दवा क्षेत्र में एआई का महत्त्व

संदर्भ

दवा की खोज एक बहु-चरणीय प्रक्रिया है जो वित्तीय और तार्किक चुनौतियों से भरी होती है। एक दवा को बाजार में लाने की लागत लगभग 2-3 बिलियन डॉलर है। हालाँकि, पिछले कुछ वर्षों में शक्तिशाली AI टूल के लॉन्च के साथ, विश्व ने विज्ञापन-निर्माण से लेकर वित्तीय प्रबंधन तक विभिन्न क्षेत्रों में क्रांति ला दी है। ये अनुप्रयोग दवा विकास प्रक्रियाओं की दक्षता और प्रभावशीलता को बढ़ाने में AI की महत्वपूर्ण भूमिका को रेखांकित करते हैं।

दवा उद्योग पर AI के प्रभाव के विविध डोमेन

• फार्मास्यूटिकल उद्योग मूल रूप से प्रभावोत्पादक प्रयोग और मजबूत डेटा विश्लेषण पर निर्भर है। AI की क्षमता का प्रयोग करके शोधकर्ताओं ने विभिन्न डाटासेट द्वारा दवा के क्षेत्र में क्रांति ला दी है। 
• विभिन्न क्षेत्र जहाँ AI अपनी प्रभावकारिता प्रकट करता है :
• लक्ष्य पहचान : एआई एल्गोरिदम बायोमेडिकल डेटा और जीनोमिक जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं ताकि बीमारी के लिए संभावित लक्ष्यों की पहचान की जा सके।
  • मशीन लर्निंग मॉडल यह पहचानने में मदद कर सकते हैं कि कौन से प्रोटीन या जीन दवा के लक्ष्यों के रूप में काम कर सकते हैं।
• दवा डिज़ाइन : एआई का उपयोग दवा के अणुओं की संरचना और उनकी संभावित प्रभावशीलता का अनुमान लगाने के लिए किया जाता है। 
  • यह तकनीक संभावित दवाओं के संयोजनों की पहचान करने और नए यौगिकों के डिज़ाइन में मदद कर सकती है।
  • प्रीक्लिनिकल और क्लिनिकल ट्रायल : एआई की मदद से दवा के प्रभाव और सुरक्षा का विश्लेषण तेज और अधिक सटीक तरीके से किया जा सकता है, जिससे ट्रायल की प्रक्रिया को सुधारने में मदद मिलती है।
• दवाओं का पुनः उपयोग : कोविड-19 महामारी के दौरान इसके लक्षणों को कम करने या संक्रमण के उपचार के लिए कई मौजूदा दवाओं के उपयोग को बढ़ाया गया। 
  • इन दवाओं की प्रभाविकता को परखने और दुष्प्रभावों को पहचानने में एआई  की विशेष भूमिका देखी जा सकती है।
•  संयोजन चिकित्सा : संयोजन चिकित्सा या पॉलीथेरेपी में एक से अधिक दवाओं या चिकित्सकीय तरीकों का उपयोग किया जाता है। यह अन्वेषण का एक क्षेत्र है क्योंकि ऐसा माना जाता है कि यह कैंसर जैसी जटिल बीमारियों का इलाज कर सकता है।
  • इसे मल्टीमोडैलिटी थेरेपी के रूप में भी जाना जाता है, यह दृष्टिकोण काफी जटिल हो सकता है। हालाँकि, एआई व्यापक बायोमेडिकल डेटा से लैस, दवाओं के सहक्रियात्मक संयोजनों की पहचान करने की क्षमता रखता है।
  • शोधकर्ता संयोजन चिकित्सा विकसित करने के लिए एआई का लाभ उठाकर उभरती हुई चिकित्सा चुनौतियों का समाधान करने के लिए तैयार किए गए नए चिकित्सीय हस्तक्षेपों को खोज सकते हैं।
• पूर्वानुमानित मॉडलिंग और सिमुलेशन : दवाओं के विकास के इस चरण में शोधकर्ता जटिल रासायनिक यौगिकों की बेहतर समझ के लिए एआई के सहायता से पूर्वानुमानित मॉडलिंग और सिमुलेशन का उपयोग करते हैं।
  • पारंपरिक अवलोकन और गणितीय मॉडल जैविक प्रणालियों की जटिलता को पकड़ने में चुनौतीपूर्ण और अविश्वसनीय है।

फार्मा पेशेवरों और एआई के बीच सहयोग

• औषधि खोज को अनुकूलित करना
• सतत प्रक्रिया सत्यापन सक्षम करना
• बैच विनिर्माण प्रक्रिया में सुधार करना 
• कुशल गुणवत्ता आश्वासन और विनियामक अनुपालन
• डेटा इंटेलिजेंस के साथ दवा वैज्ञानिकों को सशक्त बनाना
• दवा शोधकर्ताओं को प्रभावी और लागत-कुशल दवाओं के बारे में अधिक आशाजनक निष्कर्षों पर पहुंचने में सक्षम बनाना

दवा खोज में एआई के सामने आने वाली चुनौतियाँ

• बहुआयामी डेटासेट की पहुँच पर निर्भरता के कारण एआई-संचालित समाधानों के बारे में पारदर्शिता प्रदान करने में एक अतिरिक्त चुनौती सामने आती है।
• एआई मॉडल जटिल और कम्प्यूटेशनल रूप से भारी होते हैं, जिससे सॉफ्टवेयर धीमा और चलाने में बहुत महंगा हो जाता है। 
  • येल एनवायरनमेंट जर्नल की एक रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान एआई उपकरणों के साथ बुनियादी संवाद में भी लगभग 0.5ली. पानी की खपत होती है और कंपनियाँ अपने एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए लाखों लीटर पानी का उपभोग कर रही हैं। 
  • अंतर्राष्ट्रीय ऊर्जा एजेंसी (IEA) का यह भी अनुमान है कि 2026 तक, डाटा सेंटर लगभग 1000 टेरावाट बिजली की खपत करेंगे, जो जापान की कुल खपत के बराबर है।
• ज्ञान, संसाधनों और डेटा की कमी, विनियामक प्रतिक्रिया के साथ मिलकर, दवा खोज क्षेत्र में AI के कार्यान्वयन में बाधा डालती रहती है।

निष्कर्ष

भविष्यसूचक, व्यक्तिगत और निवारक चिकित्सा की व्यापक स्वीकृति में तेजी लाने के लिए प्रभावी डेटा संगठन को प्राथमिकता देना सर्वोपरि है। यह डोमेन अनुसंधान वैज्ञानिकों के लिए इस डेटा का कुशलतापूर्वक वांछित परिणामों की ओर उपयोग करने के लिए आधार तैयार करता है। इस उन्नति का मुख्य उद्देश्य विभिन्न डोमेन में निर्बाध सहयोग को बढ़ावा देना है, जो मौजूदा प्रक्रियाओं में एआई को एकीकृत करके और बाधाओं को दूर करके संभव बनाया गया है। चिकित्सा के परिवर्तनकारी युग की शुरुआत करने के लिए ऐसे ठोस प्रयास आवश्यक हैं।