ड्रग डिस्कवरी में एलएलएम।

एआई स्वास्थ्य सेवा और दवा उद्योग को अधिक निर्देशित और लेजर-केंद्रित तरीके से आगे बढ़ाने में मदद कर सकता है। फार्मास्यूटिकल्स में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दवा की खोज में तेजी लाकर एक डिजिटल परिवर्तन ला सकता है। एलएलएम जटिल दवा खोज प्रक्रिया को सरल, अधिक सूचित और तेज बनाकर क्रांति लाने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकते हैं।

आइए दवा की खोज में एआई की क्षमता में गोता लगाएँ।

बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) एआई मॉडल हैं जो भारी मात्रा में पाठ, छवियों और डेटा पर निर्मित और प्रशिक्षित हैं। एलएलएम की बड़े पैमाने पर डेटा को संसाधित करने की क्षमता ऐसे एआई मॉडल को सूचना, डेटा, पैटर्न और बहुत कुछ उत्पन्न करने में सक्षम कर सकती है। एलएलएम अब एनएलपी (प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण) अनुप्रयोगों तक सीमित नहीं हैं और यहां तक कि दवा की खोज जैसे विशिष्ट डोमेन में भी योगदान कर सकते हैं।

एलएलएम हैं:

दूसरी ओर, एलएलएम सामान्य प्रयोजन मॉडल हैं। वे एक विशिष्ट उद्योग के अनुरूप नहीं हैं और इस तरह जटिल संबंधों और बातचीत के साथ संघर्ष कर सकते हैं। हालांकि, विशेष भाषा मॉडल (एसएमएल) का उपयोग करके एक व्यवस्थित दृष्टिकोण के माध्यम से एलएलएम की सीमाओं को दूर करने के लिए एक समाधान है।

विशिष्ट भाषा मॉडल एक विशिष्ट अनुप्रयोग या डोमेन के अनुरूप होते हैं। इन मॉडलों को उद्योग प्रासंगिकता हासिल करने के लिए बहुत लक्षित डेटा पर खिलाया और प्रशिक्षित किया जाता है। एसएलएम विशाल एलएलएम की तुलना में गहन ज्ञान और अनुकूलित एआई अनुप्रयोग प्रदान करते हैं।

एसएलएम इसमें मदद कर सकते हैं:

एसएलएम की ऐसी विशिष्ट विशेषज्ञता ड्रग डिस्कवरी अनुप्रयोगों के लिए एक बड़ा फायदा हो सकती है। हालांकि, एसएलएम का उपयोग करने के लिए एक नकारात्मक पहलू है क्योंकि वे विविध नहीं हैं और उन्हें केवल एक विशिष्ट प्रकार के डेटा पर बड़ी मात्रा में प्रशिक्षित किया जाना चाहिए।

दवा की खोज एआई का लाभ उठाने वाले किसी भी अन्य पारंपरिक डोमेन की तरह नहीं है। यह बहुत अधिक जटिल और जटिल है। यहां, सफल एआई मॉडलिंग के लिए विविधता के साथ-साथ विशेषज्ञता की भी आवश्यकता होती है। एलएलएम और एसएलएम का सबसे अच्छा लाभ उठाना आगे बढ़ने का सबसे प्रभावी तरीका हो सकता है:

दवा की खोज पारंपरिक रूप से एक जटिल और थकाऊ प्रक्रिया है जिसमें बड़े पैमाने पर निवेश की आवश्यकता होती है। दवा की खोज में एक खराब दवा विकास था 6.3% की सफलता दर 2022 में, जो दिखाता है कि अधिक दक्षता के लिए दवा की खोज में कैसे सुधार किया जा सकता है। एआई दवाओं की खोज की प्रक्रिया को आसान और सफल बना सकता है।

यहां कुछ तरीके दिए गए हैं जिनसे एआई दवा की खोज में मदद कर सकता है:

एआई दवा की खोज में सूचना प्रसंस्करण और ज्ञान निष्कर्षण में मदद कर सकता है। एआई एलएलएम अणुओं और बीमारियों के बारे में प्रासंगिक जानकारी का अध्ययन करने के लिए विशाल साहित्य समीक्षा कर सकते हैं। एआई ज्ञान निष्कर्षण दवा की खोज को सूचित और त्वरित बनाने में मदद कर सकता है।

ज्ञान ग्राफ दवा की खोज के क्षेत्र में विभिन्न संस्थाओं के बीच संबंधों को परिभाषित करने की कुंजी है, जिसमें अणु, रोग और लक्षण शामिल हैं। ज्ञान रेखांकन जटिल जैविक प्रणालियों और सहसंबंधों को स्पष्ट करने में मदद कर सकते हैं।

एआई प्रोटीन और न्यूक्लिक एसिड जैसे विभिन्न आणविक लक्ष्यों की पहचान करने में मदद कर सकता है। दवा की खोज में लक्ष्य की पहचान अणुओं के भीतर लक्ष्य प्रोटीन के बीच संबंध स्थापित करने और दवा की खोज की प्रभावकारिता प्राप्त करने में मदद करती है।

एक अणु की रासायनिक संरचना और इसकी जैविक गतिविधियों के बीच संबंध को समझना दवा की खोज के पीछे की जड़ है। एलएलएम एसएआर पैटर्न की पहचान करने और प्रभावकारिता में सुधार करने वाले अणुओं को डिजाइन करने में मदद करने के लिए दवा साहित्य की विशाल मात्रा को संसाधित कर सकते हैं।

एलएलएम आणविक संरचनाओं को उत्पन्न करने में भी मदद कर सकते हैं जो विशिष्ट लक्ष्यों और गुणों के साथ दवाएं बनाने में उपयोगी हो सकते हैं। जनरेटिव एआई यहां समय बचाने में मदद कर सकता है।

दवा की खोज में एआई दवा संरचना की पहचान कर सकता है और मौजूदा दवाओं के लिए नए उपयोग ढूंढ सकता है जो दवा विकास प्रक्रिया में तेजी ला सकते हैं और प्रभावकारिता में सुधार कर सकते हैं।

पॉलीफार्मेसी कई दवाओं का प्रयोग करने और एक दूसरे पर उनके प्रभाव का अभ्यास है। ड्रग इंटरैक्शन का विश्लेषण संयोजन उपचारों की प्रभावकारिता में सुधार करने में मदद कर सकता है।

एआई नैदानिक परीक्षणों के लिए सबसे उपयुक्त विषयों की पहचान करने के लिए रोगी डेटा को संसाधित करने में मदद कर सकता है। एलएलएम नैदानिक परीक्षणों को प्रभावी बनाने के लिए आदर्श आबादी और जनसांख्यिकी की प्रक्रिया और सिफारिश कर सकते हैं।

ये दवा की खोज में एआई के डोमेन-विशिष्ट उपयोगों में से कुछ हैं। इसके अलावा, एआई दिन-प्रतिदिन की गतिविधियों के लिए अपने सामान्य अनुप्रयोगों में भी सहायता कर सकता है।

एआई को पहले से ही दुनिया भर की कंपनियों के एक समूह द्वारा दवा की खोज की प्रक्रिया में आजमाया और परीक्षण किया गया है। एआई का उपयोग करने वाली कंपनियों के ये उदाहरण इसे और अधिक कुशल बनाते हुए दवा की खोज में तेजी लाने में प्रौद्योगिकी की क्षमता साबित करते हैं।

प्रत्‍यौषध एक कंपनी है जो रोगियों के साथ चिकित्सा शोधकर्ताओं का मिलान करके प्रभावी नैदानिक परीक्षण करने पर केंद्रित है। कंपनी एक मंच प्रदान करती है जहां मरीज शोधकर्ताओं से नैदानिक परीक्षण पा सकते हैं। एआई, डेटा और संसाधनों के साथ, कंपनी दवा की खोज के लिए नैदानिक परीक्षणों में तेजी ला सकती है।

एटमवाइज दवा खोज उद्योग के नेताओं में से एक है। कंपनी संभावित आणविक संरचना की भविष्यवाणी करने के लिए हर दिन 100 मिलियन यौगिकों का विश्लेषण करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क का लाभ उठाती है जिसमें दवा के रूप में सबसे अच्छी संभावना और प्रभावकारिता है।

इंसिलिको एक एआई-आधारित दवा खोज कंपनी है जिसने केवल 46 दिनों में एआई और एमएल का उपयोग करके एक दवा उम्मीदवार की सफलतापूर्वक खोज की। इस शीर्षक ने दवा खोज डोमेन में एआई के उपयोग पर बहुत ध्यान आकर्षित किया।

एआई में दवा की खोज को एक ऐसे बिंदु पर बदलने की अपार क्षमता है जहां यह अनसुलझी चिकित्सा स्थितियों के समाधान खोजने में मदद कर सकता है, साथ ही कुछ बीमारियों के उपचार में सुधार कर सकता है। जब तक गोपनीयता और सुरक्षा चिंताओं का ध्यान रखा जाता है, एलएलएम, एसएलएम और तंत्रिका नेटवर्क के साथ एआई मानव जीवन में महत्वपूर्ण बदलाव ला सकता है।