TxGemma: गूगल के AI परिवार की एक विशेष शाखा
ये नए मॉडल, जिन्हें सामूहिक रूप से TxGemma के नाम से जाना जाता है, गूगल के ओपन-सोर्स, जेनरेटिव AI (GenAI) मॉडल के Gemma परिवार के एक विशेष विस्तार का प्रतिनिधित्व करते हैं। Gemma मॉडल, बदले में, गूगल के अत्याधुनिक Gemini AI प्लेटफॉर्म की नींव पर बनाए गए हैं, जिसका नवीनतम संस्करण दिसंबर में अनावरण किया गया था।
TxGemma टूलकिट को इस महीने के अंत में गूगल के Health AI Developer Foundations प्रोग्राम के माध्यम से वैज्ञानिक समुदाय के लिए जारी किया जाना है। इस पहल का उद्देश्य शोधकर्ताओं को मॉडल का मूल्यांकन और परिशोधन करने की अनुमति देकर सहयोग और आगे के विकास को बढ़ावा देना है। जबकि उनके अनुप्रयोग की पूरी सीमा अभी तक देखी जानी बाकी है, प्रारंभिक रिलीज उनके वाणिज्यिक अनुकूलन की क्षमता के बारे में सवाल उठाती है।
थेरेप्यूटिक्स की भाषा को समझना
डॉ. करेन डेसाल्वो, गूगल की मुख्य स्वास्थ्य अधिकारी, ने TxGemma की अनूठी क्षमताओं के बारे में विस्तार से बताया। इन मॉडलों में मानक पाठ और विभिन्न चिकित्सीय संस्थाओं की जटिल संरचनाओं दोनों को समझने की क्षमता है। इसमें छोटे अणु, रसायन और प्रोटीन शामिल हैं, जो दवा विकास में मूलभूत निर्माण खंड हैं।
यह दोहरी समझ शोधकर्ताओं को TxGemma के साथ अधिक सहज तरीके से बातचीत करने का अधिकार देती है। वे ऐसे प्रश्न पूछ सकते हैं जो संभावित नए उपचारों के महत्वपूर्ण गुणों की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ता उम्मीदवार दवाओं के सुरक्षा और प्रभावकारिता प्रोफाइल में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए TxGemma का उपयोग कर सकते हैं, जिससे प्रारंभिक स्क्रीनिंग प्रक्रिया में तेजी आती है।
दवा विकास की चुनौतियों का समाधान
डॉ. डेसाल्वो ने इस नवाचार के संदर्भ पर जोर देते हुए कहा कि “अवधारणा से अनुमोदित उपयोग तक चिकित्सीय दवाओं का विकास एक लंबी और महंगी प्रक्रिया है।” TxGemma को व्यापक शोध समुदाय के लिए उपलब्ध कराकर, गूगल का लक्ष्य इस जटिल उपक्रम की दक्षता बढ़ाने के लिए नवीन दृष्टिकोणों का पता लगाना है।
AI: जीवन विज्ञान में एक परिवर्तनकारी शक्ति
AI का उदय निर्विवाद रूप से जीवन विज्ञान उद्योग में क्रांति लेकर आया है। विशाल डेटासेट को संसाधित करने, छिपे हुए पैटर्न की पहचान करने और डेटा-संचालित भविष्यवाणियां उत्पन्न करने की इसकी क्षमता ने अभूतपूर्व अवसर खोले हैं। AI पहले से ही दवा विकास के विभिन्न चरणों में सक्रिय रूप से कार्यरत है, जिसमें शामिल हैं:
- दवा लक्ष्यों की पहचान: रोग प्रक्रियाओं में शामिल विशिष्ट अणुओं या मार्गों को इंगित करना।
- नई दवाओं का डिजाइन: वांछित चिकित्सीय गुणों के साथ उपन्यास यौगिकों का निर्माण।
- मौजूदा उपचारों का पुनरुत्पादन: अन्य स्थितियों के लिए पहले से स्वीकृत दवाओं के लिए नए उपयोग खोजना।
AI के अनुकूल नियामक परिदृश्य
दवा विकास में AI को तेजी से अपनाने से नियामक निकायों को प्रतिक्रिया देने के लिए प्रेरित किया गया है। इस साल की शुरुआत में, FDA ने नियामक फाइलिंग में AI के उपयोग पर अपना पहला मार्गदर्शन जारी किया, जिसमें यह स्पष्ट किया गया कि इस तकनीक को सबमिशन में कैसे शामिल किया जाना चाहिए। इसी तरह, 2024 में, EMA ने औषधीय उत्पाद जीवनचक्र में AI के अनुप्रयोग पर अपना दृष्टिकोण रेखांकित करते हुए एक प्रतिबिंब पत्र प्रकाशित किया। ये विकास दवा अनुसंधान और विनियमन के भविष्य को आकार देने में AI की भूमिका की बढ़ती मान्यता को उजागर करते हैं।
TxGemma से परे: गूगल की स्वास्थ्य पहलों की एक झलक
‘द चेक अप’ इवेंट ने गूगल की ओर से स्वास्थ्य संबंधी अन्य प्रगति की एक श्रृंखला प्रदर्शित की:
गूगल सर्च में बेहतर स्वास्थ्य परिणाम
गूगल ने उपयोगकर्ताओं को विश्वसनीय और प्रासंगिक स्वास्थ्य जानकारी प्रदान करने की अपनी सर्च इंजन की क्षमता में सुधार पर प्रकाश डाला। इसमें आधिकारिक स्रोतों को प्राथमिकता देने और जानकारी को स्पष्ट और सुलभ प्रारूप में प्रस्तुत करने के लिए खोज एल्गोरिदम को परिष्कृत करना शामिल है।
Health Connect ऐप में मेडिकल रिकॉर्ड्स फीचर
गूगल के Health Connect ऐप में एक नई सुविधा पेश की गई, जो उपयोगकर्ताओं को अपने मेडिकल रिकॉर्ड को सुरक्षित रूप से संग्रहीत और प्रबंधित करने में सक्षम बनाती है। इस केंद्रीकृत मंच का उद्देश्य व्यक्तियों को उनके स्वास्थ्य डेटा पर अधिक नियंत्रण के साथ सशक्त बनाना और स्वास्थ्य सेवा प्रदाताओं के साथ निर्बाध साझाकरण की सुविधा प्रदान करना है।
AI ‘सह-वैज्ञानिक’: एक वर्चुअल रिसर्च पार्टनर
फरवरी में अपनी घोषणा के आधार पर, गूगल ने अपनी AI ‘सह-वैज्ञानिक’ अवधारणा के बारे में विस्तार से बताया। यह वर्चुअल सहयोगी वैज्ञानिकों को उपन्यास परिकल्पनाओं और अनुसंधान प्रस्तावों को उत्पन्न करने में सहायता करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण का लाभ उठाकर, AI सह-वैज्ञानिक अनुसंधान लक्ष्यों का विश्लेषण कर सकता है और प्रासंगिक प्रकाशित साहित्य और संभावित प्रयोगात्मक दृष्टिकोणों के सारांश के साथ परीक्षण योग्य परिकल्पनाओं का प्रस्ताव कर सकता है।
उदाहरण के लिए, यदि शोधकर्ताओं का लक्ष्य किसी रोग पैदा करने वाले सूक्ष्म जीव के प्रसार की अपनी समझ को गहरा करना है, तो वे इस लक्ष्य को प्राकृतिक भाषा में व्यक्त कर सकते हैं। AI सह-वैज्ञानिक तब सुझाए गए परिकल्पनाओं, प्रासंगिक शोध पत्रों और संभावित प्रयोगात्मक डिजाइनों के साथ प्रतिक्रिया देगा।
Capricorn: बचपन के कैंसर के व्यक्तिगत उपचार के लिए AI
अंत में, गूगल ने Capricorn नामक एक AI उपकरण पर प्रकाश डाला, जो बचपन के कैंसर के लिए व्यक्तिगत उपचारों की पहचान में तेजी लाने के लिए Gemini मॉडल का उपयोग करता है। Capricorn सार्वजनिक चिकित्सा डेटा को डी-आइडेंटिफाइड रोगी जानकारी के साथ एकीकृत करके इसे प्राप्त करता है, जिससे चिकित्सकों को व्यक्तिगत रोगियों के लिए उपचार रणनीतियों को अधिक प्रभावी ढंग से तैयार करने में सक्षम बनाया जाता है।
TxGemma के संभावित अनुप्रयोगों में गहन जानकारी
मुख्य शक्ति मानव-पठनीय पाठ और आणविक संरचनाओं की जटिल, अक्सर गुप्त, दुनिया के बीच की खाई को पाटने की मॉडल की क्षमता के भीतर निहित है।
यहां बताया गया है कि TxGemma का उपयोग कैसे किए जाने की उम्मीद है:
लक्ष्य पहचान:
- एक शोधकर्ता इनपुट कर सकता है: “KRAS-उत्परिवर्तित कैंसर कोशिकाओं के विकास को रोकने के लिए संभावित प्रोटीन लक्ष्यों की पहचान करें।”
- TxGemma, वैज्ञानिक साहित्य और आणविक डेटा के विशाल डेटाबेस पर चित्रण करते हुए, उन प्रोटीनों की एक सूची सुझा सकता है जो KRAS प्रोटीन के साथ बातचीत करने के लिए जाने जाते हैं या उन मार्गों में शामिल हैं जिन्हें KRAS प्रभावित करता है। यह इन लक्ष्यों को “ड्रगैबिलिटी” (कितनी संभावना है कि एक छोटा अणु प्रभावी ढंग से प्रोटीन को बांध और संशोधित कर सकता है) जैसे कारकों के आधार पर रैंक भी कर सकता है।
लीड कंपाउंड डिस्कवरी:
- एक शोधकर्ता इनपुट कर सकता है: “छोटे अणु खोजें जो प्रोटीन किनेज AKT1 के सक्रिय स्थल से उच्च आत्मीयता के साथ बंधते हैं।”
- TxGemma अरबों यौगिकों के वर्चुअल पुस्तकालयों के माध्यम से छानबीन कर सकता है, उनकी 3D संरचना के आधार पर AKT1 प्रोटीन के लिए उनके बंधन आत्मीयता की भविष्यवाणी कर सकता है। यह इन यौगिकों को अनुमानित घुलनशीलता, पारगम्यता और संभावित विषाक्तता जैसे गुणों के आधार पर फ़िल्टर भी कर सकता है।
कार्रवाई के तंत्र का अध्ययन:
- एक शोधकर्ता के पास एक आशाजनक यौगिक है, लेकिन यह निश्चित नहीं है कि यह कैसे काम करता है। वे इनपुट कर सकते हैं: “यौगिक XYZ की कार्रवाई के तंत्र की भविष्यवाणी करें, जो प्रीक्लिनिकल मॉडल में अल्जाइमर रोग के खिलाफ गतिविधि दिखाता है।”
- TxGemma यौगिक की संरचना का विश्लेषण कर सकता है, इसकी तुलना ज्ञात दवाओं से कर सकता है, और जीन अभिव्यक्ति परिवर्तन और प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन पर डेटा के साथ इसे क्रॉस-रेफरेंस करके संभावित मार्गों या लक्ष्यों का सुझाव दे सकता है जो यौगिक प्रभावित कर रहा हो सकता है।
दवा पुनरुत्पादन:
- एक शोधकर्ता पूछ सकता है: “दुर्लभ आनुवंशिक विकार ABC के इलाज के लिए पुन: उपयोग की जा सकने वाली मौजूदा दवाओं की पहचान करें।”
- TxGemma विकार ABC के आनुवंशिक और आणविक आधार का विश्लेषण कर सकता है, फिर उन दवाओं की खोज कर सकता है जो रोग में शामिल मार्गों या प्रोटीनों को लक्षित करने के लिए जानी जाती हैं, भले ही उन दवाओं को मूल रूप से पूरी तरह से अलग स्थिति के लिए विकसित किया गया हो।
विषाक्तता भविष्यवाणी:
- महंगे नैदानिक परीक्षणों में एक यौगिक को स्थानांतरित करने से पहले, शोधकर्ताओं को इसकी संभावित विषाक्तता का आकलन करने की आवश्यकता होती है। TxGemma का उपयोग इसके लिए किया जा सकता है: “यौगिक PQR के जिगर की क्षति या कार्डियोटॉक्सिसिटी पैदा करने की क्षमता की भविष्यवाणी करें।”
- मॉडल यौगिक की संरचना का विश्लेषण करेगा और इसकी तुलना ज्ञात विषाक्त यौगिकों के डेटाबेस से करेगा, संभावित लाल झंडों की पहचान करेगा।
ओपन-सोर्स एडवांटेज: नवाचार के लिए एक उत्प्रेरक
TxGemma को एक ओपन-सोर्स मॉडल के रूप में जारी करके, गूगल एक सहयोगी वातावरण को बढ़ावा दे रहा है, और खोज की गति को तेज कर रहा है।
संभावित प्रभाव बढ़ जाता है।
दुनिया भर के शोधकर्ता मॉडल के विकास में योगदान कर सकते हैं, इसके एल्गोरिदम को परिष्कृत कर सकते हैं, इसके ज्ञान आधार का विस्तार कर सकते हैं, और इसे विशिष्ट अनुसंधान आवश्यकताओं के अनुरूप बना सकते हैं।
दवा खोज का भविष्य
TxGemma और अन्य AI-संचालित उपकरणों का परिचय अधिक कुशल और प्रभावी दवा विकास की खोज में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करता है। जबकि AI कोई जादुई गोली नहीं है, इसमें मानवीय विशेषज्ञता को बढ़ाने, अनुसंधान समय-सीमा में तेजी लाने और अंततः जीवन रक्षक उपचारों को रोगियों तक तेजी से पहुंचाने की अपार क्षमता है। जीवन विज्ञान में AI का चल रहा विकास एक ऐसे भविष्य का वादा करता है जहां दवा की खोज अधिक डेटा-संचालित, सटीक और अंततः अधिक सफल होगी।