बेहतर, अधिक शक्तिशाली दवाएं बनाने के लिए जेनरेटिव एआई का उपयोग करना

मई 30, 2023 (नानावरक न्यूज़) जबकि फार्मास्युटिकल उद्योग को मानव रोग का इलाज करने या ठीक करने में सक्षम दवाएं बनाने में कई साल लग सकते हैं, एक नए अध्ययन से पता चलता है कि जेनरेटर का उपयोग करना कृत्रिम बुद्धिमत्ता दवा-विकास प्रक्रिया में काफी तेजी ला सकता है। आज, अधिकांश दवाओं की खोज मानव रसायनज्ञों द्वारा की जाती है जो सुरक्षित और कुशल दवाएं बनने के लिए आवश्यक सही अणुओं का चयन और संश्लेषण करने के लिए अपने ज्ञान और अनुभव पर भरोसा करते हैं जिन पर हम निर्भर हैं। संश्लेषण पथों की पहचान करने के लिए, वैज्ञानिक अक्सर रेट्रोसिंथेसिस नामक एक तकनीक का उपयोग करते हैं - वांछित अणुओं से पीछे की ओर काम करके संभावित दवाएं बनाने और उन्हें बनाने के लिए रासायनिक प्रतिक्रियाओं की खोज करने की एक विधि। फिर भी क्योंकि लाखों संभावित रासायनिक प्रतिक्रियाओं को छांटना एक बेहद चुनौतीपूर्ण और समय लेने वाला प्रयास हो सकता है, ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने जी नामक एक एआई ढांचा बनाया है।2किसी भी अणु के लिए स्वचालित रूप से प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने के लिए रेट्रो। नए अध्ययन से पता चला है कि वर्तमान मैनुअल-नियोजन विधियों की तुलना में, ढांचा संभावित रासायनिक प्रतिक्रियाओं की एक विशाल श्रृंखला को कवर करने में सक्षम था और साथ ही सटीक और त्वरित रूप से यह पता लगाने में सक्षम था कि कौन सी प्रतिक्रियाएं किसी दिए गए दवा अणु को बनाने के लिए सबसे अच्छा काम कर सकती हैं। अध्ययन के प्रमुख लेखक और ओहियो राज्य में कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग के एसोसिएट प्रोफेसर ज़िया निंग ने कहा, "मानव जीवन को बचाने के लिए महत्वपूर्ण चीजों, जैसे दवा, के लिए एआई का उपयोग करना वह है जिस पर हम वास्तव में ध्यान केंद्रित करना चाहते हैं।" "हमारा उद्देश्य दवा डिजाइन प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए एआई का उपयोग करना था, और हमने पाया कि यह न केवल शोधकर्ताओं का समय और पैसा बचाता है बल्कि ऐसी दवा प्रदान करता है जिसमें प्रकृति में मौजूद किसी भी अणु की तुलना में कहीं बेहतर गुण हो सकते हैं।" यह अध्ययन निंग के पिछले शोध पर आधारित है जहां उनकी टीम ने मोडोफ़ नामक एक विधि विकसित की थी जो अणु संरचनाएं उत्पन्न करने में सक्षम थी जो किसी भी मौजूदा अणुओं की तुलना में वांछित गुणों को बेहतर ढंग से प्रदर्शित करती थी। कॉलेज ऑफ मेडिसिन में बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स के एसोसिएट प्रोफेसर निंग ने कहा, "अब सवाल यह है कि ऐसे उत्पन्न अणुओं को कैसे बनाया जाए, और यही वह जगह है जहां यह नया अध्ययन चमकता है।" यह अध्ययन जर्नल में प्रकाशित हुआ था संचार रसायन विज्ञान ("G2रेट्रोसिंथेसिस भविष्यवाणी के लिए दो-चरणीय ग्राफ जनरेटिव मॉडल के रूप में रेट्रो"). निंग की टीम ने जी को प्रशिक्षित किया2एक डेटासेट पर रेट्रो जिसमें 40,000 और 1976 के बीच एकत्र की गई 2016 रासायनिक प्रतिक्रियाएं शामिल हैं। ढांचा दिए गए अणुओं के ग्राफ-आधारित प्रतिनिधित्व से "सीखता है", और संभावित प्रतिक्रियाशील संरचनाओं को उत्पन्न करने के लिए गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करता है जिसका उपयोग उन्हें संश्लेषित करने के लिए किया जा सकता है। इसकी उत्पादक शक्ति इतनी प्रभावशाली है कि, निंग के अनुसार, एक बार एक अणु दिए जाने पर, जी2रेट्रो केवल कुछ ही मिनटों में सैकड़ों नई प्रतिक्रिया भविष्यवाणियाँ लेकर आ सकता है। “हमारी जेनरेटिव एआई पद्धति जी2निंग ने कहा, रेट्रो कई अलग-अलग संश्लेषण मार्गों और विकल्पों की आपूर्ति करने में सक्षम है, साथ ही प्रत्येक अणु के लिए अलग-अलग विकल्पों को रैंक करने का एक तरीका भी है। "यह वर्तमान प्रयोगशाला-आधारित प्रयोगों को प्रतिस्थापित नहीं करेगा, लेकिन यह अधिक और बेहतर दवा विकल्प प्रदान करेगा ताकि प्रयोगों को प्राथमिकता दी जा सके और बहुत तेजी से ध्यान केंद्रित किया जा सके।" एआई की प्रभावशीलता का और अधिक परीक्षण करने के लिए, निंग की टीम ने यह देखने के लिए एक केस अध्ययन किया कि क्या जी2रेट्रो पहले से ही प्रचलन में मौजूद चार नई जारी दवाओं की सटीक भविष्यवाणी कर सकता है: मितापिवाट, हेमोलिटिक एनीमिया के इलाज के लिए इस्तेमाल की जाने वाली दवा; टैपिनारोफ़, जिसका उपयोग विभिन्न त्वचा रोगों के इलाज के लिए किया जाता है; मावाकैमटेन, प्रणालीगत हृदय विफलता के इलाज के लिए एक दवा; और ओटेसेकोनाज़ोल, महिलाओं में फंगल संक्रमण का इलाज करने के लिए प्रयोग किया जाता है। जी2निंग ने कहा, रेट्रो इन दवाओं के लिए बिल्कुल वही पेटेंट संश्लेषण मार्गों को सही ढंग से उत्पन्न करने में सक्षम था, और वैकल्पिक संश्लेषण मार्ग प्रदान किए जो व्यवहार्य और कृत्रिम रूप से उपयोगी भी हैं। वैज्ञानिकों के पास इस तरह का एक गतिशील और प्रभावी उपकरण होने से उद्योग तेज गति से मजबूत दवाएं बनाने में सक्षम हो सकता है - लेकिन प्रयोगशाला के अंदर एआई वैज्ञानिकों को जो बढ़त दे सकता है, उसके बावजूद निंग दवाओं पर जोर देते हैं।2रेट्रो या किसी भी जेनेरिक एआई निर्माण को अभी भी मान्य करने की आवश्यकता है - एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें निर्मित अणुओं का पशु मॉडल और बाद में मानव परीक्षणों में परीक्षण किया जाता है। निंग ने कहा, "हम चिकित्सा के लिए जेनरेटिव एआई को लेकर बहुत उत्साहित हैं और हम मानव स्वास्थ्य में सुधार के लिए जिम्मेदारी से एआई का उपयोग करने के लिए समर्पित हैं।"

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• स्रोत: https://www.nanowerk.com/news2/robotics/newsid=63078.php