एमजेन के CSO का कहना है कि दवा खोज में अगली वैज्ञानिक क्रांति AI से आएगी
Hyderabad हैदराबाद: एमजेन के चीफ साइंटिफिक ऑफिसर और सीनियर वाइस-प्रेसिडेंट, ग्लोबल रिसर्च, डॉ. हॉवर्ड वाई. चांग ने कहा कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस दवा की खोज, क्लिनिकल ट्रायल और रेगुलेटरी प्रोसेस को बदलने के लिए तैयार है, जो बायोटेक्नोलॉजी में एक नई साइंटिफिक क्रांति लाएगा।
बायोएशिया 2026 समिट में बोलते हुए, डॉ. चांग ने कहा कि AI रिसर्च और डेवलपमेंट में साइंस के काम करने के तरीके को पूरी तरह से बदल रहा है। उन्होंने कहा, "साइंस तब बदलता है जब कोई बेसिक टेक्नोलॉजी हमारे समझने और काम करने के तरीके में रुकावट डालती है। AI अब हमारी इंडस्ट्री में ऐसी ही एक क्रांति ला रहा है।"
डॉ. चांग ने कहा कि AI का इस्तेमाल मॉलिक्यूल की खोज के शुरुआती स्टेज से लेकर क्लिनिकल डेवलपमेंट तक किया जा रहा है। कंपनी ने लैबोरेटरी डेटा और बायोलॉजिकल इमेज को बड़े पैमाने पर एनालाइज करने के लिए एडवांस्ड सुपरकंप्यूटिंग सिस्टम सहित कंप्यूटेशनल इंफ्रास्ट्रक्चर में इन्वेस्ट किया है।
उन्होंने कहा कि AI टूल्स दवा के डेवलपमेंट और क्लिनिकल ट्रायल में पैटर्न पहचानने, नतीजों का अनुमान लगाने और फैसले लेने में तेजी लाने में मदद करते हैं।
जटिल बीमारियों को समझने में आने वाली चुनौतियों पर रोशनी डालते हुए, उन्होंने कहा कि ह्यूमन जेनेटिक्स एक अहम भूमिका निभाता है। लाखों लोगों को कवर करने वाले बड़े जीनोमिक डेटासेट को अब मशीन लर्निंग मॉडल का इस्तेमाल करके एनालाइज़ किया जा रहा है ताकि बीमारी पैदा करने वाले म्यूटेशन की पहचान की जा सके।
उन्होंने कहा, "AI हमें लाखों म्यूटेशन को कम्प्यूटेशनल रूप से टेस्ट करने में मदद करता है, जो पहले मुमकिन नहीं था।"
उन्होंने ऐसे उदाहरण दिए जहां AI मॉडल को कैंसर रिसर्च में नुकसानदायक म्यूटेशन और अचानक होने वाले जेनेटिक बदलावों के बीच अंतर करने के लिए ट्रेन किया गया था। डीप लर्निंग का इस्तेमाल DNA सीक्वेंस को डिज़ाइन करने के लिए भी किया जा रहा है जो खास सेल टाइप में जीन एक्सप्रेशन को कंट्रोल कर सकते हैं।
डॉ. चांग ने कहा कि AI से डिज़ाइन किए गए बायोलॉजिकल सीक्वेंस ने कुछ मामलों में लैब एक्सपेरिमेंट में नेचुरल सीक्वेंस से बेहतर परफॉर्म किया है। उन्होंने इसे इन्फॉर्मेशन कम्प्रेशन का एक रूप बताया, जहां मुश्किल बायोलॉजिकल नियमों को कुशल, फंक्शनल डिज़ाइन में बदला जाता है।
मैन्युफैक्चरिंग में, AI एक साथ कई वैरिएबल की मॉडलिंग करके प्रोडक्शन प्रोसेस को ऑप्टिमाइज़ करने और एफिशिएंसी को बेहतर बनाने में मदद कर रहा है।
डॉ. चांग ने कहा कि AI को ऑटोमेशन, बड़े पैमाने पर बायोलॉजिकल डेटा और मिलकर की गई रिसर्च के साथ जोड़ने से थेराप्यूटिक इनोवेशन की रफ़्तार तेज़ हो रही है। उन्होंने कहा, “दवा की खोज के लिए इससे बेहतर समय कभी नहीं रहा। AI दवा के भविष्य को नया आकार दे रहा है।”
उन्होंने ज़ीरो-शॉट एंटीबॉडी डिज़ाइन के मकसद के बारे में भी बात की, जहाँ कम्प्यूटेशनल मॉडल बिना किसी पारंपरिक एक्सपेरिमेंटल स्क्रीनिंग के सीधे टारगेट सीक्वेंस से थेराप्यूटिक एंटीबॉडी कैंडिडेट बना सकते हैं।
