दुर्लक्षित रोगांना लक्ष्य करण्यासाठी Anthropic औषध शोध (Drug Discovery) क्षेत्रात दाखल

Anthropic पारंपारिक 'Big Pharma' कंपन्यांना अनेकदा नफा न मिळणारे वाटत असलेल्या दुर्लक्षित रोगांवर लक्ष केंद्रित करण्यासाठी समर्पित औषध शोध (drug discovery) कार्यक्रम सुरू करून, LLMs च्या पलीकडे आपला विस्तार करत आहे. ही धोरणात्मक पाऊल कंपनीच्या नवीन "Claude Science" टूलचा वापर करून प्रीक्लिनिकल संशोधनाला गती देण्यासाठी आणि वास्तविक जैविक डेटाद्वारे AI मॉडेल्स अधिक अचूक करण्यासाठी करत आहे.

Claude Science: जैविक माहितीचा वेग वाढवणे

या कार्यक्रमांची घोषणा "Claude Science" च्या अनावरणासोबत झाली, जे जटिल वैज्ञानिक तर्क हाताळण्यासाठी डिझाइन केलेले एक AI टूल आहे. Anthropic ने या टूलची उपयुक्तता काही प्रभावी उदाहरणांसह दाखवून दिली: UCSF मधील एका संशोधकाने Claude Science वापरून काही मिनिटांत विषाणूजन्य संसर्ग (viral contamination) ओळखला—ही अशी चूक होती जी मानवी टीमकडून वर्षभर लक्षात आली नव्हती. शिवाय, या मॉडेलने एका तासापेक्षा कमी वेळात १०० दुर्मिळ अनुवांशिक रोगांचे विश्लेषण केले आणि संगणकीय स्क्रीनिंगसाठी (computational screening) ३२ संभाव्य उमेदवारांना यशस्वीरित्या चिन्हांकित केले.

औषध विकासाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात थेट सहभागी होऊन, Anthropic चा उद्देश 'wet lab' मधील प्रत्यक्ष अनुभवाचा वापर करून अधिक सक्षम आणि वैज्ञानिकदृष्ट्या अचूक AI मॉडेल्स तयार करणे हा आहे, ज्यामुळे डिजिटल तर्क आणि जैविक वास्तव यातील अंतर कमी होईल.

विकासाचा कालावधी आणि विलंब (Latency) कमी करणे

फार्मास्युटिकल उद्योगाला सध्या मोठ्या अकार्यक्षमतेचा सामना करावा लागत आहे. Novartis चे CEO Vas Narasimhan यांनी नमूद केले की, औषध मंजुरीपर्यंत पोहोचण्यासाठी साधारणपणे बारा वर्षे लागतात, ही प्रक्रिया माहितीचा विलंब (information latency), कार्यात्मक विलंब (operational latency) आणि जैविक विलंब (biological latency) यामुळे बाधित होते.

जरी जैविक विलंब (क्लिनिकल ट्रायल्स आणि प्राण्यांवरील चाचण्या) कमी करणे कठीण असले, तरी AI पहिल्या दोन श्रेणींवर लक्ष केंद्रित करू शकते, ज्या विकास चक्राचा अंदाजे ४०% भाग व्यापतात. Anthropic चा दृष्टिकोन एकूण कालावधी बारा वर्षांवरून सात किंवा आठ वर्षांपर्यंत कमी करण्याचे आहे. याव्यतिरिक्त, रेणूंचे गुणधर्म (molecular properties) अनुकूल करून आणि सुरक्षिततेच्या अंदाजांमध्ये सुधारणा करून, AI औषधांच्या यशाचा दर सध्याच्या ८% वरून १६% पर्यंत दुप्पट करू शकते. उद्योग दरवर्षी R&D वर १५० ते २०० अब्ज डॉलर्स खर्च करतो आणि त्या तुलनेत उत्पादन कमी आहे, हे लक्षात घेता, हे छोटे बदल देखील उपचारांच्या व्यवहार्यतेमध्ये एक मोठा बदल दर्शवतात.

आरोग्यसेवेतील वाढती AI शर्यत

Anthropic च्या या पावलामुळे ते वेगाने विकसित होणाऱ्या बायोटेक क्षेत्रात थेट स्पर्धा आणि सहकार्याच्या स्थितीत आले आहे. या क्षेत्रात मोठे खेळाडू आधीच विशेष मॉडेल्स तैनात करत आहेत:

  • Google DeepMind & Isomorphic Labs: औषध शोधामध्ये क्रांती घडवण्यासाठी प्रथिने संरचना अंदाजासाठी (protein structure prediction) AlphaFold चा वापर करत आहेत.
  • OpenAI: ChatGPT Health द्वारे रुग्ण-केंद्रित साधनांचा विस्तार करत आहे, जे वैद्यकीय नोंदी आणि Apple Health डेटा एकत्रित करते.
  • Google DeepMind (Clinical): डॉक्टरांना त्रयी देखभाल (triadic care) द्वारे मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेल्या "AI Co-Clinician" मॉडेल्सकडे वाटचाल करत आहे.

जरी क्रांतिकारी उपचारांची क्षमता प्रचंड असली, तरी ऑक्सफर्ड विद्यापीठातील Catherine Pope सारखे तज्ज्ञ इशारा देतात की, AI मॉडेल्सना प्रत्यक्ष क्लिनिकल सरावातील "अस्ताव्यस्त, जटिल आणि मानवी जगाचा" सामना करण्यास सक्षम असल्याचे सिद्ध करावे लागेल.

मुख्य निष्कर्ष

  • नफा न मिळणाऱ्या क्षेत्रांवर लक्ष केंद्रित करणे: Anthropic आपले ध्येय पूर्ण करण्यासाठी आणि मॉडेल प्रशिक्षणासाठी उच्च-गुणवत्तेचा जैविक डेटा गोळा करण्यासाठी दुर्लक्षित रोगांवर लक्ष केंद्रित करत आहे.
  • कार्यक्षमता वाढ: AI-आधारित औषध शोधामुळे विकासाचा कालावधी चार वर्षांपर्यंत कमी करण्याचे आणि क्लिनिकल यशाचा दर संभाव्यतः दुप्पट करण्याचे उद्दिष्ट आहे.
  • वैज्ञानिक प्रमाणीकरण: Claude Science सारखी साधने आधीच १०० दुर्मिळ रोगांचे एका तासापेक्षा कमी वेळात विश्लेषण करणे यांसारखी जटिल कामे करण्याची क्षमता दर्शवत आहेत.