TxGemma: Google च्या AI परिवाराची एक विशेष शाखा
नवीन मॉडेल्स, ज्यांना एकत्रितपणे TxGemma म्हणून ओळखले जाते, Google च्या Gemma ओपन-सोर्स, जनरेटिव्ह AI (GenAI) मॉडेल्सच्या परिवाराचा एक विशेष विस्तार दर्शवतात. Gemma मॉडेल्स, Google च्या अत्याधुनिक Gemini AI प्लॅटफॉर्मवर आधारित आहेत, ज्याची नवीनतम आवृत्ती डिसेंबरमध्ये सादर करण्यात आली होती.
TxGemma टूलकिट या महिन्याच्या शेवटी Google च्या Health AI Developer Foundations प्रोग्रामद्वारे वैज्ञानिक समुदायासाठी प्रसिद्ध केले जाणार आहे. या उपक्रमाचा उद्देश संशोधकांना मॉडेल्सचे मूल्यांकन आणि सुधारणा करण्याची परवानगी देऊन सहयोग आणि पुढील विकासास प्रोत्साहन देणे आहे. त्यांच्या पूर्ण क्षमतेचा वापर अद्याप व्हायचा असला, तरी त्यांच्या व्यावसायिक उपयोगाबद्दल प्रश्न उपस्थित होतात.
उपचारांच्या भाषेचे आकलन
डॉ. कॅरेन डिसिल्वा, Google च्या मुख्य आरोग्य अधिकारी, यांनी TxGemma च्या विशिष्ट क्षमतांचे वर्णन केले. या मॉडेल्समध्ये साध्या मजकुरासोबतच विविध उपचारात्मक घटकांची (therapeutic entities) जटिल रचना समजून घेण्याची क्षमता आहे. यामध्ये लहान रेणू (small molecules), रसायने आणि प्रथिने (proteins) यांचा समावेश होतो, जे औषध विकासातील मूलभूत घटक आहेत.
हे दुहेरी आकलन संशोधकांना TxGemma सोबत अधिक सहजपणे संवाद साधण्यास सक्षम करते. ते असे प्रश्न विचारू शकतात, ज्यामुळे संभाव्य नवीन उपचारांचे (therapies) महत्त्वपूर्ण गुणधर्म ओळखण्यास मदत होईल. उदाहरणार्थ, संशोधक TxGemma चा वापर औषधांच्या सुरक्षितता आणि प्रभावीतेबद्दल माहिती मिळवण्यासाठी करू शकतात, ज्यामुळे प्राथमिक तपासणी प्रक्रियेला गती मिळेल.
औषध विकासातील आव्हानांवर मात
डॉ. डिसिल्वा यांनी या नवीन संशोधनाच्या संदर्भावर जोर दिला, “नवीन औषधाचा शोध ते मान्यता प्राप्त औषध बनवण्यापर्यंतचा प्रवास लांब आणि खर्चिक असतो.” TxGemma ला व्यापक संशोधन समुदायासाठी उपलब्ध करून, Google या जटिल प्रक्रियेची कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी नवीन दृष्टिकोन शोधण्याचा प्रयत्न करत आहे.
AI: जीवन विज्ञानातील परिवर्तनकारी शक्ती
AI च्या उदयाने जीवन विज्ञान उद्योगात क्रांती घडवून आणली आहे. मोठ्या डेटासेटवर प्रक्रिया करणे, लपलेले नमुने ओळखणे आणि डेटा-आधारित अंदाज वर्तवण्याच्या क्षमतेमुळे अभूतपूर्व संधी निर्माण झाल्या आहेत. AI चा वापर औषध विकासाच्या विविध टप्प्यांमध्ये सक्रियपणे केला जात आहे, ज्यामध्ये हे समाविष्ट आहे:
- औषधाचे लक्ष्य ओळखणे: रोग प्रक्रियेत सामील असलेल्या विशिष्ट रेणू किंवा मार्गांना ओळखणे.
- नवीन औषधांची रचना: इच्छित उपचारात्मक गुणधर्मांसह नवीन संयुगे (compounds) तयार करणे.
- विद्यमान उपचारांचा पुनर्वापर: इतर परिस्थितींसाठी आधीच मंजूर केलेल्या औषधांचा नवीन उपयोग शोधणे.
AI शी जुळवून घेणारी नियामक चौकट
औषध विकासामध्ये AI चा जलद अवलंब झाल्यामुळे नियामक संस्थांना प्रतिसाद देण्यासाठी प्रवृत्त केले आहे. यावर्षी, FDA ने नियामक ফাইলিংमध्ये AI च्या वापराबाबत पहिले मार्गदर्शन जारी केले, ज्यामध्ये हे तंत्रज्ञान सबमिशनमध्ये कसे समाविष्ट करावे याबद्दल स्पष्टता प्रदान केली आहे. त्याचप्रमाणे, 2024 मध्ये, EMA ने AI च्या वापरासंबंधी एक चिंतन पेपर प्रकाशित केला, ज्यामध्ये औषधी उत्पादनाच्या संपूर्ण जीवनचक्रासाठी AI च्या वापराबाबतचा दृष्टिकोन दर्शविला आहे. या घडामोडींमुळे औषध संशोधन आणि नियमनाच्या भविष्याला आकार देण्यासाठी AI ची भूमिका वाढत असल्याचे दिसून येते.
TxGemma च्या पलीकडे: Google च्या आरोग्य उपक्रमांची झलक
‘द चेक अप’ कार्यक्रमात Google च्या इतर आरोग्य-संबंधित प्रगती दर्शविण्यात आल्या:
Google Search मध्ये सुधारित आरोग्य परिणाम
Google ने वापरकर्त्यांना विश्वसनीय आणि संबंधित आरोग्य माहिती प्रदान करण्यासाठी त्याच्या सर्च इंजिनच्या क्षमतेत सुधारणा केल्या आहेत. यामध्ये अधिकृत स्त्रोतांना प्राधान्य देण्यासाठी आणि माहिती स्पष्ट आणि सुलभ स्वरूपात सादर करण्यासाठी शोध अल्गोरिदम (search algorithms) सुधारणे समाविष्ट आहे.
Health Connect ॲपमध्ये वैद्यकीय नोंदींचे वैशिष्ट्य
Google च्या Health Connect ॲपमध्ये एक नवीन वैशिष्ट्य सादर करण्यात आले, जे वापरकर्त्यांना त्यांच्या वैद्यकीय नोंदी सुरक्षितपणे संग्रहित आणि व्यवस्थापित करण्यास सक्षम करते. हे केंद्रीकृत प्लॅटफॉर्म व्यक्तींना त्यांच्या आरोग्याच्या डेटावर अधिक नियंत्रण ठेवण्यास आणि आरोग्य सेवा प्रदात्यांशी सहजपणे माहितीची देवाणघेवाण करण्यास मदत करते.
AI ‘सह-वैज्ञानिक’: एक आभासी संशोधन भागीदार
फेब्रुवारीमधील घोषणेनुसार, Google ने आपल्या AI ‘सह-वैज्ञानिक’ संकल्पनेबद्दल अधिक माहिती दिली. हा आभासी सहयोगी वैज्ञानिकांना नवीन कल्पना आणि संशोधन प्रस्ताव तयार करण्यात मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेला आहे. नैसर्गिक भाषा प्रक्रिया (natural language processing) वापरून, AI सह-वैज्ञानिक संशोधन उद्दिष्टांचे विश्लेषण करू शकतो आणि संबंधित प्रकाशित साहित्य आणि संभाव्य प्रायोगिक दृष्टिकोन (experimental approaches) यांच्या सारांशासह, तपासण्यायोग्य कल्पना (hypotheses) प्रस्तावित करू शकतो.
उदाहरणार्थ, जर संशोधकांचे उद्दिष्ट एखाद्या रोग-कारक सूक्ष्मजंतूच्या (microbe) प्रसाराबद्दल अधिक माहिती मिळवणे असेल, तर ते हे ध्येय नैसर्गिक भाषेत व्यक्त करू शकतात. AI सह-वैज्ञानिक नंतर सुचवलेल्या कल्पना, संबंधित संशोधन पेपर आणि संभाव्य प्रायोगिक रचनांसह प्रतिसाद देईल.
Capricorn: लहान मुलांच्या कर्करोगासाठी वैयक्तिकृत उपचारांसाठी AI
शेवटी, Google ने Capricorn नावाच्या AI साधनावर प्रकाश टाकला, जे लहान मुलांच्या कर्करोगासाठी वैयक्तिकृत उपचार ओळखण्यासाठी Gemini मॉडेल्सचा वापर करते. Capricorn सार्वजनिक वैद्यकीय डेटा आणि डी-आयडेंटिफाइड (de-identified) रुग्णांच्या माहितीचे एकत्रीकरण करून हे साध्य करते, ज्यामुळे डॉक्टरांना प्रत्येक रुग्णासाठी उपचाराची रणनीती अधिक प्रभावीपणे तयार करता येते.
TxGemma च्या संभाव्य उपयोगांचा सखोल अभ्यास
मॉडेलची मुख्य क्षमता म्हणजे मानवी-वाचनीय मजकूर आणि रेणूंच्या संरचनेचे (molecular structures) जटिल, अनेकदा रहस्यमय जग यांच्यामधील अंतर कमी करण्याची क्षमता.
TxGemma चा वापर कसा केला जाईल याची अपेक्षा आहे:
लक्ष्य ओळख (Target Identification):
- एक संशोधक इनपुट करू शकतो: “KRAS-म्युटेटेड कर्करोगाच्या पेशींची वाढ रोखण्यासाठी संभाव्य प्रथिने लक्ष्य ओळखा.”
- TxGemma, वैज्ञानिक साहित्य आणि रेणू डेटाच्या विस्तृत डेटाबेसचा वापर करून, KRAS प्रथिनाशी संवाद साधणाऱ्या किंवा KRAS च्या प्रभावाखाली असलेल्या मार्गांमध्ये सामील असलेल्या प्रथिनांची सूची सुचवू शकते. हे ‘ड्रगॅबिलिटी’ (एखादे लहान रेणू प्रभावीपणे बांधले जाण्याची आणि प्रथिनांचे नियंत्रण करण्याची शक्यता) यासारख्या घटकांवर आधारित या लक्ष्यांना प्राधान्य देऊ शकते.
लीड कंपाऊंड शोध (Lead Compound Discovery):
- एक संशोधक इनपुट करू शकतो: “प्रथिने किनेज AKT1 च्या सक्रिय साइटला उच्च आत्मीयतेने (affinity) बांधणारे लहान रेणू शोधा.”
- TxGemma अब्जावधी संयुगांच्या आभासी लायब्ररीमधून शोध घेऊ शकते, त्यांच्या 3D संरचनेवर आधारित AKT1 प्रथिनाशी त्यांच्या बंधनकारक आत्मीयतेचा अंदाज लावू शकते. हे संयुगे विद्राव्यता (solubility), पारगम्यता (permeability) आणि संभाव्य विषारीपणा (toxicity) यासारख्या गुणधर्मांवर आधारित फिल्टर करू शकते.
कृतीची यंत्रणा अभ्यास (Mechanism of Action Studies):
- एका संशोधकाकडे एक आशादायक कंपाऊंड आहे, परंतु ते कसे कार्य करते याबद्दल त्याला खात्री नाही. ते इनपुट करू शकतात: “कंंपाउंड XYZ च्या कृतीची यंत्रणा (mechanism of action) ओळखा, जे प्रीक्लिनिकल मॉडेल्समध्ये अल्झायमर रोगाविरूद्ध क्रिया दर्शवते.”
- TxGemma कंपाऊंडच्या संरचनेचे विश्लेषण करू शकते, त्याची ज्ञात औषधांशी तुलना करू शकते आणि जनुकीय अभिव्यक्ती (gene expression) बदल आणि प्रथिने-प्रथिने परस्परसंवादावरील (protein-protein interactions) डेटासह क्रॉस-रेफरन्स करून संभाव्य मार्ग किंवा लक्ष्य सुचवू शकते, ज्यावर कंपाऊंड परिणाम करत असेल.
औषध पुनर्वापर (Drug Repurposing):
- एक संशोधक विचारू शकतो: “दुर्मिळ अनुवांशिक विकार ABC वर उपचार करण्यासाठी विद्यमान औषधे ओळखा.”
- TxGemma विकार ABC च्या अनुवांशिक आणि रेणू आधाराचे विश्लेषण करू शकते, नंतर अशा औषधांचा शोध घेऊ शकते जे रोगामध्ये सामील असलेल्या मार्ग किंवा प्रथिनांना लक्ष्य करतात, जरी ती औषधे मूळतः पूर्णपणे भिन्न स्थितीसाठी विकसित केली गेली असली तरीही.
विषारीपणाचा अंदाज (Toxicity Prediction):
- एखाद्या कंपाऊंडला महागड्या क्लिनिकल चाचण्यांमध्ये (clinical trials) हलवण्यापूर्वी, संशोधकांना त्याच्या संभाव्य विषारीपणाचे मूल्यांकन करणे आवश्यक आहे. TxGemma चा वापर यासाठी केला जाऊ शकतो: “कंंपाउंड PQR मुळे यकृताचे नुकसान किंवा कार्डियोटॉक्सिसिटी (cardiotoxicity) होण्याची शक्यता आहे का?”
- मॉडेल कंपाऊंडच्या संरचनेचे विश्लेषण करेल आणि ज्ञात विषारी संयुगांच्या डेटाबेसशी तुलना करून संभाव्य धोके ओळखेल.
ओपन-सोर्सचा फायदा: नावीन्यतेसाठी उत्प्रेरक
TxGemma ला ओपन-सोर्स मॉडेल म्हणून प्रसिद्ध करून, Google एक सहयोगी वातावरण तयार करत आहे आणि शोधाच्या गतीला चालना देत आहे.
संभाव्य परिणाम वाढतो.
जगभरातील संशोधक मॉडेलच्या विकासात योगदान देऊ शकतात, त्याचे अल्गोरिदम सुधारू शकतात, त्याचा ज्ञानाचा आधार वाढवू शकतात आणि विशिष्ट संशोधन गरजांनुसार ते तयार करू शकतात.
औषध शोधाचे भविष्य
TxGemma आणि इतर AI-शक्तीवर चालणारी साधने अधिक कार्यक्षम आणि प्रभावी औषध विकासाच्या शोधात एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवतात. AI ही जादूची गोळी नसली तरी, मानवी कौशल्यात भर घालण्याची, संशोधनाचा वेग वाढवण्याची आणि शेवटी रुग्णांना जीवन वाचवणारी औषधे लवकर उपलब्ध करून देण्याची प्रचंड क्षमता त्यात आहे. जीवन विज्ञानातील AI ची सतत होणारी प्रगती औषध शोध अधिक डेटा-आधारित, अचूक आणि शेवटी, अधिक यशस्वी बनवण्याचे आश्वासन देते.