डॉ. सेराफिम बात्ज़ोग्लू, सीर - साक्षात्कार श्रृंखला के मुख्य डेटा अधिकारी

सेराफिम बात्ज़ोग्लू मुख्य डेटा अधिकारी हैं पैग़ंबर. सीर में शामिल होने से पहले, सेराफिम ने इंसिट्रो में मुख्य डेटा अधिकारी के रूप में कार्य किया, और दवा खोज के दृष्टिकोण में मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान का नेतृत्व किया। इंसिट्रो से पहले, उन्होंने इलुमिना में एप्लाइड और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के वीपी के रूप में कार्य किया, मानव स्वास्थ्य में जीनोमिक डेटा को अधिक व्याख्यात्मक बनाने के लिए एआई और आणविक परख के अनुसंधान और प्रौद्योगिकी विकास का नेतृत्व किया।

शुरुआत में आपको जीनोमिक्स के क्षेत्र में किस चीज़ ने आकर्षित किया?

मुझे एमआईटी में कंप्यूटर विज्ञान में अपनी पीएचडी की शुरुआत में कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान के क्षेत्र में रुचि हो गई, जब मैंने बोनी बर्जर, जो मेरे पीएचडी सलाहकार बने, और डेविड गिफोर्ड द्वारा पढ़ाए गए विषय पर एक कक्षा ली। मेरी पीएचडी के दौरान मानव जीनोम परियोजना गति पकड़ रही थी। एरिक लैंडर, जो एमआईटी में जीनोम सेंटर का नेतृत्व कर रहे थे, मेरे पीएचडी सह-सलाहकार बने और मुझे परियोजना में शामिल किया। मानव जीनोम परियोजना से प्रेरित होकर, मैंने संपूर्ण-जीनोम असेंबली और मानव और माउस डीएनए के तुलनात्मक जीनोमिक्स पर काम किया।

इसके बाद मैं कंप्यूटर विज्ञान विभाग में संकाय के रूप में स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय चला गया जहां मैंने 15 साल बिताए, और लगभग 30 अविश्वसनीय रूप से प्रतिभाशाली पीएचडी छात्रों और कई पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं और स्नातक छात्रों को सलाह देने का सौभाग्य मिला। मेरी टीम का ध्यान बड़े पैमाने पर जीनोमिक और बायोमोलेक्यूलर डेटा के विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग और सॉफ्टवेयर टूल्स के निर्माण पर रहा है। मैंने इलुमिना में एक अनुसंधान और प्रौद्योगिकी विकास टीम का नेतृत्व करने के लिए 2016 में स्टैनफोर्ड छोड़ दिया। तब से, मैंने उद्योग में अग्रणी अनुसंधान एवं विकास टीमों का आनंद लिया है। मुझे लगता है कि टीम वर्क, व्यावसायिक पहलू और समाज पर अधिक सीधा प्रभाव शिक्षा जगत की तुलना में उद्योग की विशेषता है। मैंने अपने करियर के दौरान इनोवेटिव कंपनियों में काम किया: डीएनएनेक्सस, जिसकी मैंने 2009 में सह-स्थापना की, इलुमिना, इंसिट्रो और अब सीयर। बायोटेक में प्रौद्योगिकी श्रृंखला में, प्रौद्योगिकी विकास से लेकर डेटा अधिग्रहण तक, जैविक डेटा व्याख्या और मानव स्वास्थ्य के अनुवाद तक, संगणना और मशीन सीखना आवश्यक है।

पिछले 20 वर्षों में, मानव जीनोम का अनुक्रमण करना काफी सस्ता और तेज हो गया है। इससे जीनोम अनुक्रमण बाजार में नाटकीय वृद्धि हुई और जीवन विज्ञान उद्योग में व्यापक रूप से अपनाया गया। अब हम रोकथाम, निदान, उपचार और दवा की खोज सहित स्वास्थ्य देखभाल में सार्थक क्रांति लाने के लिए पर्याप्त आकार के जनसंख्या जीनोमिक, मल्टी-ओमिक और फेनोटाइपिक डेटा के शिखर पर हैं। हम जीनोमिक डेटा के कम्प्यूटेशनल विश्लेषण के माध्यम से व्यक्तियों के लिए बीमारी के आणविक आधारों की खोज कर सकते हैं, और रोगियों को व्यक्तिगत और लक्षित उपचार प्राप्त करने का मौका मिलता है, खासकर कैंसर और दुर्लभ आनुवंशिक बीमारी के क्षेत्रों में। चिकित्सा में स्पष्ट उपयोग के अलावा, जीनोमिक जानकारी के साथ मशीन लर्निंग हमें हमारे जीवन के अन्य क्षेत्रों, जैसे कि हमारी वंशावली और पोषण, में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की अनुमति देता है। अगले कई वर्षों में व्यक्तिगत, डेटा-संचालित स्वास्थ्य सेवा को अपनाया जाएगा, पहले लोगों के चुनिंदा समूहों के लिए, जैसे कि दुर्लभ बीमारी के रोगियों के लिए, और व्यापक जनता के लिए।

अपनी वर्तमान भूमिका से पहले आप मुख्य डेटा अधिकारी थे इनसिट्रो, दवा खोज के प्रति अपने दृष्टिकोण में अग्रणी मशीन लर्निंग और डेटा विज्ञान। इस समयावधि में आपकी कुछ मुख्य बातें क्या थीं कि दवा की खोज में तेजी लाने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग कैसे किया जा सकता है?

पारंपरिक दवा खोज और विकास "परीक्षण-और-त्रुटि" प्रतिमान अक्षमताओं और बेहद लंबी समयसीमा से ग्रस्त है। एक दवा को बाज़ार में लाने में $1 बिलियन से अधिक और एक दशक से अधिक का समय लग सकता है। इन प्रयासों में मशीन लर्निंग को शामिल करके, हम कई चरणों में लागत और समय-सीमा को नाटकीय रूप से कम कर सकते हैं। एक कदम लक्ष्य की पहचान है, जहां एक जीन या जीन का सेट जो एक रोग फेनोटाइप को नियंत्रित करता है या एक रोग सेलुलर स्थिति को अधिक स्वस्थ स्थिति में वापस लाता है, उसे बड़े पैमाने पर आनुवंशिक और रासायनिक गड़बड़ी और इमेजिंग और कार्यात्मक जीनोमिक्स जैसे फेनोटाइपिक रीडआउट के माध्यम से पहचाना जा सकता है। . दूसरा कदम यौगिक पहचान और अनुकूलन है, जहां एक छोटे अणु या अन्य तौर-तरीकों को मशीन लर्निंग द्वारा सिलिको भविष्यवाणी के साथ-साथ इन विट्रो स्क्रीनिंग में डिजाइन किया जा सकता है, और इसके अलावा दवा के वांछित गुण जैसे घुलनशीलता, पारगम्यता, विशिष्टता और गैर- विषाक्तता को अनुकूलित किया जा सकता है। सबसे कठिन और साथ ही सबसे महत्वपूर्ण पहलू शायद मनुष्यों के लिए अनुवाद है। यहां, सही बीमारी के लिए सही मॉडल का चयन - प्रेरित प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल-व्युत्पन्न लाइनें बनाम प्राथमिक रोगी सेल लाइनें और ऊतक नमूने बनाम पशु मॉडल - ट्रेडऑफ़ का एक अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण सेट बनता है जो अंततः परिणामी डेटा प्लस मशीन की क्षमता को प्रतिबिंबित करता है रोगियों के लिए अनुवाद करना सीखना।

सीयर बायो मानव स्वास्थ्य को बेहतर बनाने के लिए प्रोटीओम के रहस्यों को समझने के नए तरीकों की खोज कर रहा है, उन पाठकों के लिए जो इस शब्द से अपरिचित हैं कि प्रोटीओम क्या है?

RSI प्रोटीओम समय के साथ और पर्यावरण, पोषण और स्वास्थ्य स्थिति की प्रतिक्रिया में किसी जीव द्वारा उत्पादित या संशोधित प्रोटीन का बदलता सेट है। प्रोटिओमिक्स किसी दिए गए कोशिका प्रकार या ऊतक नमूने के भीतर प्रोटिओम का अध्ययन है। मानव या अन्य जीवों का जीनोम स्थिर होता है: दैहिक उत्परिवर्तन के महत्वपूर्ण अपवाद के साथ, जन्म के समय का जीनोम वह जीनोम होता है जिसका पूरा जीवन उनके शरीर की प्रत्येक कोशिका में सटीक रूप से कॉपी किया जाता है। प्रोटीओम गतिशील है और वर्षों, दिनों और यहां तक ​​कि मिनटों के समय अंतराल में बदलता रहता है। इस प्रकार, प्रोटिओम जीनोम की तुलना में फेनोटाइप और अंततः स्वास्थ्य स्थिति के काफी करीब होते हैं, और परिणामस्वरूप स्वास्थ्य की निगरानी और बीमारी को समझने के लिए अधिक जानकारीपूर्ण होते हैं।

सीर में, हमने प्रोटिओम तक पहुंचने का एक नया तरीका विकसित किया है जो प्लाज्मा जैसे जटिल नमूनों में प्रोटीन और प्रोटीओफॉर्म में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जो एक अत्यधिक सुलभ नमूना है जो दुर्भाग्य से आज तक पारंपरिक मास स्पेक्ट्रोमेट्री प्रोटिओमिक्स के लिए एक बड़ी चुनौती बन गया है।

सीर का प्रोटीओग्राफ़™ प्लेटफ़ॉर्म क्या है और यह प्रोटीओम का एक नया दृश्य कैसे प्रस्तुत करता है?

सीर का प्रोटीओग्राफ़ प्लेटफ़ॉर्म मालिकाना इंजीनियर नैनोकणों की एक लाइब्रेरी का लाभ उठाता है, जो एक सरल, तेज़ और स्वचालित वर्कफ़्लो द्वारा संचालित होता है, जो प्रोटीओम की गहरी और स्केलेबल पूछताछ को सक्षम बनाता है।

प्रोटीओग्राफ़ प्लेटफ़ॉर्म प्लाज्मा और अन्य जटिल नमूनों से पूछताछ करने में चमकता है जो बड़ी गतिशील रेंज प्रदर्शित करते हैं - नमूने में विभिन्न प्रोटीनों की प्रचुरता में परिमाण के कई आदेशों का अंतर - जहां पारंपरिक मास स्पेक्ट्रोमेट्री विधियां प्रोटिओम के कम बहुतायत वाले हिस्से का पता लगाने में असमर्थ हैं। सीर के नैनोकणों को ट्यून करने योग्य फिजियोकेमिकल गुणों के साथ इंजीनियर किया गया है जो निष्पक्ष तरीके से गतिशील रेंज में प्रोटीन इकट्ठा करते हैं। विशिष्ट प्लाज्मा नमूनों में, हमारी तकनीक प्रोटीनोग्राफ का उपयोग किए बिना साफ प्लाज्मा को संसाधित करने की तुलना में 5x से 8x अधिक प्रोटीन का पता लगाने में सक्षम बनाती है। परिणामस्वरूप, नमूना तैयारी से लेकर उपकरणीकरण से लेकर डेटा विश्लेषण तक, हमारा प्रोटीओग्राफ़ उत्पाद सूट वैज्ञानिकों को प्रोटीओम रोग के संकेत ढूंढने में मदद करता है जो अन्यथा ज्ञात नहीं हो सकते हैं। हम यह कहना पसंद करते हैं कि सीर में, हम प्रोटीओम के लिए एक नया प्रवेश द्वार खोल रहे हैं।

इसके अलावा, हम वैज्ञानिकों को बड़े पैमाने पर प्रोटीओजेनोमिक अध्ययन आसानी से करने की अनुमति दे रहे हैं। प्रोटीनोजेनॉमिक्स प्रोटीन वेरिएंट की पहचान करने और मात्रा निर्धारित करने के लिए जीनोमिक डेटा को प्रोटिओमिक डेटा के साथ संयोजित करना है, जीनोमिक वेरिएंट को प्रोटीन प्रचुरता के स्तर से जोड़ना है, और अंततः जीनोम और प्रोटिओम को फेनोटाइप और बीमारी से जोड़ना है, और रोग से जुड़े कारण और डाउनस्ट्रीम आनुवंशिक मार्गों को सुलझाना शुरू करना है। .

क्या आप कुछ मशीन लर्निंग तकनीक पर चर्चा कर सकते हैं जो वर्तमान में सीर बायो में उपयोग की जाती है?

सीयर प्रौद्योगिकी विकास से लेकर डाउनस्ट्रीम डेटा विश्लेषण तक सभी चरणों में मशीन लर्निंग का लाभ उठा रहा है। उन चरणों में शामिल हैं: (1) हमारे मालिकाना नैनोकणों का डिज़ाइन, जहां मशीन लर्निंग हमें यह निर्धारित करने में मदद करती है कि नैनोकणों के कौन से भौतिक रासायनिक गुण और संयोजन विशिष्ट उत्पाद लाइनों और परख के साथ काम करेंगे; (2) एमएस उपकरणों से उत्पादित रीडआउट डेटा से पेप्टाइड्स, प्रोटीन, वेरिएंट और प्रोटीओफॉर्म का पता लगाना और मात्रा का ठहराव; (3) बड़े पैमाने पर जनसंख्या समूहों में डाउनस्ट्रीम प्रोटिओमिक और प्रोटिओजेनोमिक विश्लेषण।

पिछले साल, हम एडवांस्ड मटेरियल्स में एक पेपर प्रकाशित किया प्रोटीन कोरोना गठन के तंत्र की हमारी समझ में सुधार के लिए प्रोटिओमिक्स विधियों, नैनोइंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग का संयोजन। इस पेपर में नैनो-जैव अंतःक्रियाओं का खुलासा किया गया है और यह भविष्य में बेहतर नैनोकणों और उत्पादों के निर्माण में सीर को सूचित कर रहा है।

नैनोकण विकास से परे, हम विकास कर रहे हैं वैरिएंट पेप्टाइड्स और पोस्ट-ट्रांसलेशनल संशोधनों की पहचान करने के लिए उपन्यास एल्गोरिदम (पीटीएम)। हमने हाल ही में इसके लिए एक विधि विकसित की है प्रोटीन परिमाणित लक्षण लोकी का पता लगाना (पीक्यूटीएल) जो प्रोटीन वेरिएंट के लिए मजबूत है, जो आत्मीयता-आधारित प्रोटिओमिक्स के लिए एक ज्ञात कन्फ्यूडर है। हम वर्णक्रमीय पुस्तकालयों के आकार को बढ़ाए बिना खोज की अनुमति देने के लिए गहन शिक्षण-आधारित डे नोवो अनुक्रमण विधियों का उपयोग करके कच्चे स्पेक्ट्रा से इन पेप्टाइड्स को सीधे पहचानने के लिए इस काम का विस्तार कर रहे हैं।

हमारी टीम मशीन लर्निंग में गहरी विशेषज्ञता के बिना वैज्ञानिकों को उनके खोज कार्य में मशीन लर्निंग मॉडल को बेहतर ढंग से ट्यून करने और उपयोग करने में सक्षम बनाने के तरीके भी विकसित कर रही है। यह के आधार पर सीर एमएल फ्रेमवर्क के माध्यम से पूरा किया जाता है ऑटो एम.एम.एल. उपकरण, जो बायेसियन अनुकूलन के माध्यम से कुशल हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की अनुमति देता है।

अंत में, हम बैच प्रभाव को कम करने और प्रोटीन समूह के भीतर पेप्टाइड्स में तीव्रता मूल्यों के सहसंबंध जैसे अपेक्षित मेट्रिक्स को अधिकतम करने के लिए मापा मात्रात्मक मूल्यों को मॉडलिंग करके मास स्पेक रीडआउट की मात्रात्मक सटीकता को बढ़ाने के तरीके विकसित कर रहे हैं।

एलएलएम में मतिभ्रम एक आम समस्या है, इसे रोकने या कम करने के लिए कुछ समाधान क्या हैं?

एलएलएम जेनरेटिव विधियां हैं जिन्हें एक बड़ा कोष दिया जाता है और समान पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। वे जिस पाठ पर उन्हें प्रशिक्षित किया जाता है, उसके अंतर्निहित सांख्यिकीय गुणों को पकड़ते हैं, सरल स्थानीय गुणों से लेकर जैसे कि शब्दों के कुछ संयोजन (या टोकन) कितनी बार एक साथ पाए जाते हैं, उच्च स्तरीय गुणों तक जो संदर्भ और अर्थ की समझ का अनुकरण करते हैं।

हालाँकि, एलएलएम को प्राथमिक रूप से सही होने के लिए प्रशिक्षित नहीं किया जाता है। मानव प्रतिक्रिया (आरएलएचएफ) और अन्य तकनीकों के साथ सुदृढीकरण सीखना उन्हें शुद्धता सहित वांछनीय गुणों के लिए प्रशिक्षित करने में मदद करता है, लेकिन पूरी तरह से सफल नहीं होता है। एक संकेत दिए जाने पर, एलएलएम ऐसा पाठ उत्पन्न करेगा जो प्रशिक्षण डेटा के सांख्यिकीय गुणों से सबसे अधिक मिलता-जुलता होगा। प्रायः यह पाठ सही भी होता है. उदाहरण के लिए, यदि पूछा जाए कि "सिकंदर महान का जन्म कब हुआ था," तो सही उत्तर 356 ईसा पूर्व (या ईसा पूर्व) है, और एक एलएलएम यह उत्तर देने की संभावना है क्योंकि प्रशिक्षण डेटा के भीतर सिकंदर महान का जन्म अक्सर इस मान के रूप में दिखाई देता है। हालाँकि, जब पूछा गया कि "महारानी रेजिनेला का जन्म कब हुआ था," एक काल्पनिक चरित्र जो प्रशिक्षण कोष में मौजूद नहीं है, तो एलएलएम को मतिभ्रम होने और उसके जन्म की कहानी बनाने की संभावना है। इसी तरह, जब कोई ऐसा प्रश्न पूछा जाता है जिसका एलएलएम सही उत्तर प्राप्त नहीं कर सकता है (या तो क्योंकि सही उत्तर मौजूद नहीं है, या अन्य सांख्यिकीय उद्देश्यों के लिए), तो यह मतिभ्रम करने और उत्तर देने की संभावना है जैसे कि वह जानता हो। इससे मतिभ्रम पैदा होता है जो गंभीर अनुप्रयोगों के लिए एक स्पष्ट समस्या है, जैसे "अमुक कैंसर का इलाज कैसे किया जा सकता है।"

मतिभ्रम के लिए अभी तक कोई सटीक समाधान नहीं हैं। वे एलएलएम के डिजाइन के लिए स्थानिक हैं। एक आंशिक समाधान उचित संकेत देना है, जैसे कि एलएलएम को "सावधानीपूर्वक, चरण-दर-चरण सोचने" के लिए कहना, इत्यादि। इससे एलएलएम में कहानियां न गढ़ने की संभावना बढ़ जाती है। एक अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण जो विकसित किया जा रहा है वह है ज्ञान ग्राफ़ का उपयोग। ज्ञान ग्राफ़ संरचित डेटा प्रदान करते हैं: ज्ञान ग्राफ़ में इकाइयाँ पूर्वनिर्धारित, तार्किक तरीके से अन्य संस्थाओं से जुड़ी होती हैं। किसी दिए गए डोमेन के लिए ज्ञान ग्राफ का निर्माण करना निश्चित रूप से एक चुनौतीपूर्ण कार्य है लेकिन स्वचालित और सांख्यिकीय तरीकों और क्यूरेशन के संयोजन के साथ संभव है। एक अंतर्निहित ज्ञान ग्राफ के साथ, एलएलएम ज्ञात तथ्यों के संरचित सेट के खिलाफ उत्पन्न बयानों को क्रॉस-चेक कर सकते हैं, और ऐसे बयान उत्पन्न नहीं करने के लिए बाध्य किया जा सकता है जो ज्ञान ग्राफ द्वारा विरोधाभासी या समर्थित नहीं है।

मतिभ्रम के मूल मुद्दे के कारण, और संभवतः पर्याप्त तर्क और निर्णय क्षमताओं की कमी के कारण, एलएलएम आज जानकारी प्राप्त करने, जोड़ने और आसवित करने के लिए शक्तिशाली हैं, लेकिन चिकित्सा निदान या कानूनी सलाह जैसे गंभीर अनुप्रयोगों में मानव विशेषज्ञों की जगह नहीं ले सकते हैं। फिर भी, वे इन क्षेत्रों में मानव विशेषज्ञों की दक्षता और क्षमता में जबरदस्त वृद्धि कर सकते हैं।

क्या आप ऐसे भविष्य के लिए अपना दृष्टिकोण साझा कर सकते हैं जहां जीव विज्ञान परिकल्पनाओं के बजाय डेटा द्वारा संचालित हो?

पारंपरिक परिकल्पना-संचालित दृष्टिकोण, जिसमें शोधकर्ताओं को पैटर्न ढूंढना, परिकल्पना विकसित करना, उनका परीक्षण करने के लिए प्रयोग या अध्ययन करना और फिर डेटा के आधार पर सिद्धांतों को परिष्कृत करना शामिल है, को डेटा-संचालित मॉडलिंग पर आधारित एक नए प्रतिमान द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है।

इस उभरते प्रतिमान में, शोधकर्ता परिकल्पना-मुक्त, बड़े पैमाने पर डेटा उत्पादन से शुरुआत करते हैं। फिर, वे कई डाउनस्ट्रीम कार्यों में अवरुद्ध डेटा के सटीक पुनर्निर्माण, मजबूत प्रतिगमन या वर्गीकरण प्रदर्शन के उद्देश्य से एलएलएम जैसे मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं। एक बार जब मशीन लर्निंग मॉडल डेटा की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है, और प्रयोगात्मक प्रतिकृति के बीच समानता के बराबर निष्ठा प्राप्त कर लेता है, तो शोधकर्ता जैविक प्रणाली के बारे में जानकारी निकालने और अंतर्निहित जैविक सिद्धांतों को समझने के लिए मॉडल से पूछताछ कर सकते हैं।

एलएलएम विशेष रूप से बायोमोलेक्यूलर डेटा मॉडलिंग में अच्छे साबित हो रहे हैं, और परिकल्पना-संचालित से डेटा-संचालित जैविक खोज में बदलाव को बढ़ावा देने के लिए तैयार हैं। यह बदलाव अगले 10 वर्षों में तेजी से स्पष्ट हो जाएगा और मानव क्षमता से कहीं अधिक विस्तार से जैव-आणविक प्रणालियों के सटीक मॉडलिंग की अनुमति देगा।

रोग निदान और दवा खोज पर संभावित प्रभाव क्या है?

मेरा मानना ​​है कि एलएलएम और जेनेरेटिव एआई जीवन विज्ञान उद्योग में महत्वपूर्ण बदलाव लाएंगे। एक क्षेत्र जो एलएलएम से बहुत लाभान्वित होगा वह है नैदानिक ​​निदान, विशेष रूप से दुर्लभ, निदान करने में कठिन बीमारियों और कैंसर उपप्रकारों के लिए। सटीक और समय पर निदान करने के लिए - जीनोमिक प्रोफाइल, उपचार प्रतिक्रियाओं, चिकित्सा रिकॉर्ड और पारिवारिक इतिहास से - जबरदस्त मात्रा में व्यापक रोगी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। यदि हम इस सभी डेटा को संकलित करने का कोई तरीका ढूंढ सकें, ताकि वे आसानी से पहुंच योग्य हों, और व्यक्तिगत स्वास्थ्य संगठनों द्वारा चुप न हों, तो हम नैदानिक ​​परिशुद्धता में नाटकीय रूप से सुधार कर सकते हैं। इसका मतलब यह नहीं है कि एलएलएम सहित मशीन लर्निंग मॉडल, निदान में स्वायत्त रूप से काम करने में सक्षम होंगे। अपनी तकनीकी सीमाओं के कारण, निकट भविष्य में वे स्वायत्त नहीं होंगे, बल्कि वे मानव विशेषज्ञों को बढ़ाएंगे। वे आज तक आवश्यक समय के एक अंश में डॉक्टरों को शानदार ढंग से सूचित मूल्यांकन और निदान प्रदान करने में मदद करने के लिए शक्तिशाली उपकरण होंगे, और रोगी के साथ-साथ मशीन के माध्यम से जुड़े स्वास्थ्य प्रदाताओं के पूरे नेटवर्क को उनके निदान को उचित रूप से दस्तावेजित और संचारित करने में मदद करेंगे। सीखने की प्रणाली.

उद्योग पहले से ही दवा की खोज और विकास के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठा रहा है, पारंपरिक प्रतिमान की तुलना में लागत और समयसीमा को कम करने की अपनी क्षमता का दावा कर रहा है। एलएलएम उपलब्ध टूलबॉक्स में और इजाफा करते हैं, और जीनोम, प्रोटिओम, कार्यात्मक जीनोमिक और एपिजेनोमिक डेटा, एकल-सेल डेटा और अधिक सहित बड़े पैमाने पर जैव-आणविक डेटा के मॉडलिंग के लिए उत्कृष्ट रूपरेखा प्रदान कर रहे हैं। निकट भविष्य में, फाउंडेशन एलएलएम निस्संदेह इन सभी डेटा तौर-तरीकों और उन व्यक्तियों के बड़े समूह से जुड़ेंगे जिनकी जीनोमिक, प्रोटिओमिक और स्वास्थ्य संबंधी जानकारी एकत्र की गई है। इस तरह के एलएलएम आशाजनक दवा लक्ष्यों को तैयार करने में सहायता करेंगे, जैविक कार्य और बीमारी से जुड़े प्रोटीन की गतिविधि की संभावित जेब की पहचान करेंगे, या रास्ते और अधिक जटिल सेलुलर कार्यों का सुझाव देंगे जिन्हें छोटे अणुओं या अन्य दवा तौर-तरीकों के साथ एक विशिष्ट तरीके से संशोधित किया जा सकता है। हम आनुवंशिक संवेदनशीलता के आधार पर दवा प्रतिक्रिया देने वालों और गैर प्रतिक्रिया देने वालों की पहचान करने, या अन्य रोग संकेतों में दवाओं का पुन: उपयोग करने के लिए एलएलएम का भी उपयोग कर सकते हैं। मौजूदा नवीन एआई-आधारित दवा खोज कंपनियों में से कई निस्संदेह पहले से ही इस दिशा में सोचना और विकसित करना शुरू कर रही हैं, और हमें अतिरिक्त कंपनियों के गठन के साथ-साथ मानव स्वास्थ्य और दवा में एलएलएम की तैनाती के उद्देश्य से सार्वजनिक प्रयासों की उम्मीद करनी चाहिए। खोज।

विस्तृत साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, जो पाठक अधिक जानना चाहते हैं उन्हें अवश्य आना चाहिए पैग़ंबर.