एखाद्या संभाव्य जीवनरक्षक औषधाचा प्रवास, संशोधकाच्या कल्पनेपासून ते रुग्णाच्या बेडपर्यंत, अत्यंत लांब, खडतर आणि प्रचंड खर्चिक असतो. हा आण्विक परस्परसंवाद, जैविक मार्ग, क्लिनिकल चाचण्या आणि नियामक अडथळ्यांचा एक चक्रव्यूह आहे. अपयश सामान्य आहे, यश दुर्मिळ आणि कष्टाने मिळवलेले असते. अनेक दशकांपासून, फार्मास्युटिकल उद्योग या वास्तवाशी झगडत आहे, प्रक्रिया सुलभ करण्याचे, खर्च कमी करण्याचे आणि सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे प्रभावी उपचारांच्या वितरणाला गती देण्याचे मार्ग शोधत आहे. आता, तंत्रज्ञान क्षेत्रातील दिग्गज Google या गुंतागुंतीच्या क्षेत्रात आणखी पुढे जात आहे, कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (artificial intelligence) पायावर आधारित एक शक्तिशाली नवीन साधन प्रस्तावित करत आहे: TxGemma. हा केवळ दुसरा अल्गोरिदम नाही; हे एक ओपन-सोर्स उत्प्रेरक म्हणून स्थित आहे, जे विशेषतः थेरप्युटिक विकासातील गाठी सोडवण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे.
सामान्य AI पासून विशेष औषध शोध साधनापर्यंत
Google चा जीवन विज्ञानामध्ये लार्ज लँग्वेज मॉडेल्स (LLMs) लागू करण्याचा प्रयत्न पूर्णपणे नवीन नाही. ऑक्टोबर 2023 मध्ये Tx-LLM चा परिचय हा एक महत्त्वपूर्ण टप्पा होता, ज्याने औषध विकासाच्या विविध पैलूंमध्ये मदत करण्याच्या उद्देशाने एक सामान्य मॉडेल ऑफर केले. तथापि, जीवशास्त्र आणि रसायनशास्त्राच्या गुंतागुंतीसाठी अधिक विशेष साधनांची आवश्यकता असते. हे ओळखून, Google अभियंत्यांनी त्यांच्या कामावर आधारित, त्यांच्या सुप्रसिद्ध Gemma मॉडेल्सच्या आर्किटेक्चरचा फायदा घेऊन TxGemma तयार केले आहे.
महत्त्वाचा फरक प्रशिक्षणात आहे. सामान्य LLMs मोठ्या प्रमाणात मजकूर आणि कोडमधून शिकतात, तर TxGemma ला थेट थेरप्युटिक्स डेव्हलपमेंट शी संबंधित डेटावर काळजीपूर्वक प्रशिक्षित केले गेले आहे. या केंद्रित शिक्षणामुळे मॉडेलला औषध शोधाची भाषा आणि तर्काची सूक्ष्म समज प्राप्त होते. हे केवळ माहितीवर प्रक्रिया करण्यासाठीच नव्हे, तर संभाव्य औषध उमेदवारांच्या त्यांच्या जीवनचक्रातील गुंतागुंतीच्या गुणधर्मांना समजून घेण्यासाठी आणि अंदाज लावण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. याला एका बहुआयामी AI कडून फार्मास्युटिकल सायन्समध्ये विशेष डॉक्टरेट धारण करणाऱ्या AI मध्ये संक्रमण म्हणून समजा.
TxGemma ला ओपन-सोर्स प्रकल्प म्हणून प्रसिद्ध करण्याचा निर्णय विशेषतः उल्लेखनीय आहे. हे संभाव्य परिवर्तनकारी तंत्रज्ञान मालकीच्या भिंतींमागे ठेवण्याऐवजी, Google जागतिक संशोधन समुदायाला – शिक्षणतज्ज्ञ, बायोटेक स्टार्टअप्स आणि प्रस्थापित फार्मास्युटिकल कंपन्यांना – मॉडेल्सचा वापर, जुळवून घेण्यास आणि सुधारित करण्यासाठी आमंत्रित करत आहे. हा सहयोगी दृष्टीकोन विकासकांना TxGemma ला त्यांच्या स्वतःच्या डेटासेटवर फाइन-ट्यून करण्यास, विशिष्ट संशोधन प्रश्नांसाठी आणि मालकीच्या पाइपलाइनसाठी तयार करण्यास अनुमती देतो, ज्यामुळे संभाव्यतः जलद, अधिक वितरित नवोपक्रमाला चालना मिळते.
AI शक्तीला अनुरूप बनवणे: मॉडेल आकार आणि भविष्यवाणी क्षमता
संशोधन वातावरणात संगणकीय संसाधने नाटकीयरित्या बदलतात हे समजून, Google ने एक-आकार-सर्वांसाठी-योग्य समाधान देऊ केलेले नाही. TxGemma मॉडेल्सच्या एका श्रेणीबद्ध संचामध्ये येते, ज्यामुळे संशोधकांना संगणकीय अश्वशक्ती आणि भविष्यवाणी पराक्रम यांच्यात इष्टतम संतुलन निवडण्याची परवानगी मिळते:
- 2 अब्ज पॅरामीटर्स: तुलनेने हलका पर्याय, अधिक मर्यादित हार्डवेअर असलेल्या वातावरणासाठी किंवा कमी गुंतागुंतीच्या विश्लेषणाची आवश्यकता असलेल्या कार्यांसाठी योग्य.
- 9 अब्ज पॅरामीटर्स: मध्यम-श्रेणीचे मॉडेल जे क्षमतेमध्ये महत्त्वपूर्ण वाढ देते, व्यवस्थापकीय संगणकीय मागणीसह कार्यक्षमतेत संतुलन साधते.
- 27 अब्ज पॅरामीटर्स: फ्लॅगशिप मॉडेल, जटिल कार्यांवर जास्तीत जास्त कार्यक्षमतेसाठी डिझाइन केलेले, ज्यासाठी भरीव हार्डवेअर संसाधनांची आवश्यकता असते परंतु सखोल अंतर्दृष्टीचे वचन देते.
या मॉडेल्समधील ‘पॅरामीटर्स’ ची संकल्पना AI शिकण्यासाठी आणि अंदाज लावण्यासाठी वापरत असलेल्या नॉब्स आणि डायल्ससारखी मानली जाऊ शकते. अधिक पॅरामीटर्स सामान्यतः डेटामधील अधिक जटिल नमुने आणि बारकावे कॅप्चर करण्यास अनुमती देतात, ज्यामुळे संभाव्यतः उच्च अचूकता आणि अधिक अत्याधुनिक क्षमता मिळतात, जरी प्रशिक्षण आणि अनुमानासाठी वाढलेल्या संगणकीय आवश्यकतांच्या खर्चावर.
महत्त्वाचे म्हणजे, प्रत्येक आकार श्रेणीमध्ये ‘predict’ आवृत्ती समाविष्ट आहे. हे वर्कहॉर्स आहेत, जे औषध विकास पाइपलाइनला विराम देणाऱ्या विशिष्ट, गंभीर कार्यांसाठी फाइन-ट्यून केलेले आहेत:
- वर्गीकरण (Classification): या कार्यांमध्ये श्रेणीबद्ध अंदाज लावणे समाविष्ट आहे. Google द्वारे प्रदान केलेले एक उत्कृष्ट उदाहरण म्हणजे एखादे विशिष्ट रेणू रक्त-मेंदू अडथळा (blood-brain barrier) ओलांडण्याची शक्यता आहे की नाही हे निर्धारित करणे. अल्झायमर (Alzheimer’s) किंवा पार्किन्सन (Parkinson’s) रोगासारख्या न्यूरोलॉजिकल विकारांवर उपचार विकसित करण्यासाठी हा एक महत्त्वाचा द्वारपाल प्रश्न आहे. जे औषध मेंदूतील त्याच्या लक्ष्यापर्यंत पोहोचू शकत नाही ते त्याच्या इतर गुणधर्मांची पर्वा न करता कुचकामी ठरते. TxGemma या पारगम्यतेचा लवकर अंदाज लावण्याचे उद्दिष्ट ठेवते, ज्यामुळे अन्यथा अव्यवहार्य उमेदवारांवर खर्च होणारा मौल्यवान वेळ आणि संसाधने वाचतात. इतर वर्गीकरण कार्यांमध्ये विषारीपणा, विद्राव्यता किंवा चयापचय स्थिरतेचा अंदाज लावणे समाविष्ट असू शकते.
- रिग्रेशन (Regression): श्रेणींऐवजी, रिग्रेशन कार्ये सतत संख्यात्मक मूल्यांचा अंदाज लावतात. याचे प्रमुख उदाहरण म्हणजे औषधाची बंधन आकर्षण (binding affinity) - संभाव्य औषध रेणू त्याच्या इच्छित जैविक लक्ष्याशी (जसे की विशिष्ट प्रथिन) किती घट्टपणे जोडला जातो याचा अंदाज लावणे. उच्च बंधन आकर्षण अनेकदा औषधाच्या प्रभावीतेसाठी आवश्यक असते. या मूल्याचा संगणकीय पद्धतीने अचूक अंदाज लावल्यास पुढील प्रायोगिक चाचणीसाठी रेणूंचे प्राधान्यक्रम ठरविण्यात मदत होऊ शकते, ज्यामुळे प्रयोगशाळेतील काम सर्वात आश्वासक उमेदवारांवर केंद्रित होते. इतर रिग्रेशन कार्यांमध्ये डोस पातळी किंवा शोषण दरांचा अंदाज लावणे समाविष्ट असू शकते.
- जनरेशन (Generation): ही क्षमता AI ला दिलेल्या मर्यादांवर आधारित नवीन आण्विक संरचना किंवा रासायनिक घटक प्रस्तावित करण्यास अनुमती देते. उदाहरणार्थ, Google नमूद करते की मॉडेल मागे काम करू शकते: रासायनिक अभिक्रियेचे इच्छित उत्पादन दिल्यास, TxGemmaआवश्यक अभिक्रियाक किंवा प्रारंभिक सामग्री सुचवू शकते. ही जनरेटिव्ह शक्ती रासायनिक जागेच्या शोधाला लक्षणीयरीत्या गती देऊ शकते, रसायनशास्त्रज्ञांना संश्लेषण मार्ग डिझाइन करण्यात किंवा इच्छित गुणधर्मांसह पूर्णपणे नवीन आण्विक स्कॅफोल्ड्स प्रस्तावित करण्यात मदत करू शकते.
ही बहुआयामी भविष्यवाणी क्षमता TxGemma ला केवळ विश्लेषणात्मक साधन म्हणून नव्हे, तर वैज्ञानिक प्रक्रियेत सक्रिय सहभागी म्हणून स्थान देते, जी अनेक गंभीर टप्प्यांवर निर्णय घेण्यास सक्षम आहे.
मापदंड: कार्यप्रदर्शन बेंचमार्क आणि परिणाम
नवीन साधन प्रसिद्ध करणे ही एक गोष्ट आहे; त्याची प्रभावीता सिद्ध करणे दुसरी गोष्ट आहे. Google ने कार्यप्रदर्शन डेटा सामायिक केला आहे, विशेषतः त्याच्या सर्वात मोठ्या 27-अब्ज पॅरामीटर ‘predict’ मॉडेलसाठी, जो महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवितो. त्यांच्या अंतर्गत मूल्यांकनानुसार, हे फ्लॅगशिप TxGemma मॉडेल केवळ त्याच्या पूर्ववर्ती, Tx-LLM ला मागे टाकत नाही, तर अनेकदा विस्तृत कार्यांमध्ये त्याच्या बरोबरीचे किंवा त्याहूनही सरस ठरते.
उद्धृत केलेले आकडे आकर्षक आहेत: 27B TxGemma मॉडेलने कथितरित्या 66 पैकी 64 बेंचमार्क कार्यांवर Tx-LLM पेक्षा श्रेष्ठ किंवा तुलनात्मक कामगिरी दर्शविली, त्यापैकी 45 वर सक्रियपणे मात केली. हे थेरप्युटिक डोमेनमधील सामान्य क्षमतेत भरीव झेप दर्शवते.
कदाचित आणखी धक्कादायक म्हणजे TxGemma ची अत्यंत विशेष, एकल-कार्य मॉडेल्स च्या तुलनेत कामगिरी. अनेकदा, केवळ एका विशिष्ट कामासाठी (जसे की विद्राव्यता किंवा विषारीपणाचा अंदाज लावणे) प्रशिक्षित केलेले AI मॉडेल्स त्या विशिष्ट कार्यावर अधिक सामान्य मॉडेल्सपेक्षा चांगली कामगिरी करतील अशी अपेक्षा असते. तथापि, Google चा डेटा सूचित करतो की 27B TxGemma 50 भिन्न कार्यांवर या विशेष मॉडेल्सना टक्कर देते किंवा मागे टाकते, त्यापैकी 26 वर स्पष्टपणे मात करते.
याचा व्यावहारिक अर्थ काय आहे? हे सूचित करते की संशोधकांना डझनभर भिन्न, संकुचितपणे केंद्रित AI साधनांच्या पॅचवर्कची आवश्यकता भासणार नाही. TxGemma सारखे एक शक्तिशाली, सुप्रशिक्षित सामान्य मॉडेल संभाव्यतः एक एकीकृत प्लॅटफॉर्म म्हणून काम करू शकते, जे औषध शोध कार्यप्रवाहातील विविध भविष्यवाणी आव्हाने हाताळण्यास सक्षम आहे. यामुळे कार्यप्रवाह सुलभ होऊ शकतो, एकाधिक भिन्न प्रणाली एकत्रित करण्याची आवश्यकता कमी होऊ शकते आणि औषध उमेदवाराच्या संभाव्य प्रोफाइलचे अधिक समग्र दृश्य प्रदान केले जाऊ शकते. एकाच, जरी मोठ्या, मॉडेलची कार्य-विशिष्ट तज्ञांविरुद्ध प्रभावीपणे स्पर्धा करण्याची क्षमता, विस्तृत, डोमेन-केंद्रित प्रशिक्षण डेटा आणि अत्याधुनिक मॉडेल आर्किटेक्चरची शक्ती अधोरेखित करते. हे भविष्याकडे निर्देश करते जिथे एकात्मिक AI प्लॅटफॉर्म फार्मास्युटिकल R&D साठी केंद्रीय केंद्र बनतील.
आकड्यांच्या पलीकडे: TxGemma-Chat सह वैज्ञानिक संवादात गुंतणे
भविष्यवाणीची अचूकता सर्वोपरि असली तरी, वैज्ञानिक प्रक्रियेत अनेकदा फक्त योग्य उत्तर मिळवण्यापेक्षा बरेच काही समाविष्ट असते. यात उत्तर का बरोबर आहे हे समजून घेणे, पर्यायी गृहीतके शोधणे आणि पुनरावृत्ती सुधारणे समाविष्ट आहे. यावर उपाय म्हणून, Google ने TxGemma-Chat मॉडेल्स देखील सादर केले आहेत, जे 9B आणि 27B पॅरामीटर कॉन्फिगरेशनमध्ये उपलब्ध आहेत.
या संवादात्मक आवृत्त्या संशोधक प्रयोगशाळेत AI शी कसे संवाद साधू शकतात यात महत्त्वपूर्ण उत्क्रांती दर्शवतात. फक्त डेटा इनपुट करून आणि भविष्यवाणी प्राप्त करण्याऐवजी, शास्त्रज्ञ TxGemma-Chat शी संवाद साधू शकतात. ते मॉडेलला त्याच्या निष्कर्षांमागील तर्क स्पष्ट करण्यास सांगू शकतात. उदाहरणार्थ, जर मॉडेल एखाद्या रेणूसाठी कमी बंधन आकर्षणाचा अंदाज लावत असेल, तर संशोधक विचारू शकतो की ते का त्या निष्कर्षापर्यंत पोहोचले, संभाव्यतः विशिष्ट संरचनात्मक वैशिष्ट्ये किंवा भविष्यवाणी चालविणाऱ्या परस्परसंवादांबद्दल अंतर्दृष्टी उघड करू शकते.
ही क्षमता AI ला ब्लॅक बॉक्स प्रेडिक्टरमधून संभाव्य सहयोगीमध्ये रूपांतरित करते. संशोधक जटिल, बहुआयामी प्रश्न विचारू शकतात जे साध्या वर्गीकरण किंवा रिग्रेशनच्या पलीकडे जातात. मॉडेलला संभाव्य ऑफ-टार्गेट प्रभावांबद्दल विचारण्याची कल्पना करा, विशिष्ट जैविक मार्गाशी संबंधित साहित्याचा सारांश मागण्याची किंवा लीड कंपाऊंडमध्ये त्याचे गुणधर्म सुधारण्यासाठी बदल करण्यावर विचारमंथन करण्याची कल्पना करा.
या संवादात्मक परस्परसंवादांमध्ये संशोधन चक्राला नाटकीयरित्या गती देण्याची क्षमता आहे. डेटाबेसमध्ये मॅन्युअली शोधण्यात किंवा भिन्न स्त्रोतांकडून माहिती एकत्र करण्यात तास घालवण्याऐवजी, संशोधक जलद माहिती संश्लेषण, गृहीतक निर्मिती आणि समस्यानिवारणासाठी TxGemma-Chat चा फायदा घेऊ शकतात. हा परस्परसंवादी घटक सखोल समजूतदारपणा वाढवू शकतो आणि संभाव्यतः तपासाचे नवीन मार्ग उघडू शकतो जे अन्यथा चुकले असते. हे मानवी वैज्ञानिक संघांच्या सहयोगी स्वरूपाचे अनुकरण करते, मोठ्या प्रमाणात माहितीवर प्रक्रिया करण्यास आणि त्याची ‘विचार प्रक्रिया’ स्पष्ट करण्यास सक्षम AI भागीदार जोडते.
एकत्र विणणे: Agentic-Tx फ्रेमवर्क आणि एकात्मिक साधने
वास्तविक-जगातील औषध शोधात क्वचितच वेगळ्या भविष्यवाणी कार्यांचा समावेश असतो. ही एक जटिल, बहु-चरण प्रक्रिया आहे ज्यासाठी विविध स्त्रोतांकडून माहिती एकत्रित करणे, अनुक्रमिक विश्लेषण करणे आणि अद्ययावत ज्ञानामध्ये प्रवेश करणे आवश्यक आहे. हे ओळखून, Google ने Agentic-Tx ची घोषणा केली, जी त्याच्या शक्तिशाली Gemini 1.5 Pro मॉडेलवर आधारित अधिक अत्याधुनिक फ्रेमवर्क आहे.
Agentic-Tx अनेक स्वतंत्र AI मॉडेल्समध्ये अंतर्भूत असलेल्या मुख्य मर्यादांवर मात करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे: रिअल-टाइम, बाह्य माहितीमध्ये प्रवेश करणे आणि जटिल, बहु-चरण तर्क कार्ये कार्यान्वित करणे. हे एकाच साधनासारखे कमी आणि एका बुद्धिमान एजंट किंवा संशोधन सहाय्यकासारखे अधिक कार्य करते, जे गुंतागुंतीच्या वैज्ञानिक आव्हानांना सामोरे जाण्यासाठी व्हर्च्युअल टूलकिटसह सुसज्ज आहे.
हे टूलकिट प्रभावीपणे व्यापक आहे, विविध संसाधने आणि क्षमता एकत्रित करते:
- TxGemma एक साधन म्हणून: TxGemma ची भविष्यवाणी आणि तर्क शक्ती स्वतः Agentic-Tx फ्रेमवर्कमधील मुख्य साधनांपैकी एक म्हणून समाविष्ट केली आहे, ज्यामुळे एजंटला त्याच्या विशेष थेरप्युटिक ज्ञानाचा फायदा घेता येतो.
- सामान्य शोध क्षमता: Agentic-Tx PubMed (बायोमेडिकल साहित्यासाठी प्राथमिक डेटाबेस), Wikipedia आणि व्यापक वेब सह विशाल बाह्य ज्ञान तळांमध्ये प्रवेश करू शकते. हे सुनिश्चित करते की एजंटचे विश्लेषण नवीनतम संशोधन निष्कर्ष आणि सामान्य वैज्ञानिक संदर्भाद्वारे माहितीपूर्ण आहे.
- विशिष्ट आण्विक साधने: विशेष साधनांसह एकत्रीकरण आण्विक डेटाचे थेट हाताळणी आणि विश्लेषण करण्यास अनुमती देते, संभाव्यतः संरचना व्हिज्युअलायझेशन किंवा गुणधर्म गणना यासारखी कार्ये करते.
- जनुकीय आणि प्रथिन साधने: जीनोमिक्स आणि प्रोटिओमिक्सवर केंद्रित डेटाबेस आणि साधनांमध्ये प्रवेश एजंटला महत्त्वपूर्ण जैविक संदर्भ समाविष्ट करण्यास सक्षम करते, जसे की जनुकीय कार्य, प्रथिन परस्परसंवाद आणि मार्ग विश्लेषण.
या 18 भिन्न साधनांचे संयोजन करून, Agentic-Tx जटिल संशोधन कार्यप्रवाह हाताळण्याचे उद्दिष्ट ठेवते ज्यासाठी अनुक्रमिक चरण आणि माहिती एकत्रीकरणाची आवश्यकता असते. उदाहरणार्थ, एखादा संशोधक Agentic-Tx ला विशिष्ट रोगासाठी संभाव्य औषध लक्ष्य ओळखण्यास सांगू शकतो, त्या लक्ष्यांवरील नवीनतम साहित्य पुनर्प्राप्त करू शकतो, ज्ञात इनहिबिटरच्या बंधन आकर्षणाचा अंदाज लावण्यासाठी TxGemma वापरू शकतो, प्रथिन डेटाबेस वापरून संभाव्य ऑफ-टार्गेट प्रभावांचे विश्लेषण करू शकतो आणि शेवटी, पुराव्यासह निष्कर्षांचा सारांश देऊ शकतो. हा एकात्मिक, एजंट-आधारित दृष्टीकोन मानवी संशोधक जटिल समस्या कशा हाताळतात याचे अनुकरण करतो, परंतु मोठ्या प्रमाणात वेगवान माहिती प्रक्रिया आणि विश्लेषणाच्या संभाव्यतेसह.
खुली दारे: उपलब्धता आणि सहयोगी भविष्य
एक शक्तिशाली साधन तेव्हाच उपयुक्त ठरते जेव्हा ते उपलब्ध असते. Google Vertex AI Model Garden आणि लोकप्रिय ओपन-सोर्स हब Hugging Face सारख्या प्रस्थापित प्लॅटफॉर्मद्वारे TxGemma संशोधन समुदायासाठी सहज उपलब्ध करत आहे. यामुळे प्रवेशातील अडथळा कमी होतो, ज्यामुळे जगभरातील संशोधकांना TxGemma सह प्रयोग करणे आणि त्यांच्या कामात तुलनेने सहजपणे समाकलित करणे शक्य होते.
मॉडेल्सच्या ओपन-सोर्स स्वरूपावर भर देणे ही समुदाय सहभागाला प्रोत्साहन देण्यासाठी एक जाणीवपूर्वक केलेली रणनीती आहे. Google स्पष्टपणे आपली अपेक्षा व्यक्त करते की संशोधक केवळ TxGemma वापरणार नाहीत तर त्यावर पुनरावृत्ती करतील, ते आणखी फाइन-ट्यून करतील आणि त्यांच्या सुधारणा प्रकाशित करतील. हे एक सद्गुणी चक्र तयार करते: जसजसा समुदाय मॉडेल्समध्ये वाढ करतो, तसतशी औषध शोधाला गती देण्याची सामूहिक क्षमता वाढते. नवीन तंत्रे, विशेष जुळवून घेणे आणि कार्यप्रदर्शन सुधारणा सामायिक केल्या जाऊ शकतात, ज्यामुळे संभाव्यतः कोणत्याही एका संस्थेपेक्षा जलद गतीने प्रगती होऊ शकते.
हे सहयोगी तत्त्व थेरप्युटिक विकासाच्या आव्हानात्मक आव्हानांना तोंड देण्यासाठी प्रचंड आशा बाळगते. एका सामान्य, शक्तिशाली AI प्लॅटफॉर्मभोवती संसाधने आणि कौशल्ये एकत्रित करून, जागतिक संशोधन समुदाय रुग्णांपर्यंत प्रभावी उपचार जलद पोहोचवण्याच्या सामायिक ध्येयाकडे अधिक कार्यक्षमतेने कार्य करू शकतो. संभाव्य परिणाम केवळ गतीपुरता मर्यादित नाही; अशा प्रगत साधनांमध्ये प्रवेशाचे लोकशाहीकरण केल्याने लहान प्रयोगशाळा आणि मर्यादित संसाधने असलेल्या सेटिंग्जमधील संशोधकांना सक्षम केले जाऊ शकते, ज्यामुळे नवोपक्रमाची व्याप्ती वाढते. अंतिम दृष्टी अशी आहे जिथे AI एक शक्तिशाली प्रवेगक म्हणून कार्य करते, टाइमलाइन कमी करते, अपयशाचे दर कमी करते आणि शेवटी, महत्त्वपूर्ण औषधांच्या जलद विकासामुळे अधिक जीव वाचवते. पुढील मार्गात केवळ अल्गोरिदम सुधारणेच नाही, तर त्यांच्याभोवती एक उत्साही इकोसिस्टम तयार करणे देखील समाविष्ट आहे.