नई दवाओं के विकास के लिए भी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस
ईटीएच ज्यूरिख के शोधकर्ताओं ने एक एआई मॉडल विकसित किया है जो नवीन दवाओं के संश्लेषण में काफी तेजी ला सकता है
ज्यूरिख में फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं ने एक विकसित किया हैआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के विकास में उल्लेखनीय तेजी लाने में सक्षम है नई दवाएं और मौजूदा को अनुकूलित करने के लिए।
ईटीएच की आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस यह पहचानने में सक्षम है कि मचान अणुओं पर किस बिंदु पर नए सक्रिय अवयवों को विकसित करना संभव है, और इसके लिए इष्टतम स्थितियों को निर्धारित करने में भी सक्षम है। रसायनिक प्रतिक्रिया अनुरोध सफल हैं.
Le पूर्वानुमानित क्षमताएँ नए मॉडल के परिणाम आश्चर्यजनक हैं: पहले से ज्ञात दवा अणुओं पर प्रयोगशाला में सत्यापित, एआई की भविष्यवाणियां छह में से पांच मामलों में सही साबित हुईं।
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नई दवाओं का संश्लेषण एक वास्तविक क्रांति की ओर
आज तक, पहचान करना और उत्पादन करना नई दवाएं और सक्रिय तत्व परिकल्पनाओं, परीक्षणों और त्रुटियों से बने एक लंबे प्रायोगिक मार्ग से गुजरना आवश्यक था: समय और संसाधनों के मामले में एक बहुत महंगी सड़क, और मृत अंत से भरी हुई।
आम तौर पर, रसायनज्ञ नए औषधीय रूप से सक्रिय अणुओं का उत्पादन करने के लिए इसका उपयोग करते हैं संश्लेषण विधियाँ पहले से ज्ञात रासायनिक प्रतिक्रियाओं से प्राप्त, और फिर प्रयोगशाला प्रयोगों के माध्यम से इनमें से प्रत्येक विधि का परीक्षण करें।
हालाँकि, आजआर्टिफिशियल इंटेलिजेंस permette ऐसे विकास जो कुछ साल पहले अकल्पनीय थे, और नई तकनीकों का उपयोग नई दवाओं के संश्लेषण के क्षेत्र में भी किया जा सकता है। ईटीएच ज्यूरिख के वैज्ञानिक और शोधकर्ता रोश फार्मा अनुसंधान और प्रारंभिक विकास ने एक एआई मॉडल विकसित किया है जो सर्वोत्तम संश्लेषण विधि निर्धारित करने में मदद करता है, और इसकी सफलता की संभावना भी बता सकता है।
"हमारी पद्धति आवश्यक प्रयोगशाला प्रयोगों की संख्या को काफी कम कर सकती है", वो समझाता है केनेथ एट्ज़ईटीएच ज्यूरिख में फार्मास्युटिकल साइंसेज संस्थान में डॉक्टरेट छात्र, जो प्रोफेसर के साथ मिलकर गिस्बर्ट श्नाइडर, एआई मॉडल विकसित किया।
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नई दवाएं कैसे पैदा होती हैं: मचान और कार्यात्मक समूह
Il एआई मॉडल नई दवाओं के संश्लेषण के लिए अभी रासायनिक प्रतिक्रिया के साथ परीक्षण किया गया है बोरिलेशन, उन "पहले से ही ज्ञात प्रतिक्रियाओं" में से एक जिसका उपयोग नए सक्रिय अवयवों के उत्पादन के लिए किया जाता है। इनमें आम तौर पर एक शामिल होता हैमचान जिससे तथाकथित जुड़े हुए हैं कार्यात्मक समूह जैसे एमाइड्स (उदाहरण के लिए, पेरासिटामोल) और अल्कोहल (उदाहरण के लिए, ग्लिसरीन)।
ये मचान, या पाड़, कार्यात्मक समूहों का समर्थन करने और उन्हें सही स्थिति में रखने का काम करते हैं ताकि वे एक निश्चित तरीके से कार्य करें। हालाँकि, मचान मुख्य रूप से परमाणुओं से बने होते हैं कार्बन और हाइड्रोजन, जो उन्हें प्रतिक्रियाशील के अलावा कुछ भी नहीं बनाता है: नाइट्रोजन, ऑक्सीजन या क्लोरीन जैसे कार्यात्मक परमाणुओं के साथ बंधन प्राप्त करना बिल्कुल भी स्पष्ट नहीं है।
इन बंधनों को बनाने में सफल होने के लिए, आपको यह करना होगा मचानों को रासायनिक रूप से सक्रिय करें विचलन प्रतिक्रियाओं के माध्यम से. बोरिलेशन इन सक्रियण विधियों में से एक है: इसमें बोरान युक्त एक रासायनिक समूह को मचान के कार्बन परमाणु से जोड़ना और फिर इसे आसानी से किसी अन्य औषधीय रूप से प्रभावी समूह के साथ बदलना शामिल है।
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आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस प्रयोगशाला में विजयी रूप से प्रवेश करता है
एक और रास्ता नई दवाओं का उत्पादन करें और मौजूदा में सुधार करना कार्यात्मक समूहों को स्थापित करना है मचानों पर नई सीटें: ज्यूरिख में फेडरल इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इस चरण को सरल बनाने का ख्याल रखता है। मॉडल नए संभावित अतिरिक्त स्थानों की पहचान करने और निर्धारित करने में सक्षम है इष्टतम स्थितियां सक्रियण प्रतिक्रिया की सफलता के लिए.
वे बताते हैं कि प्रारंभिक विचार वैज्ञानिक साहित्य में वर्णित प्रतिक्रियाओं को लेना और उनका उपयोग करना था एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल को प्रशिक्षित करें नए अणुओं पर यथासंभव अधिक से अधिक बोरिलेशन साइटों की पहचान करने के लिए उपयोग किया जाएगा।
"हालाँकि बॉरिलेशन में बड़ी क्षमता है, लेकिन प्रयोगशाला में प्रतिक्रिया को नियंत्रित करना मुश्किल है", एट्ज़ बताते हैं,"यही कारण है कि विश्व साहित्य की हमारी गहन खोज से इस विषय पर केवल 1.700 से अधिक वैज्ञानिक लेख ही प्रकाश में आये।”। एआई मॉडल को खिलाए जाने वाले डेटा की गुणवत्ता सुनिश्चित करने के लिए, टीम ने स्रोतों को 38 विशेष रूप से विश्वसनीय दस्तावेजों तक सीमित कर दिया, जो कुल का वर्णन करते हैं 1.380 बोरिलेशन प्रतिक्रियाएं.
फिर वैज्ञानिक साहित्य के परिणामों को मूल्यांकन के साथ एकीकृत किया गया प्रयोगशाला में 1.000 प्रतिक्रियाएं की गईं रोश के औषधीय रसायन विज्ञान अनुसंधान विभाग द्वारा प्रबंधित, रासायनिक प्रतिक्रियाओं को मिलीग्राम पैमाने पर करने और एक साथ विश्लेषण करने की अनुमति देता है। “प्रयोगशाला स्वचालन को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ जोड़ने की अपार संभावनाएं हैं", वह बताते हैं डेविड निप्पा, रोश में पीएचडी छात्र, "रासायनिक संश्लेषण में दक्षता को काफी बढ़ा सकता है और साथ ही इसमें सुधार भी कर सकता है स्थिरता".
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विशेष रूप से 3डी डेटा के साथ महान पूर्वानुमान शक्ति
वैज्ञानिक साहित्य और प्रयोगशाला परीक्षणों से निकाले गए डेटा के पूल से प्रेरित होकर, एआई मॉडल ने एक प्रदर्शन किया आश्चर्यजनक भविष्यवाणी करने की क्षमता: उनकी भविष्यवाणियों को छह पहले से ज्ञात दवा अणुओं का उपयोग करके सत्यापित किया गया था, और में छह में से पांच मामले प्रयोगशाला परीक्षणों ने नियोजित अतिरिक्त स्थानों की पुष्टि की।
मॉडल उतना ही विश्वसनीय साबित हुआ जब मचान पर उन साइटों की पहचान करने की बात आई जहां सक्रियण संभव नहीं है, और इसके लिए इष्टतम स्थितियां निर्धारित कीं सक्रियण प्रतिक्रियाएँ.
जब मॉडल की पहुंच हो गई तो पूर्वानुमानों में और सुधार हुआ 3डी जानकारी अणुओं पर केवल उनके रासायनिक सूत्र के बजाय शुरुआती बिंदु: "ऐसा लगता है कि मॉडल एक प्रकार की त्रि-आयामी रासायनिक समझ विकसित करता है”, एट्ज़ बताते हैं।
पॉलिटेक्निक का युवा पीएचडी छात्र अब रोश में औषधीय रसायन विज्ञान के क्षेत्र में एआई वैज्ञानिक के रूप में काम करता है: "अकादमिक एआई अनुसंधान और प्रयोगशाला स्वचालन के बीच इंटरफेस पर काम करना बहुत रोमांचक है।, समझाया है, “और सर्वोत्तम सामग्री और तरीकों के साथ यह सब आगे बढ़ाने में सक्षम होना खुशी की बात है".
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