рд╕рд╛рдЭреЗрджрд╛рд░рд┐рдпрд╛рдБ
Persistent Systems рдФрд░ NVIDIA рдиреЗ рдПрдЖрдИ-рдбреНрд░рд┐рд╡рди рдбреНрд░рдЧ рдбрд┐рд╕реНрдХрд╡рд░реА рдХреЛ рддреЗрдЬ рдХрд░рдиреЗ рдХреЗ рд▓рд┐рдП рд╕рд╛рдЭреЗрджрд╛рд░реА рдХреА
Persistent Systems ने NVIDIA 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। साझेदारी में Persistent की इंजीनियरिंग विशेषज्ञता को NVIDIA के एआई इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ मिलाने पर ध्यान केंद्रित किया गया है ताकि कम्प्यूटेशनल ड्रग डिस्कवरी को प्रयोग से उत्पादन वातावरण में आगे बढ़ाया जा सके।
इसके मूल में, यह पहल स्वास्थ्य सेवा में एक लंबे समय से चली आ रही बोतलनेक पर केंद्रित है: प्रारंभिक चरण की दवा खोज। यह चरण पारंपरिक रूप से धीमा, महंगा और भौतिक प्रयोगशाला कार्य पर बहुत अधिक निर्भर है। एआई 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।
वेट लैब से सिमुलेशन-लेड डिस्कवरी तक
साझेदारी का एक केंद्रीय घटक Persistent का हाल ही में विकसित किया गया जनरेटिव मोलेक्यूल्स और वर्चुअल स्क्रीनिंग (GenMolIVS) समाधान है। NVIDIA के BioNeMo प्लेटफ़ॉर्म पर निर्मित, यह सिस्टम रासायनिक और जैविक डेटा पर प्रशिक्षित जनरेटिव एआई मॉडल का उपयोग करके संभावित दवा उम्मीदवारों को डिजिटल रूप से डिज़ाइन और मूल्यांकन करने के लिए करता है।
शोधकर्ता शुरू से ही एक प्रयोगशाला में यौगिकों को संश्लेषित और परीक्षण करने के बजाय, आणविक व्यवहार जैसे बंधन संबंध, स्थिरता और रासायनिक परस्पर क्रिया की सिमुलेशन कर सकते हैं और फिर भौतिक प्रयोगों में संसाधनों को समर्पित करने से पहले। यह दृष्टिकोण टीमों को एक बहुत बड़े डिज़ाइन स्पेस का अन्वेषण करने की अनुमति देता है, जबकि प्रक्रिया के शुरुआती चरण में कम-संभावना वाले उम्मीदवारों को फिल्टर करता है।
परिणाम एक ट्रायल-एंड-एरर प्रयोग से सिमुलेशन-नेतृत्व वाले निर्णय लेने की ओर स्थानांतरण है, जहां एआई पहले सत्यापन की परत के रूप में कार्य करता है।
एजेंटिक एआई ड्रग डिस्कवरी वर्कफ्लो में प्रवेश करता है
साझेदारी के अधिक उल्लेखनीय पहलुओं में से एक खोज पाइपलाइन में एजेंटिक एआई सिस्टम की शुरुआत है। NVIDIA के NeMo फ्रेमवर्क और एजेंट टूलकिट का उपयोग करके, Persistent खोज के विभिन्न चरणों को प्रबंधित और समन्वय करने में सक्षम एआई एजेंट विकसित कर रहा है।
इन प्रणालियों में निरंतर सिमुलेशन आउटपुट विश्लेषण, आशाजनक आणविक उम्मीदवारों को प्राथमिकता देना और प्रायोगिक मान्यता के लिए अगले चरणों की सिफारिश करना शामिल है। अलग-अलग उपकरण के रूप में कार्य करने के बजाय, वे जुड़े हुए निर्णय परत के रूप में कार्य करते हैं जो एक चरण से दूसरे चरण में अंतर्दृष्टि को सूचित करने की अनुमति देते हैं। यह एक अधिक गतिशील और प्रतिक्रियाशील शोध कार्यप्रवाह बनाता है, विशेष रूप से उन वातावरणों में जहां एक ही समय में कई चर का मूल्यांकन किया जाना चाहिए।
NVIDIA का: इंफ्रास्ट्रक्चर और डोमेन-विशिष्ट एआई
NVIDIA का योगदान कच्चे कम्प्यूट पावर से परे है। कंपनी जीवन विज्ञान अनुप्रयोगों के लिए एक पूर्ण-स्टैक एआई प्लेटफ़ॉर्म प्रदान करती है, जिसमें डोमेन-विशिष्ट मॉडल प्रशिक्षण के लिए BioNeMo, Nemotron मॉडल और स्केलेबल डिप्लॉयमेंट के लिए NIM माइक्रोसेवाओं शामिल हैं।
यह इंफ्रास्ट्रक्चर विनियमित स्वास्थ्य सेवा वातावरण में आवश्यक विश्वसनीयता के स्तर को बनाए रखते हुए वास्तविक समय सिमुलेशन और अनुमान को स्केल पर सक्षम बनाता है। यह एआई आउटपुट को उद्यम प्रणालियों में एम्बेड करने की भी अनुमति देता है, जिससे वे प्रयोगात्मक के बजाय क्रियाशील हो जाते हैं।
एआई प्रयोग और उत्पादन के बीच की खाई को पाटना
एक आवर्ती चुनौती एंटरप्राइज एआई अपनाने में पायलट परियोजनाओं और वास्तविक दुनिया के रोजगार के बीच की खाई है। कई संगठन एआई मॉडल के साथ प्रयोग करने में सफल होते हैं लेकिन उन्हें मिशन-महत्वपूर्ण कार्यप्रवाह में एकीकृत करने के लिए संघर्ष करते हैं।
इस साझेदारी में स्पष्ट रूप से उस अंतर को बंद करने पर जोर दिया गया है जो शुरू से ही उत्पादन के लिए तैयार प्रणालियों को डिज़ाइन करके किया जाता है। लक्ष्य एआई को शोध पाइपलाइन में एम्बेड करना है, यह 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 एक हाइब्रिड खोज मॉडल की ओर एक बदलाव है जहां डिजिटल सिमुलेशन और भौतिक प्रयोग एक दूसरे के साथ-साथ काम करते हैं। प्रारंभिक चरण का शोध काफी तेजी से हो सकता है क्योंकि सिमुलेशन शुरुआती प्रयोगशाला कार्य के एक बड़े हिस्से को बदल देते हैं, जिससे टीमें बहुत तेजी से विचारों का परीक्षण और परिष्करण 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। एक ही समय में, 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 प्रतिबिंबित करता है। एआई अब केवल एक सहायक उपकरण नहीं है, बल्कि खोज की संरचना को आकार देना शुरू कर दिया है। जैसे ही सिमुलेशन सटीकता में सुधार होता है और एजेंटिक सिस्टम अधिक क्षमता प्राप्त करते हैं, कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग और वास्तविक दुनिया के प्रयोग के बीच की रेखा जारी रूप से धुंधली होती जा रही है, जो एक भविष्य की ओर संकेत करती है जहां शुरुआती वैज्ञानिक प्रक्रिया प्रयोगशाला में पहुंचने से पहले सिलिको में होती है।
