ایک ممکنہ زندگی بچانے والی دوا کا سفر، ایک محقق کی آنکھ میں ایک چمک سے لے کر مریض کے بستر تک، بدنام زمانہ طویل، کٹھن، اور حیران کن حد تک مہنگا ہے۔ یہ مالیکیولر تعاملات، حیاتیاتی راستوں، کلینیکل ٹرائلز، اور ریگولیٹری رکاوٹوں کی ایک بھول بھلیاں ہے۔ ناکامی عام ہے، کامیابی نایاب اور مشکل سے حاصل ہوتی ہے۔ دہائیوں سے، دوا ساز صنعت اس حقیقت سے نبرد آزما ہے، اس عمل کو ہموار کرنے، اخراجات کم کرنے، اور سب سے اہم بات، مؤثر علاج کی فراہمی کو تیز کرنے کے طریقے تلاش کر رہی ہے۔ اب، ٹیکنالوجی کی دیو قامت کمپنی Google اس پیچیدہ میدان میں مزید قدم رکھ رہی ہے، مصنوعی ذہانت کی بنیادوں پر بنایا گیا ایک طاقتور نیا ٹول تجویز کر رہی ہے: TxGemma۔ یہ صرف ایک اور الگورتھم نہیں ہے؛ اسے ایک اوپن سورس کیٹالسٹ کے طور پر پیش کیا گیا ہے، جو خاص طور پر علاج کی ترقی میں الجھی ہوئی گتھیوں کو سلجھانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
عمومی AI سے خصوصی دوا کی دریافت کے ٹول تک
Google کا لائف سائنسز میں بڑے لینگویج ماڈلز (LLMs) کو لاگو کرنے کا اقدام بالکل نیا نہیں ہے۔ اکتوبر 2023 میں Tx-LLM کا تعارف ایک اہم قدم تھا، جس نے دوا کی ترقی کے مختلف پہلوؤں میں مدد کے لیے ایک عمومی ماڈل پیش کیا۔ تاہم، حیاتیات اور کیمسٹری کی پیچیدگیاں زیادہ خصوصی آلات کا تقاضا کرتی ہیں۔ اس بات کو تسلیم کرتے ہوئے، Google کے انجینئرز نے اپنے کام کو آگے بڑھایا ہے، اپنے معروف Gemma ماڈلز کے فن تعمیر کا فائدہ اٹھاتے ہوئے TxGemma تخلیق کیا ہے۔
اہم فرق تربیت میں ہے۔ جبکہ عمومی LLMs متن اور کوڈ کے وسیع ذخیرے سے سیکھتے ہیں، TxGemma کو خاص طور پر علاج کی ترقی سے متعلقہ ڈیٹا پر احتیاط سے تربیت دی گئی ہے۔ اس مرکوز تعلیم نے ماڈل کو دوا کی دریافت کی زبان اور منطق کی باریک بینی سے سمجھ بوجھ عطا کی ہے۔ اسے صرف معلومات پر کارروائی کرنے کے لیے نہیں بلکہ ممکنہ دوا کے امیدواروں کی پیچیدہ خصوصیات کو ان کی پوری زندگی کے دوران سمجھنے اور پیش گوئی کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اسے ایک ہمہ دان AI سے فارماسیوٹیکل سائنس میں خصوصی ڈاکٹریٹ رکھنے والے AI میں منتقلی کے طور پر سوچیں۔
TxGemma کو اوپن سورس پروجیکٹ کے طور پر جاری کرنے کا فیصلہ خاص طور پر قابل ذکر ہے۔ اس ممکنہ طور پر تبدیلی لانے والی ٹیکنالوجی کو ملکیتی دیواروں کے پیچھے رکھنے کے بجائے، Google عالمی تحقیقی برادری – ماہرین تعلیم، بائیوٹیک اسٹارٹ اپس، اور قائم شدہ دوا ساز کمپنیوں – کو ان ماڈلز کو استعمال کرنے، اپنانے اور بہتر بنانے کی دعوت دے رہا ہے۔ یہ باہمی تعاون پر مبنی نقطہ نظر ڈویلپرز کو TxGemma کو اپنے ڈیٹا سیٹس پر ٹھیک کرنے، اسے مخصوص تحقیقی سوالات اور ملکیتی پائپ لائنز کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے، جس سے ممکنہ طور پر تیز تر، زیادہ تقسیم شدہ جدت کی رفتار کو فروغ ملتا ہے۔
AI پاور کو موزوں بنانا: ماڈل سائز اور پیش گوئی کی صلاحیتیں
یہ سمجھتے ہوئے کہ کمپیوٹیشنل وسائل تحقیقی ماحول میں ڈرامائی طور پر مختلف ہوتے ہیں، Google نے ایک ہی سائز سب پر فٹ ہونے والا حل پیش نہیں کیا ہے۔ TxGemma ماڈلز کے ایک درجہ بند سوٹ میں آتا ہے، جو محققین کو کمپیوٹیشنل ہارس پاور اور پیش گوئی کی صلاحیت کے درمیان بہترین توازن منتخب کرنے کی اجازت دیتا ہے:
- 2 بلین پیرامیٹرز: ایک نسبتاً ہلکا پھلکا آپشن، جو زیادہ محدود ہارڈ ویئر والے ماحول یا کم پیچیدہ تجزیہ کی ضرورت والے کاموں کے لیے موزوں ہے۔
- 9 بلین پیرامیٹرز: ایک درمیانی رینج کا ماڈل جو صلاحیت میں ایک اہم قدم پیش کرتا ہے، کارکردگی کو قابل انتظام کمپیوٹیشنل مطالبات کے ساتھ متوازن کرتا ہے۔
- 27 بلین پیرامیٹرز: فلیگ شپ ماڈل، جو پیچیدہ کاموں پر زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے، جس کے لیے کافی ہارڈ ویئر وسائل کی ضرورت ہوتی ہے لیکن گہری بصیرت کا وعدہ کرتا ہے۔
ان ماڈلز میں ‘پیرامیٹرز’ کے تصور کو ان نوبس اور ڈائلز کے طور پر سمجھا جا سکتا ہے جنہیں AI سیکھنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے استعمال کرتا ہے۔ زیادہ پیرامیٹرز عام طور پر ڈیٹا میں زیادہ پیچیدہ نمونوں اور باریکیوں کو پکڑنے کی اجازت دیتے ہیں، جس سے ممکنہ طور پر زیادہ درستگی اور زیادہ نفیس صلاحیتیں حاصل ہوتی ہیں، اگرچہ تربیت اور اندازہ لگانے کے لیے بڑھتی ہوئی کمپیوٹیشنل ضروریات کی قیمت پر۔
اہم بات یہ ہے کہ ہر سائز کے زمرے میں ایک ‘predict’ ورژن شامل ہے۔ یہ ورک ہارسز ہیں، جو مخصوص، اہم کاموں کے لیے ٹھیک کیے گئے ہیں جو دوا کی ترقی کی پائپ لائن کو نمایاں کرتے ہیں:
- درجہ بندی (Classification): ان کاموں میں زمرہ بندی کی پیشین گوئیاں کرنا شامل ہے۔ Google کی طرف سے فراہم کردہ ایک کلاسیکی مثال یہ تعین کرنا ہے کہ آیا کوئی مخصوص مالیکیول خون-دماغ کی رکاوٹ (blood-brain barrier) کو عبور کرنے کا امکان رکھتا ہے۔ یہ الزائمر (Alzheimer’s) یا پارکنسنز (Parkinson’s) جیسی اعصابی بیماریوں کے علاج تیار کرنے میں ایک اہم گیٹ کیپر سوال ہے۔ ایک دوا جو دماغ میں اپنے ہدف تک نہیں پہنچ سکتی، اس کی دیگر خصوصیات سے قطع نظر، غیر مؤثر ہے۔ TxGemma کا مقصد اس پارگمیتا کی جلد پیش گوئی کرنا ہے، جس سے قیمتی وقت اور وسائل کی بچت ہوتی ہے جو بصورت دیگر غیر قابل عمل امیدواروں پر خرچ ہو سکتے ہیں۔ دیگر درجہ بندی کے کاموں میں زہریلا پن، حل پذیری، یا میٹابولک استحکام کی پیش گوئی شامل ہو سکتی ہے۔
- ریگریشن (Regression): زمروں کے بجائے، ریگریشن کے کام مسلسل عددی اقدار کی پیش گوئی کرتے ہیں۔ ایک اہم مثال کسی دوا کی بائنڈنگ ایفینیٹی (binding affinity) کی پیش گوئی کرنا ہے – یعنی ایک ممکنہ دوا کا مالیکیول اپنے مطلوبہ حیاتیاتی ہدف (جیسے ایک مخصوص پروٹین) سے کتنی مضبوطی سے جڑتا ہے۔ اعلی بائنڈنگ ایفینیٹی اکثر کسی دوا کی افادیت کے لیے ایک شرط ہوتی ہے۔ اس قدر کی درست طریقے سے کمپیوٹیشنل پیش گوئی مزید تجرباتی جانچ کے لیے مالیکیولز کو ترجیح دینے میں مدد کر سکتی ہے، جس سے لیب کا کام سب سے زیادہ امید افزا امیدواروں پر مرکوز ہو جاتا ہے۔ دیگر ریگریشن کاموں میں خوراک کی سطح یا جذب کی شرح کی پیش گوئی شامل ہو سکتی ہے۔
- جنریشن (Generation): یہ صلاحیت AI کو دی گئی رکاوٹوں کی بنیاد پر نئے مالیکیولر ڈھانچے یا کیمیائی اداروں کی تجویز کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ مثال کے طور پر، Google نوٹ کرتا ہے کہ ماڈل پیچھے کی طرف کام کر سکتا ہے: کیمیائی رد عمل کی مطلوبہ پیداوار دی گئی ہو، تو TxGemma ضروری ری ایکٹنٹس یا ابتدائی مواد تجویز کر سکتا ہے۔ یہ تخلیقی طاقت کیمیائی جگہ کی تلاش کو نمایاں طور پر تیز کر سکتی ہے، کیمیا دانوں کو ترکیب کے راستے ڈیزائن کرنے یا مطلوبہ خصوصیات کے ساتھ مکمل طور پر نئے مالیکیولر سکیفولڈز تجویز کرنے میں مدد دے سکتی ہے۔
یہ کثیر جہتی پیش گوئی کی صلاحیت TxGemma کو محض ایک تجزیاتی ٹول کے طور پر نہیں بلکہ سائنسی عمل میں ایک فعال شریک کے طور پر پیش کرتی ہے، جو متعدد اہم موڑ پر فیصلوں کو مطلع کرنے کی صلاحیت رکھتی ہے۔
پیمائش کرنا: کارکردگی کے بینچ مارکس اور مضمرات
ایک نیا ٹول جاری کرنا ایک بات ہے؛ اس کی تاثیر کا مظاہرہ کرنا دوسری بات ہے۔ Google نے کارکردگی کا ڈیٹا شیئر کیا ہے، خاص طور پر اپنے سب سے بڑے 27-بلین پیرامیٹر ‘predict’ ماڈل کے لیے، جو اہم پیش رفت کی نشاندہی کرتا ہے۔ ان کی داخلی تشخیص کے مطابق، یہ فلیگ شپ TxGemma ماڈل نہ صرف اپنے پیشرو، Tx-LLM، کو پیچھے چھوڑتا ہے، بلکہ اکثر کاموں کی ایک وسیع رینج میں اس سے مماثل یا اس سے بہتر کارکردگی دکھاتا ہے۔
ذکر کردہ اعداد و شمار مجبور کرنے والے ہیں: 27B TxGemma ماڈل نے مبینہ طور پر 66 میں سے 64 بینچ مارک ٹاسک پر Tx-LLM کے مقابلے میں بہتر یا موازنہ کارکردگی دکھائی، ان میں سے 45 پر فعال طور پر اس سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا۔ یہ علاج کے ڈومین کے اندر عمومی صلاحیت میں کافی چھلانگ کی نشاندہی کرتا ہے۔
شاید اس سے بھی زیادہ حیران کن TxGemma کی کارکردگی انتہائی خصوصی، سنگل ٹاسک ماڈلز کے مقابلے میں ہے۔ اکثر، AI ماڈلز جو خصوصی طور پر ایک مخصوص کام کے لیے تربیت یافتہ ہوتے ہیں (جیسے حل پذیری یا زہریلا پن کی پیش گوئی) سے توقع کی جاتی ہے کہ وہ اس مخصوص کام پر زیادہ عمومی ماڈلز سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کریں گے۔ تاہم، Google کا ڈیٹا بتاتا ہے کہ 27B TxGemma 50 مختلف کاموں پر ان خصوصی ماڈلز کا مقابلہ کرتا ہے یا انہیں شکست دیتا ہے، ان میں سے 26 پر انہیں مکمل طور پر پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔
عملی طور پر اس کا کیا مطلب ہے؟ اس سے پتہ چلتا ہے کہ محققین کو درجنوں مختلف، تنگ نظری والے AI ٹولز کے پیچ ورک کی ضرورت نہیں پڑ سکتی ہے۔ TxGemma جیسا ایک طاقتور، اچھی طرح سے تربیت یافتہ عمومی ماڈل ممکنہ طور پر ایک متحد پلیٹ فارم کے طور پر کام کر سکتا ہے، جو دوا کی دریافت کے ورک فلو کے اندر متنوع پیش گوئی کے چیلنجوں سے نمٹنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ یہ ورک فلو کو آسان بنا سکتا ہے، متعدد متفرق نظاموں کو مربوط کرنے کی ضرورت کو کم کر سکتا ہے، اور دوا کے امیدوار کے ممکنہ پروفائل کا زیادہ جامع نظارہ فراہم کر سکتا ہے۔ ایک واحد، اگرچہ بڑا، ماڈل کی ٹاسک-مخصوص ماہرین کے خلاف مؤثر طریقے سے مقابلہ کرنے کی صلاحیت وسیع، ڈومین-مرکوز تربیتی ڈیٹا اور نفیس ماڈل فن تعمیر کی طاقت کو واضح کرتی ہے۔ یہ ایک ایسے مستقبل کی طرف اشارہ کرتا ہے جہاں مربوط AI پلیٹ فارم فارماسیوٹیکل R&D کے مرکزی مرکز بن جائیں گے۔
اعداد و شمار سے آگے: TxGemma-Chat کے ساتھ سائنسی مکالمے میں مشغول ہونا
جبکہ پیش گوئی کی درستگی سب سے اہم ہے، سائنسی عمل میں اکثر صرف صحیح جواب حاصل کرنے سے زیادہ شامل ہوتا ہے۔ اس میں یہ سمجھنا شامل ہے کہ کیوں ایک جواب صحیح ہے، متبادل مفروضوں کی کھوج کرنا، اور تکراری تطہیر میں مشغول ہونا۔ اس سے نمٹنے کے لیے، Google نے TxGemma-Chat ماڈلز بھی متعارف کرائے ہیں، جو 9B اور 27B پیرامیٹر کنفیگریشنز میں دستیاب ہیں۔
یہ بات چیت کے ورژن اس بات میں ایک اہم ارتقاء کی نمائندگی کرتے ہیں کہ محققین لیب میں AI کے ساتھ کیسے تعامل کر سکتے ہیں۔ صرف ڈیٹا داخل کرنے اور پیش گوئی حاصل کرنے کے بجائے، سائنسدان TxGemma-Chat کے ساتھ مکالمے میں مشغول ہو سکتے ہیں۔ وہ ماڈل سے اس کے نتائج کے پیچھے استدلال کی وضاحت کرنے کے لیے کہہ سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، اگر ماڈل کسی مالیکیول کے لیے کم بائنڈنگ ایفینیٹی کی پیش گوئی کرتا ہے، تو ایک محقق پوچھ سکتا ہے کہ کیوں یہ اس نتیجے پر پہنچا، ممکنہ طور پر مخصوص ساختی خصوصیات یا تعاملات کے بارے میں بصیرت کو ننگا کرنا جو پیش گوئی کو چلا رہے ہیں۔
یہ صلاحیت AI کو ایک بلیک باکس پیش گو سے ایک ممکنہ معاون میں تبدیل کرتی ہے۔ محققین پیچیدہ، کثیر جہتی سوالات پوچھ سکتے ہیں جو سادہ درجہ بندی یا ریگریشن سے آگے بڑھتے ہیں۔ ماڈل سے ممکنہ آف ٹارگٹ اثرات کے بارے میں پوچھ گچھ کرنے کا تصور کریں، کسی مخصوص حیاتیاتی راستے سے متعلق متعلقہ لٹریچر کے خلاصے مانگنا، یا اس کی خصوصیات کو بہتر بنانے کے لیے لیڈ کمپاؤنڈ میں ترمیم پر غور کرنا۔
ان بات چیت کے تعاملات میں تحقیقی چکر کو ڈرامائی طور پر تیز کرنے کی صلاحیت ہے۔ گھنٹوں دستی طور پر ڈیٹا بیس تلاش کرنے یا متفرق ذرائع سے معلومات کو اکٹھا کرنے کے بجائے، محققین تیز رفتار معلومات کی ترکیب، مفروضہ سازی، اور خرابیوں کا سراغ لگانے کے لیے TxGemma-Chat کا فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ یہ انٹرایکٹو عنصر گہری سمجھ کو فروغ دے سکتا ہے اور ممکنہ طور پر تحقیقات کی نئی راہیں کھول سکتا ہے جو بصورت دیگر چھوٹ سکتی ہیں۔ یہ انسانی سائنسی ٹیموں کی باہمی تعاون کی نوعیت کی عکاسی کرتا ہے، جس میں ایک AI پارٹنر شامل ہوتا ہے جو وسیع مقدار میں معلومات پر کارروائی کرنے اور اپنے ‘سوچنے کے عمل’ کو بیان کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
اسے ایک ساتھ بننا: Agentic-Tx فریم ورک اور مربوط ٹولنگ
حقیقی دنیا میں دوا کی دریافت میں شاذ و نادر ہی الگ تھلگ پیش گوئی کے کام شامل ہوتے ہیں۔ یہ ایک پیچیدہ، کثیر مرحلہ عمل ہے جس میں متنوع ذرائع سے معلومات کو مربوط کرنے، ترتیب وار تجزیے کرنے، اور تازہ ترین معلومات تک رسائی حاصل کرنے کی ضرورت ہوتی ہے۔ اس کو تسلیم کرتے ہوئے، Google نے Agentic-Tx کا بھی اعلان کیا، جو اس کے طاقتور Gemini 1.5 Pro ماڈل پر بنایا گیا ایک زیادہ نفیس فریم ورک ہے۔
Agentic-Tx کو بہت سے اسٹینڈ اسٹون AI ماڈلز میں موروثی کلیدی حدود پر قابو پانے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے: حقیقی وقت، بیرونی معلومات تک رسائی اور پیچیدہ، کثیر مرحلہ استدلال کے کاموں کو انجام دینا۔ یہ ایک واحد ٹول کی طرح کم اور ایک ذہین ایجنٹ یا ریسرچ اسسٹنٹ کی طرح زیادہ کام کرتا ہے، جو پیچیدہ سائنسی چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے ایک ورچوئل ٹول کٹ سے لیس ہے۔
یہ ٹول کٹ متاثر کن طور پر وسیع ہے، جس میں مختلف وسائل اور صلاحیتوں کو مربوط کیا گیا ہے:
- TxGemma بطور ٹول: TxGemma کی پیش گوئی اور استدلال کی طاقت خود Agentic-Tx فریم ورک کے اندر بنیادی ٹولز میں سے ایک کے طور پر شامل ہے، جس سے ایجنٹ کو اس کے خصوصی علاج کے علم کا فائدہ اٹھانے کی اجازت ملتی ہے۔
- عمومی تلاش کی صلاحیتیں: Agentic-Tx وسیع بیرونی علمی بنیادوں تک رسائی حاصل کر سکتا ہے، بشمول PubMed (بائیو میڈیکل لٹریچر کا بنیادی ڈیٹا بیس)، Wikipedia، اور وسیع تر ویب۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ ایجنٹ کے تجزیے تازہ ترین تحقیقی نتائج اور عمومی سائنسی سیاق و سباق سے آگاہ ہوں۔
- مخصوص مالیکیولر ٹولز: خصوصی ٹولز کے ساتھ انضمام مالیکیولر ڈیٹا کی براہ راست ہیرا پھیری اور تجزیہ کی اجازت دیتا ہے، ممکنہ طور پر ساخت کا تصور یا خاصیت کا حساب جیسے کام انجام دیتا ہے۔
- جین اور پروٹین ٹولز: جینومکس اور پروٹومکس پر مرکوز ڈیٹا بیس اور ٹولز تک رسائی ایجنٹ کو اہم حیاتیاتی سیاق و سباق کو شامل کرنے کے قابل بناتی ہے، جیسے جین فنکشن، پروٹین تعاملات، اور پاتھ وے تجزیہ۔
ان 18 الگ الگ ٹولز کو منظم کرکے، Agentic-Tx کا مقصد پیچیدہ تحقیقی ورک فلو کو سنبھالنا ہے جن کے لیے ترتیب وار اقدامات اور معلومات کے انضمام کی ضرورت ہوتی ہے۔ مثال کے طور پر، ایک محقق Agentic-Tx سے کسی مخصوص بیماری کے لیے ممکنہ دوا کے اہداف کی نشاندہی کرنے، ان اہداف پر تازہ ترین لٹریچر بازیافت کرنے، معلوم روکنے والوں کی بائنڈنگ ایفینیٹی کی پیش گوئی کرنے کے لیے TxGemma کا استعمال کرنے، پروٹین ڈیٹا بیس کا استعمال کرتے ہوئے ممکنہ آف ٹارگٹ اثرات کا تجزیہ کرنے، اور آخر میں، معاون شواہد کے ساتھ نتائج کا خلاصہ کرنے کے لیے کہہ سکتا ہے۔ یہ مربوط، ایجنٹ پر مبنی نقطہ نظر اس بات کی عکاسی کرتا ہے کہ انسانی محققین پیچیدہ مسائل سے کیسے نمٹتے ہیں، لیکن معلومات کی پروسیسنگ اور تجزیہ کو بہت زیادہ تیز کرنے کی صلاحیت کے ساتھ۔
کھلے دروازے: رسائی اور باہمی تعاون کا مستقبل
ایک طاقتور ٹول صرف اسی صورت میں مفید ہے جب وہ قابل رسائی ہو۔ Google TxGemma کو تحقیقی برادری کے لیے قائم شدہ پلیٹ فارمز جیسے Vertex AI Model Garden اور مقبول اوپن سورس ہب Hugging Face کے ذریعے آسانی سے دستیاب کرا رہا ہے۔ یہ داخلے کی رکاوٹ کو کم کرتا ہے، جس سے دنیا بھر کے محققین نسبتاً آسانی سے TxGemma کے ساتھ تجربہ کرنا اور اسے اپنے کام میں ضم کرنا شروع کر سکتے ہیں۔
ماڈلز کی اوپن سورس نوعیت پر زور کمیونٹی کی شمولیت کو فروغ دینے کی ایک دانستہ حکمت عملی ہے۔ Google واضح طور پر اپنی توقع بیان کرتا ہے کہ محققین نہ صرف TxGemma کا استعمال کریں گے بلکہ اس پر تکرار بھی کریں گے، اسے مزید بہتر بنائیں گے، اور اپنی بہتری شائع کریں گے۔ یہ ایک نیک چکر پیدا کرتا ہے: جیسے جیسے کمیونٹی ماڈلز کو بہتر بناتی ہے، دوا کی دریافت کو تیز کرنے کی اجتماعی صلاحیت بڑھتی ہے۔ نئی تکنیکیں، خصوصی موافقت، اور کارکردگی میں بہتری شیئر کی جا سکتی ہے، جو ممکنہ طور پر کسی بھی ایک تنظیم کے مقابلے میں تیزی سے پیش رفت کا باعث بنتی ہے۔
یہ باہمی تعاون کا جذبہ علاج کی ترقی کے مشکل چیلنجوں سے نمٹنے کے لیے بے پناہ وعدہ رکھتا ہے۔ ایک مشترکہ، طاقتور AI پلیٹ فارم کے ارد گرد وسائل اور مہارت کو جمع کرکے، عالمی تحقیقی برادری مریضوں تک مؤثر علاج تیزی سے پہنچانے کے مشترکہ مقصد کی طرف زیادہ مؤثر طریقے سے کام کر سکتی ہے۔ ممکنہ اثر محض رفتار سے آگے بڑھتا ہے؛ ایسے جدید ٹولز تک رسائی کو جمہوری بنانا چھوٹی لیبز اور محدود وسائل والے ماحول میں محققین کو بااختیار بنا سکتا ہے، جس سے جدت طرازی کا دائرہ وسیع ہوتا ہے۔ حتمی وژن ایک ایسا ہے جہاں AI ایک طاقتور سرعت کار کے طور پر کام کرتا ہے، ٹائم لائنز کو مختصر کرتا ہے، ناکامی کی شرح کو کم کرتا ہے، اور بالآخر، اہم ادویات کی تیز تر ترقی کے ذریعے زیادہ جانیں بچاتا ہے۔ آگے کا راستہ صرف الگورتھم کو بہتر بنانے پر مشتمل نہیں ہے بلکہ ان کے ارد گرد ایک متحرک ماحولیاتی نظام کی تعمیر پر مشتمل ہے۔