एक स्टार्टअप जिसने 21 दिनों में इलाज विकसित करने के लिए एआई का उपयोग किया

फिर से नमस्कार। पाठ्यक्रम "न्यूरल नेटवर्क्स इन पाइथन" के शुभारंभ की प्रत्याशा में, हम आपके साथ चिकित्सा के विकास के लिए एआई के योगदान पर एक दिलचस्प लेख का अनुवाद करना चाहते हैं।

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हांगकांग इंसिलिको मेडिसिन ने एक अध्ययन प्रकाशित किया है जिसमें बताया गया है कि उनकी गहन शिक्षण प्रणाली फाइब्रोसिस के संभावित उपचार की पहचान कर सकती है। सुदृढीकरण या संक्षेप में GENTRL के साथ जेनरेटर टेंसर प्रशिक्षण प्रणाली नामक यह प्रणाली केवल 21 दिनों में छह आशाजनक उपचारों का पता लगाने में सक्षम थी। इन विधियों में से एक ने प्रयोगात्मक चूहों पर प्रयोगों में आशाजनक परिणाम दिखाए हैं। अध्ययन जर्नल नेचर बायोटेक्नोलॉजी में प्रकाशित किया गया था, और मॉडल का स्रोत कोड गितूब पर उपलब्ध था।

इंसिलिको के सीईओ अलेक्जेंडर झावरोन्कोव ने कहा , "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की रणनीतिक सोच हमारे पास है," जो चैंपियनशिप खिलाड़ियों को चुनौती देने के लिए दीपइंड गूगल द्वारा विकसित अल्फा-आरजीओ के मशीन लर्निंग सिस्टम के साथ GENTRL के काम की तुलना करता है।

Zhavoronkov ने 2014 में कंपनी की स्थापना की थी। उन्होंने कंप्यूटर विज्ञान में अपनी प्रारंभिक शिक्षा प्राप्त की और 2006 तक एटीआई में काम करने में कई साल बिताए, जब तक कि एएमडी ने कंपनी नहीं खरीदी। इस बिंदु पर, उन्होंने अपने व्यवसाय को बदलने और जैव प्रौद्योगिकी अनुसंधान में संलग्न होने का फैसला किया, जो उम्र बढ़ने की प्रक्रिया को धीमा करने के क्षेत्र में रुचि रखता है। उन्होंने जॉन्स हॉपकिन्स विश्वविद्यालय से मास्टर डिग्री प्राप्त की, और फिर मॉस्को स्टेट यूनिवर्सिटी से पीएचडी की, जहां उन्होंने जैविक प्रणालियों में आणविक इंटरैक्शन के भौतिकी का अध्ययन करने के लिए मशीन लर्निंग के उपयोग पर शोध पर ध्यान केंद्रित किया। उन्होंने कई कंपनियों के लिए काम किया, लेकिन फिर इंसिलिको को खोजने के लिए बाल्टीमोर लौट आए।

कंपनी का प्रारंभिक दर्शन अणुओं के बड़े पुस्तकालयों को बायपास करने और दवाओं के संपर्क के लिए लक्ष्य खोजने के लिए तंत्रिका नेटवर्क को सिखाने के लिए गहन सीखने का उपयोग करना था। हालांकि, कंपनी की स्थापना के तुरंत बाद, मशीन सीखने के क्षेत्र में जान गुडफेलो के काम में झावोरोंकोव दिलचस्पी बन गए और पाठ्यक्रम को बदलने का फैसला किया।

"क्या हम विशाल आपूर्तिकर्ता पुस्तकालयों की जांच करने के बजाय नए गुणों के साथ नए अणु बनाने के लिए एक मशीन प्राप्त कर सकते हैं?" - उसने ऐसा सवाल पूछा। नई दवाओं की खोज पारंपरिक रूप से आणविक स्क्रीनिंग के माध्यम से हुई है, लेकिन सवाल यह है कि क्या इस प्रक्रिया को मशीन सीखने का उपयोग करके अनुकूलित और त्वरित किया जा सकता है।

2016 में कंपनी द्वारा प्रकाशित इस विचार पर आधारित पहला अध्ययन, जैव प्रौद्योगिकी और कृत्रिम बुद्धि के क्षेत्रों के चौराहे पर अनुसंधान के लिए निवेश को आकर्षित करने में मदद करता है। पिचबुक के अनुसार, ए-लेवल कैपिटल एंड जुवेन्सेन्स जैसे प्रायोजकों से $ 56 मिलियन के कुल मूल्यांकन के साथ, झावोरोंकोव ने अन्य $ 24.3 मिलियन का निवेश किया। उनके पास कई जैव प्रौद्योगिकी साझेदार भी हैं, जिनमें ए 2 ए फार्मास्युटिकल्स और तारा बायोसिस्टम्स शामिल हैं।

यह अध्ययन इस चुनौती के बारे में है कि कंपनी और उसके सहयोगियों ने रसायन विज्ञान की दुनिया से खुद को फेंक दिया है। उन्होंने इंसिलिको को अपने सिस्टम का उपयोग करने के लिए संभावित दवाओं को विकसित करने के लिए कहा जो डोमेन रिसेप्टर 1 डिस्कॉइडिन (DDR1) की गतिविधि में हस्तक्षेप कर सकते हैं। DDR1 फाइब्रोसिस में शामिल एक एंजाइम है, और हालांकि यह अभी तक स्पष्ट नहीं है कि क्या यह इन प्रक्रियाओं को नियंत्रित करता है, इसकी गतिविधि का निषेध एक संभावित चिकित्सा के रूप में माना जाता है। इस कार्य ने जेनरटेक विशेषज्ञों के एक समूह द्वारा हाल ही में प्रकाशित अध्ययनों के आधार का गठन किया, जिन्होंने होनहार DDR1 किनसे अवरोधकों की पहचान करने में लगभग 8 वर्ष का समय लिया।


इंसिलिको शोध प्रक्रिया का सामान्य दृश्य

इंसिलिको ने GENTRL का उपयोग नई संभावित दवाओं को विकसित करने के लिए किया, जिन्हें बाद में संश्लेषित किया गया था, और उनमें से एक को चूहों में भी सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया था। एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को डिजाइन करने में लगभग 21 दिन लगे और विकास, संश्लेषण और सत्यापन में कुल 46 दिन लग गए। हालांकि GENTRL द्वारा विकसित दवाओं में से कोई भी पारंपरिक अनुसंधान विधि द्वारा खोजी गई अवरोधकों की तुलना में अधिक प्रभावी साबित नहीं हुआ, पारंपरिक पद्धति में कई हफ्तों की तुलना में 8 साल और लाखों डॉलर से अधिक की लागत आई और $ 150,000 की अनुमानित लागत।

"उनके अणु अद्भुत हैं, वे हमारी कृत्रिम बुद्धिमत्ता के परिणामों से बहुत बेहतर हैं," - झावोरोंकोव ने कहा। "लेकिन फिर से, वर्षों के काम यहां उन लोगों के खिलाफ भूमिका निभाते हैं जो रसायन विज्ञान में बहुत अच्छे नहीं हैं, लेकिन पहले से ही ऐसी चीजें करते हैं।"

बेशक, दवाओं के पूरे विकास की पृष्ठभूमि के खिलाफ, यह केवल पहला कदम है। यद्यपि यह संभावित दवाओं की पहचान करने में एआई की क्षमता का प्रदर्शन करने के लिए एक महत्वपूर्ण मील का पत्थर है, लेकिन किसी विशेष बीमारी के इलाज के रूप में किसी भी संभावित दवा को मंजूरी देने से पहले अनुसंधान करने में लाखों साल लगेंगे।

झावोरोंकोव भी कहते हैं कि इंसिलिको के पास अभी भी बहुत काम करने के लिए है। उसके लिए, इस अध्ययन को एक महत्वपूर्ण सफलता माना जाता है, क्योंकि यह दवाओं के निर्माण में एआई का उपयोग करने की संभावनाओं को दर्शाता है।

"मुझे विश्वास है कि यह अध्ययन वैश्विक फार्मास्यूटिकल्स में संदेह को कम करेगा ," वे कहते हैं।