एआई चिकित्सा डिजाइन का भविष्य तेजी से आगे बढ़ा रहा है
AstraZeneca कैसे दवा की खोज को तेजी देने के लिए AI का उपयोग कर रहा है और इसका मरीजों के लिए क्या मतलब है।
मुख्य बिंदु
- AstraZeneca बायोलॉजिक दवा की खोज को तेजी देने के लिए AI का उपयोग कर रहा है, समय सीमा को कम करते हुए उत्पादकता बढ़ा रहा है।
- McKinsey के अनुसार, AI मॉडल दवा की खोज की समय सीमा को 50% तक कम कर सकते हैं।
- नई AI-संचालित प्रणालियों का लक्ष्य कभी इलाज के योग्य नहीं माने जाने वाले रोग के लक्ष्यों को अभिनव बायोलॉजिक दवाओं के साथ प्राप्य बनाना है।
नई दवाइयों को डिजाइन करना एक महंगी और जटिल प्रक्रिया है। दवा का विकास कई वर्षों तक ले सकता है और महत्वपूर्ण वित्तीय निवेश की आवश्यकता होती है। अधिकांश संभावित उपचार कभी रोगियों तक नहीं पहुंचते हैं। यह प्रक्रिया बायोलॉजिक दवाइयों के लिए विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है, जो इंजीनियर किए गए प्रोटीन से बनाए गए उपचार हैं। ये उपचार प्रमुख रोगों से निपटते हैं लेकिन अणुओं की विशाल संख्या के कारण उच्च स्तर की जटिलता शामिल होती है जिसकी वैज्ञानिकों को खोज करनी चाहिए।
अब, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) इन प्रक्रियाओं को तेजी दे रहा है। यह दवा अनुसंधान में महत्वपूर्ण हो गया है, विशेष रूप से बायोलॉजिक दवा विकास में। AstraZeneca जैसी कंपनियां इस क्षेत्र में AI की संभावना का उपयोग करने के लिए अपनी इंजीनियरिंग टीमों का विस्तार कर रहा है। AstraZeneca की एक वरिष्ठ उपाध्यक्ष पूजा सपरा कहती हैं, "हम जो कुछ भी करते हैं, चाहे वह डिजाइन हो, निर्माण हो, परीक्षण हो, या विश्लेषण हो, अब कम्प्यूटेशनली बेहतर है।" AI का उपयोग करके, कंपनी उम्मीदवार अणुओं को उत्पन्न करने और प्राथमिकता देने में सक्षम है, यह भविष्यवाणी करते हुए कि कौन से डिजाइन सबसे सफल होने की संभावना रखते हैं। यह दृष्टिकोण वैज्ञानिकों को शीर्ष उम्मीदवारों पर अपने प्रयासों को केंद्रित करने की अनुमति देता है, जिससे तेजी से प्रगति हो सकती है और पहले इलाज के योग्य नहीं माने जाने वाले रोगों के इलाज की संभावना हो सकती है।
AI दवा डिजाइन को कैसे बदल रहा है?
AI प्रक्रिया को तेजी देने के अलावा, दवाइयों की पूरी तरह से नई कक्षाओं की खोज को भी सक्षम बना रहा है। पारंपरिक बायोलॉजिक्स आमतौर पर एक रोग मार्ग को लक्षित करते हैं। हालांकि, नई दवाइयां कई लक्ष्यों को मार सकती हैं या विशिष्ट कोशिकाओं को सटीक रूप से उपचार दे सकती हैं। AI-संचालित मॉडल शक्तिशाली, स्थिरता और सुरक्षा जैसे कारकों को संतुलित करके इन जटिल बायोलॉजिक्स को डिजाइन करने में मदद करते हैं। सपरा कहती हैं, "अदवाला करना वास्तविकता बन रहा है।" AI वैज्ञानिकों को उन लक्ष्यों के लिए दवाइयां विकसित करने में मदद कर रहा है जो कभी असंभव माने जाते थे, रोगियों के लिए असाधारण संभावित लाभ प्रदान करते हैं।
डेटा की भूमिका क्या है?
दवा की खोज में AI की प्रभावशीलता उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा पर बहुत अधिक निर्भर करती है। McKinsey का अनुमान है कि AI और कम्प्यूटेशनल उपकरण दवा की खोज की समय सीमा को 50% तक कम कर सकते हैं। AstraZeneca में, मालिकाना और विविध डेटासेट AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए एक नींव प्रदान करते हैं। इन डेटासेट में आणविक संरचनाएं, सुरक्षा प्रोफाइल और निर्माण परिणाम शामिल हैं। प्रयोग, सफल हों या नहीं, डेटा उत्पन्न करते हैं जो भविष्य के AI मॉडलों को सूचित करता है, जिससे डेटा क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण अंतर बन जाता है।
चिकित्सा में AI का आगे क्या है?
AstraZeneca एक ऐसे भविष्य की ओर काम कर रहा है जहां AI पूरी तरह से नए प्रोटीन उत्पन्न करता है जो खरोंच से डिजाइन किए गए हैं, एक प्रक्रिया जिसे "डी नोवो" डिजाइन के रूप में जाना जाता है। इसमें नए प्रोटीन अनुक्रम बनाना शामिल है जो वांछित दवा गुणों को फिट करते हैं और यह भविष्यवाणी करते हैं कि वे शरीर में कैसे व्यवहार करेंगे। इस लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए समृद्ध डेटासेट, मजबूत मूल्यांकन बेंचमार्क और मशीन लर्निंग और जीव विज्ञान दोनों में कुशल टीमों की आवश्यकता होती है। सबसे कठिन चुनौतियों में से एक इन कम्प्यूटेशनली उत्पन्न अणुओं की सुरक्षा की भविष्यवाणी करना है। AstraZeneca इसे उन्नत कोशिका प्रणालियों और AI के साथ जोड़ी गई माइक्रो-स्केल अंग मॉडलों का उपयोग करके संबोधित कर रहा है, जो नैदानिक परीक्षणों को अनुकरण करते हैं, पारंपरिक परीक्षण की बाधाओं के बिना मूल्यवान अंतर्दृष्टि उत्पन्न करते हैं।
सामान्य प्रश्न
AI सीधे रोगियों को कैसे प्रभावित करता है?
AI दवा की खोज को तेजी देता है, संभावित रूप से लागत को कम करते हुए उपचार को तेजी से उपलब्ध कराता है। इसका मतलब है कि रोगी नई चिकित्सा तक जल्दी पहुंच सकते हैं।
AI बायोलॉजिक्स में महत्वपूर्ण क्यों है?
बायोलॉजिक्स जटिल हैं और रोगों की एक विस्तृत श्रृंखला को लक्षित करते हैं। AI डेटा की विशाल मात्रा को जल्दी से विश्लेषण करके उनके विकास को सुव्यवस्थित करने में मदद करता है, जिससे अभिनव उपचार की ओर जाता है।
क्या AI दवा की खोज में मानव वैज्ञानिकों की जगह ले सकता है?
नहीं, AI एक ऐसा उपकरण है जो वैज्ञानिकों के काम को बेहतर बनाता है। यह डेटा विश्लेषण और अणु डिजाइन में सहायता करता है, लेकिन रणनीतिक निर्णयों और नैतिक विचारों के लिए मानव की निरीक्षा आवश्यक है।
