Anthropic અવગણિત રોગોને લક્ષ્ય બનાવવા માટે ડ્રગ ડિસ્કવરી ક્ષેત્રમાં પ્રવેશ કરે છે

Anthropic તેના LLMs થી આગળ વધીને અવગણિત રોગોને લક્ષ્ય બનાવતા સમર્પિત ડ્રગ ડિસ્કવરી પ્રોગ્રામ્સ શરૂ કરીને તેની સીમાઓનો વિસ્તાર કરી રહ્યું છે, જેને પરંપરાગત મોટી ફાર્મા કંપનીઓ ઘણીવાર બિન-નફાકારક માને છે. આ વ્યૂહાત્મક પગલું પ્રી-ક્લિનિકલ સંશોધનને વેગ આપવા અને વાસ્તવિક જૈવિક ડેટા દ્વારા AI મોડલ્સને વધુ સચોટ બનાવવા માટે કંપનીના નવા "Claude Science" સાધનનો ઉપયોગ કરે છે.

Claude Science: જૈવિક આંતરદૃષ્ટિને વેગ આપવો

આ પ્રોગ્રામ્સની જાહેરાત "Claude Science" ના અનાવરણ સાથે થઈ હતી, જે જટિલ વૈજ્ઞાનિક તર્કને સંભાળવા માટે રચાયેલ એક AI સાધન છે. Anthropic એ આ સાધનની તાત્કાલિક ઉપયોગિતાને આકર્ષક ઉદાહરણો સાથે દર્શાવી: UCSF ના એક સંશોધકે મિનિટોમાં વાયરસના પ્રદૂષણને ઓળખવા માટે Claude Science નો ઉપયોગ કર્યો—એવી ભૂલ જે માનવ ટીમ દ્વારા આખા વર્ષ દરમિયાન ધ્યાન બહાર રહી ગઈ હતી. વધુમાં, આ મોડેલે એક કલાકથી ઓછા સમયમાં 100 દુર્લભ આનુવંશિક રોગોનું વિશ્લેષણ કર્યું અને કોમ્પ્યુટેશનલ સ્ક્રીનિંગ માટે 32 ઉમેદવારોને સફળતાપૂર્વક ઓળખી કાઢ્યા.

ડ્રગ ડેવલપમેન્ટના પ્રારંભિક તબક્કામાં સીધી રીતે જોડાઈને, Anthropic વેટ લેબમાં સીધા અનુભવનો ઉપયોગ કરીને વધુ સક્ષમ, વૈજ્ઞાનિક રીતે સચોટ AI મોડલ્સ બનાવવા માંગે છે, જે ડિજિટલ તર્ક અને જૈવિક વાસ્તવિકતા વચ્ચેના અંતરને ઘટાડે છે.

ડેવલપમેન્ટ ટાઈમલાઈન અને લેટન્સીમાં ઘટાડો

ફાર્માસ્યુટિકલ ઉદ્યોગ હાલમાં મોટા પાયે બિનકાર્યક્ષમતાનો સામનો કરી રહ્યો છે. Novartis ના CEO વાસ નારાસિમહાન દ્વારા નોંધવામાં આવ્યું હતું કે કોઈપણ દવાને મંજૂરી મેળવવા માટે સામાન્ય રીતે બાર વર્ષ લાગે છે, જે પ્રક્રિયા માહિતીની લેટન્સી (માહિતી વિલંબ), ઓપરેશનલ લેટન્સી અને બાયોલોજીકલ લેટન્સી દ્વારા અવરોધાય છે.

જોકે બાયોલોજીકલ લેટન્સી (ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સ અને પ્રાણી પરીક્ષણ) ને ટૂંકાવીବା મુશ્કેલ છે, AI પ્રથમ બે શ્રેણીઓને લક્ષ્ય બનાવી શકે છે, જે ડેવલપમેન્ટ સાયકલનો લગભગ 40% હિસ્સો ધરાવે છે. Anthropic નો અભિગમ કુલ સમયગાળાને બાર વર્ષથી ઘટાડીને સાત કે આઠ વર્ષ કરવાનો લક્ષ્ય રાખે છે. વધુમાં, મોલેક્યુલર ગુણધર્મોને શ્રેષ્ઠ બનાવીને અને સુરક્ષાની આગાહીઓમાં સુધારો કરીને, AI દવાઓની સફળતાના દરને વર્તમાન 8% થી વધારીને 16% સુધી પહોંચાડી શકે છે. ઉદ્યોગ વાર્ષિક R&D પર $150 થી $200 બિલિયન ખર્ચે છે અને તેના બદલામાં ઉત્પાદન પ્રમાણમાં ઓછું છે, તે જોતા આ નાનો વધારો પણ ઉપચારાત્મક વ્યવહારિકતામાં મોટો ફેરફાર લાવશે.

હેલ્થકેરમાં વધતી જતી AI આર્મ્સ રેસ

Anthropic નું આ પગલું તેને ઝડપથી વિકસતા બાયોટેક લેન્ડસ્કેપમાં સીધી સ્પર્ધા અને સહયોગમાં મૂકે છે. આ ક્ષેત્રમાં મોટા ખેલાડીઓ પહેલેથી જ વિશિષ્ટ મોડલ્સ તૈનાત કરી રહ્યા છે:

• Google DeepMind & Isomorphic Labs: ડ્રગ ડિસ્કવરીમાં ક્રાંતિ લાવવા માટે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર પ્રિડિક્શન માટે AlphaFold નો ઉપયોગ કરી રહ્યા છે.
• OpenAI: ChatGPT Health સાથે દર્દી-કેન્દ્રિત સાધનોમાં વિસ્તરણ કરી રહ્યું છે, જે મેડિકલ રેકોર્ડ્સ અને Apple Health ડેટાને એકીકૃત કરે છે.
• Google DeepMind (Clinical): "AI Co-Clinician" મોડલ્સ તરફ આગળ વધી રહ્યું છે જે ટ્રાયாடિક કેર દ્વારા તબીબોને ટેકો આપવા માટે રચાયેલ છે.

જોકે ક્રાંતિકારી સારવારની સંભાવના અઢળક છે, યુનિવર્સિટી ઓફ ઓક્સફોર્ડના કેથરિન પોપ જેવા નિષ્ણાતો ચેતવણી આપે છે કે AI મોડલ્સ એ સાબિત કરવું પડશે કે તેઓ વાસ્તવિક ક્લિનિકલ પ્રેક્ટિસની "અસ્તવ્યસ્ત, જટિલ, માનવ દુનિયા" માં સફળતાપૂર્વક કામ કરી શકે છે.

મુખ્ય મુદ્દાઓ

• બિન-નફાકારક ક્ષેત્રોને લક્ષ્ય બનાવવું: Anthropic તેના મિશનને પૂર્ણ કરવા અને મોડલ ટ્રેનિંગ માટે ઉચ્ચ ગુણવત્તાવાળા જૈવિક ડેટા એકત્રિત કરવા માટે અવગણિત રોગો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી રહ્યું છે.
• કાર્યક્ષમતામાં વધારો: AI-સંચાલિત ડ્રગ ડિસ્કવરીનો હેતુ ડેવલપમેન્ટ ટાઈમલાઈનને ચાર વર્ષ સુધી ઘટાડવાનો અને ક્લિનિકલ સફળતાના દરને સંભવિત રીતે બમણા કરવાનો છે.
• વૈજ્ઞાનિક માન્યતા: Claude Science જેવા સાધનો પહેલેથી જ એક કલાકથી ઓછા સમયમાં 100 દુર્લભ રોગોનું વિશ્લેષણ કરવા જેવા જટિલ કાર્યો કરવાની ક્ષમતા દર્શાવી રહ્યા છે.