अणुओं की भाषा को समझना: कैसे जनरेटिव एआई दवा खोज को गति दे रहा है

As जनरेटिव ए.आई. विकसित होते हुए, यह मानव भाषा को समझने से आगे बढ़कर जीव विज्ञान और रसायन विज्ञान की जटिल भाषाओं में महारत हासिल करने की ओर अग्रसर होता है। डीएनए को एक ऐसे रूप में सोचें विस्तृत स्क्रिप्ट, 3-बिलियन-अक्षरों का अनुक्रम जो हमारे शरीर के कार्यों और विकास को निर्देशित करता है। इसी तरह, प्रोटीन, जीवन के आवश्यक घटक, की अपनी भाषा होती है, जिसमें 20 अमीनो एसिड वर्णमाला शामिल है। रसायन विज्ञान में, अणुओं का भी एक होता है अनोखी बोलीजैसे व्याकरण के नियमों का उपयोग करके शब्दों, वाक्यों या पैराग्राफ़ों का निर्माण करना। आणविक व्याकरण यह निर्धारित करता है कि परमाणु और उप-संरचनाएँ किस तरह मिलकर अणु या बहुलक बनाती हैं। जिस तरह भाषा व्याकरण वाक्यों की संरचना को परिभाषित करता है, उसी तरह आणविक व्याकरण अणुओं की संरचना का वर्णन करता है।

जनरेटिव एआई जैसे कि बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम)अणुओं की भाषा को डिकोड करने की अपनी क्षमता को प्रदर्शित करते हुए, कुशल दवा खोज के लिए नए रास्ते उभर रहे हैं। कई दवा कंपनियाँ दवा विकास में नवाचार को बढ़ावा देने के लिए इस तकनीक का तेजी से उपयोग कर रही हैं। मैकिन्से ग्लोबल इंस्टीट्यूट (MGI) का अनुमान है कि जनरेटिव AI बना सकता है $ 60 अरब से $ 110 अरब दवा उद्योग के लिए आर्थिक मूल्य में सालाना वृद्धि। यह क्षमता मुख्य रूप से संभावित नई दवा यौगिकों की पहचान में तेजी लाने और उनके विकास और अनुमोदन प्रक्रियाओं में तेजी लाकर उत्पादकता बढ़ाने की इसकी क्षमता के कारण है। यह लेख बताता है कि कैसे जनरेटिव एआई दवा खोज में तेजी से प्रगति के लिए उत्प्रेरक के रूप में कार्य करके दवा उद्योग को बदल रहा है। हालाँकि, जनरेटिव AI के प्रभाव की सराहना करने के लिए, पारंपरिक दवा खोज प्रक्रिया और इसकी अंतर्निहित सीमाओं और चुनौतियों को समझना आवश्यक है।

पारंपरिक औषधि खोज की चुनौतियाँ

RSI पारंपरिक दवा खोज प्रक्रिया यह एक बहु-चरणीय प्रयास है, जो अक्सर समय लेने वाला और संसाधन-गहन होता है। यह लक्ष्य पहचान से शुरू होता है, जहाँ वैज्ञानिक किसी बीमारी में शामिल जैविक लक्ष्यों, जैसे प्रोटीन या जीन को चिन्हित करते हैं। यह चरण लक्ष्य सत्यापन की ओर ले जाता है, जो पुष्टि करता है कि लक्ष्य में हेरफेर करने से चिकित्सीय प्रभाव होंगे। इसके बाद, शोधकर्ता संभावित दवा उम्मीदवारों को खोजने के लिए लीड कंपाउंड पहचान में संलग्न होते हैं जो लक्ष्य के साथ बातचीत कर सकते हैं। एक बार पहचाने जाने के बाद, ये लीड यौगिक लीड ऑप्टिमाइज़ेशन से गुजरते हैं, प्रभावकारिता बढ़ाने और दुष्प्रभावों को कम करने के लिए उनके रासायनिक गुणों को परिष्कृत करते हैं। प्रीक्लिनिकल परीक्षण फिर इन यौगिकों की इन विट्रो (टेस्ट ट्यूब में) और इन विवो (पशु मॉडल में) सुरक्षा और प्रभावशीलता का आकलन करता है। होनहार उम्मीदवारों का मानव सुरक्षा और प्रभावकारिता का आकलन करने के लिए तीन नैदानिक ​​​​परीक्षण चरणों में मूल्यांकन किया जाता है। अंत में, सफल यौगिकों को विपणन और निर्धारित किए जाने से पहले विनियामक अनुमोदन प्राप्त करना चाहिए।

अपनी संपूर्णता के बावजूद, पारंपरिक दवा खोज प्रक्रिया में कई सीमाएँ और चुनौतियाँ हैं। यह बेहद समय लेने वाली और महंगी है, अक्सर एक दशक से ज़्यादा समय लेती है और अरबों डॉलर खर्च करती है, साथ ही विफलता दर भी बहुत ज़्यादा है, ख़ास तौर पर क्लिनिकल ट्रायल के चरणों में। जैविक प्रणालियों की जटिलता इस प्रक्रिया को और जटिल बना देती है, जिससे यह अनुमान लगाना मुश्किल हो जाता है कि कोई दवा इंसानों में कैसे व्यवहार करेगी। इसके अलावा, गहन जांच से केवल संभावित रासायनिक यौगिकों के सीमित अंश का ही पता लगाया जा सकता है, जिससे कई संभावित दवाएँ खोजी नहीं जा पाती हैं। उच्च क्षय दर ने भी इस प्रक्रिया को बाधित किया, जहाँ कई दवा उम्मीदवार अंतिम चरण के विकास के दौरान विफल हो जाते हैं, जिससे संसाधन और समय बर्बाद होता है। इसके अतिरिक्त, दवा खोज के प्रत्येक चरण में महत्वपूर्ण मानवीय हस्तक्षेप और विशेषज्ञता की आवश्यकता होती है, जो प्रगति को धीमा कर सकती है।

जनरेटिव एआई दवा खोज को कैसे बदलता है

जनरेटिव एआई इन चुनौतियों का समाधान स्वचालित तरीके से करता है विभिन्न चरण दवा खोज प्रक्रिया का। यह संभावित दवा लक्ष्यों की अधिक सटीक पहचान और सत्यापन के लिए जैविक डेटा की विशाल मात्रा का तेजी से विश्लेषण करके लक्ष्य पहचान और सत्यापन को गति देता है। लीड कंपाउंड खोज चरण में, AI एल्गोरिदम लक्ष्य के साथ प्रभावी ढंग से बातचीत करने की संभावना वाले नए रासायनिक संरचनाओं की भविष्यवाणी और निर्माण कर सकते हैं। बड़ी संख्या में लीड का पता लगाने के लिए जनरेटिव AI की क्षमता रासायनिक अन्वेषण प्रक्रिया को अत्यधिक कुशल बनाती है। जनरेटिव AI लीड यौगिकों पर रासायनिक संशोधनों के प्रभावों का अनुकरण और भविष्यवाणी करके लीड ऑप्टिमाइज़ेशन को भी बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, NVIDIA ने रिकर्सन फार्मास्यूटिकल्स के साथ मिलकर 100 से अधिक लीड का पता लगाया। 2.8 क्वाड्रिलियन संयोजन छोटे अणुओं और लक्ष्यों को सिर्फ़ एक हफ़्ते में तैयार किया जा सकता है। पारंपरिक तरीकों का इस्तेमाल करके समान परिणाम प्राप्त करने में इस प्रक्रिया में लगभग 100,000 साल लग सकते थे। इन प्रक्रियाओं को स्वचालित करके, जनरेटिव AI एक नई दवा को बाज़ार में लाने के लिए आवश्यक समय और लागत को काफी हद तक कम कर देता है।

इसके अलावा, जनरेटिव एआई-संचालित अंतर्दृष्टि प्रक्रिया में संभावित मुद्दों की पहले ही पहचान करके प्रीक्लिनिकल परीक्षण को अधिक सटीक बनाती है, जो कि कम दर में मदद करती है। एआई प्रौद्योगिकियां कई श्रम-गहन कार्यों को भी स्वचालित करती हैं, जिससे शोधकर्ता उच्च-स्तरीय रणनीतिक निर्णयों पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और दवा खोज प्रक्रिया को आगे बढ़ा सकते हैं। 

केस स्टडी: इनसिलिको मेडिसिन की पहली जनरेटिव एआई दवा खोज

एक जैव प्रौद्योगिकी कंपनी, Insilico चिकित्साने पहली दवा विकसित करने के लिए जनरेटिव एआई का उपयोग किया है इडियोपैथिक पल्मोनरी फाइब्रोसिस (आईपीएफ), एक दुर्लभ फेफड़ों की बीमारी जिसमें जीर्ण निशान होते हैं जो अपरिवर्तनीय फेफड़ों की कार्यक्षमता में गिरावट की ओर ले जाते हैं। ऊतक फाइब्रोसिस से संबंधित ओमिक्स और नैदानिक ​​डेटासेट पर जनरेटिव एआई लागू करके, इनसिलिको ने ऊतक-विशिष्ट फाइब्रोसिस लक्ष्यों की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की। इस तकनीक का उपयोग करते हुए, कंपनी ने एक छोटा अणु अवरोधक, INS018_055 डिज़ाइन किया, जिसने फाइब्रोसिस और सूजन के खिलाफ क्षमता दिखाई।

जून 2023 में, इंसिलिको ने INS018_055 की पहली खुराक मरीजों को दी चरण II नैदानिक ​​परीक्षणइस दवा की खोज ने एक ऐतिहासिक क्षण को चिह्नित किया क्योंकि दुनिया की पहली एंटी-फाइब्रोटिक लघु अणु अवरोधक की खोज की गई और जनरेटिव एआई का उपयोग करके डिजाइन किया गया।

INS018_055 की सफलता दवा खोज में तेजी लाने में जनरेटिव एआई की दक्षता को प्रमाणित करती है और जटिल बीमारियों से निपटने में इसकी क्षमता पर प्रकाश डालती है।

दवा खोज के लिए जनरेटिव एआई में मतिभ्रम

चूंकि जनरेटिव एआई नए अणुओं के निर्माण को सक्षम करके दवा खोज को आगे बढ़ाता है, इसलिए इन मॉडलों के सामने आने वाली एक महत्वपूर्ण चुनौती के बारे में जागरूक होना आवश्यक है। जनरेटिव मॉडल एक ऐसी घटना के लिए प्रवण हैं जिसे कहा जाता है मायादवा की खोज के संदर्भ में, मतिभ्रम का मतलब उन अणुओं की उत्पत्ति से है जो सतह पर तो वैध लगते हैं लेकिन उनमें वास्तविक जैविक प्रासंगिकता या व्यावहारिक उपयोगिता का अभाव होता है। यह घटना कई दुविधाएँ प्रस्तुत करती है।

एक प्रमुख मुद्दा रासायनिक अस्थिरता है। जनरेटिव मॉडल सैद्धांतिक रूप से अनुकूल गुणों वाले अणु उत्पन्न कर सकते हैं, लेकिन ये यौगिक रासायनिक रूप से अस्थिर या क्षरण के लिए प्रवण हो सकते हैं। ऐसे "भ्रमित" अणु संश्लेषण के दौरान विफल हो सकते हैं या जैविक प्रणालियों में अप्रत्याशित व्यवहार प्रदर्शित कर सकते हैं।

इसके अलावा, मतिभ्रम वाले अणुओं में अक्सर जैविक प्रासंगिकता का अभाव होता है। वे रासायनिक लक्ष्यों के साथ फिट हो सकते हैं लेकिन जैविक लक्ष्यों के साथ सार्थक रूप से बातचीत करने में विफल हो सकते हैं, जिससे वे दवाओं के रूप में अप्रभावी हो जाते हैं। भले ही कोई अणु आशाजनक लगे, लेकिन इसका संश्लेषण निषेधात्मक रूप से जटिल या महंगा हो सकता है, क्योंकि मतिभ्रम व्यावहारिक सिंथेटिक मार्गों के लिए जिम्मेदार नहीं है।

सत्यापन अंतराल इस मुद्दे को और जटिल बनाता है। जबकि जनरेटिव मॉडल कई उम्मीदवारों का प्रस्ताव कर सकते हैं, उनकी उपयोगिता की पुष्टि करने के लिए कठोर प्रयोगात्मक परीक्षण और सत्यापन महत्वपूर्ण हैं। सैद्धांतिक क्षमता और व्यावहारिक अनुप्रयोग अंतर को पाटने के लिए यह कदम आवश्यक है।

मतिभ्रम को कम करने के लिए विभिन्न रणनीतियों का उपयोग किया जा सकता है। भौतिकी-आधारित मॉडलिंग या ज्ञान-संचालित विधियों के साथ जनरेटिव एआई को संयोजित करने वाले हाइब्रिड दृष्टिकोण मतिभ्रम वाले अणुओं को फ़िल्टर करने में मदद कर सकते हैं। प्रतिकूल प्रशिक्षण, जहाँ मॉडल प्राकृतिक और मतिभ्रम वाले यौगिकों के बीच अंतर करना सीखते हैं, उत्पन्न अणुओं की गुणवत्ता में भी सुधार कर सकते हैं। पुनरावृत्त डिजाइन प्रक्रिया में रसायनज्ञों और जीवविज्ञानियों को शामिल करके, मतिभ्रम के प्रभाव को भी कम किया जा सकता है।

मतिभ्रम की चुनौती का समाधान करके, जनरेटिव एआई दवा की खोज में तेजी लाने में अपनी क्षमता को बढ़ा सकता है, जिससे नई, व्यवहार्य दवाओं के विकास में प्रक्रिया अधिक कुशल और प्रभावी हो जाएगी।

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जनरेटिव एआई दवा की खोज में तेज़ी लाकर और लागत कम करके दवा उद्योग में बदलाव लाता है। जबकि मतिभ्रम जैसी चुनौतियाँ बनी हुई हैं, पारंपरिक तरीकों और मानवीय विशेषज्ञता के साथ एआई को जोड़ने से अधिक सटीक और व्यवहार्य यौगिक बनाने में मदद मिलती है। इंसिलिको मेडिसिन दर्शाता है कि जनरेटिव एआई में जटिल बीमारियों को संबोधित करने और नए उपचारों को अधिक कुशलता से बाज़ार में लाने की क्षमता है। दवा की खोज का भविष्य अधिक आशाजनक होता जा रहा है, जिसमें जनरेटिव एआई नवाचारों को आगे बढ़ा रहा है।