जिंकगो डेटापॉइंट्स ने वीसीपीआई का अनावरण किया: एआई ड्रग डिस्कवरी की डेटा समस्या को ठीक करने की एक साहसिक योजना

वर्षों से, एआई ड्रग डिस्कवरी एक सरल समस्या से बाधित रही है: डेटा पर्याप्त नहीं है। सीक्वेंसिंग, पूल्ड पर्टर्बेशन अध्ययन, और मिश्रित-सेल प्रयोगों ने प्रगति का भ्रम पैदा किया, लेकिन वास्तविक सफलता प्राप्त नहीं हुई। इसके बजाय, क्षेत्र में शोर उत्पन्न हुआ, पुनरुत्पादन की जगह परिवर्तन हुआ, और सटीक, फार्माकोलॉजी-विशिष्ट माप जो विश्वसनीय आभासी सेल मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक थे, डेटासेट को स्केल की तुलना में वैज्ञानिक अखंडता के लिए अधिक अनुकूलित किया गया।

यह वह परिवेश है जिसमें जिंकगो डेटापॉइंट्स वर्चुअल सेल फार्माकोलॉजी इनिशिएटिव (वीसीपीआई) लॉन्च कर रहा है – एक परियोजना जो केवल अधिक डेटा का वादा नहीं करती है, बल्कि बेहतर डेटा प्रदान करने का लक्ष्य रखती है, जो एआई मॉडल को वास्तविक जैविक प्रणालियों में वास्तविक ड्रग-जैसे अणुओं को परेशान करने की कोशिश कर रहे हैं। कंपनी की आधिकारिक घोषणा में यह उल्लेख किया गया है कि वीसीपीआई 12 अरब से अधिक डेटा पॉइंट्स उत्पन्न करेगा और 100,000 यौगिकों को प्रोफाइल करेगा, जो आभासी सेल मॉडलिंग के लिए पहला मानकीकृत फार्माकोलॉजी डेटासेट स्थापित करेगा।

क्यों “अधिक डेटा” विफल रहा

वीसीपीआई की शुरुआत में ब्लॉग पोस्ट में, जिंकगो एक तुलना का उपयोग करता है जो क्षेत्र की गलत दिशा को पूरी तरह से पकड़ता है। कल्पना कीजिए कि आप एक हाथ भर की गोलियां एक पिंजरे में चूहों में फेंकते हैं – फिर यह जानने की कोशिश करें कि कौन सा चूहा क्या खा रहा है। अब इसे एक लाख चूहों के एक विशाल पिंजरे में स्केल करें। यह पूल्ड सिंगल-सेल फार्माकोलॉजी प्रयोगों के पीछे की मूल समस्या है। वे प्रभावशाली मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं, लेकिन अंतर्निहित डिज़ाइन किसी भी यौगिक और फेनोटाइप के बीच साफ-साफ जिम्मेदारी को रोकता है।

समस्या प्रौद्योगिकी नहीं है; यह प्रयोगात्मक वास्तुकला है। यह मानना कि बड़े डेटासेट अनिवार्य रूप से बेहतर मॉडल सिखाते हैं, झूठा साबित हुआ है। ब्लॉग इस तरह के मानसिकता को स्पष्ट रूप से “डेटा आदी” कहता है, यह तर्क देते हुए कि अच्छी तरह से संरचित, उच्च-संकेत इनपुट के बिना, यहां तक कि सबसे उन्नत एआई भी गलत पैटर्न सीखेगा।

वीसीपीआई इस तर्क से एक तेज विचलन का प्रतिनिधित्व करता है। इसके बजाय आकार को महिमामंडित करने के, यह जैविक ट्रेसबिलिटी, प्रयोगात्मक कठोरता और नियंत्रित संरचना पर दोगुना हो जाता है जो एआई को वास्तव में फार्माकोलॉजी सीखने की आवश्यकता है।

वीसीपीआई डेटा पाइपलाइन को कैसे फिर से बनाता है

पूल्ड सिंगल-सेल परीक्षणों पर निर्भर रहने के बजाय, वीसीपीआई ड्रग-सीक का उपयोग करता है, एक उच्च-थ्रूपुट बल्क आरएनए-सीक्वेंसिंग विधि जिसमें प्रत्येक यौगिक को एक अलग बार्कोडेड वेल में इलाज किया जाता है। यह जिंकगो को पूल्ड डिज़ाइनों की तुलना में बहुत साफ संकेत-शोर अनुपात के साथ उपचार-विशिष्ट प्रतिक्रियाओं को मापने की अनुमति देता है। प्रेस रिलीज के अनुसार, कंपनी का स्वचालन बुनियादी ढांचा प्रति सप्ताह 100 से अधिक पूर्ण 384-वेल प्लेट चला सकता है, जो औद्योगिक स्तर पर लाखों उच्च-विश्वासता आरएनए माप उत्पन्न करता है।

उतना ही महत्वपूर्ण है वी-रेफ 293 की शुरुआत, एक नए, मानकीकृत संदर्भ सेल लाइन। इसके बजाय प्रत्येक प्रयोगशाला में अपनी स्वयं की उत्परिवर्तित, ड्रिफ्टेड संस्करण चलाने के, वीसीपीआई एक सार्वभौमिक जैविक आधार बनाता है – एक “जैविक जुड़वां” जो आभासी सेलों के उभरते वर्ग के लिए है। यह फार्माकोजेनोमिक्स में एक लंबे समय से चली आ रही अपरिप्रेक्ष्यता के स्रोतों में से एक को समाप्त करता है और स्थिर मूल सत्य प्रदान करता है जो एआई मॉडल को जरूरत है।

इस पहल के तहत, जिंकगो एक समुदाय-निर्मित डेटासेट के लिए दरवाजे खोल रहा है जिसमें कई परिभाषित घटक हैं:

• शोधकर्ताओं, फार्मा टीमों और एआई डेवलपर्स के लिए खुली भागीदारी
• जमा किए गए यौगिकों के लिए मुफ्त उच्च-थ्रूपुट आरएनए प्रोफाइलिंग
• योगदानकर्ताओं के लिए वैकल्पिक एम्बार्गो या स्थायी स्वामित्व अधिकार
• समुदाय द्वारा मतदान द्वारा आकार दिए गए मासिक डेटा रिलीज
• मॉडल साझा करने, यौगिक प्राथमिकता निर्धारित करने और शुरुआती पहुंच “सुपर-यूजर” स्थिति के अवसर

एक समुदाय-निर्मित मॉडल, डेटा डंप नहीं

वीसीपीआई के सबसे असामान्य पहलुओं में से एक यह है कि इसे डेटासेट के अस्तित्व से पहले लॉन्च करने का निर्णय। एक तैयार संसाधन अपलोड करने के बजाय, जिंकगो वैज्ञानिक समुदाय से यह निर्धारित करने में मदद मांग रहा है कि कौन से यौगिक सबसे महत्वपूर्ण हैं और वास्तविक समय में डेटासेट के विकास के दौरान सहयोग करने के लिए।

यह दृष्टिकोण भागीदारी को भी जोखिम से मुक्त करता है। प्रारंभिक चरण की जैव प्रौद्योगिकी कंपनियां यौगिक जमा कर सकती हैं और वास्तविक फार्माकोलॉजी डेटा प्राप्त कर सकती हैं बिना उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग पर कीमती बजट बर्बाद किए। एआई टीमें सुनिश्चित कर सकती हैं कि डेटासेट वास्तव में मॉडल प्रशिक्षण के लिए आवश्यक परेशानियों को प्रतिबिंबित करता है। और अकादमिक प्रयोगशालाएं योगदान कर सकती हैं जबकि अभी भी 90-दिन की विशेष खिड़की की संभावना बनाए रख सकती हैं।

संरचना डेटा पीढ़ी को एक सहभागी वैज्ञानिक प्रक्रिया में बदल देती है – एक स्थिर उत्पाद नहीं।

बायो-एआई के भविष्य के लिए इसका क्या अर्थ है

वीसीपीआई के व्यापक निहितार्थ जिंकगो या किसी एक आभासी सेल पहल के परे पहुंचते हैं। आभासी सेल मॉडल वैज्ञानिक रूप से विश्वसनीय बनने के लिए, उन्हें पुनरुत्पादन योग्य, उपचार-विशिष्ट और एक स्थिर जैविक संदर्भ से जुड़े डेटा पर प्रशिक्षित किया जाना चाहिए। इसके बिना, एआई हॉलुसिनेट, गलत अनुमान लगाएगा या कलाकृतियों पर ओवरफिट होगा।

वीसीपीआई जैसी पहल यह संकेत देती है कि क्षेत्र डेटा के बारे में सोचता है कि यह कैसे बदल रहा है। प्रयोगात्मक डिजाइन मॉडल वास्तुकला के रूप में महत्वपूर्ण हो रहा है। पुनरुत्पादन एक केंद्रीय आवश्यकता के रूप में लौट रहा है, एक वैकल्पिक आदर्श के रूप में नहीं। और समुदाय-निर्मित, खुले बुनियादी ढांचे की परियोजनाएं बंद प्रोप्राइटरी डेटासेट की तुलना में नवाचार को तेज करने में अपनी क्षमता में आगे निकल रही हैं।

यदि आभासी सेल अंततः विश्वसनीय पredictive इंजन बन जाते हैं – जो यौगिकों को रैंक करने, विषाक्तता को झंडा दिखाने या मार्गों को रोशन करने में मदद करते हैं इससे पहले कि कोई मानव पिपेट छूए – तो यह इसलिए होगा क्योंकि वीसीपीआई जैसी परियोजनाओं ने उन्हें विकसित करने के लिए संरचित, विश्वसनीय डेटा वातावरण बनाया है।

बेहतर डेटा पर सिर्फ अधिक डेटा को प्राथमिकता देकर, जिंकगो एआई-सक्षम जीव विज्ञान की नींव को पुनर्परिभाषित कर रहा है। वीसीपीआई न केवल ड्रग डिस्कवरी में डेटा संकट का जवाब देता है; यह एक नए युग के लिए मंच तैयार करता है जहां जैविक प्रयोग और एआई प्रशिक्षण पाइपलाइन खुले तौर पर और उद्देश्य से एक साथ विकसित होते हैं।