ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಕ್ರಾಂತಿ: ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯವರೆಗೆ

ಶತಮಾನಗಳಿಂದ, ಹೊಸ ಔಷಧಿಗಳ ಹುಡುಕಾಟವು ಒಂದು ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಯವಾಗಿತ್ತು, ಇದು ಆಕಸ್ಮಿಕತೆ, ಅಪಾರ ವೆಚ್ಚ ಮತ್ತು ದಿಗ್ಭ್ರಮೆಗೊಳಿಸುವ ವೈಫಲ್ಯದ ದರದಿಂದ ನಿರೂಪಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ. ಭರವಸೆಯ ಕಲ್ಪನೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಮಾರುಕಟ್ಟೆ-ಅನುಮೋದಿತ ಔಷಧದವರೆಗಿನ ಪ್ರಯಾಣವು ದಶಕಗಳ ಮ್ಯಾರಥಾನ್ ಆಗಿದ್ದು, ಶತಕೋಟಿ ಡಾಲರ್‌ಗಳಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗುತ್ತದೆ, ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳ ಸಮಯದಲ್ಲಿ 90% ಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ವಿಫಲರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಆದರೆ ಇಂದು, ನಾವು ಹೊಸ ಯುಗದ ಹೊಸ್ತಿಲಲ್ಲಿದ್ದೇವೆ, ಅಲ್ಲಿ ಈ ಪ್ರಯಾಸಕರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ನಮ್ಮ ಕಾಲದ ಅತ್ಯಂತ ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾದ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಿಂದ (Artificial Intelligence) ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಮರುರೂಪಿಸಲ್ಪಡುತ್ತಿದೆ.

AI ಇನ್ನು ಮುಂದೆ ವಿಜ್ಞಾನ ಕಾದಂಬರಿಗಳಿಗೆ ಸೀಮಿತವಾದ ಭವಿಷ್ಯದ ಪರಿಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ. ಇದು ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಅಡೆತಡೆಗಳನ್ನು ವ್ಯವಸ್ಥಿತವಾಗಿ ಕಿತ್ತುಹಾಕುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ಶಕ್ತಿಯುತ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಸ್ಕರಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಮಾನವನ ಕಣ್ಣಿಗೆ ಕಾಣಿಸದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಆಣ್ವಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನಂಬಲಾಗದ ವೇಗದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಕೇವಲ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗಾಗಿ ಓಟವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ - ಅದು ಓಟದ ನಿಯಮಗಳನ್ನೇ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಲೇಖನವು, ಹೊಸ ರೋಗದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಹೊಸ ಪೀಳಿಗೆಯ ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವವರೆಗೆ, ಸಂಪೂರ್ಣ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಮೇಲೆ AI ಯ ಆಳವಾದ ಪ್ರಭಾವವನ್ನು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ.

ಬೃಹತ್ ಕಾರ್ಯ: ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್ ಅನ್ನು ಅರ್ಥೈಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು

AI ಯ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರಮಾಣವನ್ನು ಶ್ಲಾಘಿಸಲು, ನಾವು ಮೊದಲು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾರ್ಗದ ಸಂಕೀರ್ಣತೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ರೇಖೀಯ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ ಹಂತಗಳ ಅನುಕ್ರಮವಾಗಿದೆ:

• ಗುರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮೊದಲು ರೋಗದಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ಜೈವಿಕ ಗುರಿಯನ್ನು - ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅಥವಾ ಜೀನ್ - ಗುರುತಿಸಬೇಕು. ಇದರ ಪಾತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದರಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ಬೀರುತ್ತದೆ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು ವರ್ಷಗಳ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.
• ಹಿಟ್ ಅನ್ವೇಷಣೆ: ಸಂಶೋಧಕರು ನಂತರ "ಹಿಟ್" ಅನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಲಕ್ಷಾಂತರ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಬೃಹತ್ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ - ಅಂದರೆ, ಗುರಿಯೊಂದಿಗೆ ಬಂಧಿಸಬಲ್ಲ ಮತ್ತು ಅದರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಬಲ್ಲ ಅಣು. ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (HTS) ಎಂದು ಕರೆಯಲ್ಪಡುವ ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಕೀಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದ ಗೋದಾಮಿನಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಿದಂತಿದೆ.
• ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಒಂದು "ಹಿಟ್" ವಿರಳವಾಗಿ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಔಷಧವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಅದರ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು (ಸಾಮರ್ಥ್ಯ) ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು, ಅದರ ವಿಷತ್ವವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ದೇಹದಿಂದ ಸರಿಯಾಗಿ ಹೀರಿಕೊಳ್ಳಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಂಸ್ಕರಿಸಲ್ಪಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಅದನ್ನು "ಲೀಡ್" ಸಂಯುಕ್ತವಾಗಿ ರಾಸಾಯನಿಕವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸಬೇಕು (ADMET ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು: ಹೀರಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ, ವಿತರಣೆ, ಚಯಾಪಚಯ, ವಿಸರ್ಜನೆ ಮತ್ತು ವಿಷತ್ವ). ಇದು ಪ್ರಯೋಗ ಮತ್ತು ದೋಷದ ಶ್ರಮದಾಯಕ, ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ.
• ಪ್ರಿಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು: ಆಪ್ಟಿಮೈಸ್ಡ್ ಲೀಡ್ ಸಂಯುಕ್ತವು ಬಹು-ಹಂತದ ಮಾನವ ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್) ತೆರಳುವ ಮೊದಲು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿಗಳಲ್ಲಿ (ಪ್ರಿಕ್ಲಿನಿಕಲ್) ಕಠಿಣ ಪರೀಕ್ಷೆಗೆ ಒಳಗಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅಂತಿಮ, ಅತ್ಯಂತ ದುಬಾರಿ ಹಂತದಲ್ಲಿಯೇ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಷತ್ವ ಅಥವಾ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವದ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಬಹುಪಾಲು ಔಷಧಗಳು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.

ಈ ಸಂಪೂರ್ಣ ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ಗೆ 10-15 ವರ್ಷಗಳು ಮತ್ತು $2.5 ಬಿಲಿಯನ್‌ಗಿಂತಲೂ ಹೆಚ್ಚು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು. ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಯಶಸ್ಸಿನ ಕಡಿಮೆ ಸಂಭವನೀಯತೆಯು ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಅಲ್ಝೈಮರ್ ಅಥವಾ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ನಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದೆ.

AI ಪ್ರವೇಶ: ಫಾರ್ಮಾಸ್ಯುಟಿಕಲ್ R&Dಯಲ್ಲಿ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಬದಲಾವಣೆ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ, ಮತ್ತು ಅದರ ಉಪಕ್ಷೇತ್ರಗಳಾದ ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (ML) ಮತ್ತು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ (DL), ಡೇಟಾ, ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಮತ್ತು ಯಾಂತ್ರೀಕರಣವನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಹೊಸ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸುತ್ತದೆ. ಬ್ರೂಟ್-ಫೋರ್ಸ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಆಕಸ್ಮಿಕತೆಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸುವ ಬದಲು, AI-ಚಾಲಿತ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಜೈವಿಕ, ರಾಸಾಯನಿಕ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಡೇಟಾದಿಂದ ಕಲಿತು ಬುದ್ಧಿವಂತ, ಉದ್ದೇಶಿತ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಬಲ್ಲವು. ಪೈಪ್‌ಲೈನ್‌ನ ಪ್ರತಿ ಹಂತವನ್ನು AI ಹೇಗೆ ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದು ಇಲ್ಲಿದೆ.

1. ಗುರಿ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವನ್ನು ಸೂಪರ್‌ಚಾರ್ಜ್ ಮಾಡುವುದು

ಮೊದಲ ಹೆಜ್ಜೆ - ಸರಿಯಾದ ಗುರಿಯನ್ನು ಆರಿಸುವುದು - ವಾದಯೋಗ್ಯವಾಗಿ ಅತ್ಯಂತ ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ದೋಷಪೂರಿತ ಗುರಿಯ ಆಯ್ಕೆಯು ಔಷಧ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದಲೇ ವಿಫಲಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಈ ಅಡಿಪಾಯದ ಹಂತವನ್ನು AI ಹಲವಾರು ವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತಿದೆ:

• ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಮೈನಿಂಗ್: AI ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನ್ಯಾಚುರಲ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಪ್ರೊಸೆಸಿಂಗ್ (NLP) ಮಾದರಿಗಳು, ಲಕ್ಷಾಂತರ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಪ್ರಬಂಧಗಳು, ಪೇಟೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಟ್ರಯಲ್ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳನ್ನು ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನ್ ಮಾಡಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಬಲ್ಲವು. ಮಾನವ ಸಂಶೋಧಕರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಂಡಿರಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಜೀನ್-ರೋಗ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಅಥವಾ ಜೈವಿಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಮಾಹಿತಿ ತುಣುಕುಗಳನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಬಲ್ಲವು.
• ಜೀನೋಮಿಕ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ: 'ಓಮಿಕ್ಸ್' ಡೇಟಾ (ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್, ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್, ಟ್ರಾನ್ಸ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟೋಮಿಕ್ಸ್) ಸ್ಫೋಟದೊಂದಿಗೆ, AI ಮಾದರಿಗಳು ಈ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ರೋಗಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಆನುವಂಶಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು, ಹೀಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ದೃಢವಾದ ಮತ್ತು ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.
• 'ಡ್ರಗ್ಗಬಿಲಿಟಿ'ಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು: ಎಲ್ಲಾ ಗುರಿಗಳು ಸಮಾನವಾಗಿರುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು ಸಣ್ಣ-ಅಣು ಔಷಧಕ್ಕೆ ಬಂಧಿಸಲು ಕಷ್ಟಕರವಾದ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತವೆ. AI ಮಾದರಿಗಳು ಪ್ರೋಟೀನ್‌ನ ರಚನೆ ಮತ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಅದರ "ಡ್ರಗ್ಗಬಿಲಿಟಿ"ಯನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು, ಸಂಶೋಧಕರು ತಮ್ಮ ಪ್ರಯತ್ನಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಯಶಸ್ಸಿನ ಸಂಭವನೀಯತೆಯಿರುವ ಗುರಿಗಳ ಮೇಲೆ ಕೇಂದ್ರೀಕರಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಬೆನೆವೊಲೆಂಟ್AI (ಯುಕೆ) ಮತ್ತು ಬರ್ಗ್ ಹೆಲ್ತ್ (ಯುಎಸ್ಎ) ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ಕಂಪನಿಗಳು ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರವರ್ತಕರಾಗಿದ್ದು, ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಜಾಲಾಡಲು ಮತ್ತು ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ರೂಪಿಸಲು ತಮ್ಮ AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.

2. ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್‌ನಿಂದ ಹೈ-ಇಂಟೆಲಿಜೆನ್ಸ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ವರೆಗೆ

ಹೈ-ಥ್ರೋಪುಟ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ (HTS) ನ ಬ್ರೂಟ್-ಫೋರ್ಸ್ ವಿಧಾನವನ್ನು AI-ಚಾಲಿತ ವರ್ಚುವಲ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ನಿಂದ ವರ್ಧಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಮತ್ತು, ಕೆಲವು ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ, ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಲಕ್ಷಾಂತರ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಭೌತಿಕವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲು, AI ಮಾದರಿಗಳು ಗುರಿ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗೆ ಅಣುವಿನ ಬಂಧನ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಗಣನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಊಹಿಸಬಹುದು.

ತಿಳಿದಿರುವ ಆಣ್ವಿಕ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬೃಹತ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು, ಸಂಭಾವ್ಯ ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯ ರಚನೆಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಅದರ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಊಹಿಸಬಹುದು. ಇದು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಶತಕೋಟಿಗಳಷ್ಟು ವರ್ಚುವಲ್ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಸ್ಕ್ರೀನ್ ಮಾಡಲು ಮತ್ತು ಭೌತಿಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಾಗಿ ಹೆಚ್ಚು ಚಿಕ್ಕದಾದ, ಹೆಚ್ಚು ಭರವಸೆಯ ಗುಂಪಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅಪಾರ ಸಮಯ, ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.

3. ಡಿ ನೋವೋ ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸ: ಜೆನೆರೇಟಿವ್ AI ಯೊಂದಿಗೆ ಅಣುಗಳನ್ನು ಆವಿಷ್ಕರಿಸುವುದು

ಬಹುಶಃ AI ಯ ಅತ್ಯಂತ ರೋಮಾಂಚಕಾರಿ ಅನ್ವಯವೆಂದರೆ ಡಿ ನೋವೋ ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸ—ಅಂದರೆ, ಹೊಚ್ಚಹೊಸ ಅಣುಗಳನ್ನು ಮೊದಲಿನಿಂದ ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು. ಜೆನೆರೇಟಿವ್ ಅಡ್ವರ್ಸರಿಯಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ಸ್ (GANs) ಅಥವಾ ವೇರಿಯೇಷನಲ್ ಆಟೋಎನ್‌ಕೋಡರ್‌ಗಳು (VAEs) ಎಂಬ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ, ಜೆನೆರೇಟಿವ್ AI ಗೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಅಪೇಕ್ಷಿತ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳೊಂದಿಗೆ ಹೊಸ ಆಣ್ವಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಸೂಚಿಸಬಹುದು.

ಒಂದು AI ಗೆ ಹೀಗೆ ಹೇಳುವುದನ್ನು ಕಲ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಗುರಿ X ಗೆ ಬಲವಾಗಿ ಬಂಧಿಸುವ, ಕಡಿಮೆ ವಿಷತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ, ಸುಲಭವಾಗಿ ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ರಕ್ತ-ಮಿದುಳಿನ ತಡೆಗೋಡೆಯನ್ನು ದಾಟಬಲ್ಲ ಅಣುವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸು." ಆಗ AI ಈ ಬಹು-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಾವಿರಾರು ವಿಶಿಷ್ಟ, ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯವಾದ ರಾಸಾಯನಿಕ ರಚನೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು. ಇದು ಹುಲ್ಲಿನ ಬಣವೆಯಲ್ಲಿ ಸೂಜಿಯನ್ನು ಹುಡುಕುವುದನ್ನು ಮೀರಿದ್ದು; ಇದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಬೀಗಕ್ಕೆ ಪರಿಪೂರ್ಣ ಕೀಲಿಯನ್ನು ರೂಪಿಸಲು AI ಯನ್ನು ಕೇಳಿದಂತಿದೆ.

ಹಾಂಗ್ ಕಾಂಗ್ ಮೂಲದ ಇನ್ಸಿಲಿಕೋ ಮೆಡಿಸಿನ್ ತನ್ನ ಜೆನೆರೇಟಿವ್ AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಬಳಸಿ ಇಡಿಯೋಪಥಿಕ್ ಪಲ್ಮನರಿ ಫೈಬ್ರೋಸಿಸ್‌ಗೆ (IPF) ಹೊಸ ಗುರಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿ ಮತ್ತು ಹೊಸ ಔಷಧವನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿ ಸುದ್ದಿಯಾಗಿತ್ತು. ಅನ್ವೇಷಣೆಯಿಂದ ಹಿಡಿದು ಅದರ ಮೊದಲ ಮಾನವ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗದವರೆಗೆ 30 ತಿಂಗಳೊಳಗೆ ಸಾಗಿತ್ತು—ಇದು ಉದ್ಯಮದ ಸರಾಸರಿಯ ಒಂದು ಭಾಗ ಮಾತ್ರ.

4. ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಫೋಲ್ಡಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ

ಒಂದು ಔಷಧದ ಕಾರ್ಯವು ಅದರ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಗುರಿಯ 3D ರಚನೆಗೆ ನಿಕಟವಾಗಿ ಸಂಬಂಧಿಸಿದೆ. ದಶಕಗಳಿಂದ, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ನ ರಚನೆಯನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು ಕಷ್ಟಕರ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿತ್ತು. 2020 ರಲ್ಲಿ, ಗೂಗಲ್‌ನ ಡೀಪ್‌ಮೈಂಡ್ ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ ಅನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿತು, ಇದು ಒಂದು ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ನ ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲ ಅನುಕ್ರಮದಿಂದ ಅದರ 3D ರಚನೆಯನ್ನು ಬೆರಗುಗೊಳಿಸುವ ನಿಖರತೆಯೊಂದಿಗೆ ಊಹಿಸಬಲ್ಲದು.

ಜೀವವೃಕ್ಷದಾದ್ಯಂತ 200 ದಶಲಕ್ಷಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಜಾಗತಿಕ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಸಮುದಾಯಕ್ಕೆ ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ ರಚನಾತ್ಮಕ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಜಾಪ್ರಭುತ್ವಗೊಳಿಸಿದೆ. ಪ್ರಪಂಚದ ಎಲ್ಲಿಯಾದರೂ ಇರುವ ಸಂಶೋಧಕರು ಈಗ ತಕ್ಷಣವೇ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದು, ರಚನೆ-ಆಧಾರಿತ ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ರೋಗದ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸಬಹುದು.

5. ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು: ADMET ಮತ್ತು ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್

ಅನೇಕ ಭರವಸೆಯ ಔಷಧ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ವಿಷತ್ವ ಅಥವಾ ಕಳಪೆ ಚಯಾಪಚಯ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಳಿಂದಾಗಿ ತಡವಾದ ಹಂತದ ಪ್ರಯೋಗಗಳಲ್ಲಿ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. AI ಒಂದು ಆರಂಭಿಕ ಎಚ್ಚರಿಕೆ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತಿದೆ. ಮಷಿನ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಐತಿಹಾಸಿಕ ADMET ಡೇಟಾದ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ, ಹೊಸ ಅಣುವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ತಲುಪುವ ಮೊದಲೇ ಮಾನವ ದೇಹದಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಬಹುದು.

ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಗುರುತಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಈ ಮುನ್ಸೂಚಕ ಮಾದರಿಗಳು ಔಷಧೀಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಗೆ ಲೀಡ್ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಮತ್ತು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸಲು ಅವಕಾಶ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತವೆ, ಮುಂದುವರಿಯುವ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ದುಬಾರಿ ತಡ-ಹಂತದ ವೈಫಲ್ಯಗಳ ಸಾಧ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

6. ಔಷಧಿಯನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವುದು

AI ಯ ಪ್ರಭಾವವು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಹಂತಕ್ಕೂ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ರೋಗಿಯ ಡೇಟಾವನ್ನು—ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್, ಜೀವನಶೈಲಿಯ ಅಂಶಗಳು, ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರಣ ಸೇರಿದಂತೆ—ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ವಿವಿಧ ರೋಗಿಗಳ ಉಪಗುಂಪುಗಳು ಚಿಕಿತ್ಸೆಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಜೈವಿಕ ಸೂಚಕಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಬಹುದು.

ಇದು ರೋಗಿಯ ಶ್ರೇಣೀಕರಣಕ್ಕೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ: ಔಷಧದಿಂದ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿರುವ ರೋಗಿಗಳನ್ನು ದಾಖಲಿಸುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಸ್ಮಾರ್ಟ್ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವುದು. ಇದು ಪ್ರಯೋಗದ ಯಶಸ್ಸಿನ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದಲ್ಲದೆ, ಸರಿಯಾದ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸರಿಯಾದ ರೋಗಿಗೆ ಸರಿಯಾದ ಔಷಧವನ್ನು ತಲುಪಿಸುವುದನ್ನು ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸುವ ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸಿದ ಔಷಧದ ಮೂಲಾಧಾರವಾಗಿದೆ.

ಮುಂದಿರುವ ಸವಾಲುಗಳು

ಅಪಾರ ಭರವಸೆಯ ಹೊರತಾಗಿಯೂ, ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಯ ಏಕೀಕರಣವು ಸವಾಲುಗಳಿಲ್ಲದೆ ಇಲ್ಲ. ಮುಂದಿನ ಹಾದಿಗೆ ಹಲವಾರು ಪ್ರಮುಖ ಸಮಸ್ಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಎಚ್ಚರಿಕೆಯ ಸಂಚರಣೆ ಅಗತ್ಯವಿದೆ:

• ಡೇಟಾ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ: AI ಮಾದರಿಗಳು ಅವುಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿದ ಡೇಟಾದಷ್ಟೇ ಉತ್ತಮವಾಗಿರುತ್ತವೆ. 'ಕಸ ಒಳಗೆ, ಕಸ ಹೊರಗೆ' ಎಂಬ ತತ್ವವು ಅನ್ವಯಿಸುತ್ತದೆ. ಉತ್ತಮ-ಗುಣಮಟ್ಟದ, ಪ್ರಮಾಣೀಕೃತ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಿಸಬಹುದಾದ ಜೈವಿಕ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಡೇಟಾವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸ್ವಾಮ್ಯದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಅಥವಾ ಅಸಂಘಟಿತ ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಸಿಲುಕಿಕೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
• 'ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್' ಸಮಸ್ಯೆ: ಅನೇಕ ಸಂಕೀರ್ಣ ಡೀಪ್ ಲರ್ನಿಂಗ್ ಮಾದರಿಗಳು 'ಬ್ಲ್ಯಾಕ್ ಬಾಕ್ಸ್‌ಗಳಾಗಿರಬಹುದು,' ಅಂದರೆ ಅವುಗಳ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಲಭವಾಗಿ ಅರ್ಥೈಸಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿರುವ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ, AI ಮಾದರಿಯು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮುನ್ಸೂಚನೆಯನ್ನು *ಏಕೆ* ನೀಡಿತು ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ AI (XAI) ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವುದು ಸಂಶೋಧನೆಯ ಪ್ರಮುಖ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದೆ.
• ನಿಯಂತ್ರಕ ಸ್ವೀಕಾರ: ಯು.ಎಸ್. ಫುಡ್ ಅಂಡ್ ಡ್ರಗ್ ಅಡ್ಮಿನಿಸ್ಟ್ರೇಷನ್ (FDA) ಮತ್ತು ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿ (EMA) ನಂತಹ ಜಾಗತಿಕ ನಿಯಂತ್ರಕ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು AI ಬಳಸಿ ಕಂಡುಹಿಡಿದ ಮತ್ತು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಿದ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಲು ಇನ್ನೂ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುತ್ತಿವೆ. ವ್ಯಾಪಕ ಅಳವಡಿಕೆಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಸಲ್ಲಿಕೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟ ಮಾರ್ಗಸೂಚಿಗಳನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ.
• ಮಾನವ ಪರಿಣತಿ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗ: AI ಒಂದು ಸಾಧನವೇ ಹೊರತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ. ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಭವಿಷ್ಯವು AI ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಡೇಟಾ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರ ಅಂತರಶಿಸ್ತೀಯ ತಂಡಗಳ ನಡುವಿನ ಸಿನರ್ಜಿಸ್ಟಿಕ್ ಸಹಯೋಗದಲ್ಲಿದೆ, ಅವರು AI-ರಚಿತ ಕಲ್ಪನೆಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ನೀಡಬಹುದು.

ಭವಿಷ್ಯವು ಸಹಯೋಗಾತ್ಮಕವಾಗಿದೆ: ರೋಗದ ವಿರುದ್ಧ ಮನುಷ್ಯ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ

ಫಾರ್ಮಾಸ್ಯುಟಿಕಲ್ R&D ಗೆ AI ಯ ಏಕೀಕರಣವು ಒಮ್ಮೆ ಊಹಿಸಲಾಗದ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುತ್ತಿದೆ. ನಾವು ಈ ಕೆಳಗಿನ ಜಗತ್ತಿನತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ:

• ಡಿಜಿಟಲ್ ಬಯಾಲಜಿ: AI, ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳಲ್ಲಿ ರೋಬೋಟಿಕ್ ಯಾಂತ್ರೀಕರಣದೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಲ್ಪಟ್ಟಾಗ, ಕಲ್ಪನೆ, ವಿನ್ಯಾಸ, ಪರೀಕ್ಷೆ, ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷಿಪ್ರ, ಮುಚ್ಚಿದ-ಲೂಪ್ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ವೇಗವನ್ನು ಅಗಾಧವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ.
• 'ಅನ್-ಡ್ರಗ್ಗಬಲ್' ಅನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುವುದು: ಅನೇಕ ರೋಗಗಳು ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಿಂದ 'ಅನ್-ಡ್ರಗ್ಗಬಲ್' ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳಿಂದ ಉಂಟಾಗುತ್ತವೆ. ವಿಶಾಲವಾದ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಸ್ಪರ ಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು AI ಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಈ ಸವಾಲಿನ ಗುರಿಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಹೊಸ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
• ಜಾಗತಿಕ ಆರೋಗ್ಯ ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ: ಸಾಂಕ್ರಾಮಿಕ ರೋಗಗಳಲ್ಲಿ AI ಯ ವೇಗವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಆಸ್ತಿಯಾಗಬಹುದು. ಹೊಸ ರೋಗಕಾರಕದ ರಚನೆಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ, ಗುರಿಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ, ಮತ್ತು ಸಂಭಾವ್ಯ ಚಿಕಿತ್ಸಕಗಳನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸುವ ಅಥವಾ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಔಷಧಿಗಳನ್ನು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಸಮಯವನ್ನು ನಾಟಕೀಯವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ತೀರ್ಮಾನ: ವೈದ್ಯಕೀಯಕ್ಕೆ ಒಂದು ಹೊಸ ಮುಂಜಾವು

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಕೇವಲ ಒಂದು ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಸುಧಾರಣೆಯಲ್ಲ; ಇದು ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ನಿಯಮಾವಳಿಯನ್ನು ಮೂಲಭೂತವಾಗಿ ಪುನಃ ಬರೆಯುತ್ತಿರುವ ಒಂದು ವಿಚ್ಛಿದ್ರಕಾರಕ ಶಕ್ತಿಯಾಗಿದೆ. ಐತಿಹಾಸಿಕವಾಗಿ ಅವಕಾಶ ಮತ್ತು ಬ್ರೂಟ್ ಫೋರ್ಸ್‌ನಿಂದ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲ್ಪಟ್ಟ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಡೇಟಾ ಮತ್ತು ಮುನ್ಸೂಚನೆಯಿಂದ ಚಾಲಿತವಾದ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಔಷಧ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ, ಅಗ್ಗವಾಗಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ.

ಕೋಡ್‌ನಿಂದ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯವರೆಗಿನ ಪ್ರಯಾಣವು ಇನ್ನೂ ಸಂಕೀರ್ಣವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತದಲ್ಲೂ ಕಠಿಣ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಮಾನವ ಬುದ್ಧಿಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ನಡುವಿನ ಸಹಯೋಗವು ಹೊಸ ಮುಂಜಾವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ವ್ಯಾಪಕ ಶ್ರೇಣಿಯ ರೋಗಗಳಿಗೆ ಹೊಸ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸುವ, ವೈಯಕ್ತಿಕ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕಗೊಳಿಸುವ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಜಗತ್ತಿನಾದ್ಯಂತದ ಜನರಿಗೆ ಆರೋಗ್ಯಕರ ಭವಿಷ್ಯವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.