Persistent Systems और NVIDIA के बीच AI-संचालित दवा खोज में तेजी लाने के लिए साझेदारी

Persistent Systems ने NVIDIA (NVDA ) के साथ एक नई साझेदारी की घोषणा की है, जिसका उद्देश्य दवाओं की खोज, परीक्षण और बाजार में लाने के तरीके को आगे बढ़ाना है। यह साझेदारी Persistent की इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को NVIDIA के AI बुनियादी ढांचे के साथ मिलाकर दवा खोज को प्रयोग से उत्पादन वातावरण में ले जाने के लिए प्रयास कर रही है।

इसके मूल में, यह पहल एक लंबे समय से चली आ रही बोतलेंक在 स्वास्थ्य सेवा में: प्रारंभिक दवा खोज को लक्षित करती है। यह चरण परंपरागत रूप से धीमा, महंगा और भौतिक प्रयोगशाला कार्य पर बहुत अधिक निर्भर है। AI द्वारा संचालित उच्च-विश्वसनीयता वाले सिमुलेशन में इस प्रक्रिया को स्थानांतरित करके, दोनों कंपनियां समयसीमा को कम करने और डाउनस्ट्रीम सफलता की संभावना में सुधार करने का लक्ष्य रख रही हैं।

गीले प्रयोगशाला से सिमुलेशन-संचालित खोज तक

साझेदारी का एक केंद्रीय घटक Persistent का हाल ही में विकसित जनरेटिव मोलिक्यूल और वर्चुअल स्क्रीनिंग (GenMolIVS) समाधान है। NVIDIA के BioNeMo प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित, यह प्रणाली रासायनिक और जैविक डेटा पर प्रशिक्षित जनरेटिव AI मॉडल का उपयोग करके संभावित दवा उम्मीदवारों को डिजिटल रूप से डिज़ाइन और मूल्यांकन करने के लिए उपयोग की जाती है।

शुरू से ही प्रयोगशाला में यौगिकों को संश्लेषित करने और परीक्षण करने के बजाय, शोधकर्ता सिमुलेशन के माध्यम से आणविक व्यवहार जैसे बंधन संबंध, स्थिरता और रासायनिक परस्पर क्रिया को पहले से ही भौतिक प्रयोगों में संसाधनों को समर्पित करने से पहले अनुमान लगा सकते हैं। यह दृष्टिकोण टीमों को एक बहुत बड़े डिज़ाइन स्थान का अन्वेषण करने की अनुमति देता है, जबकि प्रक्रिया के शुरुआती चरण में कम-संभावना उम्मीदवारों को फिल्टर करता है।

परिणाम एक प्रयोग-और-त्रुटि प्रयोग से सिमुलेशन-संचालित निर्णय लेने की ओर स्थानांतरण है, जहां AI पहले सत्यापन की एक परत के रूप में कार्य करता है।

एजेंटिक AI दवा खोज प्रक्रिया में प्रवेश करता है

साझेदारी के सबसे उल्लेखनीय पहलुओं में से एक एजेंटिक AI प्रणालियों को खोज पाइपलाइन में पेश करना है। NVIDIA के NeMo फ्रेमवर्क और एजेंट टूलकिट का उपयोग करके, Persistent शोध के विभिन्न चरणों को प्रबंधित और समन्वय करने में सक्षम AI एजेंट विकसित कर रहा है।

इन प्रणालियों निरंतर सिमुलेशन आउटपुट का विश्लेषण करती हैं, आशाजनक आणविक उम्मीदवारों को प्राथमिकता देती हैं और प्रयोगात्मक सत्यापन के लिए अगले चरणों की सिफारिश करती हैं। अलग-अलग उपकरणों के रूप में कार्य करने के बजाय, वे जुड़े हुए निर्णय परतें के रूप में कार्य करती हैं जो एक चरण से अगले चरण में अंतर्दृष्टि की अनुमति देती हैं। यह एक अधिक गतिशील और प्रतिक्रियाशील शोध प्रवाह बनाता है, विशेष रूप से उन वातावरणों में जहां एक ही समय में कई переменों का मूल्यांकन किया जाना चाहिए।

NVIDIA का बुनियादी ढांचा और डोमेन-विशिष्ट AI

NVIDIA का योगदान कच्चे कंप्यूटिंग शक्ति से परे है। कंपनी जीवन विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए एक पूर्ण-स्टैक AI प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है, जिसमें डोमेन-विशिष्ट मॉडल प्रशिक्षण के लिए BioNeMo, उन्नत तर्क के लिए Nemotron मॉडल और व्यवसायिक तैनाती के लिए NIM माइक्रोसेवाएं शामिल हैं।

यह बुनियादी ढांचा वास्तविक समय सिमुलेशन और अनुमान को स्केल पर सक्षम बनाता है, साथ ही साथ नियंत्रित स्वास्थ्य सेवा वातावरण में आवश्यक विश्वसनीयता का स्तर बनाए रखता है। यह AI आउटपुट को उद्यम प्रणालियों में एम्बेड करने की भी अनुमति देता है, जिससे वे प्रयोगात्मक के बजाय कार्रवाई योग्य हो जाते हैं।

AI प्रयोग और उत्पादन के बीच की खाई को पाटना

एक आवर्ती चुनौती उद्यम AI अपनाने में पायलट परियोजनाओं और वास्तविक दुनिया के तैनाती के बीच की खाई है। कई संगठन AI मॉडल के साथ प्रयोग करने में सफल होते हैं, लेकिन उन्हें मिशन-महत्वपूर्ण कार्य प्रवाह में एकीकृत करने में संघर्ष करते हैं।

इस साझेदारी में स्पष्ट रूप से इस अंतर को बंद करने पर जोर दिया गया है bằng उत्पादन के लिए तैयार प्रणालियों को डिज़ाइन करके। लक्ष्य शोध पाइपलाइन में AI को एम्बेड करना है, सुनिश्चित करना है कि सिमुलेशन और अंतर्दृष्टि तुरंत वास्तविक दुनिया के प्रयोगशाला कार्य को प्रभावित कर सकते हैं।

दवा विकास के भविष्य के लिए इसका क्या संकेत है

इस साझेदारी का व्यापक अर्थ यह है कि संकर खोज मॉडल की ओर एक बदलाव है, जहां डिजिटल सिमुलेशन और भौतिक प्रयोग एक दूसरे के साथ अलग-अलग चरणों में काम नहीं करते हैं। प्रारंभिक अनुसंधान काफी तेजी से हो सकता है क्योंकि सिमुलेशन प्रारंभिक प्रयोगशाला कार्य के एक बड़े हिस्से को बदल देते हैं, जिससे टीमें बहुत तेजी से विचारों का परीक्षण और परिष्कार कर सकती हैं।

विफल प्रयोगों की संख्या को कम करने से लागत कम हो सकती है और पूरे विकास पाइपलाइन की दक्षता में सुधार हो सकता है। साथ ही, आणविक डिज़ाइन पर तेजी से पुनरावृत्ति करने की क्षमता अधिक लक्षित और व्यक्तिगत चिकित्सा के लिए दरवाजा खोलती है।

अधिक मौलिक रूप से, यह वैज्ञानिक अनुसंधान के संचालन में एक गहरे परिवर्तन को दर्शाता है। AI अब केवल एक सहायक उपकरण नहीं है, बल्कि खोज की संरचना को आकार देना शुरू कर रहा है। जैसे ही सिमुलेशन सटीकता में सुधार होता है और एजेंटिक प्रणालियां अधिक सक्षम होती जा रही हैं, गणितीय मॉडलिंग और वास्तविक दुनिया के प्रयोग के बीच की रेखा तेजी से धुंधली होती जा रही है, जो एक भविष्य की ओर इशारा करती है जहां वैज्ञानिक प्रक्रिया का अधिकांश हिस्सा प्रयोगशाला में पहुंचने से पहले ही सिलिको में होता है।