एआई-संचालित दवा खोज में डेटा समस्या

एआई दवा खोज में तेजी से एकीकृत हो रहा है, शायद सबसे महत्वपूर्ण प्रश्न यह नहीं है कि अगला मॉडल कितना शक्तिशाली होगा, बल्कि यह है कि वे मॉडल वास्तव में किस डेटा से सीख रहे हैं।

एंथ्रोपिक का हालिया विस्तार दवा विकास में यह दिखाता है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता सामान्य-उद्देश्य तर्क से परे जा रही है और अनुप्रयुक्त विज्ञान में प्रवेश कर रही है। यह क्षेत्र में वास्तविक गति और एआई द्वारा नए दवाओं की खोज को कैसे बदलने में विश्वास को दर्शाता है। लेकिन अगर लक्ष्य क्लिनिकल सफलता दर में सुधार करना है, न कि केवल खोज को तेज करना है, तो हमें यह पूछना चाहिए कि क्या जैविक डेटा जो इन प्रणालियों को आधार बनाता है, उन्हें सिखाने में सक्षम है कि मानव जीव विज्ञान वास्तव में कैसा दिखता है।

वर्षों से, उद्योग का ध्यान बढ़ते जटिल एल्गोरिदम बनाने पर केंद्रित रहा है। बड़े मॉडल, अधिक कंप्यूट, और बेहतर वास्तुकला ने प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान, लक्ष्य पहचान, आणविक डिजाइन, और जैव चिकित्सा अनुसंधान के अन्य क्षेत्रों में उल्लेखनीय प्रगति को बढ़ावा दिया है। उन नवाचारों को मिली प्रशंसा का हकदार है।

जिस चीज पर बहुत कम ध्यान दिया गया है वह जैविक आधार है जो उन पर बना है।

एआई पैटर्न खोजने में असाधारण रूप से अच्छा है। लेकिन यह जैविक प्रक्रियाओं के बीच अंतर नहीं कर सकता जो केवल माप्य हैं और जो वास्तव में रोगियों में होने वाली जैविक प्रक्रियाओं की भविष्यवाणी करते हैं। एआई-संचालित दवा खोज की सीमा अंततः न केवल मॉडल की बुद्धिमत्ता द्वारा निर्धारित की जाएगी, बल्कि मानव डेटा की विश्वसनीयता द्वारा भी निर्धारित की जाएगी जो उन्हें प्रशिक्षित, मान्य, और मानक बनाने के लिए उपयोग की जाती है। यदि हम चाहते हैं कि एआई बेहतर दवाएं प्रदान करे, न कि केवल तेज़ धारणाएं, तो उच्च-गुणवत्ता वाले मानव जैविक डेटा बुनियादी ढांचे का निर्माण करना एआई की अगली पीढ़ी के निर्माण के रूप में महत्वपूर्ण साबित हो सकता है।

एआई केवल जैविकी से सीख सकता है जो हम उसे देते हैं

प्रत्येक एआई मॉडल जानकारी से सीमित है जो यह सीखता है। दवा विकास एक विशेष रूप से कठिन चुनौती प्रस्तुत करता है क्योंकि जीव विज्ञान असाधारण रूप से जटिल है। मानव रोग जेनेटिक्स, आयु, लिंग, सह-रोग, प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं, पर्यावरणीय संपर्क, और हजारों आणविक मार्गों से प्रभावित होता है जो केवल आंशिक रूप से समझे जाते हैं।

ऐतिहासिक रूप से, दवा विकास में उपयोग किए जाने वाले अधिकांश प्रयोगात्मक डेटा जानवरों के अध्ययन, अमर कोशिका लाइनों, सरल इन विट्रो प्रणालियों, और गणनात्मक सिमुलेशन से उत्पन्न होते हैं। ये उपकरण जैव चिकित्सा विज्ञान को बहुत आगे बढ़ाते हैं और शोध के विभिन्न चरणों में अभी भी अपरिहार्य हैं। हालांकि, दशकों का अनुभव यह भी दिखाता है कि वे पूरी तरह से मानव शारीरिक विज्ञान की नकल नहीं कर सकते हैं।

लगभग 90% दवा उम्मीदवार जो नैदानिक परीक्षणों में प्रवेश करते हैं अंततः विफल हो जाते हैं, जिनमें प्रभावशीलता की कमी और अप्रत्याशित सुरक्षा खोजें प्रमुख योगदानकर्ता हैं। कई कारकों के अलावा, एक बार-बार दोहराई जाने वाली थीम यह है कि पूर्व-नैदानिक मॉडल अक्सर रोगियों में वास्तव में क्या होता है, इसकी भविष्यवाणी करने में संघर्ष करते हैं।

यदि एआई प्रणालियों को मुख्य रूप से उन मॉडलों से उत्पन्न डेटा पर प्रशिक्षित किया जाता है जो स्वयं अनुवादक सीमाओं को दर्शाते हैं, तो यह आश्चर्य की बात नहीं है कि वे सीमाएं बनी रहती हैं। एआई पैटर्न को असाधारण रूप से अच्छी तरह से पहचान सकता है, लेकिन यह जैविक सत्य का आविष्कार नहीं कर सकता जो इसके प्रशिक्षण डेटा में कभी मौजूद नहीं था।

अधिक डेटा आवश्यक रूप से बेहतर डेटा नहीं है

एआई समुदाय अक्सर स्केलिंग कानूनों के बारे में बात करता है: यह अवलोकन कि बड़े डेटासेट अक्सर मॉडल प्रदर्शन में सुधार करते हैं। जीव विज्ञान में, हालांकि, मात्रा और गुणवत्ता परस्पर विनिमेय नहीं हैं। मानव शारीरिक विज्ञान को कम प्रतिबिंबित करने वाली प्रयोगात्मक प्रणालियों से एकत्र किए गए लाखों डेटा बिंदु छोटे डेटासेट की तुलना में कम भविष्यसूचक मूल्य प्रदान कर सकते हैं जो सीधे नैदानिक रूप से प्रासंगिक मानव जीव विज्ञान से उत्पन्न होते हैं। यह अंतर विशेष रूप से दवा विकास में महत्वपूर्ण हो जाता है, जहां लक्ष्य केवल भविष्यवाणी नहीं है, बल्कि ऐसी भविष्यवाणी है जो सफल रोगी परिणामों में अनुवाद करती है।

उच्च-विश्वास वाले मानव जैविक डेटा पारंपरिक प्रयोगशाला डेटासेट से कई महत्वपूर्ण तरीकों से भिन्न होता है। यह जैविक कार्य को स्थिर स्नैपशॉट के बजाय कैप्चर करता है। यह ऊतकों, सेलुलर वास्तुकला, परफ्यूजन, चयापचय, और फार्माकोलॉजी के बीच संबंधों को संरक्षित करता है। यह रोगी के इतिहास, नैदानिक विशेषताओं, आणविक माप, और उसी जैविक प्रणाली के भीतर कार्यात्मक प्रतिक्रियाओं को एकीकृत करता है। सबसे महत्वपूर्ण बात, यह मानव में वास्तव में मौजूद जीव विज्ञान को मापता है।

जैसा कि एआई जटिल डेटा से सूक्ष्म पैटर्न निकालने में बढ़ती क्षमता प्राप्त करता है, पैटर्न की गुणवत्ता अंतर्निहित जीव विज्ञान की गुणवत्ता से अलग नहीं होती है।

अगला प्रतिस्पर्धी लाभ मानव डेटा बुनियादी ढांचा हो सकता है

पिछले कई वर्षों में, फाउंडेशन मॉडल, गणनात्मक बुनियादी ढांचे, और विशेषज्ञता वाले एआई वास्तुकला में बड़े निवेश किए गए हैं। मानव जैविक डेटा को व्यवस्थित रूप से उत्पन्न करने के लिए आवश्यक बुनियादी ढांचे पर बहुत कम ध्यान दिया गया है।

मानव जैविक नमूने स्वाभाविक रूप से सीमित हैं और कुछ प्रकार के दान बुनियादी ढांचे के साथ एकीकरण की आवश्यकता है। मानकीकरण चुनौतीपूर्ण बना हुआ है। प्रयोगात्मक प्रोटोकॉल पुनरुत्पादित होने चाहिए। मेटाडेटा व्यापक होना चाहिए। मल्टीओमिक माप, इमेजिंग, कार्यात्मक परीक्षण, और नैदानिक संदर्भ सभी को गणनात्मक सीखने के लिए पर्याप्त रूप से संगत डेटासेट में एकीकृत किया जाना चाहिए।

इसका कोई भी हिस्सा पारंपरिक सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जैसा नहीं दिखता। इसके बजाय, यह जैविक संचालन की सुविधा की आवश्यकता है जो पुनरुत्पादित, नियामक-तैयार डेटासेट का उत्पादन करने में सक्षम है। जैसे कि क्लाउड इन्फ्रास्ट्रक्चर आधुनिक सॉफ्टवेयर विकास के लिए आवश्यक हो गया है, मानव जैविक इन्फ्रास्ट्रक्चर एआई-संचालित चिकित्सा की अगली पीढ़ी के लिए मूलभूत हो सकता है। आज इस बुनियादी ढांचे में निवेश करने वाले संगठन अंततः यह आकार दे सकते हैं कि कल के एआई मॉडल क्या सीखने में सक्षम होंगे।

नियामक इस दिशा में बढ़ रहे हैं

महत्वपूर्ण रूप से, यह चर्चा अकादमिक जिज्ञासा से परे है। नियामक स्वयं मानव-प्रासंगिक साक्ष्य पर जोर दे रहे हैं। एफडीए ने न्यू अप्रोच मेथोडोलॉजीज (एनएएमएस) के लिए अपना समर्थन बढ़ाया है, जिसमें मार्ग का रूपरेखा तैयार की गई है जिसके माध्यम से गणनात्मक मॉडल, ऑर्गन-ऑन-चिप प्रौद्योगिकी, उन्नत इन विट्रो प्रणाली, और अन्य मानव-प्रासंगिक दृष्टिकोण नियामक निर्णय लेने में योगदान कर सकते हैं।

यह परिवर्तन एक महत्वपूर्ण वास्तविकता को स्वीकार करता है। जैसा कि गणनात्मक तरीके अधिक परिष्कृत होते जाते हैं, उनकी भविष्यवाणियों में विश्वास उनका समर्थन करने वाले जैविक साक्ष्य में विश्वास पर निर्भर करता है। यदि बेहतर एआई बेहतर सत्यापन की आवश्यकता है, और बेहतर सत्यापन बेहतर मानव डेटा की आवश्यकता है, तो बेहतर एआई को बेहतर मानव डेटा की आवश्यकता है जो प्रत्येक मॉडल के स्रोत में है।

अगला दशक डेटा गुणवत्ता द्वारा परिभाषित किया जाएगा

दवा उद्योग प्रौद्योगिकी की कई क्रांतियों का अनुभव कर चुका है, जो उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग से अगली पीढ़ी के अनुक्रमण तक। प्रत्येक ने उपलब्ध डेटा की मात्रा का विस्तार किया, लेकिन इस क्षेत्र में एआई का अनुप्रयोग कुछ अलग दर्शाता है।

इसकी सफलता न केवल अधिक डेटा का उत्पादन करने पर निर्भर करती है, बल्कि ऐसे डेटा का उत्पादन करने पर भी निर्भर करती है जो मानव जीव विज्ञान का अधिक विश्वासपूर्वक प्रतिनिधित्व करता है। जैसा कि फाउंडेशन मॉडल अधिक सुलभ होते जाते हैं, एल्गोरिदमिक लाभ अकेले कम टिकाऊ हो सकते हैं। उच्च-गुणवत्ता वाले मानव जैविक डेटा तक पहुंच विशेष रूप से दवा उद्योग में प्रतिस्पर्धी लाभ के रूप में उभर सकती है, खासकर यदि उद्योग का अंतिम लक्ष्य नैदानिक सफलता में सुधार करना है, न कि केवल खोज को तेज करना।

एंथ्रोपिक का दवा विकास में प्रवेश एआई द्वारा पिछले कई वर्षों में की गई प्रगति को प्रतिबिंबित करता है। यह उद्योग को अगला प्रश्न भी दर्शाता है जिसका उत्तर देना होगा। यदि एआई वास्तव में चिकित्सा को बदलने की क्षमता रखता है, तो वे मॉडल किस जैविक आधार पर खड़े होंगे?

एआई-संचालित दवा खोज का भविष्य निश्चित रूप से बेहतर एल्गोरिदम पर निर्भर करेगा। लेकिन यह मानव डेटा बुनियादी ढांचे का निर्माण करने पर भी निर्भर हो सकता है जो उन एल्गोरिदम को सिखा सकता है कि मानव जीव विज्ञान वास्तव में कैसा दिखता है।