Generative antibody ဒီဇိုင်း- AI သည် DNA နှင့် ကိုက်ညီသောအခါ

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• စက်တင်ဘာလ 7, 2023

ဝိပဿနာ အကျဉ်းချုပ်

သမားရိုးကျ ကုသရေး ပဋိပစ္စည်း ထုတ်လုပ်မှု ကုန်ကျစရိတ်ကို အလျင်အမြန်နှင့် လျှော့ချနိုင်သည့် ဆန်းသစ်သော ပဋိပစ္စည်းများ ဖန်တီးရန် Generative Artificial Intelligence (AI) ကို အသုံးပြု၍ ပဋိပစ္စည်း ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ခြင်း။ ဤအောင်မြင်မှုသည် ရောဂါဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး လျှော့ချခြင်းဖြင့် စီးပွားရေးကုန်ထုတ်စွမ်းအားကို မြှင့်တင်ပေးစဉ်တွင် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကုသမှုများ ဖြစ်နိုင်ချေရှိပြီး ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရလဒ်များကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။ သို့သော်၊ ထိုသို့သောတိုးတက်မှုများသည် အလုပ်နေရာရွှေ့ပြောင်းခြင်း၊ ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာစိုးရိမ်မှုများနှင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ထားသောကုသမှုများကိုရယူခြင်းဆိုင်ရာ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာအငြင်းအခုံများအပါအဝင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် ဆက်နွယ်နေပါသည်။

Generative antibody ဒီဇိုင်း ဆက်စပ်မှု

Antibodies များသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကိုယ်ခံအားစနစ်မှ ဖန်တီးထားသော အကာအကွယ်ပရိုတိန်းများဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့နှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အန္တရာယ်ရှိသော အရာများကို ဖယ်ရှားပေးသည်။ Antibodies များကို ကုသရေးဆိုင်ရာအသုံးချပရိုဂရမ်များတွင် မကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိပြီး ၎င်းတို့၏ထူးခြားသောလက္ခဏာများဖြစ်သည့် ခုခံအားကျဆင်းစေသောတုံ့ပြန်မှုများနှင့် အန်တီဂျန်များကိုပစ်မှတ်ထားရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သောတိကျမှုတို့ပါဝင်ပါသည်။ ပဋိဇီဝဆေးတစ်မျိုးကို တီထွင်ရာတွင် ကနဦးအဆင့်တွင် အဓိက မော်လီကျူးတစ်ခုကို ဖော်ထုတ်ခြင်း ပါဝင်သည်။ 

အချိန်ကုန်နိုင်သော တိကျသောပစ်မှတ် အန်တီဂျင်နှင့် မတူကွဲပြားသော ကွဲပြားသော ပဋိပစ္စည်းမျိုးကွဲများ ၏ ကျယ်ပြန့်သော စာကြည့်တိုက်များကို စစ်ဆေးခြင်းဖြင့် ဤမော်လီကျူးကို ပုံမှန်အားဖြင့် တွေ့ရှိရသည်။ မော်လီကျူး၏ နောက်ဆက်တွဲ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် ရှည်လျားသော လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလည်း ဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ပဋိဇီဝဆေးများ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ပိုမိုမြန်ဆန်သော နည်းလမ်းများကို တီထွင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။

New York နှင့် Washington အခြေစိုက် ကုမ္ပဏီတစ်ခုဖြစ်သည့် Absci Corp သည် ရိုးရာကုထုံးပဋိပစ္စည်းများထက် ပိုမိုတင်းကျပ်စွာ ချည်နှောင်ထားသည့် ဆန်းသစ်သော ပဋိပစ္စည်းကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန်အတွက် မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုသောအခါ 2023 ခုနှစ်တွင် အောင်မြင်မှုတစ်ခုရရှိခဲ့သည်။ စိတ်ဝင်စားစရာမှာ၊ ဤပရောဂျက်သည် ရှိပြီးသား ပဋိပစ္စည်းဒေတာအားလုံးကို ဖယ်ရှားခြင်းဖြင့် AI သည် လူသိများသော ထိရောက်သော ပဋိပစ္စည်းကို ပွားခြင်းမျှသာဖြစ်စေရန် တားဆီးခဲ့သည်။ 

Absci ၏ AI စနစ်မှ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ပဋိပစ္စည်းများမှာ ထူးခြားဆန်းသစ်မှုရှိပြီး ၎င်းတို့၏ အသစ်အဆန်းကို အလေးပေးကာ လူသိရှင်ကြား တူညီမှုမရှိပါ။ ဤ AI ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ပဋိပစ္စည်းများသည် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလွယ်ကူခြင်းနှင့် ကြံ့ခိုင်ခုခံအားတုံ့ပြန်မှုများကို လှုံ့ဆော်ပေးသည့် အလားအလာကို အကြံပြုသည့် "သဘာဝတရား" တွင် မြင့်မားစွာအမှတ်ရခဲ့သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ခန္ဓာကိုယ်မှ ဖန်တီးမှုများထက် ကောင်းမွန်သော သို့မဟုတ် ကောင်းမွန်သောလုပ်ဆောင်မှုရှိသော ပဋိပစ္စည်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်ရန် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ကုထုံးပဋိပစ္စည်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် အချိန်နှင့်ကုန်ကျစရိတ်ကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

မျိုးဆက်သစ် ပဋိပစ္စည်း ဒီဇိုင်းသည် ဆေးပညာ၏ အနာဂတ်အတွက်၊ အထူးသဖြင့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကုသမှုများအတွက် သိသိသာသာ ကတိပေးပါသည်။ လူတစ်ဦးစီ၏ ကိုယ်ခံအားတုံ့ပြန်မှုသည် သိသိသာသာကွဲပြားနိုင်သောကြောင့် လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ သီးခြားကိုယ်ခံအားလက္ခဏာများနှင့်အညီ အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်သော စိတ်ကြိုက်ကုသမှုများကို ဖန်တီးခြင်းသည် ဤနည်းပညာဖြင့် ဖြစ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သုတေသီများသည် လူနာတစ်ဦးစီရှိ ထူးခြားသောကင်ဆာဆဲလ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ပေးသည့် ပဋိပစ္စည်းများကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်ပြီး တစ်ဦးချင်းသီးသန့်ကုသမှုအစီအစဉ်ကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။ 

တိုင်းရင်းဆေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုသည် မြင့်မားသောကျရှုံးမှုနှုန်းဖြင့် စျေးကြီးပြီး အချိန်ကုန်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Generative AI သည် အလားအလာရှိသော ပဋိပစ္စည်း ကိုယ်စားလှယ်လောင်းများကို လျင်မြန်စွာ ဖော်ထုတ်နိုင်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်များကို သိသိသာသာ ဖြတ်တောက်ကာ အောင်မြင်မှုနှုန်းကို တိုးမြှင့်နိုင်ခြင်းဖြင့် လုပ်ငန်းစဉ်ကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ AI-ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော ပဋိပစ္စည်းများကို ပစ်မှတ်ပိုးမွှားများ၏ ခံနိုင်ရည်ရှိမှုမှန်သမျှကို တုံ့ပြန်ရာတွင် ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပြုပြင် ပြောင်းလဲနိုင်သည်။ COVID-19 ကပ်ရောဂါကာလအတွင်း မျက်မြင်တွေ့ရှိခဲ့သည့်အတိုင်း လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသော ရောဂါများတွင် ဤသွက်လက်မှုသည် အရေးကြီးပါသည်။

အစိုးရများအတွက်၊ ပဋိပစ္စည်းဒီဇိုင်းတွင် generative AI ကိုလက်ခံခြင်းသည် ပြည်သူ့ကျန်းမာရေးကို ထိခိုက်စေနိုင်သည်။ ကျန်းမာရေးအကြပ်အတည်းများကို တုံ့ပြန်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးနိုင်ရုံသာမက ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကိုလည်း ပိုမိုရရှိနိုင်စေပါသည်။ အစဉ်အလာအရ ဆေးဝါးကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုကို ပြန်လည်ရယူရန် မြင့်မားသော ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကုန်ကျစရိတ်နှင့် ဆေးဝါးကုမ္ပဏီများအတွက် လိုအပ်ခြင်းကြောင့် ဆေးဝါးအသစ်အဆန်းများစွာကို တားမြစ်ပိတ်ပင်ထားသည်။ သို့သော်လည်း AI သည် အဆိုပါကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနိုင်ပြီး ဆေးဝါးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအချိန်ဇယားကို အရှိန်မြှင့်နိုင်လျှင် စုဆောင်းငွေများကို လူနာများထံ လွှဲပြောင်းပေးနိုင်ပြီး ဆန်းသစ်သောကုသမှုများကို ပိုမိုတတ်နိုင်စေသည်။ ထို့အပြင် ပေါ်ပေါက်လာသော ကျန်းမာရေးဆိုင်ရာ ခြိမ်းခြောက်မှုများကို လျင်မြန်စွာ တုံ့ပြန်ခြင်းသည် ၎င်းတို့၏ လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းအပေါ် သက်ရောက်မှုကို သိသိသာသာ လျှော့ချနိုင်ပြီး အမျိုးသားလုံခြုံရေးကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်သည်။

မျိုးဆက်ပွား ပဋိပစ္စည်း ဒီဇိုင်း၏ သက်ရောက်မှုများ

Generative Antibody ဒီဇိုင်း၏ ကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• လူတစ်ဦးချင်းစီသည် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုရလဒ်များနှင့် သက်တမ်းကို ရရှိစေမည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ဆေးဝါးကုသမှုများကို ရရှိနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
• စရိတ်သက်သာသော ကုသမှုများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ကျန်းမာရေးရလဒ်များကြောင့် ကျန်းမာရေးအာမခံပေးသူများသည် ပရီမီယံနှုန်းထားများကို လျှော့ချပေးကြသည်။
• လူမှုရေးဆိုင်ရာ ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုး လျော့ပါးစေပြီး ကုန်ထုတ်စွမ်းအား တိုးမြင့်စေပြီး စီးပွားရေး တိုးတက်မှုကို ဖြစ်စေသည်။
• အလုပ်အကိုင်နှင့် အသက်မွေးဝမ်းကျောင်းအသစ်များ၏ မျိုးဆက်သစ်များသည် AI၊ ဇီဝဗေဒနှင့် ဆေးပညာတို့ဆုံရာကို အာရုံစိုက်ပြီး ကွဲပြားသောအလုပ်အကိုင်စျေးကွက်ကို ပံ့ပိုးပေးသည်။
• အစိုးရများသည် ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာ ခြိမ်းခြောက်မှုများ သို့မဟုတ် ကပ်ရောဂါများကို တုံ့ပြန်ရန် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အဆင်သင့်ရှိပြီး အမျိုးသားလုံခြုံရေးနှင့် လူမှုအသိုင်းအဝိုင်းတွင် ခံနိုင်ရည်ရှိအောင် မြှင့်တင်ထားသည်။
• တိရစ္ဆာန်စမ်းသပ်မှုနှင့် အရင်းအမြစ်သုံးစွဲမှု ကျဆင်းခြင်းကြောင့် ဆေးဝါးကုမ္ပဏီများသည် ပိုမိုရေရှည်တည်တံ့ပြီး ထိရောက်သော သုတေသနပြုမှုဆီသို့ ကူးပြောင်းသွားကြသည်။
• တက္ကသိုလ်များနှင့် ပညာရေးအဖွဲ့အစည်းများသည် AI နှင့် antibody ဒီဇိုင်းများပါ၀င်သော သင်ရိုးညွှန်းတမ်းများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပေါင်းစပ်ထားသော ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သိပ္ပံပညာရှင်များ၏ မျိုးဆက်သစ်များကို မွေးဖွားပေးသည်။
• ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ပဋိပစ္စည်း ဒီဇိုင်းအတွက် နောက်ထပ် ကျန်းမာရေးနှင့် မျိုးရိုးဗီဇဒေတာ လိုအပ်သောကြောင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် ဒေတာလုံခြုံရေးနှင့် ဆက်စပ်နေသော အန္တရာယ်များ။
• ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သာတူညီမျှမှုနှင့် တရားမျှတမှု ဆိုင်ရာ အခြေအတင် ဆွေးနွေးမှုများကို ဖြစ်ပေါ်စေသည့် ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့် ကုသမှုများ ရရှိရေး ဝန်းကျင်ရှိ နိုင်ငံရေးနှင့် ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများ။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အကယ်၍ သင်သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ အခြားမည်သို့ ထုတ်ပေးနိုင်သော ပဋိပစ္စည်း ဒီဇိုင်းသည် လူနာရလဒ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေမည်နည်း။
• အစိုးရများနှင့် သုတေသီများသည် ဤနည်းပညာ၏ အကျိုးကျေးဇူးများကို အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ မည်သို့လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။