जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइन: जेव्हा AI DNA ला भेटते

• लेखक बद्दल:
• लेखक नाव

  Quantumrun दूरदृष्टी
• सप्टेंबर 7, 2023

अंतर्दृष्टी सारांश

जनरेटिव्ह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) वापरून अँटिबॉडी डिझाईन नवीन अँटीबॉडीज तयार करण्यासाठी जे पारंपारिक अँटीबॉडीजला मागे टाकतात ते जलद आणि उपचारात्मक प्रतिपिंड विकासाचा खर्च कमी करू शकतात. ही प्रगती वैयक्तिक उपचारांना व्यवहार्य बनवू शकते आणि रोगाचे ओझे कमी करून आर्थिक उत्पादकता वाढवताना संभाव्य वैद्यकीय परिणाम वाढवू शकते. तथापि, अशा प्रगतींशी संबंधित आव्हाने आहेत, ज्यात नोकरीचे विस्थापन, डेटा गोपनीयतेची चिंता आणि वैयक्तिकृत उपचारांच्या प्रवेशावरील नैतिक वादविवाद यांचा समावेश आहे.

जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइन संदर्भ

ऍन्टीबॉडीज हे आपल्या रोगप्रतिकारक प्रणालीद्वारे तयार केलेले संरक्षणात्मक प्रथिने आहेत जे हानिकारक पदार्थांना बांधून काढून टाकतात. अँटीबॉडीज त्यांच्या विशिष्ट वैशिष्ट्यांमुळे उपचारात्मक ऍप्लिकेशन्समध्ये वारंवार वापरल्या जातात, ज्यामध्ये इम्युनोजेनिक प्रतिसाद कमी होतो आणि प्रतिजनांना लक्ष्य करण्यासाठी वर्धित विशिष्टता समाविष्ट असते. प्रतिपिंड औषध विकसित करण्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात मुख्य रेणू ओळखणे समाविष्ट आहे. 

हा रेणू सामान्यत: विशिष्ट लक्ष्य प्रतिजनच्या विरूद्ध विविध प्रतिपिंड प्रकारांच्या विस्तृत ग्रंथालयांची तपासणी करून आढळतो, जे वेळखाऊ असू शकते. रेणूचा त्यानंतरचा विकास ही देखील एक लांबलचक प्रक्रिया आहे. म्हणून, प्रतिपिंड औषधांच्या विकासासाठी वेगवान पद्धती तयार करणे महत्वाचे आहे.

न्यू यॉर्क आणि वॉशिंग्टन येथील Absci Corp या कंपनीने 2023 मध्ये एक यश मिळवले जेव्हा त्यांनी पारंपरिक उपचारात्मक प्रतिपिंडांपेक्षा विशिष्ट रिसेप्टर, HER2 ला अधिक घट्ट बांधलेल्या नवीन अँटीबॉडीज डिझाइन करण्यासाठी जनरेटिव्ह AI मॉडेलचा वापर केला. विशेष म्हणजे, हा प्रकल्प सर्व विद्यमान अँटीबॉडी डेटा काढून टाकण्यापासून सुरू झाला, एआयला केवळ ज्ञात प्रभावी प्रतिपिंडांची डुप्लिकेट बनवण्यापासून प्रतिबंधित करते. 

Absci च्या AI प्रणालीद्वारे डिझाइन केलेले प्रतिपिंडे विशिष्ट होते, त्यांच्या नावीन्यतेवर जोर देणारे कोणतेही ज्ञात समकक्ष नव्हते. या एआय-डिझाइन केलेल्या प्रतिपिंडांनी "नैसर्गिकपणा" वर देखील उच्च गुण मिळवले, जे विकास सुलभतेने आणि मजबूत रोगप्रतिकारक प्रतिसादांना प्रेरित करण्याची क्षमता सूचित करतात. AI चा हा अग्रगण्य वापर आपल्या शरीराच्या निर्मितीपेक्षा चांगले किंवा चांगले कार्य करणार्‍या ऍन्टीबॉडीज डिझाइन करण्यासाठी उपचारात्मक ऍन्टीबॉडी विकासाचा वेळ आणि खर्च मोठ्या प्रमाणात कमी करू शकतो.

व्यत्यय आणणारा प्रभाव

जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइनमध्ये औषधाच्या भविष्यासाठी, विशेषत: वैयक्तिक उपचारांसाठी महत्त्वपूर्ण आश्वासन आहे. प्रत्येक व्यक्तीची रोगप्रतिकारक शक्ती लक्षणीयरीत्या बदलू शकते, या तंत्रज्ञानाद्वारे एखाद्या व्यक्तीच्या विशिष्ट रोगप्रतिकारक वैशिष्ट्यांनुसार योग्य उपचार तयार करणे शक्य होते. उदाहरणार्थ, संशोधक विशिष्ट ऍन्टीबॉडीज डिझाइन करू शकतात जे रुग्णाच्या अद्वितीय कर्करोगाच्या पेशींना बांधतात, एक अत्यंत वैयक्तिक उपचार योजना प्रदान करतात. 

पारंपारिक औषध विकास ही एक महागडी, वेळ घेणारी प्रक्रिया आहे ज्यामध्ये उच्च अपयश दर आहे. जनरेटिव्ह एआय संभाव्य अँटीबॉडी उमेदवारांना त्वरीत ओळखून, खर्चात नाटकीय कपात करून आणि संभाव्य यशाचा दर वाढवून प्रक्रियेला गती देऊ शकते. याव्यतिरिक्त, एआय-डिझाइन केलेले प्रतिपिंडे सुधारित केले जाऊ शकतात आणि लक्ष्यित रोगजनकांच्या कोणत्याही प्रतिकारास प्रतिसाद म्हणून वेगाने रुपांतरित केले जाऊ शकतात. ही चपळता वेगाने विकसित होणाऱ्या रोगांमध्ये महत्त्वाची आहे, जी कोविड-19 साथीच्या आजारादरम्यान दिसून आली.

सरकारांसाठी, अँटीबॉडी डिझाइनमध्ये जनरेटिव्ह एआय स्वीकारल्याने सार्वजनिक आरोग्यावर परिणाम होऊ शकतो. हे केवळ आरोग्य संकटांना जलद प्रतिसाद देऊ शकत नाही तर आरोग्यसेवा अधिक सुलभ बनवू शकते. पारंपारिकपणे, उच्च विकास खर्च आणि फार्मास्युटिकल कंपन्यांना त्यांच्या गुंतवणूकीची परतफेड करण्याची आवश्यकता असल्यामुळे अनेक नवीन औषधे प्रतिबंधितपणे महाग आहेत. तथापि, जर AI हे खर्च कमी करू शकले आणि औषध विकासाच्या वेळेला गती देऊ शकले, तर बचत रूग्णांपर्यंत पोहोचू शकते, नवीन उपचार अधिक परवडणारे बनवू शकतात. शिवाय, उदयोन्मुख आरोग्य धोक्यांना झपाट्याने प्रतिसाद दिल्याने त्यांचा सामाजिक प्रभाव लक्षणीयरीत्या कमी होऊ शकतो, ज्यामुळे राष्ट्रीय सुरक्षा वाढते.

जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइनचे परिणाम

जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइनच्या विस्तृत परिणामांमध्ये हे समाविष्ट असू शकते: 

• वैयक्‍तिकीकृत वैद्यकीय उपचारांमध्ये प्रवेश मिळवणार्‍या व्यक्तींमुळे आरोग्यसेवा परिणाम आणि आयुर्मान सुधारते.
• अधिक किफायतशीर उपचार आणि चांगले आरोग्य परिणाम यामुळे आरोग्य विमा प्रदाते प्रीमियम दर कमी करतात.
• रोगाचा सामाजिक ओझे कमी केल्याने उत्पादकता आणि आर्थिक वाढ वाढते.
• नवीन नोकऱ्या आणि व्यवसायांची निर्मिती AI, जीवशास्त्र आणि औषधांच्या छेदनबिंदूवर केंद्रित आहे, विविध रोजगार बाजारपेठेत योगदान देते.
• जैविक धोके किंवा साथीच्या रोगांना प्रतिसाद देण्यासाठी सरकारे अधिक सुसज्ज आहेत ज्यामुळे वर्धित राष्ट्रीय सुरक्षा आणि सामाजिक लवचिकता निर्माण होते.
• प्राणी चाचणी आणि संसाधनांचा वापर कमी झाल्यामुळे फार्मास्युटिकल कंपन्या अधिक टिकाऊ आणि कार्यक्षम संशोधन पद्धतींकडे वळत आहेत.
• विद्यापीठे आणि शैक्षणिक संस्था AI आणि अँटीबॉडी डिझाइनचा समावेश करण्यासाठी अभ्यासक्रमात रुपांतर करतात, आंतरविद्याशाखीय शास्त्रज्ञांच्या नवीन पिढीला प्रोत्साहन देतात.
• वैयक्तिकृत अँटीबॉडी डिझाइनसाठी अधिक आरोग्य आणि अनुवांशिक डेटा आवश्यक असल्याने गोपनीयता आणि डेटा सुरक्षिततेशी संबंधित जोखीम.
• वैयक्तिक उपचारांच्या प्रवेशाभोवतीचे राजकीय आणि नैतिक परिणाम ज्यामुळे आरोग्यसेवा समानता आणि निष्पक्षतेबद्दल वादविवाद होतात.

विचारात घेण्यासारखे प्रश्न

• जर तुम्ही हेल्थकेअरमध्ये काम करत असाल, तर जनरेटिव्ह अँटीबॉडी डिझाइनमुळे रुग्णांचे परिणाम कसे सुधारू शकतात?
• या तंत्रज्ञानाचे फायदे वाढवण्यासाठी सरकार आणि संशोधक एकत्र कसे काम करू शकतात?