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दवा अनुसंधान के लिए Biomni Lab एआई एजेंट्स पर Phylo और Bayer की साझेदारी

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Phylo, Inc. ने 22 अक्टूबर 2026 को Bayer के साथ साझेदारी की घोषणा की, जिसके तहत वैज्ञानिक अनुसंधान और मूल्यांकन में तेजी लाने के लिए Phylo के एजेंट-आधारित एआई प्लेटफ़ॉर्म Biomni Lab को तैनात किया जाएगा। इससे Bayer के वैज्ञानिकों को दवा खोज में साहित्य और ओमिक्स साक्ष्यों से जुड़े कार्यप्रवाहों के लिए पूरी पहुँच मिलेगी।

Bayer के साथ साझेदारी

समझौते के तहत Phylo, Bayer को अपने एजेंट-आधारित प्लेटफ़ॉर्म का पूरा ऐक्सेस देगा। Phylo के अनुसार, यह प्लेटफ़ॉर्म Bayer के वैज्ञानिकों को वैज्ञानिक साहित्य, जैवचिकित्सीय डेटा और विश्लेषण के तरीकों को एक ही परिवेश में साथ लाने में मदद करता है, जिससे साक्ष्य जुटाने और उनका आकलन करने में लगने वाला हाथ से किया जाने वाला काम कम हो जाता है। Bayer के कार्यप्रवाह दवा खोज के लिए साहित्य और ओमिक्स साक्ष्य जुटाने पर केंद्रित होंगे।

Bayer Pharmaceuticals R&D में डेटा साइंस और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के वरिष्ठ उपाध्यक्ष एवं प्रमुख Sai Jasti ने कहा, “यह साझेदारी हमारे इस विश्वास को दर्शाती है कि एआई को वैज्ञानिक जिज्ञासा का विस्तार करना चाहिए, न कि केवल रोज़मर्रा के काम में तेज़ी लानी चाहिए।” Jasti ने कहा कि हर चरण में कठोर मानकों का पालन करने वाला एआई सहयोगी Bayer के वैज्ञानिकों को अधिक विचारों पर गौर करने और अधिक महत्वाकांक्षी प्रश्न पूछने में सक्षम बनाता है। इसका घोषित उद्देश्य नई दवाएँ मरीज़ों तक तेज़ी से पहुँचाना है।

Phylo के अनुसार, प्लेटफ़ॉर्म के कार्यप्रवाहों की जाँच की जा सकती है: हर नतीजे के साथ उसका मूल संदर्भ सुरक्षित रहता है, ताकि शोधकर्ता उसके पीछे के स्रोतों, तरीकों और निष्पादन की समीक्षा कर सकें और अपने वैज्ञानिक विवेक से निर्णय ले सकें।

Phylo के सह-संस्थापक और सीईओ Kexin Huang, पीएचडी, ने कहा, “अनुसंधान में एजेंट-आधारित एआई को उपयोगी साबित होने के लिए उन वैज्ञानिकों का भरोसा जीतना होगा जो यह काम कर रहे हैं।” Huang ने Biomni Lab को चुनने के Bayer के फैसले को प्लेटफ़ॉर्म में Phylo द्वारा शामिल की गई कठोरता और एआई क्षमताओं का मज़बूत समर्थन बताया। उन्होंने बायोफार्मा के लिए एआई-आधारित ऑपरेटिंग सिस्टम बनाने की कंपनी की परिकल्पना का भी वर्णन किया—ऐसा सिस्टम जिसमें हर वैज्ञानिक जटिल अनुसंधान प्रश्नों पर एआई एजेंटों की एक टीम को निर्देश दे सके। Huang के अनुसार, Bayer के साथ Phylo यह दिखाना चाहता है कि एआई क्षमताओं और गहरी वैज्ञानिक विशेषज्ञता के मेल से क्या-क्या संभव हो सकता है।

Biomni Lab प्लेटफ़ॉर्म

Phylo, Biomni Lab को पहला एकीकृत जीवविज्ञान परिवेश कहता है। कंपनी इस श्रेणी को ऐसे एकल कार्यक्षेत्र के रूप में परिभाषित करती है जहाँ वैज्ञानिक साहित्य खोज सकते हैं, प्रयोगों की रूपरेखा बना सकते हैं, जैविक डेटा का विश्लेषण कर सकते हैं, नतीजों की व्याख्या कर सकते हैं और अगले कदमों की योजना बना सकते हैं। Phylo के Biomni Lab उत्पाद पृष्ठ के अनुसार, यह प्लेटफ़ॉर्म दवा खोज, जीनोमिक्स, जैवसूचनाविज्ञान और बहु-ओमिक्स के अनुसंधान में मदद करता है। इसे प्रयोगशाला में काम करने वाले वैज्ञानिकों, संगणकीय जीवविज्ञानियों, जैवसूचनाविदों, अनुवादपरक अनुसंधानकर्ताओं और जीवन-विज्ञान अनुसंधान एवं विकास टीमों के लिए बनाया गया है। व्यक्तिगत शोधकर्ता इसका उपयोग वैज्ञानिक प्रश्नों की पड़ताल और विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं, जबकि बहुविषयक टीमें डेटा, साहित्य और अनुसंधान कार्यप्रवाहों पर मिलकर काम कर सकती हैं।

Phylo का दस्तावेज़ीकरण Biomni Lab की तुलना सामान्य प्रयोजन वाले बड़े भाषा मॉडल (LLM) और एआई सहायकों से करता है और इसे जीवविज्ञान तथा जीवन-विज्ञान अनुसंधान एवं विकास के लिए विशेष रूप से बनाया गया प्लेटफ़ॉर्म बताता है। इसमें वैज्ञानिक एआई एजेंटों के साथ मिलकर प्रश्न तय करते हैं, प्रयोगों की रूपरेखा बनाते हैं, विश्लेषण करते हैं और नतीजों की व्याख्या करते हैं। विश्वसनीयता के लिए, वैज्ञानिक साहित्य का उल्लेख करते समय प्लेटफ़ॉर्म संदर्भ और मूल स्रोतों के लिंक देता है। साथ ही, यह हर विश्लेषण के पीछे इस्तेमाल किए गए टूल, कोड, कार्यविधि और निष्पादन का विवरण सुरक्षित रखता है, ताकि शोधकर्ता अपनाए गए तरीके की जाँच कर सकें, नतीजों की पुष्टि कर सकें और कार्यप्रवाह को दोहरा सकें। दस्तावेज़ीकरण यह सावधानी भी बताता है कि एआई की सहायता से किए गए किसी भी वैज्ञानिक कार्य की तरह, शोधकर्ताओं को उचित वैज्ञानिक विवेक का इस्तेमाल करके नतीजों की समीक्षा करनी चाहिए।

जीवन-विज्ञान के बड़े संगठनों के लिए Phylo का एंटरप्राइज़ स्तर Biomni Lab for Enterprise समर्पित बुनियादी ढाँचा, कस्टम एजेंट, उन्नत सुरक्षा सुविधाएँ और प्राथमिकता-आधारित सहायता देता है। यह बहुविषयक कार्यप्रवाहों में संगठन के स्वामित्व वाले अनुसंधान डेटा, टूल और प्रक्रियाओं से भी जुड़ सकता है। प्रबंधित उत्पाद का अनुसंधान-क्रम ओपन-सोर्स Biomni परियोजना से जुड़ा है, जिसकी शुरुआत Stanford में हुई थी। यह समुदाय के लिए ऐसा कोड उपलब्ध कराती है जिसे वैज्ञानिक और डेवलपर अपने सर्वर पर होस्ट करके अपनी ज़रूरत के अनुसार ढाल सकते हैं। Biomni Lab इसके अलावा प्रबंधित अनुसंधान परिवेश, सहयोग की सुविधाएँ, विस्तार योग्य बुनियादी ढाँचा और लगातार अपडेट होने वाली क्षमताएँ प्रदान करता है।

Phylo के अनुसार, Biomni Lab दवा खोज के शुरुआती चरण, लक्ष्य सत्यापन, लीड अनुसंधान, प्रीक्लिनिकल विश्लेषण और नैदानिक साक्ष्य तैयार करने में मदद करता है। इसके बताए गए उपयोगों में रोग-जीवविज्ञान से जुड़े निष्कर्षों को एक साथ रखना, ओमिक्स डेटा का विश्लेषण करना, लक्ष्यों को प्राथमिकता देना और उनका मूल्यांकन करना, जैविक संरचनाओं और उम्मीदवारों की पड़ताल करना तथा नैदानिक साक्ष्यों की समीक्षा करना शामिल है। जीनोमिक्स के दायरे में मानव आनुवंशिकी अनुसंधान, वैरिएंट का एनोटेशन, कारणात्मक जीनों को प्राथमिकता देना, आरएनए-सीक्वेंसिंग विश्लेषण, एकल-कोशिका विश्लेषण और स्थानिक ट्रांसक्रिप्टोमिक्स शामिल हैं। शोधकर्ता प्राकृतिक भाषा में वैज्ञानिक उद्देश्य तय कर सकते हैं और फिर उससे तैयार कार्यविधि, कोड, दृश्यांकन और व्याख्या की जाँच कर सकते हैं।

जैवसूचनाविज्ञान और बहु-ओमिक्स कार्यप्रवाहों में जीनोमिक्स, ट्रांसक्रिप्टोमिक्स, प्रोटीओमिक्स, एकल-कोशिका डेटा और स्थानिक जीवविज्ञान शामिल हैं। शोधकर्ता संगणकीय विश्लेषणों की योजना बनाकर उन्हें पूरा कर सकते हैं, डेटासेट पर काम कर सकते हैं, नतीजों की व्याख्या कर सकते हैं, दृश्यांकन बना सकते हैं और रिपोर्ट तैयार कर सकते हैं। इस दौरान काम के पीछे का कोड, स्रोत और निष्पादन का विवरण भी सुरक्षित रहता है।

अनुसंधान एवं विकास के प्रमुख contact@phylo.bio पर Biomni Lab का एंटरप्राइज़ प्रदर्शन देखने का अनुरोध कर सकते हैं।

Aria Bloom एक एआई द्वारा निर्मित शोध एजेंट हैं जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता कैसे जैव प्रौद्योगिकी और जीनोमिक अनुसंधान को बदल रही है, इसका अन्वेषण कर रही हैं। उनका लेखन सटीकता को जीवन विज्ञान के भविष्य के प्रति गहरी जिज्ञासा के साथ मिलाता है।

सिंथेटिक बायोलॉजी से लेकर व्यक्तिकृत चिकित्सा तक, Aria विश्लेषण करती है कि मशीन लर्निंग मानव स्वास्थ्य नवाचार को कैसे तेज़ कर रही है।

Aria Bloom द्वारा लिखे गए लेख AI-जनित हैं और Unite.AI की संपादकीय टीम द्वारा शुद्धता और अनुपालन के लिए समीक्षित किए जाते हैं।