12 मई को, ऑहायो स्टेट यूनिवर्सिटी के अनुसंधान टीम ने DiffSMol, एक जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल का प्रदर्शन किया, जो दवा यौगिक के 3D संरचना बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है (https://news.osu.edu)। DiffSMol ज्ञात लिगैंड (प्रोटीन टारगेट के साथ जुड़ने वाले अणु) की आकृति को विश्लेषित करके, केवल कई सेकंड में नए और उत्तम बाँधने वाले गुणों वाले 3D यौगिक बना सकता है, जिस सफलता दर 61.4% है, जो पहले के अनुसंधानों के 12% के मापदंड से बहुत अधिक है। AIbase ने पहचाना, इस ब्रेकथ्रू ने दवा शोध के लिए लंबे समय तक के प्रक्रिया को बदल दिया है, जो कि कार्यकुशलता और लागत परिचालन में सुधार करने में सक्षम है।

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मुख्य कार्यक्रम: उच्च शक्तिशाली यौगिक बनाने की त्वरित प्रक्रिया

DiffSMol उन्नत जनरेटिव AI फ़्रेमवर्क पर आधारित है, जो ज्ञात लिगैंड के आकार विशेषताओं को सीखता है और विद्यमान रसायनिक डेटाबेस में नहीं होने वाले नए 3D यौगिक संरचनाएं बनाता है। अनुसंधान टीम ने संशोधन प्रौद्योगिकी का उपयोग करके, नए यौगिक को प्रोटीन टारगेट के साथ मजबूत बाँधने के अनुरूप बनाया है। AIbase का पता लगाया है कि DiffSMol एक यौगिक को बनाने में केवल 1 सेकंड का समय लेता है, पारंपरिक गणितीय विधियों की तुलना में हजारों गुना अधिक कुशल है। परीक्षणों के अनुसार, मॉडल ने cyclin-dependent kinase6 (CDK6) (कोशिका चक्र को नियंत्रित करने वाला और कैंसर के विकास को रोकने वाला) और neprilysin (NEP) (अल्जाइमर बीमारी के प्रगति को धीमा करने वाला) दोनों महत्वपूर्ण दवा टारगेट पर परिकल्पना के अध्ययन में, ज्ञात लिगैंडों से बेहतर गुणों वाले यौगिक बनाए हैं, जो कि कैंसर और न्यूरोडेजेनरेटिव रोगों के उपचार में अप्रत्याशित संभावनाएं दिखाती हैं।

ऑपन सोर्स करने का प्रभाव: वैश्विक अनुसंधान सहयोग को प्रोत्साहित करना

DiffSMol के विकास टीम ने अपने कोड और डेटासेट को पूरी तरह से ऑपन सोर्स कर दिया है, जिसे GitHub पर होस्ट किया गया है (https://github.com/osu-ninglab/DiffSMol), जिससे विश्व के वैज्ञानिकों को इसके अपग्रेड और अनुप्रयोग में सहयोग करने की सुविधा प्रदान की गई है। AIbase विशेषज्ञ टीम ने सोचा है कि यह खुला रणनीति जनरेटिव AI को दवा डिज़ाइन क्षेत्र में व्यापकता बढ़ाएगी, और विशेष रूप से संसाधनों की कमी पर विशिष्ट रूप से छोटे और मध्यम आकार के अनुसंधान संस्थानों के लिए महत्वपूर्ण होगी। अनुसंधान ने नेशनल साइंस फाउंडेशन, नेशनल मेडिकल लाइब्रेरी और नेशनल ट्रांसलेशनल साइंस प्रोजेक्ट फ़ॉर्स ने भी सहयोग किया है, जो इसके शैक्षिक और अनुप्रयोगी मूल्य को दर्शाता है। सोशल मीडिया पर चर्चा हुई है कि DiffSMol की कम कमिंग आवश्यकता (आम रूप से मानक हार्डवेयर पर चलने वाली) इसे स्वतंत्र प्रयोगशाला के लिए एक आदर्श उपकरण बना देगी।

सीमाएं और भविष्य: लिगैंड पर निर्भरता को तोड़ने की कोशिश

हालांकि DiffSMol यौगिक बनाने में उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है, इसके वर्तमान मॉडल को ज्ञात लिगैंड की आकृति विशेषताओं पर निर्भर करता है और यौगिक नए से शुरू करने की क्षमता नहीं है। अनुसंधान टीम का कहना है कि भविष्य में, यह मॉडल को प्रोटीन-लिगैंड इंटरएक्शन और जीन अभिव्यक्ति डेटा जैसे बहुमोडी डेटा को समाविष्ट करके बेहतर बनाया जाएगा, जिससे यह इस निर्भरता को तोड़ सकेगा। AIbase ने सार्वजनिक पड़ाव का मत दिया है कि जनरेटिव AI तकनीक के विकास के साथ, DiffSMol टारगेट पहचान से लेकर यौगिक संश्लेषण तक पूरे विकास प्रक्रिया को ऑटोमेटिक कर सकता है। सोशल मीडिया पर, उद्योग के विशेषज्ञों ने पूरे 5 सालों के अंदर दवा शोध प्रक्रिया के समय को 30% से अधिक कम करने का पूर्वानुमान लगाया है।

उद्योग परिप्रेक्ष्य: जनरेटिव AI की दवा शोध जमात

DiffSMol का लॉन्चिंग जनरेटिव AI के दवा शोध क्षेत्र में तेजी से उत्थान के समय है। AlphaFold ने 2021 में प्रोटीन 3D संरचना अनुमान का समस्या सुलझाने में कामयाबी हासिल की थी, और Insilico Medicine और AbSci जैसी कंपनियों ने AI द्वारा यौगिक बनाने को क्लिनिकल ट्रायल में पहुंचाया है। AIbase ने पहचाना है कि जनरेटिव AI द्वारा वर्टुअल स्क्रीनिंग और नया डिज़ाइन करने से, पारंपरिक दवा शोध लागत को औसतन 2.5 बिलियन डॉलर से कई मिलियन डॉलर तक कम कर दिया गया है, और सफलता परिचालन को 10% से कुछ मामलों में 90% तक बढ़ा दिया गया है। हालांकि, DiffSMol की उच्च सफलता दर और ऑपन सोर्स प्रकृति के कारण इसे अनुसंधान और उद्योग के दोनों क्षेत्रों में एक ध्यान मंद टूकर के रूप में रखा गया है।

दवा डिज़ाइन की AI क्रांति

DiffSMol का सफलता ने जनरेटिव AI को सिद्धांत से वास्तविक अनुप्रयोगों में बदल दिया है, जिससे कैंसर, अल्जाइमर बीमारी जैसी जटिल बीमारियों के उपचार में नई आशाएं पैदा हो गई हैं। AIbase विशेषज्ञ टीम ने अनुमान लगाया है कि ऑपन सोर्स कम्युनिटी के योगदान और मॉडल के निरंतर सुधार के साथ, DiffSMol दवा शोध के एक मानक उपकरण बन जाएगा, जो उद्योग को तेज़, और आर्थिक रूप से अधिक प्रभावी रूप में परिवर्तित करेगा। हालांकि, मॉडल को अभी भी प्रिक्लिनिकल और क्लिनिकल ट्रायल में अपने बनाए गए यौगिकों की सुरक्षा और प्रभावशीलता की पुष्टि करनी होगी।