बोहरिंगर इंगेलहेम ने एआई थेरेपी के लिए आईबीएम के साथ अनुबंध किया

बोहरिंगर इंगेलहेम नए उपचारों और उपचारों की तलाश में एआई की ओर रुख करने वाली नवीनतम फार्मा कंपनी है।

जर्मन कंपनी की घोषणा इस सप्ताह की शुरुआत में यह आईबीएम के साथ बिग ब्लू के फाउंडेशन मॉडल तकनीक का उपयोग करने के लिए काम कर रहा है "कुशल चिकित्सा विज्ञान के विकास के लिए नए उम्मीदवार एंटीबॉडी की खोज करने के लिए।"

संभावित एंटीबॉडी की खोज में तेजी लाने और अनुमानित उम्मीदवारों की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए आईबीएम-विकसित, पूर्व-प्रशिक्षित एआई मॉडल का उपयोग करने और बोहरिंगर से अतिरिक्त मालिकाना डेटा फ़ीड करने की योजना है।

आईबीएम का बायोमेडिकल फाउंडेशन मॉडल सार्वजनिक डेटा सेट की एक विस्तृत श्रृंखला पर निर्भर करता है, जिसमें प्रोटीन और दवा लक्ष्य इंटरैक्शन पर डेटा शामिल है। बोहरिंगर के मालिकाना डेटा को मिलाएं, और आशा है कि वांछित गुणों वाले नए डिज़ाइन किए गए प्रोटीन और छोटे अणु उत्पन्न होंगे।

बोहिंगर अकेले नहीं हैं. उदाहरण के लिए, कैंसर जैसी बीमारियों के उपचार में उपयोग की जाने वाली चिकित्सीय एंटीबॉडी की खोज और विकास एक समय लेने वाली प्रक्रिया है। उदाहरण के लिए, नोवार्टिस के पास है माइक्रोसॉफ्ट से जुड़ा नई दवाओं की खोज में एआई तकनीक लागू करना। फाइजर सुपरकंप्यूटिंग और एआई का भी उपयोग कर रहा है मरीजों को तेजी से नए उपचार मिल सकें।

और उसमें कठिनाई निहित है।

जब ड्राफ्ट कॉपी बनाने, कुछ कोडिंग शुरू करने, या चिंताजनक रूप से टेढ़े हाथों वाले लोगों की तस्वीरें खींचने की बात आती है, तो जेनरेटिव एआई मनोरंजक हो सकता है, लेकिन जब तकनीक का उपयोग उपचार के लिए उम्मीदवारों को विकसित करने के लिए किया जाता है, तो सावधानीपूर्वक विचार की आवश्यकता होती है। के साथ आना एक बात है व्हिस्की के लिए नया नुस्खा. जहां रोगी की सुरक्षा का सवाल हो, वहां तकनीक का उपयोग करना काफी अलग है।

फार्मास्युटिकल उद्योग अच्छे कारणों से बेहद रूढ़िवादी है। दुनिया भर में कई नियामक संस्थाएं यह सुनिश्चित करने के लिए अपने काम पर कड़ी नजर रखती हैं कि इंसानों को जोखिम में न डाला जाए। इस पर बहुत अधिक जोर दिए बिना, उपचार के विकास और परीक्षण को नियंत्रित करने वाले नियम खून से लिखे गए हैं।

हालाँकि, एआई सेवाओं में अजीब मतिभ्रम या दो-चार होने की प्रवृत्ति के बावजूद खोज में तेजी लाने का दबाव लगातार बढ़ रहा है। यह ऐसी चीज़ नहीं है जिसे आप आवश्यक रूप से फार्मास्यूटिकल्स के साथ जोड़ना चाहेंगे।

हमने कई नियामक एजेंसियों से उनके विचार मांगे कि एआई को चिकित्सीय एंटीबॉडी खोज पाइपलाइन में कैसे एकीकृत किया जा सकता है। यूके की मेडिसिन्स एंड हेल्थकेयर प्रोडक्ट्स रेगुलेटरी एजेंसी (एमएचआरए) ने प्रतिक्रिया का वादा किया है, लेकिन अभी तक कोई टिप्पणी नहीं की है।

अमेरिका के खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) ने हमें बताया कि वह "दवा विकास में एआई के उपयोग पर विचार के साथ अगले वर्ष मार्गदर्शन प्रकाशित करने का इरादा रखता है।"

एजेंसी ने कहा: "मार्गदर्शन उन प्रायोजकों को उच्च-स्तरीय सिफारिशें प्रदान करेगा जो दवाओं के लिए नियामक निर्णय लेने में सहायता करने के उद्देश्य से जानकारी या डेटा तैयार करने के हिस्से के रूप में एआई के उपयोग पर विचार कर रहे हैं।"

यूरोपीय मेडिसिन एजेंसी (ईएमए) ने हमें बताया कि हालांकि उसने नियमों पर विचार और मार्गदर्शन प्रदान किया, लेकिन उसने स्वयं नियम प्रदान नहीं किए।

एक प्रवक्ता ने कहा, "किसी दवा के जीवनचक्र के विभिन्न चरणों में एआई उपकरणों के उपयोग के संबंध में, विपणन प्राधिकरण आवेदकों (एमएए) या विपणन प्राधिकरण धारकों (एमएएच) से अपेक्षा की जाती है कि वे एआई/मशीन लर्निंग (एमएल) तकनीक को तैनात करने की योजना बना रहे हैं। प्रारंभिक विकास से लेकर डीकमीशनिंग तक प्रासंगिक जोखिमों पर विचार करें और व्यवस्थित रूप से प्रबंधन करें।

"एक प्रमुख सिद्धांत यह है कि यह सुनिश्चित करना एमएए या एमएएच की जिम्मेदारी है कि उपयोग किए गए सभी एल्गोरिदम, मॉडल, डेटासेट और डेटा प्रोसेसिंग पाइपलाइन उद्देश्य के लिए उपयुक्त हैं और नैतिक, तकनीकी, वैज्ञानिक और नियामक मानकों के अनुरूप हैं।"

प्रवक्ता ने कहा कि, एक नियामक एजेंसी के नजरिए से, दवा खोज प्रक्रिया में एआई को लागू करना एक कम जोखिम वाली सेटिंग हो सकती है, क्योंकि गैर-इष्टतम प्रदर्शन का जोखिम अक्सर मुख्य रूप से प्रायोजक को प्रभावित करता है।

“हालांकि, यदि परिणाम नियामक समीक्षा के लिए प्रस्तुत साक्ष्य के कुल समूह में योगदान करते हैं, तो गैर-नैदानिक ​​​​विकास के सिद्धांतों का पालन किया जाना चाहिए। इस संदर्भ में, उपयोग किए गए सभी मॉडल और डेटासेट की समीक्षा आमतौर पर प्रायोजक द्वारा की जाएगी।

जहां तक ​​बोह्रिंगर इंगेलहेम का सवाल है, एक प्रवक्ता ने बताया रजिस्टर: “इस तरह से उपयोग किया जाने वाला आईबीएम का फाउंडेशन मॉडल सिंथेटिक डेटा के आधार पर वैज्ञानिक अनुसंधान और अणु डिजाइन के लिए एक उपकरण होगा।

“केवल तभी जब यह दवाओं के अंतिम निर्माण में शामिल हो जाएगा अच्छी उत्पादन कार्यप्रणाली खेल में आएं, और केवल तभी जब एआई ने एक निश्चित चिकित्सा उद्देश्य पूरा करना शुरू कर दिया हो (जैसा कि) यूके एमडीआर 2002) क्या इसे एआई को एक चिकित्सा उपकरण के रूप में मानने की कोई आवश्यकता होगी।” ®

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• स्रोत: https://go.theregister.com/feed/www.theregister.com/2023/12/01/boehringer_ingelheim_ibm_ai/