Anthropic ने Claude Science लॉन्च किया, अब दवाइयाँ बनाने में भी हाथ आज़माएगा, क्यों नहीं?
Anthropic ने Claude Science लॉन्च किया और अपनी खुद की दवाइयाँ विकसित करने की योजना बनाई, जबकि विशेषज्ञों ने नोट किया कि AI-डिज़ाइन की गई दवाएँ अभी भी मरीजों तक पहुँचने से बहुत दूर हैं।
इस हफ़्ते 'द ब्रीफिंग: एआई फॉर साइंस' नामक एक इवेंट में, Anthropic ने Claude Science का अनावरण किया, जो वैज्ञानिकों के लिए एक नया 'AI वर्कबेंच' है, जो बिखरे हुए टूल्स और डेटासेट को एक आरामदायक वातावरण में समेटने और फिगर और विज़ुअल्स जनरेट करने का वादा करता है। Anthropic, जो पहले से ही अपने लोकप्रिय कोडिंग टूल्स और शक्तिशाली AI मॉडल्स के साथ उद्योग पर हावी है, ने इस लॉन्च को AI की 'वैज्ञानिक खोज और स्वास्थ्य सेवा हस्तक्षेपों के विकास को नाटकीय रूप से गति देने' की क्षमता के इर्द-गिर्द फ्रेम किया, और पहले से ही Claude का उपयोग कर रहे बायोटेक और फार्मा ग्राहकों की एक लंबी सूची का ढिंढोरा पीटा।
Anthropic ने एक कदम और आगे बढ़ते हुए कहा कि वह अपनी खुद की दवाइयाँ विकसित करेगा। जीवन विज्ञान के प्रमुख Eric Kauderer-Abrams ने कहा कि कंपनी 'उपेक्षित' बीमारियों के इलाज की खोज पर ध्यान केंद्रित करेगी। AI कंपनियाँ विज्ञान और फार्मा ग्राहकों को लुभाने के लिए उत्सुक रही हैं - OpenAI, Amazon, Google और अन्य के पास अपने स्वयं के जीवन विज्ञान उपकरण और प्लेटफॉर्म हैं। लेकिन Anthropic का नियोजित कदम एक प्रमुख फ्रंटियर AI कंपनी द्वारा स्वयं दवाइयाँ विकसित करने का सबसे सीधा सार्वजनिक प्रयास है। यह इसे अन्य, संभावित रूप से प्रतिस्पर्धी दवा निर्माताओं को सॉफ्टवेयर बेचने की असामान्य स्थिति में डालता है। Anthropic एक व्यापक दौड़ में शामिल होता है जिसमें Insilico जैसी AI-प्रथम दवा कंपनियाँ, Google DeepMind की स्पिनऑफ Isomorphic Labs, बायोटेक स्टार्टअप्स, और अपने स्वयं के AI टूल्स बना या खरीद रही बड़ी फार्मा कंपनियाँ शामिल हैं।
Anthropic ने दवा विकास के क्षेत्र में वह क्या हासिल करना चाहता है, इसके बारे में बहुत कम विशिष्ट विवरण दिए हैं। इवेंट में, Kauderer-Abrams ने यह नहीं बताया कि अगर कंपनी को कोई आशाजनक दवा उम्मीदवार मिलता है तो वह क्या करेगी। Anthropic ने अधिक विवरण मांगने वाले The Verge के टिप्पणी अनुरोधों का जवाब नहीं दिया, जिसमें यह भी शामिल है कि वह पहले किन बीमारियों को लक्षित करने की योजना बना रहा है और क्या वह प्रयोगशाला कार्य, पशु परीक्षण, नैदानिक परीक्षण या विनिर्माण के लिए अन्य कंपनियों के साथ साझेदारी करेगा।
विशेषज्ञों ने The Verge को बताया कि Anthropic की योजनाओं के आसपास की अनिश्चितता AI दवा बूम के आसपास की व्यापक अनिश्चितता को दर्शाती है। 'AI दवा खोज' का मतलब कई चीज़ें हो सकता है। यह 'एक बहुत व्यापक शब्द है,' कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय के प्रोफेसर और AI बायोटेक स्टार्टअप CardiaTec के सह-संस्थापक Namshik Han ने समझाया। AI को 'दवा खोज के हर एक चरण' में लागू किया जाता है, उन्होंने कहा, नए यौगिकों को खोजने और उनमें सुधार करने से लेकर अनुसंधान, डेटा विश्लेषण, नैदानिक परीक्षण और यहां तक कि विनिर्माण का समर्थन करने तक। हर प्रमुख दवा कंपनी किसी न किसी तरह से AI का उपयोग करेगी, उन्होंने कहा। यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन में दवा खोज के प्रोफेसर Matthew Todd ने इस भावना को दोहराया कि AI पहले से ही दवा खोज और अनुसंधान में व्याप्त है, और इसके उपयोगों की विस्तृत श्रृंखला को देखते हुए इसे 'कैच-ऑल वाक्यांश' कहा।
AI निस्संदेह दवा विकास को बदल रहा है। Han ने AstraZeneca, Novo Nordisk और GSK जैसी फार्मा दिग्गजों की कई पहलों की ओर इशारा किया, और कहा कि AI पहले से ही संभावित दवा विचारों को उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, जैसे कि नए अणुओं का सुझाव देना जो शरीर के उन हिस्सों जैसे कोशिका रिसेप्टर्स के साथ बातचीत कर सकते हैं जो पहले से ही किसी विशेष बीमारी से जुड़े होते हैं या मौजूदा दवाओं के लक्ष्य होते हैं। Todd ने कहा कि यह अनुसंधान को गति देने और नए दवा विचारों का 'रोड टेस्ट' करने में मदद करने के लिए अत्यंत उपयोगी है। Anthropic के फ्रंटियर मॉडल पर काम को देखते हुए, कंपनी संभवतः विशाल रासायनिक और जैविक संभावनाओं में खोज करने और शोधकर्ताओं को ऐसे कनेक्शन बनाने में मदद करने के लिए जनरेटिव AI का उपयोग करेगी जो अन्यथा खोजना मुश्किल या धीमा होगा, संभावित रूप से नए दवा विचारों का सुझाव देना, नए रोग लक्ष्यों की पहचान करना, या मौजूदा दवाओं के लिए नए उपयोग खोजना।
लेकिन यह अभी भी AI-डिज़ाइन की गई दवा के मरीजों तक पहुंचने से बहुत दूर है। Todd ने कहा कि क्षेत्र 'अभी भी बहुत दूर है' एक AI-डिज़ाइन की गई दवा के मानव उपयोग के लिए नियामकों द्वारा अनुमोदित होने से। उन्होंने कहा कि दवा खोज प्रक्रिया स्वायत्त रूप से नहीं चलेगी, और पूरे समय मानव इनपुट और पर्यवेक्षण की आवश्यकता होगी। Todd और Han दोनों ने सार्वजनिक रूप से उपलब्ध, उच्च गुणवत्ता वाले प्रयोगात्मक डेटा की कमी पर ध्यान दिया, जैसे कि शरीर में विभिन्न रसायन कैसे व्यवहार करते हैं, जो दवा विकास प्रयासों को भी धीमा कर सकता है, और इस बात पर जोर दिया कि
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