TxGemma: Google ਦੇ AI ਪਰਿਵਾਰ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ਾਖਾ
ਇਹ ਨਵੇਂ ਮਾਡਲ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ TxGemma ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, Google ਦੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ, ਜਨਰੇਟਿਵ AI (GenAI) ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ Gemma ਪਰਿਵਾਰ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਵਿਸਤਾਰ ਹਨ। Gemma ਮਾਡਲ, ਬਦਲੇ ਵਿੱਚ, Google ਦੇ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ Gemini AI ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦੀ ਨੀਂਹ ‘ਤੇ ਬਣਾਏ ਗਏ ਹਨ, ਜਿਸਦਾ ਨਵੀਨਤਮ ਸੰਸਕਰਣ ਦਸੰਬਰ ਵਿੱਚ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ।
TxGemma ਟੂਲਕਿੱਟ ਨੂੰ ਇਸ ਮਹੀਨੇ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ Google ਦੇ Health AI Developer Foundations ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਰਾਹੀਂ ਵਿਗਿਆਨਕ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਪਹਿਲਕਦਮੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਸਹਿਯੋਗ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਦੀ ਪੂਰੀ ਹੱਦ ਅਜੇ ਦੇਖੀ ਜਾਣੀ ਬਾਕੀ ਹੈ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੀਲੀਜ਼ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਪਾਰਕ ਅਨੁਕੂਲਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲ ਖੜ੍ਹੇ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਥੈਰੇਪਿਊਟਿਕਸ ਦੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ
ਡਾ. ਕੈਰਨ ਡੀਸਾਲਵੋ, Google ਦੇ ਮੁੱਖ ਸਿਹਤ ਅਧਿਕਾਰੀ, ਨੇ TxGemma ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਮਿਆਰੀ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਥੈਰੇਪਿਊਟਿਕ ਇਕਾਈਆਂ ਦੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਰੱਖਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਛੋਟੇ ਅਣੂ, ਰਸਾਇਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜੋ ਕਿ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਬੁਨਿਆਦੀ ਬਿਲਡਿੰਗ ਬਲਾਕ ਹਨ।
ਇਹ ਦੋਹਰੀ ਸਮਝ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ TxGemma ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਅਨੁਭਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ। ਉਹ ਅਜਿਹੇ ਸਵਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜੋ ਸੰਭਾਵੀ ਨਵੀਆਂ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਦੀਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾ TxGemma ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਉਮੀਦਵਾਰ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਾਂ ਬਾਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਕ੍ਰੀਨਿੰਗ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਨਾ
ਡਾ. ਡੀਸਾਲਵੋ ਨੇ ਇਸ ਨਵੀਨਤਾ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ, ਇਹ ਨੋਟ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ “ਸੰਕਲਪ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਰਤੋਂ ਤੱਕ ਇਲਾਜ ਸੰਬੰਧੀ ਦਵਾਈਆਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਲੰਬੀ ਅਤੇ ਮਹਿੰਗੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ।” TxGemma ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਖੋਜ ਭਾਈਚਾਰੇ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਰਵਾ ਕੇ, Google ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਇਸ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਨਵੇਂ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ ਹੈ।
AI: ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸ਼ਕਤੀ
AI ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ, ਲੁਕਵੇਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਸਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੇ ਬੇਮਿਸਾਲ ਮੌਕੇ ਖੋਲ੍ਹ ਦਿੱਤੇ ਹਨ। AI ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ:
- ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ: ਬਿਮਾਰੀ ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਖਾਸ ਅਣੂਆਂ ਜਾਂ ਮਾਰਗਾਂ ਨੂੰ சுட்டிக்காட்டுதல்।
- ਨਵੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ: ਲੋੜੀਂਦੇ ਇਲਾਜ ਸੰਬੰਧੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਨਵੇਂ ਮਿਸ਼ਰਣ ਬਣਾਉਣਾ।
- ਮੌਜੂਦਾ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਨੂੰ ਮੁੜ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ: ਹੋਰ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮਨਜ਼ੂਰਸ਼ੁਦਾ ਦਵਾਈਆਂ ਲਈ ਨਵੀਆਂ ਵਰਤੋਂ ਲੱਭਣਾ।
ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਲੈਂਡਸਕੇਪ AI ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ
ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਪਣਾਉਣ ਨੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਇਸ ਸਾਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ, FDA ਨੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਫਾਈਲਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣਾ ਪਹਿਲਾ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਨ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਕਿ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਸਬਮਿਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, 2024 ਵਿੱਚ, EMA ਨੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਬਿੰਬ ਪੇਪਰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਚਿਕਿਤਸਕ ਉਤਪਾਦ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਦੌਰਾਨ AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਆਪਣੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਗਈ। ਇਹ ਵਿਕਾਸ ਫਾਰਮਾਸਿਊਟੀਕਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਨਿਯਮ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਿੱਚ AI ਦੀ ਭੂਮਿਕਾ ਦੀ ਵੱਧ ਰਹੀ ਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
TxGemma ਤੋਂ ਪਰੇ: Google ਦੀਆਂ ਸਿਹਤ ਪਹਿਲਕਦਮੀਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਝਲਕ
‘The Check Up’ ਈਵੈਂਟ ਨੇ Google ਵੱਲੋਂ ਸਿਹਤ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਹੋਰ ਵੀ ਕਈ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ:
Google Search ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ
Google ਨੇ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਢੁਕਵੀਂ ਸਿਹਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਆਪਣੀ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਅਧਿਕਾਰਤ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇਣ ਅਤੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਅਤੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਫਾਰਮੈਟ ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਖੋਜ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।
Health Connect ਐਪ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡ ਫੀਚਰ
Google ਦੇ Health Connect ਐਪ ਦੇ ਅੰਦਰ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜੋ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਕੇਂਦਰੀਕೃತ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਅਕਤੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਉੱਤੇ ਵਧੇਰੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨਾਲ ਸ਼ਕਤੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਣਾ ਹੈ।
AI ‘ਸਹਿ-ਵਿਗਿਆਨੀ’: ਇੱਕ ਵਰਚੁਅਲ ਖੋਜ ਭਾਈਵਾਲ
ਫਰਵਰੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ‘ਤੇ ਨਿਰਮਾਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, Google ਨੇ ਆਪਣੇ AI ‘ਸਹਿ-ਵਿਗਿਆਨੀ’ ਸੰਕਲਪ ਬਾਰੇ ਹੋਰ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ। ਇਹ ਵਰਚੁਅਲ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਗਿਆਨੀਆਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪ੍ਰਸਤਾਵਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾ ਕੇ, AI ਸਹਿ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਖੋਜ ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਬੰਧਿਤ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਸਾਹਿਤ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੇ ਸੰਖੇਪਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਜਾਂਚਯੋਗ ਪਰਿਕਲਪਨਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਬਿਮਾਰੀ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਰੋਗਾਣੂ ਦੇ ਫੈਲਣ ਬਾਰੇ ਆਪਣੀ ਸਮਝ ਨੂੰ ਡੂੰਘਾ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹ ਇਸ ਟੀਚੇ ਨੂੰ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। AI ਸਹਿ-ਵਿਗਿਆਨੀ ਫਿਰ ਸੁਝਾਏ ਗਏ ਅਨੁਮਾਨਾਂ, ਸੰਬੰਧਿਤ ਖੋਜ ਪੱਤਰਾਂ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਯੋਗਾਤਮਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ।
Capricorn: ਬਚਪਨ ਦੇ ਕੈਂਸਰ ਦੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜ ਲਈ AI
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, Google ਨੇ Capricorn ਨਾਮਕ ਇੱਕ AI ਟੂਲ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਬਚਪਨ ਦੇ ਕੈਂਸਰਾਂ ਲਈ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਇਲਾਜਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ Gemini ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। Capricorn ਜਨਤਕ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਗੈਰ-ਪਛਾਣੇ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਾਲ ਜੋੜ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਾਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
TxGemma ਦੀਆਂ ਸੰਭਾਵੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡੁਬਕੀ
ਮੁੱਖ ਤਾਕਤ ਮਨੁੱਖੀ-ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਟੈਕਸਟ ਅਤੇ ਅਣੂ ਢਾਂਚਿਆਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ, ਅਕਸਰ ਗੁਪਤ, ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰਲੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੇ ਅੰਦਰ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ TxGemma ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ:
ਟੀਚੇ ਦੀ ਪਛਾਣ:
- ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਨਪੁਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: “KRAS-ਮਿਊਟੈਂਟ ਕੈਂਸਰ ਸੈੱਲਾਂ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਟੀਚਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ।”
- TxGemma, ਵਿਗਿਆਨਕ ਸਾਹਿਤ ਅਤੇ ਅਣੂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ‘ਤੇ ਚਿੱਤਰਕਾਰੀ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਪ੍ਰੋਟੀਨਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ KRAS ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਣੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਮਾਰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ KRAS ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਨੂੰ “ਡਰੱਗਬਿਲਟੀ” (ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਅਣੂ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਣ ਅਤੇ ਮਾਡਿਊਲੇਟ ਕਰਨ ਦੀ ਕਿੰਨੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਹੈ) ਵਰਗੇ ਕਾਰਕਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਦਰਜਾ ਵੀ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲੀਡ ਕੰਪਾਊਂਡ ਡਿਸਕਵਰੀ:
- ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਇਨਪੁਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਛੋਟੇ ਅਣੂ ਲੱਭੋ ਜੋ ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਕਿਨੇਜ਼ AKT1 ਦੇ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਸਾਈਟ ਨਾਲ ਉੱਚ ਸਾਂਝ ਦੇ ਨਾਲ ਬੰਨ੍ਹਦੇ ਹਨ।”
- TxGemma ਅਰਬਾਂ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਦੀਆਂ ਵਰਚੁਅਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ 3D ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ AKT1 ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਬਾਈਡਿੰਗ ਸਾਂਝ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇਹਨਾਂ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨਿਤ ਘੁਲਣਸ਼ੀਲਤਾ, ਪਾਰਦਰਸ਼ੀਤਾ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫਿਲਟਰ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਕਾਰਵਾਈ ਦੇ ਅਧਿਐਨਾਂ ਦੀ ਵਿਧੀ:
- ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਕੋਲ ਇੱਕ ਹੋਨਹਾਰ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੈ ਪਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਹ ਇਨਪੁਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: “ਮਿਸ਼ਰਣ XYZ ਦੀ ਕਾਰਵਾਈ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਪ੍ਰੀਕਲੀਨਿਕਲ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਅਲਜ਼ਾਈਮਰ ਰੋਗ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਗਤੀਵਿਧੀ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ।”
- TxGemma ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜਾਣੀਆਂ-ਪਛਾਣੀਆਂ ਦਵਾਈਆਂ ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਮਾਰਗਾਂ ਜਾਂ ਟੀਚਿਆਂ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦੇਣ ਲਈ ਜੀਨ ਸਮੀਕਰਨ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਟੀਨ-ਪ੍ਰੋਟੀਨ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ‘ਤੇ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਡਰੱਗ ਰੀਪਰਪੋਜ਼ਿੰਗ:
- ਇੱਕ ਖੋਜਕਰਤਾ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ: “ਮੌਜੂਦਾ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੋ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਦੁਰਲੱਭ ਜੈਨੇਟਿਕ ਵਿਕਾਰ ABC ਦੇ ਇਲਾਜ ਲਈ ਦੁਬਾਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।”
- TxGemma ਵਿਕਾਰ ABC ਦੇ ਜੈਨੇਟਿਕ ਅਤੇ ਅਣੂ ਆਧਾਰ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਫਿਰ ਉਹਨਾਂ ਦਵਾਈਆਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਬਿਮਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਮਾਰਗਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਟੀਨਾਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜਾਣੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਦਵਾਈਆਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵੱਖਰੀ ਸਥਿਤੀ ਲਈ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਨ।
ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ:
- ਕਿਸੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਮਹਿੰਗੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਟਰਾਇਲਾਂ ਵਿੱਚ ਲਿਜਾਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਸੰਭਾਵੀ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇਪਣ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। TxGemma ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਇਹ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: “ਜਿਗਰ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਜਾਂ ਕਾਰਡੀਓਟੌਕਸਿਟੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣਨ ਲਈ ਮਿਸ਼ਰਣ PQR ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ।”
- ਮਾਡਲ ਮਿਸ਼ਰਣ ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਤੁਲਨਾ ਜਾਣੇ-ਪਛਾਣੇ ਜ਼ਹਿਰੀਲੇ ਮਿਸ਼ਰਣਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕਰੇਗਾ, ਸੰਭਾਵੀ ਲਾਲ ਝੰਡੇ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰੇਗਾ।
ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਫਾਇਦਾ: ਨਵੀਨਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ
TxGemma ਨੂੰ ਇੱਕ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਮਾਡਲ ਵਜੋਂ ਜਾਰੀ ਕਰਕੇ, Google ਇੱਕ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੀ ਗਤੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸੰਭਾਵੀ ਪ੍ਰਭਾਵ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾ ਮਾਡਲ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਯੋਗਦਾਨ ਪਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੇ ਗਿਆਨ ਅਧਾਰ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਖਾਸ ਖੋਜ ਲੋੜਾਂ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਦਾ ਭਵਿੱਖ
TxGemma ਅਤੇ ਹੋਰ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਟੂਲਸ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਖੋਜ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ AI ਕੋਈ ਜਾਦੂ ਦੀ ਗੋਲੀ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਮਨੁੱਖੀ ਮੁਹਾਰਤ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ, ਖੋਜ ਸਮਾਂ-ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਜੀਵਨ ਬਚਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਥੈਰੇਪੀਆਂ ਨੂੰ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਤੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਲਿਆਉਣ ਦੀ ਅਥਾਹ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਜੀਵਨ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿੱਚ AI ਦਾ ਚੱਲ ਰਿਹਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਸ਼ੀਲੇ ਪਦਾਰਥਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਵਧੇਰੇ ਡੇਟਾ-ਸੰਚਾਲਿਤ, ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਵਧੇਰੇ ਸਫਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।