डॉ. सेराफिम बाट्जोग्लू, सीर के चीफ डेटा ऑफिसर – साक्षात्कार श्रृंखला

सेराफिम बाट्जोग्लू सीर में चीफ डेटा ऑफिसर हैं। सीर में शामिल होने से पहले, सेराफिम ने इंसिट्रो में चीफ डेटा ऑफिसर के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने ड्रग डिस्कवरी के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का नेतृत्व किया। इंसिट्रो से पहले, उन्होंने इल्युमिना में एप्लाइड और कंप्यूटेशनल बायोलॉजी के वीपी के रूप में कार्य किया, जहां उन्होंने मानव स्वास्थ्य में जेनोमिक डेटा को अधिक व्याख्यात्मक बनाने के लिए एआई और मॉलिक्यूलर असेस के लिए अनुसंधान और प्रौद्योगिकी विकास का नेतृत्व किया।

आपको जेनेटिक्स के क्षेत्र में क्या आकर्षित किया?

मैं कंप्यूटर साइंस में अपनी पीएचडी की शुरुआत में जेनेटिक्स के क्षेत्र में रुचि लेने लगा, जब मैंने बोनी बर्गर द्वारा सिखाए गए एक पाठ्यक्रम में भाग लिया, जो मेरे पीएचडी सलाहकार बन गए, और डेविड गिफोर्ड। मानव जीनोम परियोजना मेरी पीएचडी के दौरान गति पकड़ रही थी। एरिक लैंडर, जो एमआईटी में जीनोम सेंटर का नेतृत्व कर रहे थे, मेरे पीएचडी सह-सलाहकार बन गए और मुझे परियोजना में शामिल किया। मानव जीनोम परियोजना से प्रेरित होकर, मैंने मानव और माउस डीएनए के जीनोम-व्यापी असेंबली और तुलनात्मक जेनेटिक्स पर काम किया।

इसके बाद मैं स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में कंप्यूटर साइंस विभाग में फैकल्टी के रूप में चला गया, जहां मैंने 15 साल बिताए और लगभग 30 अत्यधिक प्रतिभाशाली पीएचडी छात्रों और कई पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ताओं और अंडरग्रेजुएट्स की सलाह दी। मेरी टीम का फोकस जेनोमिक और बायोमोलेक्यूलर डेटा के विश्लेषण के लिए एल्गोरिदम, मशीन लर्निंग और सॉफ्टवेयर टूल्स के निर्माण पर रहा है। मैं 2016 में स्टैनफोर्ड से इल्युमिना में एक अनुसंधान और प्रौद्योगिकी विकास टीम का नेतृत्व करने के लिए चला गया। तब से, मैंने उद्योग में आरएंडडी टीमों का नेतृत्व करने का आनंद लिया है। मुझे लगता है कि टीमवर्क, व्यवसायिक पहलू, और समाज पर अधिक直接 प्रभाव उद्योग में अकादमिक की तुलना में विशिष्ट हैं। मैंने अपने करियर में कई नवाचारी कंपनियों में काम किया है: डीएनएनेक्सस, जिसकी मैंने 2009 में सह-स्थापना की, इल्युमिना, इंसिट्रो, और अब सीर। जैव प्रौद्योगिकी में, प्रौद्योगिकी विकास से लेकर डेटा अधिग्रहण तक, जैविक डेटा व्याख्या और मानव स्वास्थ्य में अनुवाद तक, गणना और मशीन लर्निंग पूरे प्रौद्योगिकी श्रृंखला में आवश्यक हैं।

पिछले 20 वर्षों में, मानव जीनोम को अनुक्रमित करना बहुत सस्ता और तेज़ हो गया है। इसके परिणामस्वरूप जीनोम अनुक्रमण बाजार में नाटकीय वृद्धि हुई है और जीवन विज्ञान उद्योग में इसका व्यापक अपनाना हुआ है। हम अब ऐसी आबादी जीनोमिक्स, मल्टी-ओमिक और फेनोटाइपिक डेटा के पर्याप्त आकार के कगार पर हैं जो स्वास्थ्य देखभाल, रोकथाम, निदान, उपचार और ड्रग डिस्कवरी सहित क्रांतिकारी बना सकता है। हम जीनोमिक डेटा के गणनात्मक विश्लेषण के माध्यम से व्यक्तियों के लिए बीमारी के अणु स्तर की खोज कर सकते हैं, और रोगियों को विशिष्ट और लक्षित उपचार प्राप्त करने का अवसर मिलता है, विशेष रूप से कैंसर और दुर्लभ आनुवंशिक रोग के क्षेत्र में। चिकित्सा में इसके स्पष्ट उपयोग के अलावा, मशीन लर्निंग जीनोमिक जानकारी के साथ जुड़कर हमें हमारे जीवन के अन्य क्षेत्रों में जैसे कि हमारी वंशावली और पोषण में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करता है। आगामी वर्षों में, व्यक्तिगत, डेटा-संचालित स्वास्थ्य देखभाल को पहले चयनित लोगों के समूहों के लिए, जैसे कि दुर्लभ रोग रोगियों, और बढ़ते लोक के लिए अपनाया जाएगा।

आपके वर्तमान पद से पहले आप इंसिट्रो में चीफ डेटा ऑफिसर थे, जहां आपने ड्रग डिस्कवरी के लिए मशीन लर्निंग और डेटा साइंस का नेतृत्व किया। उस समय के दौरान मशीन लर्निंग का उपयोग ड्रग डिस्कवरी को तेज़ करने के लिए कुछ प्रमुख निष्कर्ष क्या थे?

पारंपरिक ड्रग डिस्कवरी और विकास “परीक्षण और त्रुटि” परिदृश्य अकुशलताओं और अत्यधिक लंबे समय सीमा से ग्रस्त है। एक दवा को बाजार में लाने के लिए, यह 1 अरब डॉलर से अधिक और एक दशक से अधिक समय ले सकता है। मशीन लर्निंग को इन प्रयासों में शामिल करके, हम लागत और समय सीमा को कई चरणों में कम कर सकते हैं। एक चरण लक्ष्य पहचान है, जहां एक जीन या जीनों का एक सेट जो एक बीमारी फेनोटाइप को मॉड्यूलेट कर सकता है या एक स्वस्थ सेलुलर राज्य में वापस ला सकता है, बड़े पैमाने पर जेनेटिक और रासायनिक परिवर्तनों और फेनोटाइपिक आउटपुट जैसे इमेजिंग और कार्यात्मक जेनोमिक्स के माध्यम से पहचाना जा सकता है। एक अन्य चरण यौगिक पहचान और अनुकूलन है, जहां एक छोटा अणु या अन्य मॉडलिटी मशीन लर्निंग-चालित इन सिलिको पूर्वानुमान और इन विट्रो स्क्रीनिंग के माध्यम से डिज़ाइन किया जा सकता है, और इसके अलावा एक दवा के वांछित गुणों जैसे कि घुलनशीलता, पारगम्यता, विशिष्टता और गैर-विषाक्तता को अनुकूलित किया जा सकता है। सबसे कठिन और सबसे महत्वपूर्ण पहलू शायद मानवों में अनुवाद है। यहाँ, सही मॉडल का चयन – इंड्यूस्ड प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल-व्युत्पन्न लाइनों के खिलाफ प्राथमिक रोगी सेल लाइनें और टिश्यू नमूनों के खिलाफ जानवर मॉडल – एक अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण सेट के व्यापार बंद करता है जो अंततः परिणामी डेटा प्लस मशीन लर्निंग को रोगियों में अनुवाद करने की क्षमता को प्रतिबिंबित करता है।

सीर बायो प्रोटियोम के रहस्यों को डिकोड करने के नए तरीकों की खोज कर रहा है ताकि मानव स्वास्थ्य में सुधार किया जा सके। पाठकों के लिए जो इस शब्द से परिचित नहीं हैं, प्रोटियोम क्या है?

प्रोटियोम एक जीव द्वारा समय के साथ और पर्यावरण, पोषण और स्वास्थ्य की स्थिति के प्रति उत्पादित या संशोधित प्रोटीन का बदलता सेट है। प्रोटियोमिक्स एक विशिष्ट सेल प्रकार या टिश्यू नमूने में प्रोटियोम का अध्ययन है। मानव या अन्य जीवों का जीनोम स्थिर है: सोमैटिक म्यूटेशन के महत्वपूर्ण अपवाद के साथ, जन्म के समय जीनोम पूरे जीवन में एक ही जीनोम है, जो शरीर की प्रत्येक कोशिका में ठीक से प्रतिलिपि होता है। प्रोटियोम गतिशील है और वर्षों, दिनों और यहां तक कि मिनटों के समय में बदलता है। इस तरह, प्रोटियोम फेनोटाइप और अंततः स्वास्थ्य स्थिति के लिए जीनोम की तुलना में बहुत अधिक करीब है, और परिणामस्वरूप स्वास्थ्य की निगरानी और बीमारी की समझ के लिए अधिक जानकारीपूर्ण है।

सीर में, हमने प्रोटियोम तक पहुंचने का एक नया तरीका विकसित किया है जो जटिल नमूनों जैसे प्लाज्मा में प्रोटीन और प्रोटियोफॉर्म में गहरी अंतर्दृष्टि प्रदान करता है, जो एक अत्यधिक सुलभ नमूना है जो अब तक पारंपरिक मास स्पेक्ट्रोमेट्री प्रोटियोमिक्स के लिए एक बड़ी चुनौती पेश करता है।

सीर का प्रोटियोग्राफ प्लेटफॉर्म क्या है और यह प्रोटियोम का एक नया दृष्टिकोण कैसे प्रदान करता है?

सीर का प्रोटियोग्राफ प्लेटफॉर्म एक पुस्तकालय का लाभ उठाता है जो प्रोप्राइटरी इंजीनियर्ड नैनोपार्टिकल्स द्वारा संचालित है, जो एक सरल, तेज़ और स्वचालित कार्यप्रवाह द्वारा संचालित है, जो प्रोटियोम की गहरी और स्केलेबल जांच को सक्षम बनाता है।

प्रोटियोग्राफ प्लेटफॉर्म प्लाज्मा और अन्य जटिल नमूनों की जांच में चमकता है जो बड़े डायनामिक रेंज प्रदर्शित करते हैं – नमूने में विभिन्न प्रोटीनों की बहुत अधिक मात्रा में अंतर – जहां पारंपरिक मास स्पेक्ट्रोमेट्री विधियां कम अभिव्यक्ति वाले प्रोटियोम के हिस्से का पता लगाने में असमर्थ हैं। सीर के नैनोपार्टिकल्स को ट्यूनेबल फिजियोकेमिकल गुणों के साथ डिज़ाइन किया गया है जो डायनामिक रेंज में प्रोटीनों को एक अनुचित तरीके से इकट्ठा करते हैं। टिपिकल प्लाज्मा नमूनों में, हमारी तकनीक बिना प्रोटियोग्राफ का उपयोग किए नेट प्लाज्मा की तुलना में 5x से 8x अधिक प्रोटीनों का पता लगाने में सक्षम बनाती है। इसके परिणामस्वरूप, नमूना तैयारी से लेकर उपकरणों तक और डेटा विश्लेषण तक, हमारा प्रोटियोग्राफ उत्पाद सूट वैज्ञानिकों को प्रोटियोम रोग हस्ताक्षर खोजने में मदद करता है जो अन्यथा अविशिष्ट हो सकते हैं। हम कहते हैं कि सीर में, हम प्रोटियोम के लिए एक नया द्वार खोल रहे हैं।

इसके अलावा, हम वैज्ञानिकों को बड़े पैमाने पर प्रोटियोजेनोमिक अध्ययन करने की अनुमति देते हैं। प्रोटियोजेनोमिक्स जीनोमिक डेटा को प्रोटियोमिक डेटा के साथ जोड़ने की प्रक्रिया है ताकि प्रोटीन वेरिएंट की पहचान की जा सके, जीनोमिक वेरिएंट को प्रोटीन अभिव्यक्ति स्तर के साथ जोड़ा जा सके, और अंततः जीनोम और प्रोटियोम को फेनोटाइप और बीमारी से जोड़ा जा सके, और बीमारी से जुड़े कारण और डाउनस्ट्रीम जेनेटिक पथों को अलग किया जा सके।

सीर बायो में वर्तमान में कुछ मशीन लर्निंग तकनीकों पर चर्चा करें?

सीर प्रौद्योगिकी विकास से लेकर डाउनस्ट्रीम डेटा विश्लेषण तक सभी चरणों में मशीन लर्निंग का लाभ उठा रहा है। ये चरण हैं: (1) हमारे प्रोप्राइटरी नैनोपार्टिकल्स का डिज़ाइन, जहां मशीन लर्निंग हमें यह निर्धारित करने में मदद करती है कि कौन से फिजियोकेमिकल गुण और नैनोपार्टिकल्स के संयोजन विशिष्ट उत्पाद लाइनों और परीक्षणों के साथ काम करेंगे; (2) पेप्टाइड्स, प्रोटीन, वेरिएंट और प्रोटियोफॉर्म का पता लगाना और मास स्पेक्ट्रोमेट्री उपकरणों से उत्पन्न डेटा से उनका मात्रा निर्धारण; (3) बड़े पैमाने पर जनसंख्या समूहों में डाउनस्ट्रीम प्रोटियोमिक और प्रोटियोजेनोमिक विश्लेषण।

पिछले साल, हमने एडवांस्ड मैटेरियल्स में एक पेपर प्रकाशित किया जिसमें प्रोटीन कोरोना गठन की जटिलताओं को बेहतर ढंग से समझने के लिए प्रोटियोमिक्स, नैनोइंजीनियरिंग और मशीन लर्निंग को मिलाया गया। इस पेपर ने नैनो-बायो इंटरैक्शन का खुलासा किया और सीर को बेहतर नैनोपार्टिकल्स और उत्पादों के निर्माण में मदद कर रहा है।

नैनोपार्टिकल विकास के अलावा, हम वेरिएंट पेप्टाइड्स और पोस्ट-ट्रांस्लेशनल संशोधनों की पहचान के लिए नए अल्गोरिदम विकसित कर रहे हैं। हमने हाल ही में एक विधि विकसित की है जो प्रोटीन क्वांटिफाइड ट्रेट लोकी (पीक्यूटीएल) का पता लगाने के लिए मजबूत है, जो कि एफिनिटी-आधारित प्रोटियोमिक्स के लिए एक ज्ञात कन्फाउंडर है। हम इस काम को विस्तारित कर रहे हैं ताकि कच्चे स्पेक्ट्रा से सीधे पेप्टाइड्स की पहचान करने के लिए गहरे शिक्षण-आधारित डी नोवो सीक्वेंसिंग विधियों का उपयोग किया जा सके, जिससे स्पेक्ट्रल लाइब्रेरी के आकार को बढ़ाने की आवश्यकता नहीं है।

हमारी टीम मशीन लर्निंग मॉडलों को अनुकूलित करने और उनका उपयोग करने के लिए वैज्ञानिकों को सक्षम बनाने के लिए तरीके विकसित कर रही है जो मशीन लर्निंग में गहरी विशेषज्ञता के बिना अपने खोज कार्य में हैं। यह ऑटोमेटेड मशीन लर्निंग (ऑटोमेल) टूल पर आधारित सीर एमएल फ्रेमवर्क के माध्यम से किया जाता है, जो बेयसियन अनुकूलन के माध्यम से कुशल हाइपरपैरामीटर ट्यूनिंग की अनुमति देता है।

अंत में, हम मास स्पेक्ट्रोमेट्री रीडआउट की मात्रात्मक सटीकता में सुधार करने और बैच प्रभाव को कम करने के लिए तरीके विकसित कर रहे हैं ताकि मापे गए मात्रात्मक मूल्यों को मॉडल किया जा सके और अपेक्षित मेट्रिक्स जैसे पेप्टाइड्स के भीतर तीव्रता मूल्यों के साथ-साथ संबंध को अधिकतम किया जा सके।

हॉलुसिनेशन एलएलएम के साथ एक सामान्य समस्या है, हॉलुसिनेशन को रोकने या कम करने के लिए कुछ समाधान क्या हैं?

एलएलएम जेनरेटिव विधियां हैं जिन्हें एक बड़े कॉर्पस दिया जाता है और समान पाठ उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। वे प्रशिक्षण डेटा के अंतर्निहित सांख्यिकीय गुणों को पकड़ते हैं, जो सरल स्थानीय गुणों से लेकर उच्च स्तर के गुणों तक होते हैं जो संदर्भ और अर्थ की समझ की नकल करते हैं। हालांकि, एलएलएम मुख्य रूप से सटीक होने के लिए प्रशिक्षित नहीं होते हैं। मानव प्रतिक्रिया के साथ प्रतिकार सीखने (आरएलएचएफ) और अन्य तकनीकों से उन्हें वांछनीय गुणों के लिए प्रशिक्षित किया जाता है, जिनमें सटीकता भी शामिल है, लेकिन वे पूरी तरह से सफल नहीं होते हैं। एक प्रॉम्प्ट दिए जाने पर, एलएलएम वह पाठ उत्पन्न करता है जो प्रशिक्षण डेटा के सांख्यिकीय गुणों को सबसे अधिक अनुकरण करता है। अक्सर, यह पाठ भी सटीक होता है। उदाहरण के लिए, यदि आप “अलेक्जेंडर द ग्रेट का जन्म कब हुआ था” पूछते हैं, तो सही उत्तर 356 ईसा पूर्व है, और एक एलएलएम इस उत्तर को देने की संभावना है क्योंकि अलेक्जेंडर द ग्रेट का जन्म प्रशिक्षण डेटा में अक्सर इस मूल्य के रूप में दिखाई देता है। हालांकि, यदि आप “एम्प्रेस रेजिनेला का जन्म कब हुआ था” पूछते हैं, एक काल्पनिक पात्र जो प्रशिक्षण कॉर्पस में मौजूद नहीं है, तो एलएलएम हॉलुसिनेट करेगा और एक कहानी बनाएगा। इसी तरह, जब एलएलएम को एक प्रश्न पूछा जाता है जिसका उत्तर वह प्राप्त नहीं कर सकता है (या तो потому कि सही उत्तर मौजूद नहीं है या अन्य सांख्यिकीय कारणों से), तो यह हॉलुसिनेट करने की संभावना है और ऐसा उत्तर देगा जैसे कि यह जानता है। यह हॉलुसिनेशन गंभीर अनुप्रयोगों के लिए एक स्पष्ट समस्या प्रस्तुत करता है, जैसे कि “कैंसर का इलाज कैसे किया जा सकता है”।

हॉलुसिनेशन के लिए कोई पूर्ण समाधान नहीं है। वे एलएलएम के डिजाइन में निहित हैं। एक आंशिक समाधान उचित प्रॉम्प्टिंग है, जैसे कि एलएलएम से “ध्यान से सोचें, चरण-दर-चरण” पूछना। यह एलएलएम को कहानियां बनाने की संभावना को बढ़ाता है। एक अधिक परिष्कृत दृष्टिकोण जो विकसित किया जा रहा है वह ज्ञान ग्राफ का उपयोग है। ज्ञान ग्राफ में संरचित डेटा होता है: एक ज्ञान ग्राफ में इकाइयां अन्य इकाइयों से पूर्वनिर्धारित तरीके से जुड़ी होती हैं। एक विशिष्ट डोमेन के लिए ज्ञान ग्राफ बनाना एक चुनौतीपूर्ण कार्य है, लेकिन यह स्वचालित और सांख्यिकीय विधियों और क्यूरेशन के संयोजन के साथ किया जा सकता है। एक निर्मित ज्ञान ग्राफ के साथ, एलएलएम अपने द्वारा उत्पन्न बयानों को ज्ञान ग्राफ में निर्धारित तथ्यों के खिलाफ जांच सकता है, और ज्ञान ग्राफ द्वारा समर्थित या विरोधाभासी नहीं होने वाले बयानों को उत्पन्न करने से रोका जा सकता है।

हॉलुसिनेशन और तर्क और निर्णय लेने की उनकी अपर्याप्त क्षमताओं के कारण, एलएलएम आज जानकारी पुनर्प्राप्त करने, जोड़ने और सारांशित करने के लिए शक्तिशाली हैं, लेकिन वे चिकित्सा निदान या कानूनी सलाह जैसे गंभीर अनुप्रयोगों में मानव विशेषज्ञों को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं। फिर भी, वे इन क्षेत्रों में मानव विशेषज्ञों की क्षमता और दक्षता को बहुत बढ़ा सकते हैं।

एक भविष्य के लिए आपकी दृष्टि क्या है जहां जीवविज्ञान डेटा द्वारा निर्देशित होता है, न कि परिकल्पना द्वारा?

परिकल्पना-निर्देशित दृष्टिकोण, जिसमें शोधकर्ता पैटर्न खोजते हैं, परिकल्पनाएं विकसित करते हैं, उन्हें परीक्षण करने के लिए प्रयोग या अध्ययन करते हैं, और फिर सिद्धांतों को परिष्कृत करते हैं, एक नए दृष्टिकोण द्वारा प्रतिस्थापित किया जा रहा है जो डेटा-निर्देशित मॉडलिंग पर आधारित है।

इस उभरते दृष्टिकोण में, शोधकर्ता परिकल्पना-मुक्त, बड़े पैमाने पर डेटा उत्पादन से शुरू करते हैं। फिर, वे एक मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करते हैं, जैसे कि एलएलएम, जिसका उद्देश्य डेटा का सटीक पुनर्निर्माण है, या कई डाउनस्ट्रीम कार्यों में मजबूत प्रतिगमन या वर्गीकरण प्रदर्शन है। एक बार जब मशीन लर्निंग मॉडल डेटा का सटीक रूप से अनुमान लगा सकता है और प्रयोगात्मक प्रतिलिपि के बीच समानता के समान विश्वास अर्जित कर सकता है, तो शोधकर्ता मॉडल को जांच सकते हैं और जैविक प्रणाली के बारे में अंतर्दृष्टि निकाल सकते हैं और अंतर्निहित जैविक सिद्धांतों को समझ सकते हैं।

एलएलएम बायोमोलेक्यूलर डेटा को मॉडल करने में विशेष रूप से अच्छे साबित हुए हैं, और जैविक खोज में एक परिवर्तन को बढ़ावा देने के लिए तैयार हैं जो परिकल्पना-निर्देशित से डेटा-निर्देशित है। यह परिवर्तन अगले 10 वर्षों में और भी अधिक प्रमुख हो जाएगा और जैविक प्रणालियों को मानव क्षमता से परे विस्तार से मॉडल करने की अनुमति देगा।

बीमारी के निदान और ड्रग डिस्कवरी के लिए इसका क्या संभावित प्रभाव है?

मुझे विश्वास है कि एलएलएम और जेनरेटिव एआई जीवन विज्ञान उद्योग में महत्वपूर्ण परिवर्तन लाएंगे। एक क्षेत्र जो एलएलएम से बहुत लाभान्वित होगा वह क्लिनिकल निदान है, विशेष रूप से दुर्लभ, कठिन से निदान योग्य बीमारियों और कैंसर उपप्रकार के लिए। हमारे पास व्यापक रोगी जानकारी तक पहुंच है – जेनोमिक प्रोफाइल, उपचार प्रतिक्रियाएं, चिकित्सा रिकॉर्ड और परिवार के इतिहास से – जिसे हम निदान को सटीक और समय पर बनाने के लिए उपयोग कर सकते हैं। यदि हम इस डेटा को इस तरह से संकलित कर सकते हैं कि यह आसानी से सुलभ हो और व्यक्तिगत स्वास्थ्य संगठनों द्वारा अलग-थलग न हो, तो हम निदान की सटीकता में नाटकीय रूप से सुधार कर सकते हैं। यह कहना नहीं है कि मशीन लर्निंग मॉडल, एलएलएम सहित, स्वतंत्र रूप से निदान कर सकते हैं। तकनीकी सीमाओं के कारण, वे निकट भविष्य में स्वतंत्र नहीं होंगे। इसके बजाय, वे मानव विशेषज्ञों को सुपर्बLY सूचित मूल्यांकन और निदान प्रदान करने में मदद करेंगे, और रोगी के साथ-साथ जुड़े स्वास्थ्य प्रदाताओं के पूरे नेटवर्क के साथ निदान को ठीक से दस्तावेज और संवाद करने में मदद करेंगे।

उद्योग पहले से ही ड्रग डिस्कवरी और विकास के लिए मशीन लर्निंग का लाभ उठा रहा है, जो पारंपरिक दृष्टिकोण की तुलना में लागत और समय को कम करने की इसकी क्षमता का दावा करता है। एलएलएम उपलब्ध टूलबॉक्स में और जोड़ते हैं, और बड़े पैमाने पर बायोमोलेक्यूलर डेटा सहित जीनोम, प्रोटियोम, कार्यात्मक जेनोमिक और एपिजेनोमिक डेटा, एकल-कोशिका डेटा और अधिक के लिए उत्कृष्ट फ्रेमवर्क प्रदान करते हैं। निकट भविष्य में, फाउंडेशन एलएलएम निश्चित रूप से इन सभी डेटा मॉडलिटी और बड़े कोहॉर्ट में व्यक्तियों के जीनोमिक, प्रोटियोमिक और स्वास्थ्य जानकारी को जोड़ेगा, जिनका संग्रह किया जाता है। ऐसे एलएलएम ड्रग टार्गेट की पीढ़ी, जीनों की पहचान करने में मदद करेंगे जो जैविक कार्य और बीमारी से जुड़े हुए हैं, या रास्तों और अधिक जटिल सेलुलर कार्यों का सुझाव देंगे जो छोटे अणुओं या अन्य दवा मॉडलिटी के साथ एक विशिष्ट तरीके से संशोधित किए जा सकते हैं। हम एलएलएम का उपयोग दवा प्रतिक्रिया करने वालों और गैर-प्रतिक्रिया करने वालों की पहचान करने के लिए भी कर सकते हैं जो जेनेटिक संवेदनशीलता पर आधारित हैं, या अन्य बीमारी संकेतों में दवाओं को फिर से तैयार कर सकते हैं। कई मौजूदा नवाचारी एआई-आधारित ड्रग डिस्कवरी कंपनियां निश्चित रूप से इस दिशा में सोच और विकसित कर रही हैं, और हमें एलएलएम के मानव स्वास्थ्य और ड्रग डिस्कवरी में तैनाती के लिए अतिरिक्त कंपनियों के गठन के साथ-साथ सार्वजनिक प्रयासों की उम्मीद करनी चाहिए। धन्यवाद विस्तृत साक्षात्कार के लिए, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें सीर की यात्रा करनी चाहिए।