ನಿರ್ಲಕ್ಷಿತ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು Anthropic ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಪ್ರವೇಶ

ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ದೊಡ್ಡ ಫಾರ್ಮಾ ಕಂಪನಿಗಳು (Big Pharma) ಲಾಭದಾಯಕವಲ್ಲ ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವ ನಿರ್ಲಕ್ಷಿತ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸುವ ವಿಶೇಷ ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸುವ ಮೂಲಕ, Anthropic ತನ್ನ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು LLM ಗಳ ಮಿತಿಗಿಂತಲೂ ಮೀರಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಈ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಕ್ರಮವು ಪ್ರಿ-ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ನೈಜ ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೂಲಕ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಕಂಪನಿಯ ಹೊಸ "Claude Science" ಪರಿಕರವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ.

Claude Science: ಜೈವಿಕ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುವುದು

ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳ ಘೋಷಣೆಯು ಸಂಕೀರ್ಣ ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ತರ್ಕವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ AI ಪರಿಕರವಾದ "Claude Science" ಅನ್ನು ಅನಾವರಣಗೊಳಿಸಿದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲೇ ನಡೆಯಿತು. Anthropic ಈ ಪರಿಕರದ ತಕ್ಷಣದ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹ ಉದಾಹರಣೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿತು: UCSF ನ ಸಂಶೋಧಕರು Claude Science ಬಳಸಿ ಕೆಲವೇ ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ ವೈರಲ್ ಕಲುಷಿತತೆಯನ್ನು (viral contamination) ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿದರು—ಒಂದು ವರ್ಷದ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ ಮಾನವ ತಂಡಕ್ಕೆ ಪತ್ತೆಯಾಗದ ತಪ್ಪನ್ನು ಇದು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಿತು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಈ ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಗಂಟೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ 100 ಅಪರೂಪದ ತಳಿಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿತು ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ 32 ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿತು.

ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದ ಔಷಧ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ, ಡಿಜಿಟಲ್ ತರ್ಕ ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ವಾಸ್ತವದ ನಡುವಿನ ಅಂತರವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು, ಹೆಚ್ಚು ಸಮರ್ಥ ಮತ್ತು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ AI ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು 'ವೆಟ್ ಲ್ಯಾಬ್' (wet lab) ಅನುಭವವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳಲು Anthropic ಉದ್ದೇಶಿಸಿದೆ.

ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ವಿಳಂಬವನ್ನು (Latency) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು

ಔಷಧೀಯ ಉದ್ಯಮವು ಪ್ರಸ್ತುತ ಭಾರಿ ಅಸಮರ್ಥತೆಗಳನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ. ಒಂದು ಔಷಧವನ್ನು ಅನುಮೋದನೆಗೆ ತರಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹನ್ನೆರಡು ವರ್ಷಗಳು ಬೇಕಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು Novartis CEO Vas Narasimhan ಗಮನಿಸಿದ್ದಾರೆ; ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಮಾಹಿತಿ ವಿಳಂಬ (information latency), ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ವಿಳಂಬ (operational latency) ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ವಿಳಂಬದ (biological latency) ಕಾರಣದಿಂದ ಅಡ್ಡಿಯಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಜೈವಿಕ ವಿಳಂಬವನ್ನು (ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪ್ರಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಣಿ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು) ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವುದು ಕಷ್ಟವಾದರೂ, AI ಮೊದಲ ಎರಡು ವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಬಹುದು, ಇವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಚಕ್ರದ ಸುಮಾರು 40% ರಷ್ಟನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ. ಒಟ್ಟು ಅವಧಿಯನ್ನು ಹನ್ನೆರಡು ವರ್ಷಗಳಿಂದ ಏಳು ಅಥವಾ ಎಂಟರಷ್ಟು ವರ್ಷಗಳಿಗೆ ಇಳಿಸುವುದು Anthropic ನ ಉದ್ದೇಶವಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಅಣು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು (molecular properties) ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮೂಲಕ, AI ಔಷಧಗಳ ಯಶಸ್ಸಿನ ದರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತುತ ಇರುವ 8% ರಿಂದ 16% ಕ್ಕೆ ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸಬಹುದು. ಉದ್ಯಮವು ವಾರ್ಷಿಕವಾಗಿ $150 ರಿಂದ $200 ಬಿಲಿಯನ್ ಡಾಲರ್‌ಗಳನ್ನು ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಗಾಗಿ (R&D) ಖರ್ಚು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಅದರ ಫಲಿತಾಂಶವು ತುಲನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಕಡಿಮೆಯಿರುವುದರಿಂದ, ಈ ಸಣ್ಣ ಮಟ್ಟದ ಸುಧಾರಣೆಗಳೂ ಸಹ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ದಕ್ಷತೆಯಲ್ಲಿ ದೊಡ್ಡ ಬದಲಾವಣೆಯನ್ನು ತರಬಲ್ಲವು.

ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ AI ಸ್ಪರ್ಧೆ

Anthropic ನ ಈ ಕ್ರಮವು ವೇಗವಾಗಿ ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತಿರುವ ಬಯೋಟೆಕ್ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನೇರ ಸ್ಪರ್ಧೆ ಮತ್ತು ಸಹಯೋಗಕ್ಕೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ವಲಯದಲ್ಲಿ ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರಮುಖ ಸಂಸ್ಥೆಗಳು ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ:

• Google DeepMind & Isomorphic Labs: ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ ತರಲು ಪ್ರೋಟೀನ್ ರಚನೆಯ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಾಗಿ AlphaFold ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿವೆ.
• OpenAI: ವೈದ್ಯಕೀಯ ದಾಖಲೆಗಳು ಮತ್ತು Apple Health ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ChatGPT Health ಮೂಲಕ ರೋಗಿ ಕೇಂದ್ರಿತ ಪರಿಕರಗಳತ್ತ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತಿದೆ.
• Google DeepMind (Clinical): ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ನೀಡಲು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾದ "AI Co-Clinician" ಮಾದರಿಗಳತ್ತ ಸಾಗುತ್ತಿದೆ.

ಕ್ರಾಂತಿಕಾರಿ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವು ಅಪಾರವಾಗಿದ್ದರೂ, AI ಮಾದರಿಗಳು ನೈಜ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಭ್ಯಾಸದ "ಅಸ್ತವ್ಯಸ್ತವಾದ, ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ, ಮಾನವ ಜಗತ್ತನ್ನು" ನಿಭಾಯಿಸಬಲ್ಲವು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸಬೇಕೆಂದು ಆಕ್ಸ್‌ಫರ್ಡ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ Catherine Pope ಅವರಂತಹ ತಜ್ಞರು ಎಚ್ಚರಿಸಿದ್ದಾರೆ.

ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು

• ಲಾಭದಾಯಕವಲ್ಲದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳ ಗುರಿ: Anthropic ತನ್ನ ಗುರಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸಲು ಮತ್ತು ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಜೈವಿಕ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿತ ಕಾಯಿಲೆಗಳ ಮೇಲೆ ಗಮನ ಹರಿಸುತ್ತಿದೆ.
• ದಕ್ಷತೆಯ ಹೆಚ್ಚಳ: AI ಚಾಲಿತ ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿ ಅವಧಿಯನ್ನು ನಾಲ್ಕು ವರ್ಷಗಳವರೆಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಯಶಸ್ಸಿನ ದರವನ್ನು ದ್ವಿಗುಣಗೊಳಿಸುವ ಗುರಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
• ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ: Claude Science ನಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಒಂದು ಗಂಟೆಗಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಅವಧಿಯಲ್ಲಿ 100 ಅಪರೂಪದ ಕಾಯಿಲೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವಂತಹ ಸಂಕೀರ್ಣ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಪ್ರದರ್ಶಿಸುತ್ತಿವೆ.