नई दवाएँ खोजना - जिसे "दवा खोज" कहा जाता है - एक महंगा और समय लेने वाला कार्य है। लेकिन एक प्रकार की कृत्रिम बुद्धिमत्ता जिसे मशीन लर्निंग कहा जाता है, इस प्रक्रिया को बड़े पैमाने पर तेज कर सकती है और कीमत के एक अंश के लिए काम कर सकती है।
मैंने और मेरे सहकर्मियों ने हाल ही में सेनोलिटिक दवाओं के लिए तीन आशाजनक उम्मीदवारों को खोजने के लिए इस तकनीक का उपयोग किया है - ऐसी दवाएं जो उम्र बढ़ने को धीमा करती हैं और उम्र से संबंधित बीमारियों को रोकती हैं।
सेनोलिटिक्स हत्या करके काम करते हैं सीनेसेंट कोशिकाएं. ये वे कोशिकाएं हैं जो "जीवित" (चयापचय रूप से सक्रिय) हैं, लेकिन जो अब प्रतिकृति नहीं बना सकती हैं, इसलिए उनका उपनाम: ज़ोंबी कोशिकाएं हैं।
दोहराने में असमर्थता कोई बुरी बात नहीं है। इन कोशिकाओं के डीएनए को क्षति पहुंची है - उदाहरण के लिए, सूर्य की किरणों से क्षतिग्रस्त त्वचा कोशिकाएं - इसलिए प्रतिकृति रोकने से क्षति फैलने से रुक जाती है।
लेकिन पुरानी कोशिकाएं हमेशा अच्छी चीज़ नहीं होती हैं। वे स्रावित करते हैं a सूजनकारी प्रोटीन का कॉकटेल जो पड़ोसी कोशिकाओं में फैल सकता है। पूरे जीवनकाल में, हमारी कोशिकाएं पराबैंगनी किरणों से लेकर रसायनों के संपर्क तक, हमलों की एक श्रृंखला झेलती हैं, और इसलिए ये कोशिकाएं एकत्रित हो जाती हैं। वृद्धावस्था कोशिकाओं की बढ़ी हुई संख्या को इसमें शामिल किया गया है रोगों की श्रृंखला, जिसमें टाइप 2 मधुमेह, सीओवीआईडी, फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस, ऑस्टियोआर्थराइटिस और कैंसर शामिल हैं।
प्रयोगशाला चूहों में अध्ययन का उपयोग करते हुए दिखाया गया है कि वृद्ध कोशिकाओं को नष्ट किया जा रहा है सेनोलिटिक्स, इन बीमारियों में सुधार कर सकता है। ये दवाएं स्वस्थ कोशिकाओं को जीवित रखते हुए ज़ोंबी कोशिकाओं को मार सकती हैं।
चारों ओर 80 सेनोलिटिक्स ज्ञात हैं, लेकिन मनुष्यों में केवल दो का परीक्षण किया गया है: का संयोजन डेसैटिनिब और क्वेरसेटिन. अधिक सेनोलिटिक्स ढूंढना बहुत अच्छा होगा जिसका उपयोग विभिन्न प्रकार की बीमारियों में किया जा सकता है, लेकिन इसमें दस से 20 साल लग जाते हैं। डॉलर के अरबों किसी दवा को बाज़ार में लाने के लिए।
पांच मिनट में परिणाम
मैं और मेरे सहकर्मी - जिनमें एडिनबर्ग विश्वविद्यालय और स्पेन के सेंटेंडर में स्पैनिश नेशनल रिसर्च काउंसिल आईबीबीटीईसी-सीएसआईसी के शोधकर्ता शामिल हैं - जानना चाहते थे कि क्या हम नए सेनोलिटिक दवा उम्मीदवारों की पहचान करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं।
ऐसा करने के लिए, हमने एआई मॉडल को ज्ञात उदाहरणों के साथ खिलाया सेनोलिटिक्स और नॉन-सेनोलिटिक्स. मॉडलों ने दोनों के बीच अंतर करना सीखा, और इसका उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि क्या वे अणु जिन्हें उन्होंने पहले कभी नहीं देखा था, वे सेनोलिटिक्स भी हो सकते हैं।
मशीन लर्निंग समस्या को हल करते समय, हम आमतौर पर पहले विभिन्न मॉडलों की एक श्रृंखला पर डेटा का परीक्षण करते हैं क्योंकि उनमें से कुछ दूसरों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन करते हैं। सर्वोत्तम प्रदर्शन करने वाले मॉडल का निर्धारण करने के लिए, प्रक्रिया की शुरुआत में, हम उपलब्ध प्रशिक्षण डेटा के एक छोटे से हिस्से को अलग करते हैं और प्रशिक्षण प्रक्रिया पूरी होने तक इसे मॉडल से छिपा कर रखते हैं। फिर हम इस परीक्षण डेटा का उपयोग यह निर्धारित करने के लिए करते हैं कि मॉडल कितनी त्रुटियां कर रहा है। जो सबसे कम गलतियाँ करता है, वह जीतता है।
हमने अपना सर्वश्रेष्ठ मॉडल निर्धारित किया और उसे भविष्यवाणियां करने के लिए निर्धारित किया। हमने इसे 4,340 अणु दिए और पांच मिनट बाद इसने परिणामों की एक सूची दी।
एआई मॉडल ने 21 शीर्ष-स्कोरिंग अणुओं की पहचान की, जिनके सेनोलिटिक्स होने की उच्च संभावना है। यदि हमने प्रयोगशाला में मूल 4,340 अणुओं का परीक्षण किया होता, तो प्रायोगिक मशीनरी और सेटअप की लागत को छोड़कर, केवल यौगिकों को खरीदने में कम से कम कुछ सप्ताह का गहन काम और £50,000 लगते।
फिर हमने इन दवा उम्मीदवारों का दो प्रकार की कोशिकाओं पर परीक्षण किया: स्वस्थ और वृद्ध। परिणामों से पता चला कि 21 यौगिकों में से तीन (पेरीप्लोसिन, ओलियंड्रिन और जिन्कगेटिन) अधिकांश सामान्य कोशिकाओं को जीवित रखते हुए, वृद्ध कोशिकाओं को खत्म करने में सक्षम थे। इन नए सेनोलिटिक्स को शरीर में कैसे काम करते हैं, इसके बारे में अधिक जानने के लिए आगे परीक्षण किया गया।
अधिक विस्तृत जैविक प्रयोगों से पता चला कि, तीन दवाओं में से, ओलियंड्रिन अपनी तरह की सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाली ज्ञात सेनोलिटिक दवा से अधिक प्रभावी थी।
इस अंतःविषय दृष्टिकोण के संभावित नतीजे - जिसमें डेटा वैज्ञानिक, रसायनज्ञ और जीवविज्ञानी शामिल हैं - बहुत बड़े हैं। पर्याप्त उच्च-गुणवत्ता वाले डेटा को देखते हुए, एआई मॉडल उस अद्भुत काम को तेज कर सकते हैं जो रसायनज्ञ और जीवविज्ञानी बीमारियों के उपचार और इलाज खोजने के लिए करते हैं - विशेष रूप से उन बीमारियों के लिए जो पूरी नहीं हुई हैं।
उन्हें वृद्ध कोशिकाओं में मान्य करने के बाद, अब हम मानव फेफड़े के ऊतकों में तीन उम्मीदवार सेनोलिटिक्स का परीक्षण कर रहे हैं। हमें उम्मीद है कि हम दो साल के समय में अपने अगले नतीजे पेश करेंगे।
के बारे में लेखक
वैनेसा स्मर-बैरेटो, रिसर्च फेलो, इंस्टीट्यूट ऑफ जेनेटिक्स एंड मॉलिक्यूलर मेडिसिन, एडिनबर्ग विश्वविद्यालय
इस लेख से पुन: प्रकाशित किया गया है वार्तालाप क्रिएटिव कॉमन्स लाइसेंस के तहत। को पढ़िए मूल लेख.
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