एआई-संचालित दवा खोज की दौड़ में अभी बदलाव आया है। सैंडबॉक्सएक्यूएरिक श्मिट द्वारा समर्थित Google स्पिनआउट, अपने विशेष कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञान मॉडल को सीधे एकीकृत कर रहा है एंथ्रोपिक का क्लाउड मंच. यह कदम एआई दवा खोज में सबसे बड़ी बाधा को दूर करता है – बेहतर मॉडल नहीं बनाना, बल्कि उन्हें उन शोधकर्ताओं के हाथों में सौंपना जिनके पास कंप्यूटर विज्ञान में पीएचडी नहीं है। जबकि प्रतिस्पर्धी पसंद करते हैं चाय की खोज और आइसोमोर्फिक लैब्स मॉडल प्रदर्शन पर ध्यान केंद्रित करते हुए, सैंडबॉक्सएक्यू यह शर्त लगा रहा है कि पहुंच सीमांत सटीकता लाभ से अधिक मायने रखती है।
सैंडबॉक्सएक्यू बस एक परिकलित शर्त लगाई है कि एआई दवा खोज का भविष्य इस बारे में नहीं है कि किसके पास सबसे अच्छा मॉडल है – यह इस बारे में है कि उन मॉडलों को उपयोग में आसान कौन बनाता है। कंपनी ने घोषणा की कि वह अपने विशेष कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी एआई को सीधे प्लग इन कर रही है एंथ्रोपिक का क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म, शोधकर्ताओं को सरल संवादी संकेतों के माध्यम से जटिल दवा खोज सिमुलेशन के साथ बातचीत करने देता है।
समय जानबूझकर है. जबकि उद्यम-समर्थित प्रतिस्पर्धी पसंद करते हैं चाय की खोज और गूगल का आइसोमोर्फिक लैब्स अधिक सटीक प्रोटीन फोल्डिंग और आणविक भविष्यवाणी मॉडल बनाने के लिए हथियारों की होड़ में लगे सैंडबॉक्सएक्यू ने पूरी तरह से एक अलग अड़चन की पहचान की है। वास्तविक समस्या मॉडल की गुणवत्ता नहीं है – यह है कि अधिकांश जीवविज्ञानी वास्तव में मशीन लर्निंग इंजीनियरों की एक टीम को काम पर रखे बिना इन उपकरणों का उपयोग नहीं कर सकते हैं।
सैंडबॉक्सएक्यू के प्रवक्ता ने बताया, “हमने देखा है कि फार्मा कंपनियां हमारे मॉडलों पर सवाल उठाने के लिए आंतरिक एआई टीमों के निर्माण पर लाखों खर्च करती हैं।” टेकक्रंच. “यह पीछे की ओर है। विशेषज्ञता जीव विज्ञान में होनी चाहिए, पायथन में नहीं।”
एकीकरण क्लाउड के इंटरफ़ेस के भीतर सैंडबॉक्सएक्यू के मॉडल को विशेष उपकरण के रूप में एम्बेड करके काम करता है। एक शोधकर्ता अब कुछ इस तरह टाइप कर सकता है जैसे “मुझे दिखाओ कि यह यौगिक ACE2 रिसेप्टर के साथ कैसे इंटरैक्ट करता है” और सिमुलेशन परिणाम, आणविक विज़ुअलाइज़ेशन और बाइंडिंग एफ़िनिटी भविष्यवाणियां प्राप्त कर सकता है – यह सब कमांड लाइन को छुए बिना। यह जानने की आवश्यकता के बीच अंतर है कि कार का इंजन कैसे काम करता है बनाम बस गाड़ी चलाने में सक्षम होने के बीच।
सैंडबॉक्सएक्यू से बाहर घूम गया गूगल 2022 में एरिक श्मिट के समर्थन से और अब तक $500 मिलियन से अधिक जुटा लिया है, के अनुसार क्रंचबेस. कंपनी ने सिमुलेशन-भारी वैज्ञानिक समस्याओं, विशेष रूप से क्वांटम रसायन विज्ञान और दवा खोज में एआई को लागू करने पर ध्यान केंद्रित किया है। इसके मॉडल यह भविष्यवाणी करने में माहिर हैं कि अणु जैविक प्रणालियों में कैसे व्यवहार करेंगे – महंगे प्रयोगशाला कार्य शुरू होने से पहले दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए महत्वपूर्ण।
प्रतिस्पर्धी परिदृश्य तेजी से गर्म हो रहा है। चाय की खोज हाल ही में प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी बेंचमार्क पर बेहतर सटीकता का दावा करने वाले मॉडल गुप्त रूप से सामने आए हैं। आइसोमोर्फिक लैब्सडीपमाइंड के सह-संस्थापक डेमिस हसाबिस के नेतृत्व में, ने अज्ञात दवा खोज कार्यक्रमों पर एली लिली और नोवार्टिस के साथ साझेदारी की है। दोनों कंपनियों ने अल्फ़ाफ़ोल्ड जैसे मौजूदा टूल में वृद्धिशील सुधार दिखाने वाले दस्तावेज़ प्रकाशित किए हैं।
लेकिन SandboxAQ एक अलग तर्क दे रहा है – कि बाधा मॉडल प्रदर्शन से व्यावहारिक तैनाती में स्थानांतरित हो गई है। कंपनी नोट करती है, “हर कोई सटीकता पर एक और प्रतिशत अंक का पीछा कर रहा है।” “हमें लगता है कि बड़ा अनलॉक इन उपकरणों को हर फार्मा लैब में ला रहा है, न कि केवल बड़े पैमाने पर एआई बजट वाले लैब में।”
क्लाउड एकीकरण SandboxAQ को रणनीतिक रूप से भी स्थान देता है एंथ्रोपिक का बढ़ता उद्यम पारिस्थितिकी तंत्र। एंथ्रोपिक आक्रामक रूप से वर्टिकल-विशिष्ट एआई अनुप्रयोगों को बढ़ावा दे रहा है, और ड्रग डिस्कवरी विशेष डोमेन टूल के साथ संवर्धित बड़े भाषा मॉडल के लिए उच्चतम मूल्य के उपयोग के मामलों में से एक का प्रतिनिधित्व करता है। यह साझेदारी क्लाउड के उद्यम ग्राहक आधार को सैंडबॉक्सएक्यू वितरण प्रदान करते हुए जीवन विज्ञान में मानवशास्त्रीय विश्वसनीयता प्रदान करती है।
फार्मास्युटिकल कंपनियों के लिए, अपील तत्काल है। आंतरिक एआई बुनियादी ढांचे के निर्माण या कस्टम एपीआई एकीकरण पर बातचीत करने के बजाय, वे बस अपने मौजूदा क्लाउड सब्सक्रिप्शन में सैंडबॉक्सएक्यू की क्षमताओं को जोड़ सकते हैं। ड्रग शिकारी बातचीत के सत्रों में नए यौगिकों का प्रोटोटाइप बना सकते हैं, आणविक डिजाइनों पर पुनरावृत्ति कर सकते हैं, और परिणामों को संसाधित करने के लिए गणना समूहों या डेटा इंजीनियरिंग टीमों की प्रतीक्षा किए बिना सिमुलेशन चला सकते हैं।
यह दृष्टिकोण कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में प्रतिभा की कमी के संकट को भी संबोधित करता है। ऐसे पर्याप्त लोग नहीं हैं जो आणविक जीव विज्ञान और मशीन लर्निंग सिस्टम दोनों को समझते हों। तकनीकी जटिलता को दूर करके, सैंडबॉक्सएक्यू संभावित रूप से उन शोधकर्ताओं के समूह का विस्तार करता है जो एआई-संचालित दवा खोज में हजारों से लेकर दसियों हजार तक सार्थक योगदान दे सकते हैं।
हर कोई आश्वस्त नहीं है कि रणनीति काम करेगी। आलोचकों का तर्क है कि गंभीर दवा खोज के लिए अभी भी गहन तकनीकी अनुकूलन की आवश्यकता है जिसका संवादात्मक इंटरफ़ेस समर्थन नहीं कर सकता है। और सटीकता अभी भी मायने रखती है – एक मॉडल जो उपयोग में आसान है लेकिन दवा विषाक्तता के बारे में गलत उत्तर देता है वह बेकार से भी बदतर है।
लेकिन सैंडबॉक्सएक्यू यह शर्त लगा रहा है कि शुरुआती चरण के शोध प्रश्नों के विशाल बहुमत के लिए, पहुंच अत्याधुनिक प्रदर्शन को मात देती है। अधिकांश दवा खोज परियोजनाएं इसलिए विफल नहीं हुईं क्योंकि एआई मॉडल पर्याप्त सटीक नहीं थे, बल्कि इसलिए क्योंकि शोधकर्ताओं को पहली बार में कभी भी सही प्रश्न पूछने का मौका नहीं मिला।
सैंडबॉक्सएक्यू का क्लाउड एकीकरण एआई दवा खोज उपकरणों को तैनात करने के तरीके में एक मौलिक बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है – विशेष अनुसंधान बुनियादी ढांचे से लेकर संवादी सॉफ्टवेयर तक जिसका उपयोग कोई भी कर सकता है। यदि दांव सफल हो जाता है, तो फार्मा एआई में प्रतिस्पर्धात्मक लाभ सबसे सटीक मॉडल बनाने वाले को नहीं, बल्कि उन मॉडलों को सबसे अधिक शोधकर्ताओं के लिए सुलभ बनाने वाले को मिल सकता है। अगली कुछ तिमाहियों में पता चलेगा कि क्या चाय की खोज और आइसोमोर्फिक लैब्स SandboxAQ की एक्सेसिबिलिटी प्ले से मेल खाने के लिए उनके सटीकता-प्रथम रोडमैप या धुरी पर टिके रहें। किसी भी तरह, एआई-संचालित दवा खोज के लिए प्रवेश की बाधा काफी हद तक कम हो गई है।
