फार्मा का भविष्य: Google की TxGemma AI पहल

एक संभावित जीवन रक्षक दवा की यात्रा, एक शोधकर्ता की आँखों में एक चमक से लेकर रोगी के बिस्तर तक, कुख्यात रूप से लंबी, कठिन और आश्चर्यजनक रूप से महंगी होती है। यह आणविक अंतःक्रियाओं, जैविक मार्गों, क्लिनिकल परीक्षणों और नियामक बाधाओं की एक भूलभुलैया है। विफलता आम है, सफलता दुर्लभ और कड़ी मेहनत से जीती जाती है। दशकों से, फार्मास्युटिकल उद्योग इस वास्तविकता से जूझ रहा है, प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने, लागत कम करने और सबसे महत्वपूर्ण रूप से, प्रभावी उपचारों की डिलीवरी में तेजी लाने के तरीकों की तलाश कर रहा है। अब, प्रौद्योगिकी दिग्गज Google इस जटिल क्षेत्र में और आगे बढ़ रहा है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता की नींव पर निर्मित एक शक्तिशाली नया उपकरण प्रस्तावित कर रहा है: TxGemma। यह सिर्फ एक और एल्गोरिथम नहीं है; इसे एक ओपन-सोर्स उत्प्रेरक के रूप में स्थापित किया गया है, जिसे विशेष रूप से चिकित्सीय विकास में गांठों को सुलझाने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

सामान्यवादी AI से विशेषीकृत दवा खोज उपकरण तक

जीवन विज्ञान में बड़े भाषा मॉडल (LLMs) को लागू करने में Google का प्रवेश पूरी तरह से नया नहीं है। अक्टूबर 2023 में Tx-LLM की शुरुआत ने एक महत्वपूर्ण कदम चिह्नित किया, जो दवा विकास के विभिन्न पहलुओं में सहायता के उद्देश्य से एक सामान्यवादी मॉडल पेश करता है। हालाँकि, जीव विज्ञान और रसायन विज्ञान की जटिलताएँ अधिक विशिष्ट उपकरणों की माँग करती हैं। इसे पहचानते हुए, Google इंजीनियरों ने अपने काम पर निर्माण किया है, अपने सुप्रसिद्ध Gemma मॉडल के आर्किटेक्चर का लाभ उठाते हुए TxGemma बनाया है।

महत्वपूर्ण अंतर प्रशिक्षण में निहित है। जबकि सामान्य LLMs पाठ और कोड के विशाल विस्तार से सीखते हैं, TxGemma को चिकित्सीय विकास से सीधे संबंधित डेटा पर सावधानीपूर्वक प्रशिक्षित किया गया है। यह केंद्रित शिक्षा मॉडल को दवा खोज की भाषा और तर्क की सूक्ष्म समझ प्रदान करती है। इसे न केवल जानकारी संसाधित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, बल्कि संभावित दवा उम्मीदवारों के उनके जीवनचक्र के दौरान जटिल गुणों को समझने और भविष्यवाणी करने के लिए भी डिज़ाइन किया गया है। इसे एक बहुश्रुत AI से फार्मास्युटिकल विज्ञान में विशेष डॉक्टरेट रखने वाले AI में संक्रमण के रूप में सोचें।

TxGemma को एक ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट के रूप में जारी करने का निर्णय विशेष रूप से उल्लेखनीय है। इस संभावित रूप से परिवर्तनकारी तकनीक को मालिकाना दीवारों के पीछे रखने के बजाय, Google वैश्विक अनुसंधान समुदाय - शिक्षाविदों, बायोटेक स्टार्टअप्स और स्थापित फार्मास्युटिकल कंपनियों को समान रूप से - मॉडल का उपयोग करने, अनुकूलित करने और परिष्कृत करने के लिए आमंत्रित कर रहा है। यह सहयोगात्मक दृष्टिकोण डेवलपर्स को अपने स्वयं के डेटासेट पर TxGemma को ठीक करने, इसे विशिष्ट शोध प्रश्नों और मालिकाना पाइपलाइनों के अनुरूप बनाने की अनुमति देता है, जिससे नवाचार की संभावित रूप से तेज, अधिक वितरित गति को बढ़ावा मिलता है।

AI शक्ति को अनुकूलित करना: मॉडल आकार और भविष्य कहनेवाला क्षमताएं

यह समझते हुए कि कम्प्यूटेशनल संसाधन अनुसंधान परिवेशों में नाटकीय रूप से भिन्न होते हैं, Google ने एक-आकार-सभी-के-लिए-फिट समाधान की पेशकश नहीं की है। TxGemma मॉडल के एक स्तरीय सुइट में आता है, जो शोधकर्ताओं को कम्प्यूटेशनल हॉर्सपावर और भविष्य कहनेवाला कौशल के बीच इष्टतम संतुलन का चयन करने की अनुमति देता है:

• 2 बिलियन पैरामीटर्स: एक अपेक्षाकृत हल्का विकल्प, अधिक बाधित हार्डवेयर वाले वातावरण के लिए या कम जटिल विश्लेषण की आवश्यकता वाले कार्यों के लिए उपयुक्त।
• 9 बिलियन पैरामीटर्स: एक मध्य-श्रेणी का मॉडल जो क्षमता में एक महत्वपूर्ण कदम प्रदान करता है, प्रबंधनीय कम्प्यूटेशनल मांगों के साथ प्रदर्शन को संतुलित करता है।
• 27 बिलियन पैरामीटर्स: फ्लैगशिप मॉडल, जटिल कार्यों पर अधिकतम प्रदर्शन के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसके लिए पर्याप्त हार्डवेयर संसाधनों की आवश्यकता होती है, लेकिन सबसे गहरी अंतर्दृष्टि का वादा करता है।

इन मॉडलों में ‘पैरामीटर्स’ की अवधारणा को उन नॉब्स और डायल्स के रूप में सोचा जा सकता है जिनका उपयोग AI सीखने और भविष्यवाणियां करने के लिए करता है। अधिक पैरामीटर आम तौर पर डेटा में अधिक जटिल पैटर्न और बारीकियों को पकड़ने की अनुमति देते हैं, जिससे संभावित रूप से उच्च सटीकता और अधिक परिष्कृत क्षमताएं प्राप्त होती हैं, यद्यपि प्रशिक्षण और अनुमान के लिए बढ़ी हुई कम्प्यूटेशनल आवश्यकताओं की कीमत पर।

महत्वपूर्ण रूप से, प्रत्येक आकार श्रेणी में एक ‘predict’ संस्करण शामिल है। ये वर्कहॉर्स हैं, जो विशिष्ट, महत्वपूर्ण कार्यों के लिए ठीक-ठीक किए गए हैं जो दवा विकास पाइपलाइन को विरामित करते हैं:

1. Classification (वर्गीकरण): इन कार्यों में श्रेणीबद्ध भविष्यवाणियां करना शामिल है। Google द्वारा प्रदान किया गया एक क्लासिक उदाहरण यह निर्धारित करना है कि क्या कोई विशिष्ट अणु रक्त-मस्तिष्क बाधा (blood-brain barrier) को पार करने की संभावना है। यह अल्जाइमर (Alzheimer’s) या पार्किंसंस (Parkinson’s) रोग जैसे न्यूरोलॉजिकल विकारों के लिए उपचार विकसित करने में एक महत्वपूर्ण द्वारपाल प्रश्न है। एक दवा जो मस्तिष्क में अपने लक्ष्य तक नहीं पहुंच सकती है, उसके अन्य गुणों की परवाह किए बिना अप्रभावी है। TxGemma का उद्देश्य इस पारगम्यता की जल्दी भविष्यवाणी करना है, जिससे मूल्यवान समय और संसाधन बचते हैं जो अन्यथा गैर-व्यवहार्य उम्मीदवारों पर खर्च हो सकते हैं। अन्य वर्गीकरण कार्यों में विषाक्तता, घुलनशीलता या चयापचय स्थिरता की भविष्यवाणी करना शामिल हो सकता है।
2. Regression (प्रतिगमन): श्रेणियों के बजाय, प्रतिगमन कार्य निरंतर संख्यात्मक मानों की भविष्यवाणी करते हैं। एक प्रमुख उदाहरण दवा की बंधन आत्मीयता (binding affinity) का पूर्वानुमान लगाना है - एक संभावित दवा अणु अपने इच्छित जैविक लक्ष्य (जैसे एक विशिष्ट प्रोटीन) से कितनी मजबूती से जुड़ता है। उच्च बंधन आत्मीयता अक्सर दवा की प्रभावकारिता के लिए एक शर्त होती है। कम्प्यूटेशनल रूप से इस मान की सटीक भविष्यवाणी करने से आगे के प्रयोगात्मक परीक्षण के लिए अणुओं को प्राथमिकता देने में मदद मिल सकती है, प्रयोगशाला कार्य को सबसे आशाजनक उम्मीदवारों पर केंद्रित किया जा सकता है। अन्य प्रतिगमन कार्यों में खुराक के स्तर या अवशोषण दरों की भविष्यवाणी करना शामिल हो सकता है।
3. Generation (उत्पादन): यह क्षमता AI को दिए गए बाधाओं के आधार पर उपन्यास आणविक संरचनाओं या रासायनिक संस्थाओं का प्रस्ताव करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, Google नोट करता है कि मॉडल पीछे की ओर काम कर सकता है: रासायनिक प्रतिक्रिया के वांछित उत्पाद को देखते हुए, TxGemma आवश्यक अभिकारकों या शुरुआती सामग्रियों का सुझाव दे सकता है। यह उत्पादक शक्ति रासायनिक स्थान की खोज को महत्वपूर्ण रूप से तेज कर सकती है, रसायनज्ञों को संश्लेषण मार्गों को डिजाइन करने या वांछित गुणों के साथ पूरी तरह से नए आणविक मचानों का प्रस्ताव करने में मदद कर सकती है।

यह बहुआयामी भविष्य कहनेवाला क्षमता TxGemma को केवल एक विश्लेषणात्मक उपकरण के रूप में नहीं, बल्कि वैज्ञानिक प्रक्रिया में एक सक्रिय भागीदार के रूप में स्थापित करती है, जो कई महत्वपूर्ण मोड़ों पर निर्णयों को सूचित करने में सक्षम है।

मापना: प्रदर्शन बेंचमार्क और निहितार्थ

एक नया उपकरण जारी करना एक बात है; इसकी प्रभावशीलता का प्रदर्शन करना दूसरी बात है। Google ने प्रदर्शन डेटा साझा किया है, विशेष रूप से अपने सबसे बड़े 27-बिलियन पैरामीटर ‘predict’ मॉडल के लिए, जो महत्वपूर्ण प्रगति का सुझाव देता है। उनके आंतरिक मूल्यांकनों के अनुसार, यह फ्लैगशिप TxGemma मॉडल न केवल अपने पूर्ववर्ती, Tx-LLM से आगे निकलता है, बल्कि अक्सर कार्यों के व्यापक स्पेक्ट्रम में उससे मेल खाता है या उससे आगे निकल जाता है।

उद्धृत संख्याएँ सम्मोहक हैं: 27B TxGemma मॉडल ने कथित तौर पर 66 बेंचमार्क कार्यों में से 64 पर Tx-LLM के लिए बेहतर या तुलनीय प्रदर्शन दिखाया, उनमें से 45 पर सक्रिय रूप से बेहतर प्रदर्शन किया। यह चिकित्सीय डोमेन के भीतर सामान्यवादी क्षमता में पर्याप्त छलांग का सुझाव देता है।

शायद और भी अधिक चौंकाने वाला TxGemma का अत्यधिक विशेषीकृत, एकल-कार्य मॉडल के सापेक्ष प्रदर्शन है। अक्सर, विशेष रूप से एक विशिष्ट कार्य (जैसे घुलनशीलता या विषाक्तता की भविष्यवाणी) के लिए प्रशिक्षित AI मॉडल से उस विशेष कार्य पर अधिक सामान्यवादी मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करने की उम्मीद की जाती है। हालाँकि, Google का डेटा इंगित करता है कि 27B TxGemma 50 विभिन्न कार्यों पर इन विशेष मॉडलों को टक्कर देता है या हरा देता है, उनमें से 26 पर उन्हें पूरी तरह से पीछे छोड़ देता है।

व्यावहारिक रूप में इसका क्या मतलब है? यह सुझाव देता है कि शोधकर्ताओं को दर्जनों विभिन्न, संकीर्ण रूप से केंद्रित AI उपकरणों के पैचवर्क की आवश्यकता नहीं हो सकती है। TxGemma जैसा एक शक्तिशाली, अच्छी तरह से प्रशिक्षित सामान्यवादी मॉडल संभावित रूप से एक एकीकृत मंच के रूप में काम कर सकता है, जो दवा खोज वर्कफ़्लो के भीतर विविध भविष्य कहनेवाला चुनौतियों को संभालने में सक्षम है। यह वर्कफ़्लो को सरल बना सकता है, कई भिन्न प्रणालियों को एकीकृत करने की आवश्यकता को कम कर सकता है, और दवा उम्मीदवार की संभावित प्रोफ़ाइल का अधिक समग्र दृष्टिकोण प्रदान कर सकता है। कार्य-विशिष्ट विशेषज्ञों के खिलाफ प्रभावी ढंग से प्रतिस्पर्धा करने के लिए एक एकल, यद्यपि बड़े, मॉडल की क्षमता व्यापक, डोमेन-केंद्रित प्रशिक्षण डेटा और परिष्कृत मॉडल आर्किटेक्चर की शक्ति को रेखांकित करती है। यह एक ऐसे भविष्य का संकेत देता है जहां एकीकृत AI प्लेटफ़ॉर्म फार्मास्युटिकल R&D के लिए केंद्रीय केंद्र बन जाते हैं।

संख्याओं से परे: TxGemma-Chat के साथ वैज्ञानिक संवाद में संलग्न होना

जबकि भविष्य कहनेवाला सटीकता सर्वोपरि है, वैज्ञानिक प्रक्रिया में अक्सर सही उत्तर प्राप्त करने से कहीं अधिक शामिल होता है। इसमें यह समझना शामिल है कि उत्तर क्यों सही है, वैकल्पिक परिकल्पनाओं की खोज करना, और पुनरावृत्ति शोधन में संलग्न होना। इसे संबोधित करने के लिए, Google ने TxGemma-Chat मॉडल भी पेश किए हैं, जो 9B और 27B पैरामीटर कॉन्फ़िगरेशन में उपलब्ध हैं।

ये संवादी संस्करण इस बात में एक महत्वपूर्ण विकास का प्रतिनिधित्व करते हैं कि शोधकर्ता प्रयोगशाला में AI के साथ कैसे बातचीत कर सकते हैं। केवल डेटा इनपुट करने और भविष्यवाणी प्राप्त करने के बजाय, वैज्ञानिक TxGemma-Chat के साथ संवाद में संलग्न हो सकते हैं। वे मॉडल से उसके निष्कर्षों के पीछे के तर्क को समझाने के लिए कह सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि मॉडल किसी अणु के लिए कम बंधन आत्मीयता की भविष्यवाणी करता है, तो एक शोधकर्ता पूछ सकता है कि क्यों यह उस निष्कर्ष पर पहुंचा, संभावित रूप से विशिष्ट संरचनात्मक विशेषताओं या अंतःक्रियाओं के बारे में अंतर्दृष्टि को उजागर करता है जो भविष्यवाणी को संचालित कर रहे हैं।

यह क्षमता AI को एक ब्लैक बॉक्स प्रेडिक्टर से एक संभावित सहयोगी में बदल देती है। शोधकर्ता जटिल, बहुआयामी प्रश्न पूछ सकते हैं जो सरल वर्गीकरण या प्रतिगमन से परे जाते हैं। मॉडल से संभावित ऑफ-टारगेट प्रभावों के बारे में पूछताछ करने, किसी विशिष्ट जैविक मार्ग से संबंधित प्रासंगिक साहित्य के सारांश मांगने, या इसके गुणों को बेहतर बनाने के लिए लीड कंपाउंड में संशोधनों पर विचार-मंथन करने की कल्पना करें।

इन संवादात्मक अंतःक्रियाओं में अनुसंधान चक्र को नाटकीय रूप से तेज करने की क्षमता है। मैन्युअल रूप से डेटाबेस खोजने या भिन्न स्रोतों से जानकारी को एक साथ जोड़ने में घंटों खर्च करने के बजाय, शोधकर्ता तेजी से सूचना संश्लेषण, परिकल्पना निर्माण और समस्या निवारण के लिए TxGemma-Chat का लाभ उठा सकते हैं। यह इंटरैक्टिव तत्व गहरी समझ को बढ़ावा दे सकता है और संभावित रूप से जांच के नए रास्ते खोल सकता है जो अन्यथा छूट सकते हैं। यह मानव वैज्ञानिक टीमों की सहयोगात्मक प्रकृति को दर्शाता है, एक AI भागीदार को जोड़ता है जो बड़ी मात्रा में जानकारी संसाधित करने और अपनी ‘विचार प्रक्रिया’ को स्पष्ट करने में सक्षम है।

इसे एक साथ बुनना: Agentic-Tx फ्रेमवर्क और एकीकृत टूलिंग

वास्तविक दुनिया की दवा खोज में शायद ही कभी पृथक भविष्य कहनेवाला कार्य शामिल होते हैं। यह एक जटिल, बहु-चरणीय प्रक्रिया है जिसके लिए विविध स्रोतों से जानकारी को एकीकृत करने, अनुक्रमिक विश्लेषण करने और अप-टू-द-मिनट ज्ञान तक पहुंचने की आवश्यकता होती है। इसे पहचानते हुए, Google ने Agentic-Tx की भी घोषणा की, जो इसके शक्तिशाली Gemini 1.5 Pro मॉडल पर निर्मित एक अधिक परिष्कृत ढाँचा है।

Agentic-Tx को कई स्टैंडअलोन AI मॉडल में निहित प्रमुख सीमाओं को दूर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है: वास्तविक समय, बाहरी जानकारी तक पहुँचना और जटिल, बहु-चरणीय तर्क कार्यों को निष्पादित करना। यह एक एकल उपकरण की तरह कम और एक बुद्धिमान एजेंट या अनुसंधान सहायक की तरह अधिक कार्य करता है, जो जटिल वैज्ञानिक चुनौतियों से निपटने के लिए एक आभासी टूलकिट से लैस है।

यह टूलकिट प्रभावशाली रूप से व्यापक है, विभिन्न संसाधनों और क्षमताओं को एकीकृत करता है:

• एक उपकरण के रूप में TxGemma: TxGemma की भविष्य कहनेवाला और तर्क शक्ति को Agentic-Tx ढांचे के भीतर मुख्य उपकरणों में से एक के रूप में शामिल किया गया है, जिससे एजेंट अपने विशेष चिकित्सीय ज्ञान का लाभ उठा सकता है।
• सामान्य खोज क्षमताएं: Agentic-Tx विशाल बाहरी ज्ञान आधारों में टैप कर सकता है, जिसमें PubMed (बायोमेडिकल साहित्य के लिए प्राथमिक डेटाबेस), Wikipedia, और व्यापक वेब शामिल हैं। यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट के विश्लेषण नवीनतम शोध निष्कर्षों और सामान्य वैज्ञानिक संदर्भ द्वारा सूचित किए जाते हैं।
• विशिष्ट आणविक उपकरण: विशेष उपकरणों के साथ एकीकरण आणविक डेटा के प्रत्यक्ष हेरफेर और विश्लेषण की अनुमति देता है, संभावित रूप से संरचना विज़ुअलाइज़ेशन या संपत्ति गणना जैसे कार्य करता है।
• जीन और प्रोटीन उपकरण: जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स पर केंद्रित डेटाबेस और टूल तक पहुंच एजेंट को महत्वपूर्ण जैविक संदर्भ, जैसे जीन फ़ंक्शन, प्रोटीन इंटरैक्शन और पाथवे विश्लेषण को शामिल करने में सक्षम बनाती है।

इन 18 विशिष्ट उपकरणों को व्यवस्थित करके, Agentic-Tx का उद्देश्य जटिल अनुसंधान वर्कफ़्लो को संभालना है जिसके लिए अनुक्रमिक चरणों और सूचना एकीकरण की आवश्यकता होती है। उदाहरण के लिए, एक शोधकर्ता Agentic-Tx से किसी विशिष्ट बीमारी के लिए संभावित दवा लक्ष्यों की पहचान करने, उन लक्ष्यों पर नवीनतम साहित्य पुनर्प्राप्त करने, ज्ञात अवरोधकों की बंधन आत्मीयता की भविष्यवाणी करने के लिए TxGemma का उपयोग करने, प्रोटीन डेटाबेस का उपयोग करके संभावित ऑफ-टारगेट प्रभावों का विश्लेषण करने और अंत में, सहायक साक्ष्य के साथ निष्कर्षों को सारांशित करने के लिए कह सकता है। यह एकीकृत, एजेंट-आधारित दृष्टिकोण दर्शाता है कि मानव शोधकर्ता जटिल समस्याओं से कैसे निपटते हैं, लेकिन अत्यधिक त्वरित सूचना प्रसंस्करण और विश्लेषण की क्षमता के साथ।

खुले दरवाजे: सुलभता और सहयोगात्मक भविष्य

एक शक्तिशाली उपकरण तभी उपयोगी होता है जब वह सुलभ हो। Google Vertex AI Model Garden और लोकप्रिय ओपन-सोर्स हब Hugging Face जैसे स्थापित प्लेटफार्मों के माध्यम से TxGemma को अनुसंधान समुदाय के लिए आसानी से उपलब्ध करा रहा है। यह प्रवेश की बाधा को कम करता है, जिससे दुनिया भर के शोधकर्ता अपेक्षाकृत आसानी से अपने काम में TxGemma के साथ प्रयोग करना और एकीकृत करना शुरू कर सकते हैं।

मॉडल की ओपन-सोर्स प्रकृति पर जोर सामुदायिक जुड़ाव को बढ़ावा देने के लिए एक जानबूझकर रणनीति है। Google स्पष्ट रूप से अपनी अपेक्षा बताता है कि शोधकर्ता न केवल TxGemma का उपयोग करेंगे बल्कि उस पर पुनरावृति भी करेंगे, इसे और ठीक करेंगे, और अपने सुधार प्रकाशित करेंगे। यह एक पुण्य चक्र बनाता है: जैसे-जैसे समुदाय मॉडल को बढ़ाता है, दवा खोज में तेजी लाने की सामूहिक क्षमता बढ़ती है। नई तकनीकों, विशेष अनुकूलन और प्रदर्शन सुधारों को साझा किया जा सकता है, जिससे संभावित रूप से किसी भी एकल संगठन की तुलना में तेजी से सफलता मिल सकती है।

यह सहयोगात्मक लोकाचार चिकित्सीय विकास की कठिन चुनौतियों से निपटने के लिए अपार संभावनाएं रखता है। एक सामान्य, शक्तिशाली AI प्लेटफॉर्म के आसपास संसाधनों और विशेषज्ञता को एकत्रित करके, वैश्विक अनुसंधान समुदाय प्रभावी उपचारों को रोगियों तक तेजी से पहुंचाने के साझा लक्ष्य की दिशा में अधिक कुशलता से काम कर सकता है। संभावित प्रभाव केवल गति से परे है; ऐसे उन्नत उपकरणों तक पहुंच का लोकतंत्रीकरण छोटी प्रयोगशालाओं और संसाधन-सीमित सेटिंग्स में शोधकर्ताओं को सशक्त बना सकता है, जिससे नवाचार का दायरा व्यापक हो सकता है। अंतिम दृष्टि यह है कि AI एक शक्तिशाली त्वरक के रूप में कार्य करता है, समय-सीमा को छोटा करता है, विफलता दर को कम करता है, और अंततः, महत्वपूर्ण दवाओं के तेजी से विकास के माध्यम से अधिक जीवन बचाता है। आगे का मार्ग केवल एल्गोरिदम को परिष्कृत करना ही नहीं, बल्कि उनके चारों ओर एक जीवंत पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण करना भी शामिल है।