एआई-ड्रिवन मेडिकल ब्रेकथ्रू: नोवेल ड्रग डिस्कवरी के लिए आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का लाभ उठाना

ड्रग डिस्कवरी को “बेंच से बेडसाइड” के रूप में जाना जाता है क्योंकि इसकी लंबी अवधि और उच्च लागत के कारण। यह एक दवा को बाजार में लाने में लगभग 11 से 16 साल और $1 बिलियन से $2 बिलियन के बीच लगता है। लेकिन अब एआई दवा विकास को क्रांतिकारी बना रहा है, जिससे बेहतर गति और लाभकारीता मिल रही है।

एआई ने हमारे दृष्टिकोण और जैव चिकित्सा अनुसंधान और नवाचार की रणनीति को बदल दिया है। इसने शोधकर्ताओं को बीमारी के मार्ग की जटिलताओं को कम करने और जैविक लक्ष्यों की पहचान करने में मदद की है।

आइए गहराई से देखें कि ड्रग डिस्कवरी में एआई का भविष्य क्या है।

एआई की भूमिका को समझना: यह ड्रग डिस्कवरी के लिए कैसे उपयोग किया जा रहा है?

एआई ने विभिन्न चरणों में ड्रग डिस्कवरी प्रक्रिया को विश्लेषण और भविष्यवाणी करने की क्षमता के साथ बढ़ाया है। आइए देखें कि यह कैसे काम करता है:

1. लक्ष्य पहचान

लक्ष्य पहचान ड्रग डिस्कवरी की पहली प्रक्रिया है, जिसमें शरीर में मौजूद संभावित आणविक इकाइयों की पहचान शामिल है, जैसे कि प्रोटीन, एंजाइम और रिसेप्टर, जो दवाओं के साथ मिलकर रोगों के खिलाफ चिकित्सीय प्रभाव पैदा कर सकते हैं।

एआई बड़े क्लिनिकल डेटाबेस का लाभ उठा सकता है जिसमें लक्ष्य पहचान के बारे में महत्वपूर्ण जानकारी शामिल है। इन डेटा स्रोतों में जैव चिकित्सा अनुसंधान, बायोमोलेक्युलर जानकारी, क्लिनिकल परीक्षण डेटा, प्रोटीन संरचनाएं आदि शामिल हो सकते हैं।

जैव चिकित्सा तकनीकों के साथ प्रशिक्षित एआई मॉडल जैसे कि जीन अभिव्यक्ति जटिल जैविक रोगों को समझने और दवा उम्मीदवारों के लिए जैविक लक्ष्यों की पहचान करने में मदद कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने नोवेल एंटीकैंसर लक्ष्यों की पहचान के लिए विभिन्न एआई तकनीकों का विकास किया है।

2. लक्ष्य चयन

एआई ड्रग डिस्कवरी में शोधकर्ताओं को अपनी बीमारी संबंधों और भविष्यवाणी चिकित्सीय उपयोगिता के आधार पर वादा करने वाले लक्ष्यों का चयन करने में मदद कर सकता है। मजबूत पैटर्न पहचान के साथ, एआई यह चयन न केवल चिकित्सा साहित्य पर बल्कि पूरी तरह से नए लक्ष्यों का चयन कर सकता है जिनका पहले कोई उल्लेख नहीं है।

3. दवा प्राथमिकता

इस चरण में, एआई लीड दवा यौगिकों का मूल्यांकन करता है और उन्हें आगे के मूल्यांकन और अनुसंधान के लिए प्राथमिकता देता है। पिछली रैंकिंग तकनीकों की तुलना में एआई-आधारित दृष्टिकोण अधिक प्रभावी हैं और सबसे आशाजनक उम्मीदवारों की पहचान करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने अल्जाइमर रोग के लिए नोवेल दवाओं की पहचान करने के लिए एक गहरे शिक्षण-आधारित गणनात्मक ढांचे का विकास किया है।

4. यौगिक स्क्रीनिंग

एआई मॉडल यौगिकों के रासायनिक गुणों और जैविक गतिविधि की भविष्यवाणी कर सकते हैं और हानिकारक प्रभावों के बारे में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकते हैं। वे विभिन्न स्रोतों से डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, जिसमें पिछले अध्ययन और डेटाबेस शामिल हैं, किसी विशिष्ट यौगिक से जुड़े संभावित जोखिमों या दुष्प्रभावों की पहचान करने के लिए।

5. डी नोवो ड्रग डिज़ाइन

बड़े यौगिक संग्रह की मैनुअल स्क्रीनिंग ड्रग डिस्कवरी में एक पारंपरिक अभ्यास रहा है। एआई के साथ, शोधकर्ता पूर्व जानकारी के साथ या उसके बिना नए यौगिकों की स्क्रीनिंग कर सकते हैं और खोजी गई दवाओं की अंतिम 3डी संरचना की भविष्यवाणी कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड द्वारा विकसित अल्फाफोल्ड एक एआई प्रणाली है जो प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकती है।

5 सफल एआई-आधारित ड्रग डिस्कवरी उदाहरण

1) अबाकिन

एंटीबायोटिक्स बैक्टीरिया को मारते हैं। लेकिन नए दवाओं की कमी और पुरानी दवाओं के खिलाफ बैक्टीरिया की तेजी से विकसित प्रतिरोध के कारण, बैक्टीरिया का इलाज करना मुश्किल हो गया है। अबाकिन, एक एआई-विकसित प्रयोगात्मक एंटीबायोटिक, एसिनेटोबैक्टर बाउमैनी, सबसे खतरनाक सुपरबग बैक्टीरिया को मारने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

शोधकर्ताओं ने एआई का उपयोग करके पहले हजारों दवाओं का परीक्षण किया ताकि यह देखा जा सके कि वे बैक्टीरिया के खिलाफ कितनी अच्छी तरह काम करते हैं। फिर इस जानकारी का उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया ताकि यह एक दवा बना सके जो इसे प्रभावी ढंग से इलाज कर सके।

2) इनसिलिको मेडिसिन द्वारा टार्गेट एक्स

इनसिलिको मेडिसिन ने अपने जेनरेटिव एआई प्लेटफॉर्म का उपयोग करके एक दवा बनाई है जिसे टार्गेट एक्स कहा जाता है, जो वर्तमान में चरण 1 नैदानिक परीक्षणों में है। टार्गेट एक्स को इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस के इलाज के लिए डिज़ाइन किया गया है, जो एक ऐसी बीमारी है जो यदि अनुपचारित छोड़ दी जाए तो वृद्ध व्यक्तियों में फेफड़ों की जकड़न का कारण बन सकती है।

3) वर्ज जेनोमिक्स द्वारा वीआरजी50635

वर्ज जेनोमिक्स, एक एआई दवा खोज कंपनी, ने अपने एआई प्लेटफॉर्म कॉनवर्ज का उपयोग करके एक नोवेल यौगिक, वीआरजी -50635 की खोज की है, जो एएलएस के इलाज के लिए है। प्लेटफॉर्म ने मानव डेटा पॉइंट्स का विश्लेषण किया, जिसमें रोगियों के मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी के ऊतकों के बारे में जानकारी शामिल थी।

4) एक्ससेंटिया-ए2ए रिसेप्टर

एक्ससेंटिया, एक एआई मेडटेक कंपनी, इम्यूनो-ओन्कोलॉजी उपचार के लिए पहले एआई-डिज़ाइन किए गए अणु के लिए जिम्मेदार है – एक प्रकार का कैंसर उपचार जो कैंसर कोशिकाओं से लड़ने के लिए शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली का उपयोग करता है। उनकी एआई दवा मानव नैदानिक परीक्षणों के चरण में प्रवेश कर चुकी है।

5) अब्सी – डी नोवो एंटीबॉडी जेनरेटिव एआई के साथ

अब्सी, एक जेनरेटिव एआई दवा खोज कंपनी, ने कंप्यूटर सिमुलेशन के माध्यम से डी नोवो एंटीबॉडी बनाने के लिए जीरो-शॉट जेनरेटिव एआई का उपयोग करने का प्रदर्शन किया है। जीरो-शॉट लर्निंग का अर्थ है कि एआई मॉडल को प्रशिक्षण चरण के दौरान वर्तमान इनपुट जानकारी पर विशेष रूप से परीक्षण नहीं किया गया है।

एआई और ड्रग डिस्कवरी का भविष्य क्या है?

अन्य स्वास्थ्य सेवा अनुप्रयोगों के अलावा, एआई ड्रग डिस्कवरी प्रक्रिया को तेज और अधिक बुद्धिमान बना रहा है, जिससे विशाल डेटा सेट का विश्लेषण और आशाजनक दवा लक्ष्यों और उम्मीदवारों की भविष्यवाणी की जा रही है। जेनरेटिव एआई का उपयोग करके, बायोटेक कंपनियां मरीज़ प्रतिक्रिया मार्करों की पहचान कर सकती हैं और तेजी से व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित कर सकती हैं।

एक रिपोर्ट सुझाव देती है कि जल्द ही, अधिक मेडटेक कंपनियां प्रारंभिक दवा खोज में एआई और एमएल को शामिल करेंगी, जिससे अगले दस वर्षों में $50 बिलियन का बाजार बनेगा, जो दवा में एआई की महत्वपूर्ण वृद्धि की संभावना को दर्शाता है। एआई संभावित रूप से समग्र दवा खोज लागत को कम कर सकता है, जिससे मरीजों के लिए नए और अधिक दवाएं जल्दी उपलब्ध हो सकती हैं।

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