कृत्रिम बुद्धिमत्ता
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 ड्रग विकास को क्रांतिकारी बना रहा है, जिससे तेजी से और लाभदायक हो रहा है।
एआई ने ड्रग डेवलपमेंट में हमारे दृष्टिकोण और रणनीति को जैव चिकित्सा अनुसंधान और नवाचार के प्रति परिवर्तित कर दिया है। यह शोधकर्ताओं को रोग पथ की जटिलताओं को कम करने और जैविक लक्ष्यों की पहचान करने में मदद की है।
आइए गहराई से देखें कि ड्रग डिस्कवरी में एआई के लिए भविष्य में क्या संभावनाएं हैं।
एआई की भूमिका को समझना: यह ड्रग डिस्कवरी के लिए कैसे उपयोग किया जा रहा है?
एआई ने विशाल डेटा का विश्लेषण करने और जटिल भविष्यवाणियां करने की अपनी क्षमता के साथ ड्रग डिस्कवरी प्रक्रिया के विभिन्न चरणों को बढ़ाया है। यहाँ कैसे:
1. लक्ष्य पहचान
लक्ष्य पहचान ड्रग डिस्कवरी की पहली प्रक्रिया है जिसमें संभावित आणविक इकाइयों जैसे प्रोटीन, एंजाइम, और रिसेप्टर्स की पहचान शामिल है जो शरीर में मौजूद होते हैं और 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।
प्रशिक्षित एआई मॉडल जैविक तकनीकों जैसे जीन एक्सप्रेशन के साथ मिलकर 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 को विकसित किया है।
2. लक्ष्य चयन
ड्रग डिस्कवरी में एआई शोधकर्ताओं को उनकी बीमारी संबंधों और भविष्य में चिकित्सीय उपयोगिता के आधार पर वादा करने वाले लक्ष्यों का चयन करने में मदद कर सकता है। मजबूत पैटर्न मान्यता के साथ, एआई घोषित चिकित्सा साहित्य के आधार पर नहीं बल्कि पूरी तरह से नए लक्ष्यों का चयन कर सकता है जिनका पहले प्रकाशित पेटेंट में कोई उल्लेख नहीं है।
3. दवा प्राथमिकता
इस चरण में, एआई लीड दवा यौगिकों का मूल्यांकन करता है और उन्हें आगे के मूल्यांकन और शोध के लिए प्राथमिकता देता है ताकि उनके विकास को आगे बढ़ाया जा सके। 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 और प्राथमिकता के लिए एक डीप लर्निंग-आधारित गणनात्मक फ्रेमवर्क विकसित किया है।
4. यौगिक स्क्रीनिंग
एआई मॉडल यौगिकों के रासायनिक गुणों और जैविक गतिविधि का अनुमान लगा 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 विशेष यौगिक से जुड़े संभावित जोखिमों या दुष्प्रभावों की पहचान करने के लिए। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने अरबों अणुओं के साथ रासायनिक पुस्तकालयों को स्क्रीन करने के लिए एक डीप लर्निंग टूल विकसित किया है।
5. डी नोवो दवा डिज़ाइन
विशाल यौगिक संग्रह की मैनुअल स्क्रीनिंग ड्रग डिस्कवरी में एक पारंपरिक अभ्यास रहा है। एआई के साथ, शोधकर्ता पूर्व जानकारी के साथ या उसके बिना नोवेल यौगिकों की स्क्रीनिंग कर सकते हैं और खोजी गई दवाओं की अंतिम 3डी संरचना का अनुमान लगा सकते हैं। उदाहरण के लिए, डीपमाइंड द्वारा विकसित अल्फाफोल्ड एक एआई सिस्टम है जो प्रोटीन संरचनाओं का अनुमान लगा सकता है। यह 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन संरचना अनुमानों का डेटाबेस बनाए रखता है जो दवा डिज़ाइन प्रक्रिया को तेज कर सकता 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 रहा है। अबाकिन, एक एआई-विकसित मजबूत प्रायोगिक एंटीबायोटिक, एसिनेटोबैक्टर बाउमैनी, सबसे खतरनाक सुपरबग बैक्टीरिया को मारने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
एआई का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने पहले हजारों दवाओं का परीक्षण किया कि वे बैक्टीरिया के खिलाफ कितनी अच्छी तरह से काम करते हैं, और फिर इस जानकारी का उपयोग एआई को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया ताकि वह एक दवा बना सके जो इसे प्रभावी ढंग से इलाज कर सके।
2) इंसिलिको मेडिसिन द्वारा टारगेट एक्स
इंसिलिको मेडिसिन ने अपने जेनरेटिव एआई प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके एक दवा बनाई है जिसे टारगेट एक्स कहा जाता है, जो अब चरण 1 नैदानिक परीक्षण में है। टारगेट एक्स बुजुर्ग व्यक्तियों में फेफड़ों की जकड़न पैदा करने वाले इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस के इलाज के लिए डिज़ाइन किया गया है, यदि अनुपचारित छोड़ दिया जाए।
3) वर्ज जेनोमिक्स द्वारा वीआरजी50635
वर्ज जेनोमिक्स, एक एआई दवा खोज कंपनी, ने अपने एआई प्लेटफ़ॉर्म कॉनवर्ज का उपयोग करके एक नोवेल यौगिक, वीआरजी -50635 की खोज की है, जो एएलएस के इलाज के लिए है। प्लेटफ़ॉर्म ने पहले पीआईकेफाइव एनजाइम को एएलएस के लिए एक संभावित लक्ष्य के रूप में पहचाना और फिर वीआरजी50635 को पीआईकेफाइव के एक आशाजनक इनहिबिटर के रूप में सुझाया, जो एएलएस के इलाज के लिए एक संभावित दवा उम्मीदवार बन गया।
4) एक्ससेंटिया – ए2ए रिसेप्टर
एक्ससेंटिया, एक एआई मेडटेक कंपनी, इम्यूनो-ऑन्कोलॉजी 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।
जेनरेटिव एआई का उपयोग करके, उन्होंने कैंसर के विभिन्न रोगों के लिए लक्ष्य बनाने के लिए अन्य यौगिकों का निर्माण किया है।
5) अब्सी द्वारा जीरो-शॉट जेनरेटिव एआई के साथ डी नोवो एंटीबॉडी
अब्सी, एक जेनरेटिव एआई दवा खोज कंपनी, ने कंप्यूटर सिम्युलेशन के माध्यम से जीरो-शॉट जेनरेटिव एआई का उपयोग करके डी नोवो एंटीबॉडी बनाने का प्रदर्शन किया है। जीरो-शॉट लर्निंग का अर्थ है कि एआई मॉडल को प्रशिक्षण चरण के दौरान वर्तमान इनपुट जानकारी पर स्पष्ट रूप से परीक्षण नहीं किया गया है। इसलिए, यह प्रक्रिया स्वयं नए एंटीबॉडी डिज़ाइन तैयार कर सकती है।
एआई द्वारा संचालित डी नोवो चिकित्सीय एंटीबॉडी नए दवा लीड्स विकसित करने में लगने वाले समय को छह साल से घटाकर 18 से 24 महीने कर देती है, जिससे उनकी क्लिनिक में सफलता की संभावना बढ़ जाती है। कंपनी की तकनीक प्रति सप्ताह 3 मिलियन एआई-जनित डिज़ाइनों का परीक्षण और सत्यापन कर सकती है। यह नया विकास तेजी से हर मरीज़ को नए चिकित्सीय उपचार प्रदान कर सकता है, जो एक महत्वपूर्ण औद्योगिक परिवर्तन का संकेत है।
एआई और ड्रग डिस्कवरी का भविष्य क्या है?
स्वास्थ्य सेवा के कई अन्य अनुप्रयोगों के अलावा, एआई ड्रग डिस्कवरी प्रक्रिया को तेज़ और अधिक बुद्धिमान बना रहा है bằng विशाल डेटा सेट का विश्लेषण और आशाजनक दवा लक्ष्यों और उम्मीदवारों की भविष्यवाणी करके। जेनरेटिव एआई का उपयोग करके, बायोटेक कंपनियां रोगी प्रतिक्रिया मार्करों की पहचान कर सकती हैं और तेजी से व्यक्तिगत उपचार योजनाएं विकसित कर सकती हैं।
एक रिपोर्ट सuggests है कि जल्द ही, अधिक मेडटेक कंपनियां दवा खोज के प्रारंभिक चरण में एआई और एमएल को शामिल करेंगी, जो 50 बिलियन डॉलर का बाजार बनाने में मदद करेगा, जो एआई में महत्वपूर्ण विकास की संभावना को दर्शाता है। एआई संभावित रूप से समग्र दवा खोज लागत को कम कर सकता है, जिससे मरीजों के लिए नए दवाओं को तेजी से उपलब्ध कराया जा सकता है।
यदि आप एआई और इसके भविष्य के बारे में अधिक जानना चाहते हैं, तो Unite.AI पर जाएं।
