji tags: - Atomwise author: Ömer Said Aydın created_at: 2025-10-22T08:18:09.251271+03:00 updated_at: 2025-10-22T11:26:10.665036+03:00 image: https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/10/22/iYdIohxCFvZERQ0qENpj6qCB7LyvHsaw.jpg --- # Atomwise ## KURE Information Cards ![atomwise_logo.jpg](https://cdn.t3pedia.org/media/uploads/2025/10/22/J3ENTDNg8KbtWuid9oAChbI4HQJR1Bpf.jpg) *Atomwise* | Field | Value | |-------|-------| | Web Sitesi(leri) | www.atomwise.com | | Kuruluş(Metin) | 2012 | | Merkez | San Francisco, Kaliforniya, ABD | | Faaliyet Alanı | Yapay zekâ destekli ilaç keşfi ve geliştirme | ## Article Content [Atomwise](/tr/detay/atomwise-14db1/llms.txt), [yapay zekâ](/tr/detay/saglikta-yapay-zeka-32e11/llms.txt) temelli ilaç keşfi alanında faaliyet gösteren bir biyoteknoloji şirketidir. Şirket, derin öğrenme yöntemlerini yapı temelli ilaç tasarımında kullanan ilk girişim olarak tanınır. Bu yaklaşım, küçük moleküllü ilaç adaylarının hedef proteinlerle etkileşimlerini hesaplamalı olarak tahmin etmeye ve yeni tedavi bileşikleri geliştirmeye olanak tanır. Atomwise, özellikle “zor hedeflenebilir” (undruggable) proteinlerin keşfi ve etkileşim analizlerinde yüksek başarı oranı sağlamayı amaçlamaktadır. ### **Teknoloji ve Araştırma Yaklaşımı** Atomwise’ın temel teknolojisi olan *AtomNet®*, konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak moleküler tanıma süreçlerini modelleyen bir derin öğrenme platformudur. Görüntü tanıma teknolojilerinden uyarlanmış bu sistem, moleküler bağlanma bölgelerini yüksek doğrulukla öngörebilmektedir. AtomNet®, kristal yapı verisi veya yerel ligand eğitimi gerektirmeden geniş kimyasal uzaylarda tarama yapabilmektedir. Bu yapı, trilyonlarca bileşiğin sanal olarak incelenmesini mümkün kılarak ilaç keşfi sürecinin verimliliğini artırmaktadır. Platformun küresel ölçekli modeli, yeni verilerin sürekli olarak entegrasyonu sayesinde öngörü doğruluğunu geliştiren bir ağ etkisi oluşturur. Atomwise, bu teknolojiyi kullanarak çeşitli hastalık alanlarında preklinik aşamadaki küçük moleküllü ilaç adayları geliştirmektedir. Şirketin portföyü, kanser, metabolik bozukluklar, nörodejeneratif hastalıklar ve enfeksiyon hastalıkları gibi farklı terapötik alanları kapsamaktadır. ### **Araştırma ve İş Birlikleri** Şirket, 250’nin üzerinde küresel ortakla 600’den fazla hastalık hedefi üzerinde çalışmaktadır. Bu ortaklar arasında önde gelen ilaç, biyoteknoloji ve tarım kimyası firmaları yer almaktadır. Atomwise, iş birliği ve lisanslama modelleriyle hem kendi iç pipeline’ını ilerletmekte hem de ortak projeler aracılığıyla ilaç geliştirme süreçlerine katkı sağlamaktadır. ### **Kurumsal Yapı ve Yönetişim** Atomwise’ın yönetim kadrosu, akademi ve endüstride uzun yıllar deneyim sahibi bilim insanları ve yöneticilerden oluşur. Şirketin CEO’su Steve Worland, Roche ve Pfizer gibi büyük [ilaç firmalarında](/tr/detay/kanser-tedavisinde-akilli-ilac-kullanimi/llms.txt) yürüttüğü [Ar-Ge](/tr/detay/arastirma-ve-gelistirme-ar-ge-cf998/llms.txt) çalışmalarıyla tanınmaktadır. Bilimsel Danışma Kurulu’nda Bayer’in eski İcra Kurulu üyesi Kemal Malik ve Genentech’in eski Ar-Ge yöneticisi Mike Varney gibi sektörün önde gelen isimleri bulunmaktadır. Bu kurul, şirketin bilimsel yönelimini ve araştırma stratejilerini belirlemede rol oynamaktadır. ### **Finansman ve Tanınırlık** Atomwise, önde gelen risk sermayesi fonlarından 174 milyon ABD dolarından fazla yatırım almıştır. Şirketin teknolojisi, *CB Insights AI 100*, *Forbes AI 150* ve *MIT Technology Review Breakthrough Technologies 2020* gibi seçkin listelerde yer almıştır. ### **Gelecek Vizyonu** Atomwise, yapay zekânın ilaç keşfi süreçlerinde merkezi bir rol üstlendiği yeni bir farmasötik dönemi hedeflemektedir. Şirketin uzun vadeli amacı, daha kısa sürede ve daha yüksek doğrulukla yeni tedavi adaylarını belirleyebilen sistemler geliştirerek ilaç geliştirme maliyetlerini ve başarısızlık oranlarını azaltmaktır. Bu vizyon, yapay zekâ algoritmalarının, yüksek hesaplama gücünün ve kapsamlı biyolojik verilerin birleşimiyle daha etkili ve erişilebilir ilaçların geliştirilmesini öngörmektedir. ## Academic Sources and References 1. Atomwise. “About.” LinkedIn. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.linkedin.com/company/atomwise/.Atomwise. “Board of Directors.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/board-of-directors/.Atomwise. “Company.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/company/.Atomwise. “Home.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/.Atomwise. “How We Do It.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/how-we-do-it/.Atomwise. “Scientific Advisors.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/scientific-advisors/.Atomwise. “Team.” Official Website. Erişim Tarihi: 22 Ekim 2025. https://www.atomwise.com/team/.