कृत्रिम बुद्धिमत्ता अणुओं के निर्माण को गति दे रही है और दवा खोज को बदल रही है।

एक नई दवा का विकास आधुनिक विज्ञान में सबसे जटिल, महँगा और समय-साध्य प्रक्रियाओं में से एक है। वर्तमान में, एक नया उपचार विकसित करना और उसे बाज़ार में लाना इसमें अभी भी एक दशक से अधिक समय लगेगा। और अरबों की निवेश राशि की आवश्यकता होती है।.

इस पारंपरिक प्रक्रिया में, शोधकर्ता प्रयोगशाला में लाखों रासायनिक यौगिकों का मैन्युअल रूप से परीक्षण करने में वर्षों बिताते हैं, एक ऐसे अणु को खोजने के प्रयास में जो काम करे। अक्सर परिणाम एक ही होता है: निराशा और परीक्षणों को फिर से शुरू करना पड़ता है। यह छलनी अत्यंत संकीर्ण है और क्लिनिकल परीक्षणों में विफलता दर अत्यंत उच्च है।.

हालाँकि, जैव प्रौद्योगिकी प्रयोगशालाओं में एक शांत क्रांति इस समय के खिलाफ दौड़ की गति बदलने का वादा करती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता विज्ञान की आंतरिक कार्यप्रणाली को बदलने के लिए आ चुकी है।.

दवा खोज में एआई का उपयोग कैसे किया जा रहा है

इस क्षेत्र में एआई कैसे काम करता है, यह समझने के लिए आपको प्रोग्रामिंग विशेषज्ञ होने की आवश्यकता नहीं है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता को एक बिजली-सी तेज सहायक के रूप में सोचें, जो सेकंडों में अरबों जैविक डेटा के टुकड़ों को पढ़ने, विश्लेषण करने और क्रॉस-रेफरेंस करने में सक्षम है – ऐसा काम जिसे करने में एक इंसान को जीवन भर लग जाएगा।.

वैज्ञानिकों द्वारा परीक्षण और त्रुटि के माध्यम से यह अनुमान लगाने के बजाय कि कौन से रासायनिक संयोजन किसी बीमारी से लड़ सकते हैं, एल्गोरिदम हस्तक्षेप करते हैं। वे चिकित्सा अनुसंधान के इतिहास का विश्लेषण करते हैं, कोशिकीय व्यवहार का मानचित्रण करते हैं और उन दृष्टिकोणों की पहचान करते हैं जिनके सफल होने की संभावना सबसे अधिक होती है।.

तदनुसार, प्रौद्योगिकी वैज्ञानिक की जगह नहीं लेती; यह एक उच्च-सटीक कम्पास की तरह कार्य करती है जो ठीक-ठीक बताती है कि कहाँ देखना है।.

प्रोटीन विश्लेषण से नए अणुओं के निर्माण तक

की महान छलांग आगे की दवा खोज में एआई यह तब हुआ जब एल्गोरिदम ने प्रोटीनों की संरचना को समझना सीख लिया। जैसे उपकरण अल्फाफ़ोल्ड उन्होंने यह भविष्यवाणी करके जीवविज्ञान में क्रांति ला दी कि प्रोटीन त्रि-आयामी स्थान में कैसे मुड़ते हैं, एक रहस्य जो विज्ञान से 50 वर्षों तक परे रहा।.

किसी बीमारी से जुड़े प्रोटीन की सटीक संरचना जानकर, जनरेटिव एआई मॉडल कुछ अविश्वसनीय कर पाते हैं: शुरू से नए अणुओं का डिज़ाइन करें.

ऐसा है जैसे कि बीमारी एक जटिल ताला हो और एआई एक उच्च-सटीकता वाले आणविक प्रिंटर की तरह काम कर रहा हो, जो उस ताले में फिट होने वाली एकदम सही चाबी डिजाइन कर रहा हो।.

यह आणविक मॉडलिंग क्षमता नए चिकित्सीय लक्ष्यों की खोज के प्रारंभिक चरण को वर्षों से घटाकर केवल कुछ ही हफ्तों तक कर देती है।.

स्टैनफोर्ड इस क्षेत्र में क्या विकसित कर रहा है

दुनिया की अग्रणी विश्वविद्यालय इस परिवर्तन का नेतृत्व कर रही हैं। शोधकर्ता से स्टैनफोर्ड उन्होंने हाल ही में एक अविश्वसनीय संयुक्त प्रयास के लिए वैश्विक आह्वान किया: एक की रचना आभासी एआई सेल (वर्चुअल सेल एआई).

विचार एक व्यापक कंप्यूटर मॉडल बनाने का है जो एक वास्तविक जीवित कोशिका के व्यवहार का अनुकरण करे। इससे वर्चुअल प्रयोगशालाओं को कंप्यूटर पर हजारों अणुओं का परीक्षण करने में सक्षम बनाया जाएगा, इससे पहले कि उन्हें भौतिक दुनिया में संभाला जाए।.

इसके अलावा, प्रसिद्ध रिपोर्ट के आंकड़े एआई सूचकांक स्टैनफोर्ड के ह्यूमन-सेंटेड एआई (HAI) इंस्टीट्यूट के शोध से यह पुष्टि होती है कि विज्ञान, चिकित्सा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के संगम वाले क्षेत्र में सबसे अधिक व्यावहारिक प्रगति और पर्याप्त निवेश हो रहा है। शैक्षणिक फोकस बदल गया है: जीवविज्ञान अब एक डेटा-संचालित विज्ञान बन गया है।.

लाभ और जो चुनौतियाँ अभी भी बनी हुई हैं

उत्साह के बावजूद, यह आवश्यक है कि हम अपने पैर जमीन पर रखें ताकि नवाचार केवल मार्केटिंग की बात बनकर न रह जाए। एआई निस्संदेह लाभ प्रदान करता है, जैसे प्रारंभिक अनुसंधान समय में भारी कमी और दुर्लभ रोगों तथा ऑन्कोलॉजी के लिए अधिक व्यक्तिगत उपचारों पर ध्यान केंद्रित करना।.

दूसरी ओर, पर्दे के पीछे असली चुनौतियाँ अभी भी बहुत बड़ी हैं:

• भौतिक सत्यापन: एक एल्गोरिदम कंप्यूटर स्क्रीन पर एक आदर्श अणु बना सकता है, लेकिन इसे अभी भी परीक्षण करने की आवश्यकता है। इन विट्रो e जीवित जीव में.
• डेटा गुणवत्ता: यदि एआई को निम्न-गुणवत्ता या पक्षपातपूर्ण वैज्ञानिक डेटा दिया जाए, तो यह अप्रभावी अणु उत्पन्न करेगा।.
• वास्तविक दुनिया की जटिलता: मानव शरीर एक जीवित, अप्रत्याशित पारिस्थितिकी तंत्र है जो डिजिटल सिमुलेशन से कहीं आगे जाता है।.

जब विज्ञान एल्गोरिदम से मिलता है

अणु जीवविज्ञान में लागू कृत्रिम बुद्धिमत्ता भविष्य का वादा नहीं है; यह पहले से ही एक वास्तविकता है जो नई प्रयोगशालाओं में गति निर्धारित कर रही है।.

जब अंतर्ज्ञान और वैज्ञानिक पद्धति की कठोरता को पूर्वानुमानात्मक एल्गोरिदम की गति के साथ जोड़ा जाता है, तो देखभाल मार्ग के अंत में रोगी को सबसे अधिक लाभ होता है। आखिरकार, किसी दवा की खोज को तेज करने का मतलब उन लोगों को तेज़ प्रतिक्रिया देना है जो इंतज़ार नहीं कर सकते।.