AI-మొదటి ఔషధ ఆవిష్కరణ: కొత్త ఫార్మా ఔషధాలను కనుగొనడంలో శాస్త్రవేత్తలకు రోబోలు సహాయం చేయగలవా?

• రచయిత గురించి:
• రచయిత పేరు

  క్వాంటమ్రన్ దూరదృష్టి
• ఆగస్టు 22, 2022

అంతర్దృష్టి సారాంశం

సాంప్రదాయ ఔషధ అభివృద్ధిలో అధిక వ్యయాలు మరియు వైఫల్యం రేట్లు పరిశోధన సామర్థ్యాన్ని మరియు తక్కువ ఖర్చులను పెంచడానికి కృత్రిమ మేధస్సు (AI) సాంకేతికతలలో పెట్టుబడి పెట్టడానికి ఔషధ కంపెనీలను పురికొల్పుతున్నాయి. కొత్త ఔషధ లక్ష్యాలను వేగంగా గుర్తించడం మరియు వ్యక్తిగతీకరించిన చికిత్సలను ప్రారంభించడం ద్వారా AI పరిశ్రమను మారుస్తోంది. AI వైపు ఈ మార్పు రసాయన శాస్త్రవేత్తల ఉద్యోగ అవసరాలను మార్చడం నుండి AI యొక్క మేధో సంపత్తి హక్కులపై చర్చలకు దారితీసే వరకు ఔషధ రంగం యొక్క రూపాన్ని మారుస్తుంది.

AI-మొదటి ఔషధ ఆవిష్కరణ సందర్భం

సాధారణ ఔషధ అభివృద్ధి ప్రాజెక్ట్ USD $2.6 బిలియన్ల వ్యయం అవుతుంది. 9 అభ్యర్థుల చికిత్సలలో 10 రెగ్యులేటరీ ఆమోదాలను చేరుకోనందున శాస్త్రవేత్తలకు ఒత్తిడి ఎక్కువగా ఉంటుంది. ఫలితంగా, ఫార్మాస్యూటికల్ కంపెనీలు 2020లలో ఖర్చులను తగ్గించుకుంటూ పరిశోధన సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో దూకుడుగా పెట్టుబడి పెడుతున్నాయి. 

మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML), నేచురల్ లాంగ్వేజ్ ప్రాసెసింగ్ (NLP) మరియు కంప్యూటర్ విజన్‌తో సహా డ్రగ్ డిస్కవరీలో వివిధ AI సాంకేతికతలు ఉపయోగించబడతాయి. ML శాస్త్రీయ సాహిత్యం, క్లినికల్ ట్రయల్స్ మరియు రోగి రికార్డులతో సహా వివిధ వనరుల నుండి డేటాను విశ్లేషిస్తుంది. ఈ సమాచారం కొత్త ఔషధ లక్ష్యాలను సూచించే లేదా మరింత ప్రభావవంతమైన చికిత్సల అభివృద్ధికి దారితీసే నమూనాలను గుర్తించడానికి ఉపయోగించబడుతుంది. NLP, భాష-ఆధారిత ప్రిడిక్టివ్ మోడల్, శాస్త్రీయ సాహిత్యం నుండి డేటాను గని చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న ఔషధాలను అభివృద్ధి చేయడానికి కొత్త మార్గాలను హైలైట్ చేస్తుంది. చివరగా, కంప్యూటర్ విజన్ కణాలు మరియు కణజాలాల చిత్రాలను విశ్లేషిస్తుంది, ఇది వ్యాధులతో సంబంధం ఉన్న మార్పులను గుర్తించగలదు.

కొత్త ఔషధాలను అభివృద్ధి చేయడానికి AIని ఉపయోగించే ఫార్మా కంపెనీకి ఉదాహరణ ఫైజర్, ఇది IBM వాట్సన్‌ను ఉపయోగించుకుంటుంది, ఇది ఇమ్యునో-ఆంకాలజీ ఔషధాలపై విస్తృతంగా పరిశోధన చేయగల ML వ్యవస్థ. ఇంతలో, ఫ్రాన్స్‌కు చెందిన సనోఫీ జీవక్రియ-వ్యాధి చికిత్సల కోసం AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను రూపొందించడానికి UK స్టార్టప్ ఎక్సైన్షియాతో భాగస్వామ్యం కలిగి ఉంది. స్విస్ కంపెనీ రోచీ అనుబంధ సంస్థ జెనెంటెక్ క్యాన్సర్ చికిత్సల కోసం అన్వేషణకు నాయకత్వం వహించడానికి US-ఆధారిత GNS హెల్త్‌కేర్ నుండి AI వ్యవస్థను ఉపయోగిస్తోంది. చైనాలో, బయోటెక్ స్టార్టప్ మెటా ఫార్మాస్యూటికల్స్ AIని ఉపయోగించి ఆటో ఇమ్యూన్ వ్యాధి చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయడానికి USD $15-మిలియన్ సీడ్ ఫండింగ్‌ను పొందింది. కంపెనీ మరో AI-సహాయక ఔషధ ఆవిష్కరణ సంస్థ Xtalpi ద్వారా ఇంక్యుబేట్ చేయబడింది.

విఘాతం కలిగించే ప్రభావం

AI-మొదటి ఔషధ ఆవిష్కరణ యొక్క అత్యంత ఆచరణాత్మక అనువర్తనం COVID-19 కోసం మొదటి చికిత్సా ఔషధాన్ని అభివృద్ధి చేయడం, రెమ్‌డెసివిర్ అనే యాంటీవైరల్ ఔషధం. AIని ఉపయోగించి కాలిఫోర్నియాలోని బయోటెక్నాలజీ కంపెనీ అయిన గిలియడ్ సైన్సెస్ పరిశోధకులు ఈ ఔషధాన్ని మొదట వైరస్‌కు సాధ్యమయ్యే చికిత్సగా గుర్తించారు. కంపెనీ జెన్‌బ్యాంక్ డేటాబేస్ నుండి డేటాను విశ్లేషించడానికి ఒక అల్గారిథమ్‌ను ఉపయోగించింది, ఇందులో పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న అన్ని DNA సీక్వెన్స్‌ల సమాచారం ఉంటుంది.

ఈ అల్గారిథమ్ ఇద్దరు అభ్యర్థులను గుర్తించింది, వీటిని గిలియడ్ సైన్సెస్ ల్యాబ్ డిష్‌లో COVID-19 వైరస్‌కు వ్యతిరేకంగా సంశ్లేషణ చేసి పరీక్షించింది. ఇద్దరు అభ్యర్థులు వైరస్‌కు వ్యతిరేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉన్నట్లు కనుగొనబడింది. ఈ అభ్యర్థులలో ఒకరు జంతువులు మరియు మానవులలో మరింత అభివృద్ధి మరియు పరీక్ష కోసం ఎంపిక చేయబడ్డారు. రెమ్‌డెసివిర్ అంతిమంగా సురక్షితమైనది మరియు ప్రభావవంతమైనదిగా గుర్తించబడింది మరియు US ఫుడ్ అండ్ డ్రగ్ అడ్మినిస్ట్రేషన్ (FDA) ద్వారా ఉపయోగం కోసం ఆమోదించబడింది.

అప్పటి నుండి, AI సిస్టమ్‌లను ఉపయోగించి మరిన్ని COVID-19 చికిత్సలను కనుగొనడానికి కంపెనీలు మరియు సంస్థలు సహకరించాయి. 2021లో, 10 కంపెనీలు కలిసి IMPECCABLE (బెటర్ లీడ్‌లను అంచనా వేయడం ద్వారా కోవిడ్ నివారణ కోసం ఇంటిగ్రేటెడ్ మోడలింగ్ పైప్‌లైన్)ని రూపొందించాయి. ఈ సంస్థలలో రట్జర్స్ యూనివర్సిటీ, యూనివర్సిటీ కాలేజ్ లండన్, US డిపార్ట్‌మెంట్ ఆఫ్ ఎనర్జీ, లీబ్నిజ్ సూపర్‌కంప్యూటింగ్ సెంటర్ మరియు NVIDIA కార్పొరేషన్ ఉన్నాయి.

ఈ ప్రాజెక్ట్ AI అనుకరణ పైప్‌లైన్, ఇది సంభావ్య COVID-19 డ్రగ్ అభ్యర్థుల స్క్రీనింగ్‌ను ప్రస్తుత పద్ధతుల కంటే 50,000 రెట్లు వేగంగా ట్రాక్ చేస్తుందని వాగ్దానం చేస్తుంది. IMPECCABLE వివిధ డేటా ప్రాసెసింగ్, ఫిజిక్స్-ఆధారిత మోడలింగ్ మరియు సిమ్యులేషన్ మరియు ML సాంకేతికతలను కలిపి ప్రిడిక్టివ్ మోడల్‌లను రూపొందించడానికి డేటాలోని నమూనాలను ఉపయోగించే AIని రూపొందించింది. విలక్షణమైన పద్ధతి వలె కాకుండా, శాస్త్రవేత్తలు జాగ్రత్తగా ఆలోచించి, వారి జ్ఞానం ఆధారంగా అణువులను అభివృద్ధి చేయాలి, ఈ పైప్‌లైన్ పరిశోధకులను భారీ సంఖ్యలో రసాయనాలను స్వయంచాలకంగా పరీక్షించడానికి అనుమతిస్తుంది, సంభావ్య అభ్యర్థిని కనుగొనే సంభావ్యతను నాటకీయంగా పెంచుతుంది.

AI-మొదటి ఔషధ ఆవిష్కరణ యొక్క చిక్కులు

AI-మొదటి డ్రగ్ డిస్కవరీ మెథడాలజీల పరిశ్రమ స్వీకరణ యొక్క విస్తృత చిక్కులు: 

• AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు సాంప్రదాయకంగా ప్రారంభ-కెరీర్ కెమిస్ట్‌లచే నిర్వహించబడే పనులను ఊహిస్తాయి, ఈ నిపుణులు కొత్త నైపుణ్యాలను సంపాదించడం లేదా కెరీర్ మార్గాలను మార్చడం అవసరం.
• విస్తృతమైన జన్యు, వ్యాధి మరియు చికిత్స డేటాను శోధించడానికి, చికిత్స అభివృద్ధిని వేగవంతం చేయడానికి రోబోటిక్ శాస్త్రవేత్తలను నియమించే పెద్ద ఔషధ కంపెనీలు.
• బయోటెక్ స్టార్టప్‌లు మరియు AI-సహాయక ఔషధ ఆవిష్కరణ కోసం స్థాపించబడిన ఫార్మా సంస్థల మధ్య భాగస్వామ్యాల పెరుగుదల, ఆరోగ్య సంరక్షణ సంస్థల నుండి మరింత పెట్టుబడిని ఆకర్షిస్తుంది.
• ప్రత్యేకమైన జీవసంబంధమైన లక్షణాలు కలిగిన వ్యక్తులకు, ప్రత్యేకించి అసాధారణ స్వయం ప్రతిరక్షక రుగ్మతలు ఉన్నవారికి తగిన వైద్య చికిత్సల సౌలభ్యం.
• ఔషధ ఆవిష్కరణలలో AI యొక్క మేధో సంపత్తి హక్కులపై మరియు ఔషధ రంగంలో AI- సంబంధిత లోపాల కోసం జవాబుదారీతనంపై నియంత్రణ చర్చలు తీవ్రతరం.
• ఆరోగ్య సంరక్షణ పరిశ్రమ ఔషధాల అభివృద్ధిలో గణనీయమైన ఖర్చు తగ్గింపులను ఎదుర్కొంటోంది, వినియోగదారులకు మరింత సరసమైన మందుల ధరలను అనుమతిస్తుంది.
• సాంప్రదాయ ఔషధ పరిజ్ఞానంపై డేటా సైన్స్ మరియు AI నైపుణ్యానికి ప్రాధాన్యతనిస్తూ ఫార్మాస్యూటికల్ రంగంలో ఉపాధి డైనమిక్స్ మారుతున్నాయి.
• ముఖ్యంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న దేశాలలో వేగవంతమైన మరియు మరింత సమర్థవంతమైన ఔషధ ఆవిష్కరణ ప్రక్రియల కారణంగా మెరుగైన ప్రపంచ ఆరోగ్య ఫలితాలకు సంభావ్యత.
• AI-కనుగొన్న మందులకు సమానమైన ప్రాప్యతను నిర్ధారించడానికి, గుత్తాధిపత్యాన్ని నిరోధించడానికి మరియు విస్తృత ఆరోగ్య ప్రయోజనాలను పెంపొందించడానికి ప్రభుత్వాలు బహుశా విధానాలను అమలు చేస్తాయి.
• AI-ఆధారిత డ్రగ్ డిస్కవరీ కారణంగా పర్యావరణ ప్రభావాలు తగ్గడం వల్ల వనరుల-ఇంటెన్సివ్ లేబొరేటరీ ప్రయోగాలు మరియు ట్రయల్స్ అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది.

పరిగణించవలసిన ప్రశ్నలు

• AI-మొదటి ఔషధ ఆవిష్కరణ ఆరోగ్య సంరక్షణను ఎలా మారుస్తుందని మీరు అనుకుంటున్నారు?
• AI-ఫస్ట్ డ్రగ్ డెవలప్‌మెంట్‌లను, ముఖ్యంగా ధర మరియు యాక్సెసిబిలిటీని నియంత్రించడానికి ప్రభుత్వాలు ఏమి చేయగలవు?