संदर्भ:

औषधि विकास एक बेहद महंगी और समयसाध्य प्रक्रिया है। यद्यपि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के आगमन ने परिवर्तनकारी संभावनाएं प्रस्तुत की हैं, जिससे दवा विकास के विभिन्न चरणों में काफी तेजी आई है। गूगल कंपनी डीपमाइंड और अमेरिका के वाशिंगटन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं द्वारा क्रमशः दो एआई-आधारित भविष्यवाणी उपकरण, अल्फाफोल्ड और रोजटीटीएफोल्ड के विकास ने कम्प्यूटेशनल दवा विकास के क्षेत्र में एक बड़ी वैज्ञानिक सफलता प्राप्त की है।

औषधि विकास प्रक्रिया

1. लक्ष्यों की पहचान करना और उनका सत्यापन करना: औषधि विकास की यात्रा जैविक लक्ष्य की पहचान और सत्यापन से शुरू होती है। लक्ष्य आमतौर पर एक जीन या प्रोटीन होता है जिससे दवा जुड़कर अपना उपचारात्मक प्रभाव प्रदर्शित करती है। इन लक्ष्यों में से अधिकांश प्रोटीन होते हैं।  सभी प्रोटीन उपयुक्त लक्ष्य नहीं हैं; केवल वे विशिष्ट साइटें जहां दवाएं प्रभावी ढंग से जुड़ सकती हैं और कार्य कर सकती हैं, उन्हें  ही "औषधि योग्य" प्रोटीन कहा जाता है।
2. खोज चरण: खोज चरण में, छोटे अणुओं के विशाल भंडार से सबसे उपयुक्त दवा समीकरण को खोजने के लिए एक लक्ष्य प्रोटीन अनुक्रम का विश्लेषण किया जाता है।  इसमें बड़े पैमाने पर रासायनिक समीकरणों की जांच करना, कंप्यूटर मॉडलिंग का उपयोग करके दवाओं को डिजाइन करना, या प्राकृतिक स्रोतों से दवा-समीकरण की खोज करना शामिल होता है।
3. पूर्व-नैदानिक चरण: यहां, संभावित दवाओं का उनकी सुरक्षा और प्रभावकारिता का मूल्यांकन करने के लिए इन विट्रो (प्रयोगशाला में) और इन विवो (जीवित जानवरों में) परीक्षण किया जाता है। इन परीक्षणों का उद्देश्य यह निर्धारित करना है कि क्या दवाएं सुरक्षित हैं, क्या वे लक्ष्य को प्रभावी ढंग से बांधती हैं, और क्या वे रोग के लक्षणों में सुधार करती हैं।
4. नैदानिक चरण: यदि पूर्व-नैदानिक परीक्षण सफल होते हैं, तो दवा नैदानिक चरण में प्रवेश करती है, जिसमें मानव रोगियों में इसकी सुरक्षा और प्रभावकारिता का मूल्यांकन करने के लिए परीक्षण शामिल होते हैं। नैदानिक परीक्षणों को आमतौर पर कई चरणों में विभाजित किया जाता है, जिसमें छोटे पैमाने पर अध्ययन शामिल होते हैं जो दवा की सुरक्षा का आकलन करते हैं, इसके बाद बड़े पैमाने पर अध्ययन जो इसकी प्रभावकारिता का मूल्यांकन करते हैं।
5. नियामक अनुमोदन और बाजार के बाद निगरानी: यदि नैदानिक परीक्षण सफल होते हैं, तो दवा निर्माता नियामक एजेंसियों (जैसे कि FDA) से दवा को बाजार में लाने के लिए अनुमोदन प्राप्त करने के लिए आवेदन करते हैं। अनुमोदन प्राप्त करने के बाद भी, दवाओं की निगरानी जारी रहती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे सुरक्षित और प्रभावी हैं।

पारंपरिक औषधि विकास में चुनौतियाँ

पारंपरिक दवा की खोज उच्च विफलता दर और पर्याप्त लागत से भरी है। अकेले खोज चरण इन बाधाओं के कारण प्री-क्लिनिकल और क्लिनिकल परीक्षण के लिए आगे बढ़ने वाली संभावित दवाओं की संख्या को महत्वपूर्ण रूप से सीमित कर सकता है।

दवा विकास पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) का प्रभाव

• लक्ष्य खोज में तेजी लाना : कृत्रिम बुद्धिमत्ता में लक्ष्य खोज और दवा-लक्ष्य अंतःक्रिया अध्ययनों में क्रांति लाने की क्षमता है, जिससे आवश्यक समय को प्रभावी रूप से कम किया जा सकता है और भविष्यवाणियों की सटीकता बढ़ाई जा सकती है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता कई प्रारंभिक प्रयोगशाला प्रयोगों की आवश्यकता से बचने के द्वारा भी लागत में पर्याप्त  कमी कर सकती है।

• अल्फा फोल्ड और रोसेटा फोल्ड: क्रांतिकारी AI उपकरण: कम्प्यूटेशनल दवा विकास में दो AI-आधारित उपकरणों, अल्फा फोल्ड और रोसेटा फोल्ड ने महत्वपूर्ण प्रगति को चिन्हित किया है। ये उपकरण उच्च सटीकता के साथ प्रोटीनों की त्रि-आयामी संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए गहन न्यूरल नेटवर्क का लाभ उठाते हैं।
• अल्फा फोल्ड 3 और रोसेटा फोल्ड ऑल-एटॉम: इन उपकरणों के नए संस्करण, अल्फा फोल्ड 3 और रोसेटा फोल्ड ऑल-एटॉम, उन्नत क्षमताएं प्रदान करते हैं। अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत, ये संस्करण न केवल स्थिर प्रोटीन संरचनाओं और प्रोटीन-प्रोटीन अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी कर सकते हैं बल्कि प्रोटीन, डीएनए, आरएनए, छोटे अणुओं और आयनों के किसी भी संयोजन से जुड़ी संरचनाओं और अंतःक्रियाओं की भी भविष्यवाणी कर सकते हैं। वे दवा-लक्ष्य अंतःक्रियाओं के लिए भविष्यवाणी सटीकता में उल्लेखनीय सुधार करते हुए, संरचनात्मक परिसरों की भविष्यवाणी के लिए जनरेटिव विसरण-आधारित आर्किटेक्चर का उपयोग करते हैं।
• प्रदर्शन और सीमाएं: लक्ष्यों और छोटे अणु दवाओं के बीच 400 अंतःक्रियाओं को शामिल करने वाले परीक्षणों में, अल्फा फोल्ड 3 ने 76% सटीकता दर प्रदर्शित की, जबकि रोसेटा फोल्ड ऑल-एटॉम ने 40% सटीकता दर प्रदर्शित की।
  • सटीकता की बाधाएं: ये उपकरण अंतःक्रियाओं की भविष्यवाणी करने में 80% तक सटीकता प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन प्रोटीन-आरएनए अंतःक्रिया भविष्यवाणियों के लिए उनकी सटीकता काफी कम हो जाती है।
  • सीमित दायरा: AI उपकरण मुख्य रूप से लक्ष्य खोज और दवा-लक्ष्य अंतःक्रिया चरणों में सहायता करते हैं। पूरी दवा विकास प्रक्रिया में अभी भी पूर्व-नैदानिक और नैदानिक चरणों की आवश्यकता होती है, और इस बात की कोई गारंटी नहीं है कि AI-व्युत्पन्न अणु इन चरणों में सफल होंगे। 

मॉडल भ्रम और सीमित पहुंच: AI उपकरणों की चुनौतियां

• मॉडल भ्रम (Model Hallucinations): विसरण-आधारित आर्किटेक्चर "मॉडल भ्रम" से ग्रस्त हो सकते हैं, जहां अपर्याप्त प्रशिक्षण डेटा गलत या अस्तित्वहीन भविष्यवाणियों की ओर ले जाता है। ये भविष्यवाणियां वास्तविक दुनिया में मौजूद प्रोटीन संरचनाओं का प्रतिनिधित्व नहीं कर सकती हैं।
• सीमित पहुंच (Restricted Access): अल्फा फोल्ड के पिछले संस्करणों के विपरीत, DeepMind ने अल्फा फोल्ड 3 के लिए कोड जारी नहीं किया है। यह स्वतंत्र सत्यापन, व्यापक उपयोग और प्रोटीन-छोटे अणु अंतःक्रियाओं के अध्ययन को सीमित करता है। कोड तक सीमित पहुंच वैज्ञानिक सहयोग और नवाचार को बाधित कर सकती है।

कम्प्यूटेशनल औषधि विकास में भारत की स्थिति

• बुनियादी ढांचा और विशेषज्ञता: दवा विकास में अत्याधुनिक एआई उपकरण विकसित करने के लिए पर्याप्त कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है, विशेष रूप से तेज ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू) जो व्यापक कार्यों और लंबे अनुक्रमों को संभालने में सक्षम हो। हार्डवेयर प्रौद्योगिकी में निरंतर प्रगति के कारण ये ग्राफिक्स प्रोसेसिंग यूनिट (जीपीयू)  चिप्स महंगे हैं और तेजी से अप्रचलित हो रहे हैं। भारत वर्तमान में ऐसे बड़े पैमाने के कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की कमी का सामना कर रहा है।
• कुशल कार्यबल: एक और महत्वपूर्ण चुनौती अमेरिका और चीन जैसे देशों के विपरीत, भारत में कुशल एआई वैज्ञानिकों की कमी है। प्रोटीन एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी, मॉडलिंग और संरचनात्मक जीव विज्ञान के अन्य क्षेत्रों में भारत के समृद्ध इतिहास के बावजूद, इस कौशल अंतर ने एआई-संचालित दवा विकास में प्रथम-प्रस्तावक लाभ की स्थापना में बाधा उत्पन्न की है।
• उभरते अवसर: हालाँकि, भारत संभावनाओं से रहित नहीं है। देश में फार्मास्युटिकल कंपनियों की बढ़ती संख्या भारत के लिए लक्ष्य खोज, पहचान और दवा परीक्षण के लिए एआई उपकरण अपनाने में अग्रणी बनने का अवसर प्रस्तुत करती है। कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे में निवेश और एआई प्रतिभा का पोषण करके, भारत वैश्विक दवा विकास परिदृश्य में महत्वपूर्ण योगदान देने के लिए अपनी वैज्ञानिक विशेषज्ञता का लाभ उठा सकता है।

निष्कर्ष

भारत, संरचनात्मक जीव विज्ञान में अपने समृद्ध इतिहास के साथ, कम्प्यूटेशनल दवा विकास में एक महत्वपूर्ण खिलाड़ी बनने की क्षमता रखता है। इसे प्राप्त करने के लिए, देश को उन्नत कम्प्यूटेशनल बुनियादी ढांचे में निवेश करने और एआई में कुशल कार्यबल तैयार करने की जरूरत है। ऐसा करके, भारत दवा विकास में तेजी लाने के लिए एआई का उपयोग कर सकता है, जिससे अंततः वैश्विक स्वास्थ्य सेवा को लाभ होगा।

इन चुनौतियों का समाधान करके और उभरते अवसरों का लाभ उठाकर, एआई प्रौद्योगिकी के नवीन अनुप्रयोगों द्वारा संचालित, दवा विकास का भविष्य तेज, अधिक सटीक और लागत प्रभावी हो सकता है।

Source- The Hindu