वर्तमान में, नई दवाओं की खोज और डिजाइन में भाग लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग नई दवा अनुसंधान और विकास के लिए एक हॉट ट्रैक बन गया है। एक बार, मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी ने एक नए एंटीबायोटिक - हैलिसिन (हैलिसिन) की सफलतापूर्वक खोज करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीक का उपयोग किया। एंटीबायोटिक ने इतिहास में सबसे मजबूत रोगाणुरोधी प्रभाव प्रदर्शित किया, और कृत्रिम बुद्धि मॉडल की स्वायत्त शिक्षा और विश्लेषण के माध्यम से, बैक्टीरिया के विकास के उत्कृष्ट निषेध के साथ अणुओं की सफलतापूर्वक जांच की गई। 2, 000 ज्ञात स्पिरिट अणुओं की गहन शिक्षा के माध्यम से, एआई मॉडल ने न केवल नई एंटीबायोटिक विशेषताओं की खोज की, बल्कि एक अल्ट्रा-बड़े उत्पाद पुस्तकालय में एक अत्यधिक प्रभावी एंटीबायोटिक की सटीक जांच भी की।
▲अन्य रोगाणुरोधी दवाओं की तुलना में, एआई द्वारा खोजी गई नई दवाओं की विशेषताएं क्या हैं?
एंटीबायोटिक हैलिसिन का उन बैक्टीरिया पर शक्तिशाली जीवाणुनाशक प्रभाव होता है जिन्होंने बाजार में प्रतिरोध विकसित कर लिया है और नए प्रतिरोध को प्रेरित नहीं करता है। पारंपरिक सत्यापन विधियों की तुलना में, एआई मॉडल का उपयोग करके स्क्रीनिंग की गति बेहद तेज है, जिससे लागत काफी कम हो जाती है। दिलचस्प बात यह है कि हैलिसिन ने मानव वैज्ञानिकों द्वारा पहले से समझी गई विशेषताओं को प्रदर्शित किया, एक ऐसी खोज जो एंटीबायोटिक अनुसंधान के क्षेत्र में नई रोशनी डालती है। हालाँकि, इस सुविधा की प्रकृति अभी भी अज्ञात है, और AI मॉडल के प्रशिक्षण में भी कोई स्पष्ट उत्तर नहीं मिल सका है। इस शोध के नतीजे बताते हैं कि दवा खोज के क्षेत्र में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग पारंपरिक मानव तरीकों की सीमाओं से परे चला गया है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने दवा खोज में अधिक कुशल, लागत प्रभावी और नवीन दवा खोज प्रक्रिया को जन्म दिया है। यह उत्कृष्टता मुख्य रूप से विकास की गति, लागत-प्रभावशीलता और दवा गुणों की एक नई समझ में परिलक्षित होती है। उदाहरण के लिए, एआई मॉडल संभावित दवा उम्मीदवारों की अधिक तेज़ी से और कुशलता से जांच कर सकते हैं, जिससे पारंपरिक प्रयोगात्मक सत्यापन विधियों की तुलना में दवा की खोज के लिए समय सीमा काफी कम हो जाती है। दवा स्क्रीनिंग के लिए एआई मॉडल का लाभ उठाने से अनुसंधान एवं विकास की लागत काफी कम हो जाती है और यह पारंपरिक तरीकों की तुलना में अधिक लागत प्रभावी है। एआई मॉडल ने पहले से समझ में न आने वाली दवा की विशेषताओं को प्रकट करने की क्षमता का प्रदर्शन किया है, जिन्हें पारंपरिक अनुसंधान विधियों में पता लगाना मुश्किल हो सकता है, इस प्रकार नई दवाओं के विकास के लिए और अधिक नवीन दिशा-निर्देश प्रदान किए जाते हैं।
▲ इसका नाम हेलिसिन, एक अजीब नाम क्यों रखा गया है?
हेलिसिन के मूल नाम में वास्तव में केवल एक कोड है, जिसे SU-3327 कहा जाता है, जो वास्तव में सिर्फ एक प्रायोगिक दवा है, या दवा का एक प्रोटोटाइप है। प्रारंभ में इसका अध्ययन मधुमेह के उपचार के लिए किया गया था, लेकिन खराब परीक्षण परिणामों के कारण, यौगिक का अनुप्रयोग विकास लंबे समय से बंद कर दिया गया है और इसका उपयोग केवल प्रायोगिक दवा के रूप में किया जाता है। बाद में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल से पता चला कि हेलिसिन में विभिन्न प्रकार के बैक्टीरिया के खिलाफ एंटीबायोटिक गुण हैं। और यहीं से इसका आधिकारिक नाम रखा गया. इसका नाम, "हैलिसिन", 2001 में एक काल्पनिक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली हैल का संदर्भ है: ए स्पेस ओडिसी।
"2001: ए स्पेस ओडिसी" एक क्लासिक साइंस फिक्शन फिल्म है, और यह साइंस फिक्शन फिल्मों के इतिहास में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है और इसे साइंस फिक्शन फिल्मों के मील के पत्थर में से एक माना जाता है। अपने नवीन दृश्यों, संगीत और कहानी कहने के लिए जानी जाने वाली यह फिल्म भविष्य की विज्ञान-फाई फिल्मों के लिए मानक स्थापित करती है। यह रहस्य और आश्चर्य से भरे ब्रह्मांड को प्रस्तुत करता है, जिससे दर्शकों को मानवता के भविष्य और विज्ञान और प्रौद्योगिकी के विकास के बारे में गहराई से सोचने का मौका मिलता है। यह वैश्विक विज्ञान-फाई संस्कृति का एक हिस्सा बन गया है और भविष्य की विज्ञान-फाई फिल्मों और टीवी शो पर इसका गहरा प्रभाव पड़ा है।
▲इसका विशिष्ट प्रभाव एवं संभावनाएँ क्या है?
जब हैलिसिन की पहली बार खोज की गई थी, तो शोधकर्ताओं ने यह निर्धारित करने के लिए कंप्यूटर गहन शिक्षण विधियों का उपयोग किया था कि हैलिसिन एक व्यापक स्पेक्ट्रम एंटीबायोटिक हो सकता है। इन विट्रो सेल कल्चर परीक्षण और चूहों में विवो प्रयोगों द्वारा इस संभावना की पुष्टि की गई, जिसमें क्लोस्ट्रीडियम डिफिसाइल, एसिनेटोबैक्टर बाउमन्नी और माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस सहित कई दवा प्रतिरोधी उपभेदों के खिलाफ गतिविधि देखी गई। इसकी क्रिया के तंत्र में जीवाणु कोशिकाओं के भीतर लोहे का पृथक्करण शामिल है, जिससे कोशिका झिल्ली पर पीएच संतुलन को विनियमित करने की इसकी क्षमता में हस्तक्षेप होता है। प्रारंभिक शोध से पता चलता है कि हेलिसिन कोशिका झिल्ली पर इलेक्ट्रोकेमिकल ग्रेडिएंट बनाए रखने की उनकी क्षमता को बाधित करके बैक्टीरिया को मार सकता है। कार्रवाई का यह तंत्र अधिकांश एंटीबायोटिक दवाओं से अलग है और बैक्टीरिया के लिए प्रतिरोध विकसित करना मुश्किल बना सकता है। कुल मिलाकर, हेलिसिन ने एक एंटीबायोटिक के रूप में क्षमता का प्रदर्शन किया है, विशेष रूप से कुछ बैक्टीरिया के लिए जिन्होंने पारंपरिक दवाओं के प्रति प्रतिरोध विकसित किया है।
हालाँकि, इस नई दवा की पहली बार 2019 में रिपोर्ट की गई थी, लेकिन अभी भी किसी नई दवा या किसी अपडेट की कोई खबर नहीं है, जिससे बाद में नई दवा के अनुसंधान और विकास में कठिनाइयों का सामना करना पड़ सकता है। प्रारंभिक संदेह के दो कारण हैं: पहला, नई दवाओं के विकास में असंतोषजनक नैदानिक परीक्षण के परिणाम दवा की प्रभावकारिता या सुरक्षा को पूरी तरह से प्रदर्शित करने में प्रारंभिक परीक्षणों की विफलता के कारण हो सकते हैं। इस मामले में, अनुसंधान एवं विकास टीम को दवा की उपयुक्तता का पुनर्मूल्यांकन करने और इसे संशोधित या अनुकूलित करने के उपाय करने की आवश्यकता हो सकती है। दूसरी ओर, सुरक्षा और विषाक्तता के मुद्दे भी एक महत्वपूर्ण विचार हैं, और नई दवाओं को लॉन्च करने से पहले कठोर विषाक्तता और सुरक्षा मूल्यांकन से गुजरना पड़ता है। यदि विकास प्रक्रिया के दौरान प्रतिकूल सुरक्षा मुद्दों या विषाक्तता की पहचान की जाती है, तो रोगियों के लिए दवा की सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए अतिरिक्त अध्ययन और संशोधन की आवश्यकता हो सकती है।
▲ सारांश
संक्षेप में, मशीनों में दवा की खोज की काफी संभावनाएं हैं, खासकर जटिल जानकारी से निपटने के दौरान। गहन शिक्षण के माध्यम से, मशीनें तुरंत पैटर्न ढूंढ सकती हैं और नई दवा की खोज में तेजी ला सकती हैं। दूसरा, सहयोग महत्वपूर्ण है. नई दवाओं को विकसित करने के लिए एआई का सफलतापूर्वक उपयोग करने की कुंजी कंप्यूटर, जैविक और फार्मास्युटिकल विशेषज्ञों की एक सुपर-टीम है। यह सहयोग पारंपरिक अनुसंधान एवं विकास चुनौतियों पर काबू पाता है और दक्षता में सुधार करता है। मशीन की सफलता हमें यह भी बताती है कि डेटा महत्वपूर्ण है। बड़ा डेटा और गहन शिक्षण हमें दवा के प्रभावों की अधिक सटीक समझ रखने और दवाओं को अधिक लक्षित तरीके से डिजाइन करने की अनुमति देता है। कुल मिलाकर, AI नई दवाओं के विकास को अधिक कुशल बनाता है और चिकित्सा क्षेत्र में नई संभावनाएं लाता है। अधिक शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता के जुड़ने से, रोबोटिक दवा खोज का भविष्य वास्तविकता बनने वाला है।