कितना मददगार है 'ड्रग डिस्कवरी' में 'आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस' ?

 फार्मा क्षेत्र में संरचना का अध्ययन एक महत्वपूर्ण कार्य है।  पिछले पांच वर्षों से AI यह काम आसानी से कर रहा है, लेकिन इस क्षेत्र में AI की अधिक भागीदारी की आवश्यकता है।  वहाँ दवा खोज तकनीक को बढ़ाने के लिए एआई की क्षमता लोकप्रिय है।

 नैरो एआई को मुद्दों को हल करने और मशीन को जानने के विचार का उपयोग करके वैकल्पिक रूप से अनुकूलित करने के लिए शिक्षित किया जाता है।  एआई एल्गोरिदम पूर्ववर्ती चालों का विश्लेषण करता है और नए डेटासेट दिए जाने पर स्वायत्त रूप से  उसमें सुधार कर सकता है।  नतीजतन, एआई अधिक सही हो सकता है।

 एआई तथ्यों के पर्याप्त हिस्से का विश्लेषण कर सकता है, जिससे वह ऐसे डेटासेट में पैटर्न चुन सकता है जो मनुष्य, माता-पिता के लिए बहुत जटिल हैं।  यह पूरी तरह से इन आँकड़ों के आधार पर भविष्यवाणियाँ भी उत्पन्न कर सकता है, जिससे निस्संदेह नए ड्रग लक्ष्यों और लेड अणुओं की तेज़ और सटीक पहचान हो सकती है।  एआई अलग-अलग जानकारी और डेटासेट को एक साथ रखने के लिए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का भी उपयोग कर सकता है, शोधकर्ताओं को अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि कोई एकल परीक्षण पेश नहीं करना चाहिए।

 दवा की खोज में महत्वपूर्ण चुनौतियों में से एक प्रोटीन की संरचना को समझना है जिसे एक दवा को लक्ष्य बनाना चाहिए।  यद्यपि प्रणालियों को प्रयोगात्मक रूप से पहचाना जा सकता है, यह प्रक्रिया समय लेने वाली और अत्यधिक खर्चीली है।  Google के डीपमाइंड ने हाल ही में एक एआई प्लेटफॉर्म अल्फाफोल्ड लॉन्च किया है जो उच्च सटीकता के साथ प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है।  अल्फाफोल्ड ने दवा की खोज में प्रमुख बाधाओं में से एक को एक रास्ता प्रदान किया है, जिससे क्षमता दवा लक्ष्यों के व्यापक नए सेट का पता लगाने की अनुमति मिलती है।

 जैविक प्रणालियों में अंतःक्रियाओं के काफी जटिल नेटवर्क शामिल हैं।  प्रणाली की जटिलता यह अपेक्षा करना मुश्किल बनाती है कि किसी दवा के नकारात्मक प्रभाव कैसे हो सकते हैं।  ई-चिकित्सक इन जटिल नेटवर्कों का मॉडल और विश्लेषण करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं, और परिकल्पना करते हैं कि एक संपूर्ण जैविक मशीन का एक सलाहकार सिमुलेशन प्रयोगशाला से रोगी तक उपचार योजनाओं का अनुवाद करने में मदद करेगा, महंगा नैदानिक-चरण विफलता को कम करेगा।

 'अपनी प्रारंभिक अवस्था के बावजूद, एआई को व्यापक रूप से दवा खोज प्रक्रिया पर एक अभिनव प्रभाव डालने के लिए कहा जा रहा है, जिसमें एट्रिशन को कम करने, विकास की समयसीमा में तेजी लाने या मूल्य को कम करने की क्षमता है।  इस वादे के बाद, एआई-वाहक और ड्रग बिल्डरों के बीच कई साझेदारियां हुईं, साथ ही एआई-आधारित पूरी तरह से ड्रग डिस्कवरी सिस्टम के लिए धन उगाहने का सिलसिला भी चला।' दवा की खोज की एक तेज और सस्ती उम्र की क्षमता ने पिछले एक दशक में सेवेरा स्टार्ट-यू.एस.ए. की स्थापना की है।  कई लोगों ने बड़ी मात्रा में निवेश जुटाया है और बड़े बायोफार्मा निगमों के साथ साझेदारी स्थापित की है।

 BenevolentAI अपने विशाल भंडार से संबंधित बायोमेडिकल जानकारी को जोड़ने के लिए सिस्टम स्टडीज के उपयोग के बारे में 'नो-हाउ ग्राफ' बनाता है।  विशेषज्ञता ग्राफ में अंतर्दृष्टि शामिल है कि तथ्यों की जटिलता और मात्रा के कारण मनुष्य अब अकेले संश्लेषण करने में सक्षम नहीं हो सकते।  आँकड़ों का उपयोग दवा के लक्ष्यों को चुनने, लेड के अणुओं को बढ़ाने और मान्यता प्राप्त कैप्सूल को फिर से तैयार करने के लिए किया जा सकता है।  BenevolentAI ने माना कि Baricitinib (एक अधिकृत संधिशोथ दवा) में COVID-19 के उपचार में उपयोग करने की क्षमता थी।  FDA ने अंततः अस्पताल में भर्ती COVID-19 रोगियों के इलाज के लिए baricitinib के उपयोग को अधिकृत किया।  बेनेवोलेंटएआई एस्ट्राजेनेका (एजेडएन) के सहयोग से है और यह साझेदारी बेनेवोलेंटएआई के प्लेटफॉर्म को एस्ट्राजेनेका की जानकारी और बड़े डेटासेट के साथ जोड़ती है।  जनवरी में, इसने क्रोनिक किडनी सिकनेस के लिए एक नए लक्ष्य के आविष्कार की शुरुआत की है।

 रिकर्सन (आरएक्सआरएक्स) का उद्देश्य अणुओं के उपचार के कारण कोशिकीय जीव विज्ञान में सूक्ष्म समायोजन की खोज के लिए मशीन विजन के उपयोग को तेज और सस्ता बनाना है।  विधि नियोक्ता को प्रयोगात्मक जानकारी के बड़े हिस्से का जल्दबाजी में विश्लेषण करने की अनुमति देती है।  रिकॉर्ड इसकी स्वचालित रोबोट प्रयोगशाला के उपयोग से उत्पन्न होते हैं, जो हर हफ्ते 1.5 मिलियन प्रयोग करते हैं।  चरण I चिकित्सा परीक्षणों में संगठन के चार ड्रग उम्मीदवार हैं और बायर (OTCPK: BAYRY) के साथ एक सतत साझेदारी है जिसका लक्ष्य फाइब्रोटिक विकार में नई उपचार प्रक्रियाओं को व्यापक बनाना है।  रिकर्सन ने अप्रैल में नैस्डैक पर अपना US$436m IPO समाप्त किया।

 कुल मिलाकर, एक नई दवा के आविष्कार के लिए US$2.6bn से अधिक शुल्क लगने और न्यूनतम 10 वर्ष लगने का अनुमान है।  यद्यपि एआई पीढ़ी का विकास जारी है और अनुप्रयोगों की खोज की जा रही है, यह मील की अवधारणा है एआई का उपयोग दवा की खोज के तरीके के कई चरणों में किया जा सकता है।

 दवा खोज प्रणाली में सुधार के लिए एआई की क्षमता की व्यापक प्रतिष्ठा है।  2015 के बाद से एआई सेवाओं और फार्मास्युटिकल उद्यम के बीच लगभग 100 नई साझेदारियां हुई हैं।  इसके अतिरिक्त, नवंबर में, अल्फाबेट ने आइसोमॉर्फिक लैब्स की शुरुआत की, जो डीपमाइंड का एक स्पिन-ऑफ है, जो दवा की खोज के लिए 'एआई-फर्स्ट अप्रोच' देने का प्रयास करता है।