AI වෛද්‍ය විද්‍යාව: ඖෂධ පර්යේෂණ සහ සංවර්ධනයේ ඊළඟ පියවර

• කර්තෘ:
• කර්තෘගේ නම

  Quantumrun Foresight
• අප්රේල් මස 21, 2022

තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය සාරාංශය

කෘත්‍රිම බුද්ධිය (AI) ඖෂධ පර්යේෂණයට ඇතුළත් කිරීම, සැඟවුණු අණු සොයාගැනීමේ සිට වඩාත් ඉලක්කගත ප්‍රතිකාර ක්‍රමවල වර්ධනය වේගවත් කිරීම දක්වා අප සෞඛ්‍ය සේවයට ප්‍රවේශ වන ආකාරය පරිවර්තනය කරයි. මෙම සහයෝගීතාව ඖෂධ කර්මාන්තය තුළ ව්‍යාපාරික ආකෘති, ශ්‍රම ඉල්ලීම්, රජයේ රෙගුලාසි සහ පාරිසරික සලකා බැලීම් පවා ප්‍රතිනිර්මාණය කරයි. වඩාත් කාර්යක්ෂම සහ පුද්ගලාරෝපිත සෞඛ්‍ය සේවාවක් පොරොන්දු වන අතරම, එය සදාචාරාත්මක අභියෝග සඳහා කල්පනාකාරී ප්‍රවේශයක් ද ඉල්ලා සිටී.

AI ඖෂධ සන්දර්භය

ඖෂධ සමාගම් නව ප්‍රතිකාර සහ ඖෂධ නිපදවීමට කෘතිම බුද්ධි (AI) පද්ධති වැඩි වැඩියෙන් භාවිතා කරයි. බ්‍රිතාන්‍ය ආරම්භක Excientia සහ ජපානයේ ඖෂධ සමාගමක් වන Sumitomo Dainippon Pharma විසින් මිනිසුන් මත ඉක්මනින් සායනිකව පරීක්‍ෂා කිරීමට නියමිත ඖෂධයක් නිපදවීමට විභව සංයෝග දහස් ගණනක් පෙරා ඇල්ගොරිතම භාවිතා කර ඇත. (ඖෂධය උමතු-සම්පීඩන ආබාධයට ප්‍රතිකාර කිරීමට අදහස් කෙරේ.)

Excientia සහ Sumitomo Dainippon අතර හවුල්කාරිත්වය මිනිසුන්ට හඳුනාගත නොහැකි තරම් සියුම් හෝ සංකීර්ණ රටා සොයා ගැනීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීම උත්තේජනය කිරීමට ඖෂධ සමාගම් සහ AI ආරම්භක හවුල්කාරිත්වයේ එක් උදාහරණයකි. තවද, ඖෂධ සඳහා අවශ්‍ය ගුණාංග නිපදවිය හැකි රසායනික සංයෝග තුළ ඇති කුඩා අණු වල ප්‍රතික්‍රියා සහ හැසිරීම් අනාවැකි කිරීමට AI භාවිතා කළ හැක. උදාහරණයක් ලෙස, Iktos, නව ඖෂධ සොයා ගැනීම සඳහා AI භාවිතා කරන සමාගමක්, ඖෂධ දැවැන්තයෙකු වන Pfizer සමඟ සහයෝගයෙන් කුඩා අණු සොයාගැනීමේ වැඩසටහන් ගණනාවකට සිය තාක්ෂණය යොදවයි.

තවත් උදාහරණයක් වන්නේ AstraZeneca සහ BenevolentAI අතර හවුල්කාරිත්වයයි. මෙම සමාගම් දෙක නිදන්ගත වකුගඩු රෝගයට සහ දරුණු පෙනහළු රෝගයක් වන idiopathic pulmonary fibrosis සඳහා නව ඖෂධ සොයා ගැනීමට සහයෝගයෙන් කටයුතු කරයි. ජර්මානු ජෛව තාක්ෂණ සමාගමක් වන Evotec, Excientia සමඟ හවුල්කාරිත්වයක් ද පිහිටුවා ඇත. Evotec විසින් Excientia සමඟ එක්ව නිර්මාණය කරන ලද නව පිළිකා නාශක අණුවක් පිළිබඳ පළමු අදියර සායනික අත්හදා බැලීමක් නිවේදනය කර ඇත.

කඩාකප්පල්කාරී බලපෑම 

ඖෂධ සමාගම් සහ AI ආරම්භකයින් අතර සහයෝගීතාවය සොයාගැනීමේ ක්රියාවලිය වේගවත් කරනවා පමණක් නොව, කලින් විද්යාඥයින්ගෙන් සැඟවී තිබූ අණු හෙළිදරව් කරයි. මෙම නව තීක්ෂ්ණ බුද්ධිය මගින් රෝග ගැඹුරු මට්ටමින් අවබෝධ කර ගැනීමට සහ ඒවාට ප්‍රතිකාර කිරීමට හෝ සුව කිරීමට පවා ක්‍රම සොයා ගැනීමට දොරටු විවර කළ හැකිය. පුද්ගලයන් සඳහා, මෙයින් අදහස් කරන්නේ වඩාත් ඉලක්කගත සහ ඵලදායී ප්‍රතිකාරවල හැකියාව වන අතර සමාගම් සඳහා එය වඩාත් කාර්යක්ෂම පර්යේෂණ සහ සංවර්ධන ක්‍රියාවලීන් වෙත පරිවර්තනය වේ.

ඖෂධ සංවර්ධනයේ වේගවත් වීම මෙම ක්ෂේත්‍රය තුළ AI හි බලපෑමේ සැලකිය යුතු අංගයකි. ඇල්ගොරිතම වලට විභව සංයෝග පිළිබඳ අතිවිශාල දත්ත ප්‍රමාණයක් පෙරා බැලීමේ හැකියාව ඇත, විද්‍යාඥයින් කණ්ඩායමකට ගත වන කාලයෙන් සුළු කාලයකදී පවතින පරාමිතිවල දත්ත සමුදායන්ට එරෙහිව ඒවා විශ්ලේෂණය කරයි. එක් කැපී පෙනෙන උදාහරණයක, Excientia අත්හදා බැලීම, අනුමත කිරීම සඳහා සාමාන්‍යයෙන් වසර පහක් පමණ ගත වූ ඖෂධයක් මාස 12 කින් අත්හදා බැලීමට සූදානම් විය. සමස්ත මහජන සෞඛ්‍යය වැඩි දියුණු කළ හැකි වඩාත් ඵලදායී ප්‍රතිකාර මහජනතාවට වඩා ඉක්මනින් ලබා දීමෙන් රජයට මෙම වැඩි වූ වේගයෙන් ප්‍රයෝජන ගත හැකිය.

කෙසේ වෙතත්, AI හරහා ඖෂධ වේගයෙන් වර්ධනය වීම ආමන්ත්‍රණය කළ යුතු අභියෝග ද ඉදිරිපත් කරයි. ඇල්ගොරිතම වල පක්ෂග්‍රාහී වීමේ විභවය වැනි සදාචාරාත්මක සලකා බැලීම් ප්‍රවේශමෙන් නිරීක්ෂණය කිරීමට අවශ්‍ය විය හැක. මීට අමතරව, ඖෂධ සංවර්ධනයේදී AI මත රඳා පැවතීම ඖෂධ කර්මාන්තයේ අවශ්‍ය නිපුණතා සහ විශේෂඥතාවේ වෙනසක් ඇති කිරීමට හේතු විය හැක. AI ප්‍රධාන භූමිකාවක් ඉටු කරන භූ දර්ශනයක් සඳහා අනාගත විද්‍යාඥයින් සූදානම් කිරීමට අධ්‍යාපන ආයතනවලට ඔවුන්ගේ විෂයමාලා අනුගත කිරීමට අවශ්‍ය විය හැකිය.

AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන ඖෂධ පර්යේෂණවල ඇඟවුම්

AI බලයෙන් ක්‍රියාත්මක වන ඖෂධ පර්යේෂණවල පුළුල් ඇඟවුම් ඇතුළත් විය හැකිය:

• ඖෂධ සහ AI සමාගම් අතර වැඩි දියුණු කළ සහයෝගිතාව, සුව කළ නොහැකි සහ කලින් සුව කළ නොහැකි රෝගවලට ප්‍රතිකාර කිරීම සඳහා වඩාත් ගතික ප්‍රවේශයකට මග පාදයි.
• ඖෂධ සොයාගැනීම් සහ නිෂ්පාදන ක්‍රියාවලීන් වේගවත් කිරීම, එහි ප්‍රතිඵලයක් ලෙස නැගී එන සෞඛ්‍ය අර්බුදවලට ඉක්මන් ප්‍රතිචාර දැක්වීම සහ දුර්ලභ හෝ නොසලකා හරින ලද රෝගවලට විසඳුම් සෙවීමේ හැකියාව.
• පුද්ගල ජානමය පැතිකඩ සහ විශේෂිත සෞඛ්‍ය තත්ත්වයන් සපුරාලිය හැකි පුද්ගලාරෝපිත ඖෂධ සඳහා ඉඩ සලසමින් වඩාත් ඵලදායී සහ වඩා හොඳ ඉලක්කගත ඖෂධ සංවර්ධනය කිරීම.
• ඖෂධ කර්මාන්තයේ ව්‍යාපාරික මාදිලියේ වෙනසක්, දත්ත මත පදනම් වූ ප්‍රවේශයන් සහ AI ඒකාබද්ධ කිරීම කෙරෙහි අවධානය යොමු කරමින්, නව ආයෝජන අවස්ථා සහ වෙළඳපල ගතිකත්වයන් කරා යොමු විය හැක.
• ඖෂධ ක්ෂේත්‍රය තුළ ශ්‍රම ඉල්ලුමේ වෙනස්වීම්, දත්ත විද්‍යාව සහ AI වටා කේන්ද්‍රගත වූ නව කුසලතා කට්ටල අවශ්‍ය වන අතර සම්ප්‍රදායික පර්යේෂණ භූමිකාවන් සඳහා රැකියා අවස්ථා කෙරෙහි බලපෑම් ඇති කළ හැකිය.
• ඖෂධ සංවර්ධනයේ දී AI හි සදාචාරාත්මක භාවිතය සහතික කිරීම සඳහා රජයන් නියාමන රාමු අනුගත කරයි, රෝගීන්ගේ ආරක්ෂාව සහ දත්ත පෞද්ගලිකත්වය සමඟ වේගවත් නවෝත්පාදනයක අවශ්‍යතාවය සමතුලිත කරයි.
• වෙළෙදපොළට ළඟා වන ඖෂධවල සාර්ථකත්ව අනුපාතයේ විභව වැඩි වීමක්, වැඩි ප්‍රතිකාර විකල්ප ලබා දීම සහ පාරිභෝගිකයින් සඳහා සෞඛ්‍ය සේවා පිරිවැය අඩු කිරීම.
• වඩාත් කාර්යක්ෂම පර්යේෂණ ක්‍රියාවලීන්, අත්හදා බැලීම් සහ දෝෂ ප්‍රවේශයන් හි නාස්තිය අවම කිරීම සහ වඩාත් තිරසාර ඖෂධ නිෂ්පාදනයට මග පාදයි.
• මත්ද්‍රව්‍ය සංවර්ධනයේදී AI ඒකාබද්ධ කිරීම ජාත්‍යන්තර දේශසීමා හරහා සංකීර්ණ නෛතික හා සදාචාරාත්මක සලකා බැලීම්වලට තුඩු දිය හැකි බැවින් ගෝලීය බුද්ධිමය දේපළ අයිතිවාසිකම් සහ වෙළඳ ගිවිසුම්වල ඇති විය හැකි අභියෝග.

සලකා බැලිය යුතු ප්‍රශ්න

• ඔබ AI පද්ධති යෙදීමෙන් සොයාගෙන සංවර්ධනය කරන ලද ඖෂධයක් ගන්නවාද?
• මානව තත්ත්වයන් සඳහා AI පද්ධති විසින් දියුණු කරන ලද ඖෂධ සහ ප්‍රතිකාර භාවිතා කිරීමේදී ඇතිවිය හැකි අවදානම් මොනවාදැයි ඔබ විශ්වාස කරන්නේද?