Novo Nordisk نے Amazon Web Services کے ساتھ ایک شراکت داری پر دستخط کیے ہیں تاکہ اپنی ڈرگ ڈسکوری (دوا کی دریافت) کے پائپ لائنز میں خود مختار "agentic AI" ایجنٹس کو شامل کیا جا سکے، جس کا مقصد مفروضے سے لے کر کینڈیڈیٹ مالیکیول تک کے وقت کو کم کرنا ہے۔ یہ اقدام محض پیٹرنز کی نشاندہی کرنے والے پیش گوئی کرنے والے ماڈلز (predictive models) سے ہٹ کر ایسے AI سسٹمز کی طرف منتقلی ہے جو انسانی مداخلت کے بغیر کثیر مرحلہ وار تجربات انجام دے سکتے ہیں۔

پیش گوئی سے عمل تک

فارماسیوٹیکل تحقیق طویل عرصے سے جینو مِک ڈیٹا کو چھاننے، ممکنہ اہداف کی نشاندہی کرنے، اور اس بات کا ماڈل بنانے کے لیے مشین لرننگ ٹولز پر انحصار کرتی آئی ہے کہ مرکبات (compounds) پروٹینز کے ساتھ کیسے جڑ سکتے ہیں۔ وہ ٹولز صرف بصیرت (insight) کے مرحلے تک محدود رہتے ہیں؛ سائنسدانوں کو اب بھی اگلا تجربہ ڈیزائن کرنا، سیمولیشنز چلانا، اور نتائج کی تشریح کرنا پڑتی ہے۔ اس کے برعکس، Agentic AI عمل کرنے کے لیے بنایا گیا ہے۔ ایک AI ایجنٹ ایک اعلیٰ سطح کا مقصد وصول کر سکتا ہے—مثلاً، "پروٹین X کے لیے ایک اسمال مالیکیول انہبیٹر (inhibitor) کی شناخت کریں"—اور پھر ڈیٹا کی واپسی، مالیکیولر ڈیزائن الگورتھم، سیمولیشن رنز، اور یہاں تک کہ لیبارٹری پروٹوکولز تجویز کرنے تک کے کاموں کو ایک ہی ورک فلو میں یکجا کر سکتا ہے۔

عملی طور پر، Novo Nordisk ان ایجنٹس کو تین بنیادی کاموں کے لیے استعمال کرے گا:

  • Target identification – بیماری سے متعلقہ جینز یا پروٹینز کی نشاندہی کے لیے omics ڈیٹا سیٹس کو اسکین کرنا اور انہیں دوا کے قابل ہونے (druggability) کی بنیاد پر درجہ بندی کرنا۔
  • Therapy design – کینڈیڈیٹ مالیکیولر سٹرکچرز تیار کرنا، docking اور dynamics سیمولیشنز چلانا، اور متوقع تاثیر اور حفاظت کے پروفائلز کی بنیاد پر کیمسٹری کو بار بار بہتر بنانا۔
  • Protocol automation – تجرباتی منصوبے تیار کرنا، ری ایجنٹس (reagents) کا آرڈر دینا، اور مسلسل سیکھنے کے لیے نتائج کو دوبارہ AI لوپ میں شامل کرنا۔

ہر مرحلے کے درمیان دستی منتقلی (manual hand-off) کو ختم کر کے، کمپنی کو امید ہے کہ وہ ایک ایسے عمل کو جو روایتی طور پر برسوں تک محیط ہوتا ہے، مہینوں میں سمیٹ سکے گی۔

AWS بطور AI انجن اور کلاؤڈ بیک بون

اس معاہدے میں AWS کو Novo Nordisk کے پسندیدہ کلاؤڈ فراہم کنندہ اور اسٹریٹجک AI پارٹنر کے طور پر نامزد کیا گیا ہے۔ AWS ہائی پرفارمنس کمپیوٹ کلسٹرز، سیکوئنسنگ اور ٹرائل ڈیٹا کے لیے پیٹا بائٹس اسٹوریج، اور سائنسی ورک لوڈز کے لیے تیار کردہ AI سروسز کا مجموعہ فراہم کرے گا۔ یہ شراکت داری Novo Nordisk کے لندن سائٹ پر ایک co-innovation hub بھی بنائے گی، جہاں ڈیٹا سائنسدان، بیالوجسٹ، اور AWS انجینئرز مخصوص (bespoke) AI ایجنٹس کا پروٹو ٹائپ اور ٹیسٹ کریں گے۔

یہ مرکز ایک 'sandbox' ہے، پروڈکشن لائن نہیں۔ ٹیمیں مختلف ایجنٹ آرکیٹیکچرز کے ساتھ تجربات کر سکتی ہیں، ملکیتی (proprietary) حیاتیاتی ڈیٹا بیس کو مربوط کر سکتی ہیں، اور اس بات کا جائزہ لے سکتی ہیں کہ ایجنٹس نایاب بیماریوں کے راستوں یا آف ٹارگٹ اثرات جیسے پیچیدہ حالات کو کیسے سنبھالتے ہیں۔ قربت اس فیڈ بیک لوپ کی رفتار بڑھاتی ہے جو پیچیدہ بیالوجی کو جدید ترین AI کے ساتھ جوڑتے وقت ضروری ہوتی ہے۔

بائیوٹیک سیکٹر کیوں نظر رکھے ہوئے ہے

ڈرگ ڈویلپمنٹ اپنی مہنگی اور سست رفتار کی وجہ سے مشہور ہے۔ صنعت میں کسی مالیکیول کو تصور سے مارکیٹ تک لانے میں اوسطاً ایک دہائی سے زیادہ کا وقت اور اربوں ڈالر لگتے ہیں۔ کوئی بھی ٹیکنالوجی جو اس ٹائم لائن کو ہفتوں یا مہینوں کے حساب سے یقینی طور پر کم کر دے، وہ براہ راست لاگت کو کم کرتی ہے، مریضوں کی رسائی کو تیز کرتی ہے، اور کسی کمپنی کی مسابقتی پوزیشن کو بہتر بناتی ہے۔

Agentic AI اس سیکٹر کو 'cloud-first' آپریٹنگ ماڈل کی طرف بھی دھکیل رہا ہے۔ وہ کمپنیاں جو ضرورت پڑنے پر بڑے پیمانے پر کمپیوٹ کلسٹرز چلا سکتی ہیں، متوازی سیمولیشنز (parallel simulations) چلا سکتی ہیں، اور مالیکیول کے ڈیزائن کے ہر ورژن کو ایک مشترکہ ریپوزٹری میں محفوظ کر سکتی ہیں، وہ اسٹریٹجک برتری حاصل کرتی ہیں۔ AWS کے ساتھ Novo Nordisk کا اتحاد اس بات کا اشارہ ہے کہ فارما کے اگلے انقلاب کی لہر قابل توسیع کلاؤڈ انفراسٹرکچر سے ناقابل تقسیم ہوگی۔

خطرات اور تحفظات

خود مختار ایجنٹس کا وعدہ انسانی مہارت کی ضرورت کو ختم نہیں کرتا۔ ویلیڈیشن (validation) اب بھی ایک رکاوٹ ہے؛ AI کے تجویز کردہ مرکب (compound) کو اب بھی تیار (synthesize) کرنا، in vitro ٹیسٹ کرنا، اور زہریلے پن (toxicity) کے لیے جانچنا ضروری ہے۔ ناقدین کا کہنا ہے کہ AI سسٹمز ٹریننگ ڈیٹا سے تعصبات (biases) اپنا سکتے ہیں، جس سے ممکنہ طور پر ایسے نئے میکانزم نظر انداز ہو سکتے ہیں جو تاریخی پیٹرنز سے باہر ہوں۔ ریگولیٹرز نے ابھی تک AI سے تیار کردہ ڈرگ کینڈیڈیٹس کے لیے واضح رہنما خطوط متعین نہیں کیے ہیں، جس سے اس صورت میں جوابدہی کے سوالات اٹھتے ہیں اگر کوئی AI سے چلنے والا ٹرائل حفاظتی مسائل کا شکار ہو جائے۔

انضمام (Integration) ایک اور رکاوٹ ہے۔ موجودہ لیبارٹری انفارمیشن مینجمنٹ سسٹمز (LIMS) اور الیکٹرانک لیب نوٹ بکس انسانی مرکز ورک فلو کے گرد بنائے گئے ہیں۔ ایک خود مختار ایجنٹ کو اس ایکو سسٹم میں شامل کرنے کے لیے بڑے پیمانے پر ری انجینئرنگ کی ضرورت پڑ سکتی ہے، اور اس طرح کے انضمام کی لاگت کو عوامی طور پر ظاہر نہیں کیا گیا ہے۔

آگے کیا دیکھنا ہے

  • کارکردگی کے معیار – لندن ہب کے ابتدائی مطالعے اس بات کو ظاہر کریں گے کہ ایجنٹس کتنی تیزی سے ٹارگٹ کے انتخاب سے ایک کیمیائی طور پر قابل عمل لیڈ تک پہنچ سکتے ہیں، اور اس کا روایتی پائپ لائنز کے ساتھ موازنہ کیا جا سکتا ہے۔
  • ریگولیٹری ردعمل – جیسے جیسے AI سے تیار کردہ امیدوار کلینیکل ٹرائلز میں داخل ہوں گے، ریگولیٹرز کو یہ فیصلہ کرنا ہوگا کہ بنیادی AI عملوں کا جائزہ کیسے لیا جائے۔ کوئی بھی رہنمائی پوری صنعت کے لیے مثالیں قائم کر سکتی ہے۔
  • مقابلے کے اثرات – دیگر بڑی فارما کمپنیاں اسی طرح کی AI-first حکمت عملیوں کو آزمانے کا اشارہ دے چکی ہیں۔ اگر Novo Nordisk قابل پیمائش رفتار یا لاگت میں بچت کا مظاہرہ کرتی ہے، تو ہم بائیوٹیک اور بڑے کلاؤڈ فراہم کنندگان کے درمیان شراکت داریوں کے ایک سلسلے کی توقع کر سکتے ہیں۔
  • ٹیلنٹ کا بہاؤ – یہ تعاون حیاتیات پر توجہ رکھنے والے AI محققین کو راغب کر سکتا ہے، جس سے بھرتی کے طریقوں میں تبدیلی آئے گی اور ممکنہ طور پر تعلیمی پروگراموں کو "life sciences کے لیے agentic AI" پر زور دینے پر مائل کیا جا سکتا ہے۔

خلاصہ

AWS کے ساتھ Novo Nordisk کا اتحاد ادویات کی دریافت کے حوالے سے بحث کو "AI ہمیں کیا بتا سکتا ہے؟" سے بدل کر "AI ہمارے لیے کیا کر سکتا ہے؟" پر لے آتا ہے۔ عمل کو خود مختار ایجنٹس کے سپرد کر کے، اس شراکت داری کا مقصد تاریخی طور پر طویل اور مہنگے عمل کو ایک زیادہ مختصر اور تکراری چکر میں تبدیل کرنا ہے۔ کامیابی اس بات پر منحصر ہے کہ نئی تھراپیز کتنی تیزی سے مریضوں تک پہنچتی ہیں، لیکن یہ مضبوط تصدیق، ریگولیٹری وضاحت، اور موجودہ لیب ورک فلو میں AI ایجنٹس کو جوڑنے کی صلاحیت پر منحصر ہے۔ صنعت لندن ہب کے پہلے نتائج کا شدت سے مشاہدہ کرے گی؛ یہ اگلی نسل کی AI سے چلنے والی ادویات کے لیے معیار بن سکتے ہیں۔