नई दवाओं को डिजाइन करने में मदद के लिए ChatGPT जैसा GenAI मॉडल
न्यूयॉर्क: वैज्ञानिकों की एक टीम ने एक नया चैटजीपीटी जैसा जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल विकसित किया है जो बीमारी के इलाज के लिए नई दवाएं डिजाइन कर सकता है। चैटजीपीटी ने 2023 में ईमेल लिखने, चिकित्सा और प्रशासनिक परीक्षाओं को पास करने के साथ-साथ मरीजों का निदान करने के लिए प्रसिद्धि प्राप्त की। चैटजीपीटी …
न्यूयॉर्क: वैज्ञानिकों की एक टीम ने एक नया चैटजीपीटी जैसा जेनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) मॉडल विकसित किया है जो बीमारी के इलाज के लिए नई दवाएं डिजाइन कर सकता है। चैटजीपीटी ने 2023 में ईमेल लिखने, चिकित्सा और प्रशासनिक परीक्षाओं को पास करने के साथ-साथ मरीजों का निदान करने के लिए प्रसिद्धि प्राप्त की। चैटजीपीटी की लोकप्रियता से प्रेरित होकर और यह सोचकर कि क्या यह दृष्टिकोण दवा डिजाइन प्रक्रिया को गति दे सकता है, अमेरिका के कैलिफोर्निया में चैपमैन विश्वविद्यालय के श्मिड कॉलेज ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी के वैज्ञानिकों ने अपना खुद का जेनएआई मॉडल बनाने का फैसला किया।
प्लेटफ़ॉर्म, जिसका नाम "ड्रगएआई" है, उपयोगकर्ताओं को लक्ष्य प्रोटीन अनुक्रम इनपुट करने की अनुमति देता है (उदाहरण के लिए, एक प्रोटीन जो आमतौर पर कैंसर की प्रगति में शामिल होता है)। व्यापक सार्वजनिक डेटाबेस बाइंडिंगडीबी के डेटा पर प्रशिक्षित ड्रगएआई, खरोंच से अद्वितीय आणविक संरचनाएं उत्पन्न कर सकता है, और फिर उम्मीदवारों को पुनरावृत्त रूप से परिष्कृत कर सकता है, यह सुनिश्चित करते हुए कि फाइनलिस्ट संबंधित दवा लक्ष्यों के लिए मजबूत बाध्यकारी समानताएं प्रदर्शित करते हैं - जो संभावित दवाओं की प्रभावकारिता के लिए महत्वपूर्ण है।
मॉडल 50-100 नए अणुओं की पहचान करता है जो इन विशेष प्रोटीनों को बाधित कर सकते हैं। "यह दृष्टिकोण हमें एक संभावित दवा उत्पन्न करने की अनुमति देता है जिसकी कभी कल्पना नहीं की गई है," डॉ. हागोप अटामियान ने कहा। "इसका परीक्षण और सत्यापन किया जा चुका है। अब, हम शानदार परिणाम देख रहे हैं।" शोधकर्ताओं ने कई मानदंडों के साथ उत्पन्न अणुओं ड्रगएआई का मूल्यांकन किया, और पाया कि ड्रगएआई के परिणाम दो अन्य सामान्य तरीकों के समान गुणवत्ता वाले थे, और कुछ मामलों में, बेहतर थे।
उन्होंने पाया कि ड्रगएआई की उम्मीदवार दवाओं की वैधता दर 100 प्रतिशत थी - जिसका अर्थ है कि उत्पन्न की गई कोई भी दवा प्रशिक्षण सेट में मौजूद नहीं थी। ड्रगएआई की उम्मीदवार दवाओं को दवा-समानता, या मौखिक दवाओं के लिए एक यौगिक के गुणों की समानता के लिए भी मापा गया था, और उम्मीदवार दवाएं अन्य मॉडलों की तुलना में कम से कम 42 प्रतिशत और 75 प्रतिशत अधिक थीं। साथ ही, सभी ड्रगएआई-जनित अणुओं ने संबंधित लक्ष्यों के लिए मजबूत बाध्यकारी समानताएं प्रदर्शित कीं, जो पारंपरिक वर्चुअल स्क्रीनिंग दृष्टिकोण के माध्यम से पहचाने गए अणुओं की तुलना में हैं।
एक अलग प्रयोग में, स्क्रीनिंग विधियों ने उन प्राकृतिक उत्पादों की एक सूची तैयार की जो कोविड-19 प्रोटीन को रोकते थे; ड्रगएआई ने उनकी विशेषताओं की तुलना करने के लिए एक ही प्रोटीन को लक्षित करने वाली नई दवाओं की एक सूची तैयार की। उन्होंने प्राकृतिक अणुओं और ड्रगएआई के बीच दवा-समानता और बाध्यकारी संबंध की तुलना की, और दोनों में समान माप पाए - लेकिन ड्रगएआई इन्हें बहुत जल्दी और कम खर्चीले तरीके से पहचानने में सक्षम था। साथ ही, वैज्ञानिकों ने एल्गोरिदम को एक लचीली संरचना के लिए डिज़ाइन किया है जो भविष्य के शोधकर्ताओं को नए फ़ंक्शन जोड़ने की अनुमति देता है। डॉ. अटामियान ने कहा, "इसका मतलब है कि आप अधिक परिष्कृत दवा के उम्मीदवारों के साथ समाप्त होने जा रहे हैं, जिसके वास्तविक दवा के रूप में समाप्त होने की संभावना और भी अधिक है।" "हम संभावनाओं के आगे बढ़ने को लेकर उत्साहित हैं।"
