TxGemma: گوگل کے AI فیملی کی ایک مخصوص شاخ
یہ نئے ماڈلز، جنہیں مجموعی طور پر TxGemma کہا جاتا ہے، Google کے Gemma فیملی کے اوپن سورس، جنریٹیو AI (GenAI) ماڈلز کی ایک مخصوص توسیع ہیں۔ Gemma ماڈلز، Google کے جدید ترین Gemini AI پلیٹ فارم کی بنیاد پر بنائے گئے ہیں، جس کا تازہ ترین ورژن دسمبر میں منظر عام پر آیا تھا۔
TxGemma ٹول کٹ کو اس مہینے کے آخر میں Google کے Health AI Developer Foundations پروگرام کے ذریعے سائنسی کمیونٹی کے لیے جاری کیا جائے گا۔ اس اقدام کا مقصد محققین کو ماڈلز کا جائزہ لینے اور ان کو بہتر بنانے کی اجازت دے کر تعاون اور مزید ترقی کو فروغ دینا ہے۔ اگرچہ ان کی درخواست کی مکمل حد ابھی دیکھنی باقی ہے، ابتدائی ریلیز ان کی تجارتی موافقت کے امکانات کے بارے میں سوالات اٹھاتی ہے۔
تھیراپیوٹکس کی زبان کو سمجھنا
ڈاکٹر کیرن ڈی سالوو، Google کی چیف ہیلتھ آفیسر، نے TxGemma کی منفرد صلاحیتوں کی وضاحت کی۔ یہ ماڈلز معیاری متن اور مختلف علاج معالجے کی پیچیدہ ساخت دونوں کو سمجھنے کی صلاحیت رکھتے ہیں۔ اس میں چھوٹے مالیکیولز، کیمیکلز اور پروٹین شامل ہیں، جو منشیات کی تیاری میں بنیادی تعمیراتی بلاکس ہیں۔
یہ دوہری سمجھ محققین کو TxGemma کے ساتھ زیادہ بدیہی انداز میں بات چیت کرنے کی طاقت دیتی ہے۔ وہ ایسے سوالات پوچھ سکتے ہیں جو ممکنہ نئی تھیراپیوں کی اہم خصوصیات کی پیش گوئی کرنے میں مدد کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر، محققین TxGemma کا استعمال امیدوار ادویات کے حفاظتی اور افادیت کے پروفائلز کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے کے لیے کر سکتے ہیں، ابتدائی اسکریننگ کے عمل کو تیز کرتے ہوئے۔
منشیات کی تیاری کے چیلنجوں سے نمٹنا
ڈاکٹر ڈی سالوو نے اس جدت کے تناظر پر زور دیتے ہوئے کہا کہ ‘تصور سے لے کر منظور شدہ استعمال تک علاج معالجے کی تیاری ایک طویل اور مہنگا عمل ہے۔’ TxGemma کو وسیع تر تحقیقی برادری کے لیے دستیاب کر کے، Google کا مقصد اس پیچیدہ کام کی کارکردگی کو بڑھانے کے لیے نئے طریقوں کو تلاش کرنا ہے۔
AI: لائف سائنسز میں ایک تبدیلی کی قوت
AI کا ابھرنا بلاشبہ لائف سائنسز کی صنعت میں انقلاب برپا کر چکا ہے۔ وسیع ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کرنے، پوشیدہ نمونوں کی شناخت کرنے اور ڈیٹا پر مبنی پیشین گوئیاں پیدا کرنے کی اس کی صلاحیت نے بے مثال مواقع کھولے ہیں۔ AI پہلے ہی منشیات کی تیاری کے مختلف مراحل میں فعال طور پر استعمال ہو رہا ہے، بشمول:
- منشیات کے اہداف کی شناخت: بیماری کے عمل میں شامل مخصوص مالیکیولز یا راستوں کی نشاندہی کرنا۔
- نئی دوائیں ڈیزائن کرنا: مطلوبہ علاج کی خصوصیات کے ساتھ نئے مرکبات بنانا۔
- موجودہ علاج کو دوبارہ استعمال کرنا: دوسری حالتوں کے لیے پہلے سے منظور شدہ ادویات کے لیے نئے استعمال تلاش کرنا۔
ریگولیٹری لینڈ اسکیپ AI کے مطابق ڈھال رہا ہے۔
منشیات کی تیاری میں AI کو تیزی سے اپنانے نے ریگولیٹری اداروں کو جواب دینے پر آمادہ کیا ہے۔ اس سال کے شروع میں، FDA نے ریگولیٹری فائلنگ میں AI کے استعمال کے بارے میں اپنی پہلی رہنمائی جاری کی، جس میں یہ واضح کیا گیا کہ اس ٹیکنالوجی کو کس طرح جمع کرانے میں شامل کیا جانا چاہیے۔ اسی طرح، 2024 میں، EMA نے ایک عکاسی پیپر شائع کیا جس میں دواؤں کی مصنوعات کی پوری زندگی کے دوران AI کے اطلاق پر اپنے نقطہ نظر کا خاکہ پیش کیا گیا۔ یہ پیشرفت دواسازی کی تحقیق اور ضابطے کے مستقبل کو تشکیل دینے میں AI کے کردار کو بڑھتی ہوئی پہچان کو اجاگر کرتی ہے۔
TxGemma سے آگے: Google کے ہیلتھ انیشیٹوز کی ایک جھلک
‘دی چیک اپ’ ایونٹ میں Google کی جانب سے صحت سے متعلق دیگر پیشرفتوں کی ایک رینج دکھائی گئی:
Google Search میں صحت کے بہتر نتائج
Google نے صارفین کو صحت کی قابل اعتماد اور متعلقہ معلومات فراہم کرنے کی اپنی سرچ انجن کی صلاحیت میں بہتری کو اجاگر کیا۔ اس میں مستند ذرائع کو ترجیح دینے اور معلومات کو واضح اور قابل رسائی شکل میں پیش کرنے کے لیے سرچ الگورتھم کو بہتر بنانا شامل ہے۔
Health Connect ایپ میں میڈیکل ریکارڈز کی خصوصیت
Google کی Health Connect ایپ میں ایک نئی خصوصیت متعارف کرائی گئی، جو صارفین کو اپنے میڈیکل ریکارڈز کو محفوظ طریقے سے اسٹور اور منظم کرنے کے قابل بناتی ہے۔ اس مرکزی پلیٹ فارم کا مقصد افراد کو ان کے صحت کے ڈیٹا پر زیادہ کنٹرول فراہم کرنا اور صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے اشتراک کی سہولت فراہم کرنا ہے۔
AI ‘کو-سائنسٹسٹ’: ایک ورچوئل ریسرچ پارٹنر
فروری میں اپنے اعلان کی بنیاد پر، Google نے اپنے AI ‘کو-سائنسٹسٹ’ کے تصور کی مزید وضاحت کی۔ یہ ورچوئل کولیبریٹر سائنسدانوں کو نئے مفروضے اور تحقیقی تجاویز تیار کرنے میں مدد کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ قدرتی زبان کی پروسیسنگ کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، AI کو-سائنسٹسٹ تحقیقی اہداف کا تجزیہ کر سکتا ہے اور متعلقہ شائع شدہ لٹریچر اور ممکنہ تجرباتی طریقوں کے خلاصوں کے ساتھ، قابل آزمائش مفروضوں کی تجویز پیش کر سکتا ہے۔
مثال کے طور پر، اگر محققین کا مقصد بیماری پیدا کرنے والے مائکروب کے پھیلاؤ کے بارے میں اپنی سمجھ کو گہرا کرنا ہے، تو وہ اس مقصد کو قدرتی زبان میں بیان کر سکتے ہیں۔ AI کو-سائنسٹسٹ پھر تجویز کردہ مفروضوں، متعلقہ تحقیقی مقالوں اور ممکنہ تجرباتی ڈیزائنوں کے ساتھ جواب دے گا۔
Capricorn: بچوں کے کینسر کے ذاتی علاج کے لیے AI
آخر میں، Google نے Capricorn نامی ایک AI ٹول کو نمایاں کیا، جو بچوں کے کینسر کے ذاتی علاج کی شناخت کو تیز کرنے کے لیے Gemini ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔ Capricorn عوامی طبی ڈیٹا کو غیر شناخت شدہ مریضوں کی معلومات کے ساتھ مربوط کر کے یہ حاصل کرتا ہے، جس سے ڈاکٹروں کو انفرادی مریضوں کے لیے علاج کی حکمت عملیوں کو زیادہ مؤثر طریقے سے تیار کرنے کے قابل بنایا جاتا ہے۔
TxGemma کی ممکنہ ایپلی کیشنز میں گہری غوطہ خوری
بنیادی طاقت ماڈل کی اس صلاحیت کے اندر ہے کہ وہ انسانی پڑھنے کے قابل متن اور مالیکیولر ڈھانچے کی پیچیدہ، اکثر خفیہ، دنیا کے درمیان فرق کو ختم کرے۔
یہاں یہ ہے کہ TxGemma کو کس طرح استعمال کرنے کی توقع ہے:
ٹارگٹ آئیڈینٹی فیکیشن:
- ایک محقق ان پٹ کر سکتا ہے: “KRAS-میوٹیٹڈ کینسر سیلز کی نشوونما کو روکنے کے لیے ممکنہ پروٹین اہداف کی شناخت کریں۔”
- TxGemma، سائنسی لٹریچر اور مالیکیولر ڈیٹا کے وسیع ڈیٹا بیسز سے استفادہ کرتے ہوئے، پھر ان پروٹینز کی فہرست تجویز کر سکتا ہے جو KRAS پروٹین کے ساتھ تعامل کرنے کے لیے جانے جاتے ہیں یا ان راستوں میں شامل ہیں جنہیں KRAS متاثر کرتا ہے۔ یہ ان اہداف کو ‘ڈرگ ایبلٹی’ (اس بات کا کتنا امکان ہے کہ ایک چھوٹا مالیکیول مؤثر طریقے سے پروٹین کو باندھ سکے اور اسے ماڈیول کر سکے) جیسے عوامل کی بنیاد پر بھی درجہ بندی کر سکتا ہے۔
لیڈ کمپاؤنڈ ڈسکوری:
- ایک محقق ان پٹ کر سکتا ہے: “چھوٹے مالیکیولز تلاش کریں جو پروٹین کناز AKT1 کے فعال سائٹ سے اعلی وابستگی کے ساتھ جڑتے ہیں۔”
- TxGemma اربوں مرکبات کی ورچوئل لائبریریوں کے ذریعے چھان بین کر سکتا ہے، ان کی 3D ساخت کی بنیاد پر AKT1 پروٹین سے ان کی بائنڈنگ وابستگی کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ یہ ان مرکبات کو پیش گوئی شدہ حل پذیری، پارگمیتا اور ممکنہ زہریلا پن جیسی خصوصیات کی بنیاد پر بھی فلٹر کر سکتا ہے۔
میکانزم آف ایکشن اسٹڈیز:
- ایک محقق کے پاس ایک امید افزا مرکب ہے لیکن وہ یقینی نہیں ہے کہ یہ بالکل کیسے کام کرتا ہے۔ وہ ان پٹ کر سکتے ہیں: “مرکب XYZ کے عمل کے طریقہ کار کی پیش گوئی کریں، جو پری کلینیکل ماڈلز میں الزائمر کی بیماری کے خلاف سرگرمی دکھاتا ہے۔”
- TxGemma مرکب کی ساخت کا تجزیہ کر سکتا ہے، اس کا موازنہ معلوم ادویات سے کر سکتا ہے، اور جین ایکسپریشن تبدیلیوں اور پروٹین-پروٹین تعاملات پر ڈیٹا کے ساتھ اس کا حوالہ دے سکتا ہے تاکہ ممکنہ راستوں یا اہداف کی تجویز دی جا سکے جنہیں مرکب متاثر کر رہا ہو۔
ڈرگ ری پرپوزنگ:
- ایک محقق پوچھ سکتا ہے: “موجودہ ادویات کی شناخت کریں جنہیں نایاب جینیاتی عارضے ABC کے علاج کے لیے دوبارہ استعمال کیا جا سکتا ہے۔”
- TxGemma عارضے ABC کی جینیاتی اور مالیکیولر بنیاد کا تجزیہ کر سکتا ہے، پھر ان ادویات کو تلاش کر سکتا ہے جو بیماری میں شامل راستوں یا پروٹین کو نشانہ بنانے کے لیے جانی جاتی ہیں، چاہے وہ ادویات اصل میں بالکل مختلف حالت کے لیے تیار کی گئی ہوں۔
ٹاکسیسٹی پریڈکشن:
- کسی مرکب کو مہنگے کلینیکل ٹرائلز میں منتقل کرنے سے پہلے، محققین کو اس کے ممکنہ زہریلے پن کا جائزہ لینے کی ضرورت ہے۔ TxGemma کو استعمال کیا جا سکتا ہے: “مرکب PQR کی جگر کو نقصان پہنچانے یا کارڈیوٹوکسٹی کا سبب بننے کی صلاحیت کی پیش گوئی کریں۔”
- ماڈل مرکب کی ساخت کا تجزیہ کرے گا اور اس کا موازنہ معلوم زہریلے مرکبات کے ڈیٹا بیس سے کرے گا، ممکنہ سرخ جھنڈوں کی نشاندہی کرے گا۔
اوپن سورس ایڈوانٹیج: جدت کے لیے ایک اتپریرک
TxGemma کو اوپن سورس ماڈل کے طور پر جاری کر کے، Google ایک باہمی تعاون کے ماحول کو فروغ دے رہا ہے، اور دریافت کی رفتار کو تیز کر رہا ہے۔
ممکنہ اثر کو بڑھایا جاتا ہے۔
دنیا بھر کے محققین ماڈل کی ترقی میں حصہ ڈال سکتے ہیں، اس کے الگورتھم کو بہتر بنا سکتے ہیں، اس کے علمی بنیاد کو بڑھا سکتے ہیں، اور اسے مخصوص تحقیقی ضروریات کے مطابق بنا سکتے ہیں۔
ڈرگ ڈسکوری کا مستقبل
TxGemma اور دیگر AI سے چلنے والے ٹولز کا تعارف زیادہ موثر اور موثر منشیات کی تیاری کی جستجو میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتا ہے۔ اگرچہ AI کوئی جادوئی گولی نہیں ہے، لیکن یہ انسانی مہارت کو بڑھانے، تحقیقی ٹائم لائنز کو تیز کرنے اور بالآخر زندگی بچانے والی علاج کو مریضوں تک تیزی سے پہنچانے کی بے پناہ صلاحیت رکھتا ہے۔ لائف سائنسز میں AI کا جاری ارتقاء ایک ایسے مستقبل کا وعدہ کرتا ہے جہاں منشیات کی دریافت زیادہ ڈیٹا پر مبنی، درست اور بالآخر زیادہ کامیاب ہو۔