డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర ఏమిటి?

డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర ఏమిటి?

సంక్షిప్త సమాధానం: జనరేటివ్ AI ప్రధానంగా అభ్యర్థి అణువులను లేదా ప్రోటీన్ శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయడం, సంశ్లేషణ మార్గాలను ప్రతిపాదించడం మరియు పరీక్షించదగిన పరికల్పనలను తెరపైకి తీసుకురావడం ద్వారా ప్రారంభ ఔషధ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది, తద్వారా జట్లు తక్కువ "బ్లైండ్" ప్రయోగాలను అమలు చేయగలవు. మీరు కఠినమైన పరిమితులను అమలు చేసినప్పుడు మరియు అవుట్‌పుట్‌లను ధృవీకరించినప్పుడు ఇది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది; ఒరాకిల్ లాగా వ్యవహరించబడినప్పుడు, ఇది నమ్మకంగా తప్పుదారి పట్టించగలదు.

కీలకమైన అంశాలు:

త్వరణం : ఆలోచన ఉత్పత్తిని విస్తృతం చేయడానికి GenAIని ఉపయోగించండి, ఆపై కఠినమైన వడపోతతో కుదించండి.

పరిమితులు : తరం ముందు ఆస్తి పరిధులు, స్కాఫోల్డ్ నియమాలు మరియు కొత్తదనం పరిమితులు అవసరం.

ధ్రువీకరణ : అవుట్‌పుట్‌లను పరికల్పనలుగా పరిగణించండి; అస్సేలు మరియు ఆర్తోగోనల్ నమూనాలతో నిర్ధారించండి.

ట్రేసబిలిటీ : లాగ్ ప్రాంప్ట్‌లు, అవుట్‌పుట్‌లు మరియు హేతుబద్ధత నిర్ణయాలు ఆడిట్ చేయదగినవి మరియు సమీక్షించదగినవిగా ఉంటాయి.

దుర్వినియోగ నిరోధకత : పాలన, యాక్సెస్ నియంత్రణలు మరియు మానవ సమీక్షతో లీకేజీని మరియు అతి విశ్వాసాన్ని నిరోధించండి.

డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర ఏమిటి? ఇన్ఫోగ్రాఫిక్

దీని తర్వాత మీరు చదవడానికి ఇష్టపడే కథనాలు:

🔗 ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI పాత్ర
రోగ నిర్ధారణ, వర్క్‌ఫ్లోలు, రోగి సంరక్షణ మరియు ఫలితాలను AI ఎలా మెరుగుపరుస్తుంది.

🔗 రేడియాలజిస్టులను AI భర్తీ చేస్తుందా?
ఆటోమేషన్ రేడియాలజీని ఎలా పెంచుతుందో మరియు మానవుడిని ఎలా నిలుపుతుందో అన్వేషిస్తుంది.

🔗 AI వైద్యులను భర్తీ చేస్తుందా?
వైద్యుల ఉద్యోగాలు మరియు వృత్తిపై AI ప్రభావాన్ని నిజాయితీగా పరిశీలించండి.

🔗 శాస్త్రీయ ఆవిష్కరణకు ఉత్తమ AI ప్రయోగశాల సాధనాలు
ప్రయోగాలు, విశ్లేషణ మరియు ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేయడానికి అగ్ర AI ల్యాబ్ సాధనాలు.

డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర, ఒకే ఊపిరిలో 😮💨

జనరేటివ్ AI ఔషధ బృందాలకు సృష్టించడానికి , లక్షణాలను అంచనా వేయడానికి, మార్పులను సూచించడానికి, సంశ్లేషణ మార్గాలను ప్రతిపాదించడానికి, జీవ పరికల్పనలను అన్వేషించడానికి మరియు పునరుక్తి చక్రాలను కుదించడానికి సహాయపడుతుంది - ముఖ్యంగా ప్రారంభ ఆవిష్కరణ మరియు లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష) ఎల్సెవియర్ 2024 సమీక్ష (డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్‌లో జనరేటివ్ మోడల్స్)

మరియు అవును, అది నమ్మకంగా అర్ధంలేని విషయాలను కూడా సృష్టించగలదు. అది ఒప్పందంలో భాగం. రాకెట్ ఇంజిన్‌తో చాలా ఉత్సాహభరితమైన ఇంటర్న్ లాగా. క్లినిషియన్స్ గైడ్ (భ్రాంతుల ప్రమాదం) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (భ్రాంతులు + భద్రతా చట్రం)

ప్రజలు అంగీకరించే దానికంటే ఇది ఎందుకు ముఖ్యం 💥

చాలా ఆవిష్కరణ పనులు "శోధన". రసాయన స్థలాన్ని శోధించండి, జీవశాస్త్రాన్ని శోధించండి, సాహిత్యాన్ని శోధించండి, నిర్మాణం-ఫంక్షన్ సంబంధాలను శోధించండి. సమస్య ఏమిటంటే రసాయన స్థలం... ప్రాథమికంగా అనంతం. కెమికల్ రీసెర్చ్ అకౌంట్స్ 2015 (రసాయన స్థలం) ఇర్విన్ & షోయిచెట్ 2009 (రసాయన అంతరిక్ష స్కేల్)

మీరు "సహేతుకమైన" వైవిధ్యాలను ప్రయత్నిస్తూ బహుళ జీవితాలను గడపవచ్చు.

జనరేటివ్ AI వర్క్‌ఫ్లోను దీని నుండి మారుస్తుంది:

  • "మనం ఏమి ఆలోచించగలమో పరీక్షించుకుందాం"

కు:

  • “మనం పెద్ద, తెలివైన ఎంపికల సమితిని రూపొందిద్దాం, ఆపై ఉత్తమమైన వాటిని పరీక్షిద్దాం”

ఇది ప్రయోగాలను తొలగించడం గురించి కాదు. ఇది మెరుగైన ప్రయోగాలను ఎంచుకోవడం . 🧠 నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

అలాగే, దీని గురించి చర్చించడం ఇంకా తక్కువగా ఉంది, ఇది జట్లకు వివిధ విభాగాలలో మాట్లాడటానికి . రసాయన శాస్త్రవేత్తలు, జీవశాస్త్రవేత్తలు, DMPK వ్యక్తులు, గణన శాస్త్రవేత్తలు... ప్రతి ఒక్కరికీ భిన్నమైన మానసిక నమూనాలు ఉంటాయి. మంచి ఉత్పాదక వ్యవస్థ భాగస్వామ్య స్కెచ్‌ప్యాడ్‌గా ఉపయోగపడుతుంది. డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్షలో ఫ్రాంటియర్స్

ఔషధ ఆవిష్కరణ కోసం జనరేటివ్ AI యొక్క మంచి వెర్షన్ ఏది? ✅

అన్ని ఉత్పాదక AIలు సమానంగా సృష్టించబడవు. ఈ స్థలానికి "మంచి" వెర్షన్ అనేది మెరిసే డెమోల గురించి తక్కువగా ఉంటుంది మరియు అన్‌సెక్సీ విశ్వసనీయత గురించి ఎక్కువగా ఉంటుంది (అన్‌సెక్సీ ఇక్కడ ఒక ధర్మం). నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

మంచి ఉత్పాదక AI సెటప్ సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:

మీ ఉత్పాదక AI అడ్డంకులను నిర్వహించలేకపోతే, అది ప్రాథమికంగా ఒక కొత్తదనాన్ని సృష్టించేది. పార్టీలలో సరదాగా ఉంటుంది. డ్రగ్ ప్రోగ్రామ్‌లో తక్కువ సరదాగా ఉంటుంది.

ఔషధ ఆవిష్కరణ పైప్‌లైన్‌లో జనరేటివ్ AI ఎక్కడ సరిపోతుంది 🧭

ఇక్కడ సరళమైన మానసిక పటం ఉంది. జనరేటివ్ AI దాదాపు ప్రతి దశకు దోహదపడుతుంది, కానీ పునరావృతం ఖరీదైనది మరియు పరికల్పన స్థలం భారీగా ఉన్న చోట ఇది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

సాధారణ టచ్‌పాయింట్లు:

అనేక కార్యక్రమాలలో, అతిపెద్ద విజయాలు వర్క్‌ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్ , ఒకే మోడల్ "మేధావి" కావడం నుండి కాదు. మోడల్ ఇంజిన్ - పైప్‌లైన్ కారు. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

పోలిక పట్టిక: ఔషధ ఆవిష్కరణలో ఉపయోగించే ప్రసిద్ధ ఉత్పాదక AI విధానాలు 📊

కొంచెం అసంపూర్ణమైన పట్టిక, ఎందుకంటే నిజ జీవితం కొంచెం అసంపూర్ణమైనది.

సాధనం / విధానం (ప్రేక్షకులకు) ఉత్తమమైనది ఖరీదైనది ఇది ఎందుకు పనిచేస్తుంది (మరియు అది పనిచేయనప్పుడు)
డి నోవో మాలిక్యూల్ జనరేటర్లు (స్మైల్స్, గ్రాఫ్‌లు) మెడ్ కెమ్ + కాంప్ కెమ్ $$-$$$ కొత్త అనలాగ్‌లను వేగంగా అన్వేషించడంలో గొప్పది 😎 - కానీ అస్థిరమైన తప్పుడు వాటిని బయటకు పంపగలదు REINVENT 4 GENTRL (నేచర్ బయోటెక్ 2019)
ప్రోటీన్ / నిర్మాణ జనరేటర్లు జీవశాస్త్ర బృందాలు, నిర్మాణ జీవశాస్త్రం $$$ సీక్వెన్సులు + నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించడంలో సహాయపడుతుంది - కానీ “ఆమోదయోగ్యంగా కనిపిస్తుంది” అనేది “పనిచేస్తుంది” లాంటిది కాదు ఆల్ఫాఫోల్డ్ (నేచర్ 2021) RFdiffusion (నేచర్ 2023)
డిఫ్యూజన్-శైలి పరమాణు రూపకల్పన అధునాతన ML జట్లు $$-$$$$ బలమైన నిర్బంధ కండిషనింగ్ మరియు వైవిధ్యం - సెటప్ కావచ్చు… మొత్తం విషయం JCIM 2024 (డిఫ్యూజన్ మోడల్స్) PMC 2025 డిఫ్యూజన్ సమీక్ష
ఆస్తి అంచనా కోపైలట్‌లు (QSAR + GenAI కాంబో) DMPK, ప్రాజెక్ట్ బృందాలు $$ ట్రయేజ్ మరియు ర్యాంకింగ్‌కి మంచిది - సువార్తగా పరిగణిస్తే చెడ్డది 😬 OECD (వర్తించే డొమైన్) ADMETlab 2.0
రెట్రోసింథసిస్ ప్లానర్లు ప్రాసెస్ కెమిస్ట్రీ, CMC $$-$$$ రూట్ ఆలోచనను వేగవంతం చేస్తుంది - సాధ్యాసాధ్యాలు మరియు భద్రత కోసం ఇప్పటికీ మానవులు అవసరం AiZynthFinder 2020 కోలీ 2018 (CASP)
మల్టీమోడల్ ల్యాబ్ కోపైలట్‌లు (టెక్స్ట్ + అస్సే డేటా) అనువాద బృందాలు $$$ డేటాసెట్‌ల అంతటా సంకేతాలను లాగడానికి సహాయపడుతుంది - డేటా ర్యాగింగ్ చేయబడితే అతిగా ఆత్మవిశ్వాసం కలిగి ఉండే అవకాశం ప్రకృతి 2024 (సెల్ ఇమేజింగ్‌లో బ్యాచ్ ప్రభావాలు) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (బయోటెక్‌లో మల్టీమోడల్)
సాహిత్యం మరియు పరికల్పన సహాయకులు అందరూ, ఆచరణలో $ చదివే సమయాన్ని చాలా తగ్గిస్తుంది - కానీ భ్రాంతులు జారేవిగా ఉంటాయి, సాక్స్ అదృశ్యమవుతున్నట్లుగా ప్యాటర్న్స్ 2025 (ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు) క్లినిషియన్స్ గైడ్ (భ్రాంతులు)
కస్టమ్ ఇన్-హౌస్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ పెద్ద ఫార్మా, బాగా నిధులు సమకూర్చే బయోటెక్‌లు $$$$ ఉత్తమ నియంత్రణ + ఇంటిగ్రేషన్ - ఖరీదైనది మరియు నిర్మించడానికి నెమ్మదిగా ఉంటుంది (క్షమించండి, ఇది నిజం) డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్షలో ఫ్రాంటియర్స్

గమనికలు: ధర స్కేల్, కంప్యూట్, లైసెన్సింగ్ మరియు మీ బృందం "ప్లగ్ అండ్ ప్లే" లేదా "స్పేస్‌షిప్‌ను నిర్మిద్దాం" అనే దానిపై ఆధారపడి చాలా తేడా ఉంటుంది

దగ్గరగా చూడండి: హిట్ డిస్కవరీ మరియు డి నోవో డిజైన్ కోసం జనరేటివ్ AI 🧩

ఇది హెడ్‌లైన్ యూజ్ కేస్: లక్ష్య ప్రొఫైల్‌కు సరిపోయే స్క్రాచ్ నుండి (లేదా స్కాఫోల్డ్ నుండి) అభ్యర్థి అణువులను ఉత్పత్తి చేయండి. నేచర్ బయోటెక్నాలజీ 2019 (GENTRL) REINVENT 4

ఇది సాధారణంగా ఆచరణలో ఎలా పనిచేస్తుంది:

  1. పరిమితులను నిర్వచించండి

  2. అభ్యర్థులను రూపొందించండి

  3. దూకుడుగా ఫిల్టర్ చేయండి

  4. సంశ్లేషణ కోసం ఒక చిన్న సెట్‌ను ఎంచుకోండి

    • మనుషులు ఇప్పటికీ ఎంచుకుంటారు, ఎందుకంటే మనుషులు కొన్నిసార్లు అర్ధంలేని వాసన చూస్తారు

ఇబ్బందికరమైన నిజం: విలువ కేవలం "కొత్త అణువులు" కాదు. మీ ప్రోగ్రామ్ యొక్క పరిమితులకు అర్ధమయ్యే కొత్త అణువులు . ఆ చివరి భాగం అంతా. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

అలాగే, కొంచెం అతిశయోక్తి వస్తోంది: బాగా చేసినప్పుడు, మీరు ఎప్పుడూ నిద్రపోని మరియు ఎప్పుడూ ఫిర్యాదు చేయని అలసిపోని జూనియర్ కెమిస్టుల బృందాన్ని నియమించుకున్నట్లు అనిపించవచ్చు. మళ్ళీ, ఒక నిర్దిష్ట రక్షణ వ్యూహం ఎందుకు ఒక పీడకలగా మారుతుందో వారికి అర్థం కాలేదు, కాబట్టి... సమతుల్యత 😅.

దగ్గరగా చూడండి: జనరేటివ్ AI (మల్టీ-పారామీటర్ ట్యూనింగ్) తో లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ 🎛️

లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ అంటే కలలు సంక్లిష్టంగా మారే ప్రదేశం.

మీకు కావాలి:

  • శక్తి పెరుగుతుంది

  • ఎంపిక పెరుగుదల

  • జీవక్రియ స్థిరత్వం పెరుగుతుంది

  • ద్రావణీయత పెరుగుదల

  • భద్రతా సంకేతాలు తగ్గాయి

  • పారగమ్యత "సరైనది"

  • మరియు ఇప్పటికీ సంశ్లేషణ చేయదగినది

ఇది క్లాసిక్ బహుళ-వస్తువు ఆప్టిమైజేషన్. ఒక పరిపూర్ణ సమ్మేళనం ఉందని నటించడానికి బదులుగా, ట్రేడ్‌ఆఫ్ పరిష్కారాల సమితిని REINVENT 4 Elsevier 2024 సమీక్ష (జనరేటివ్ మోడల్స్)

జట్లు దీన్ని ఉపయోగించే ఆచరణాత్మక మార్గాలు:

  • అనలాగ్ సూచన : “క్లియరెన్స్ తగ్గించి శక్తిని నిలుపుకునే 30 రకాలను తయారు చేయండి”

  • సబ్‌స్టిట్యూయెంట్ స్కానింగ్ : బ్రూట్-ఫోర్స్ ఎన్యూమరేషన్‌కు బదులుగా గైడెడ్ ఎక్స్‌ప్లోరేషన్

  • పరంజా దూకడం : ఒక కోర్ గోడను తాకినప్పుడు (టాక్స్, IP, లేదా స్థిరత్వం)

  • వివరణాత్మక సూచనలు : “ఈ ధ్రువ సమూహం ద్రావణీయతకు సహాయపడవచ్చు కానీ పారగమ్యతకు హాని కలిగించవచ్చు” (ఎల్లప్పుడూ సరైనది కాదు, కానీ ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది)

ఒక హెచ్చరిక: ఆస్తి అంచనాలు పెళుసుగా ఉండవచ్చు. మీ శిక్షణ డేటా మీ రసాయన శ్రేణికి సరిపోలకపోతే, మోడల్ ఖచ్చితంగా తప్పు కావచ్చు. అంటే, చాలా తప్పు. మరియు అది సిగ్గుపడదు. OECD QSAR ధ్రువీకరణ సూత్రాలు (వర్తించే డొమైన్) వీవర్ 2008 (వర్తించే QSAR డొమైన్)

దగ్గరగా చూడండి: ADMET, విషప్రయోగం మరియు “దయచేసి ప్రోగ్రామ్‌ను చంపవద్దు” స్క్రీనింగ్ 🧯

ADMET అంటే చాలా మంది అభ్యర్థులు నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతారు. జనరేటివ్ AI జీవశాస్త్రాన్ని పరిష్కరించదు, కానీ ఇది నివారించగల తప్పులను తగ్గించగలదు. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (అట్రిషన్)

సాధారణ పాత్రలు:

  • జీవక్రియ బాధ్యతలను అంచనా వేయడం (జీవక్రియ జరిగే ప్రదేశాలు, క్లియరెన్స్ ట్రెండ్‌లు)

  • విషపూరిత సంభావ్య మూలాంశాలను ఫ్లాగింగ్ చేయడం (హెచ్చరికలు, రియాక్టివ్ ఇంటర్మీడియట్స్ ప్రాక్సీలు)

  • ద్రావణీయత మరియు పారగమ్యత పరిధులను అంచనా వేయడం

  • hERG ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి లేదా స్థిరత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మార్పులను సూచిస్తోంది 🧪 FDA (ICH E14/S7B Q&A) EMA (ICH E14/S7B అవలోకనం)

అత్యంత ప్రభావవంతమైన నమూనా ఇలా కనిపిస్తుంది: ఎంపికలను ప్రతిపాదించడానికి GenAIని ఉపయోగించండి, కానీ ధృవీకరించడానికి ప్రత్యేక నమూనాలు మరియు ప్రయోగాలను ఉపయోగించండి.

జనరేటివ్ AI అనేది ఆలోచనా యంత్రం. ధ్రువీకరణ ఇప్పటికీ పరీక్షల్లోనే ఉంది.

దగ్గరగా చూడండి: బయోలాజిక్స్ మరియు ప్రోటీన్ ఇంజనీరింగ్ కోసం జనరేటివ్ AI 🧬✨

ఔషధ ఆవిష్కరణ చిన్న అణువులను మాత్రమే కాదు. జనరేటివ్ AI కూడా వీటికి ఉపయోగించబడుతుంది:

ప్రోటీన్ మరియు సీక్వెన్స్ జనరేషన్ శక్తివంతంగా ఉంటాయి ఎందుకంటే సీక్వెన్స్‌ల “భాష” ML పద్ధతులకు ఆశ్చర్యకరంగా బాగా మ్యాప్ చేస్తుంది. కానీ ఇక్కడ సాధారణ బ్యాక్‌ట్రాక్ ఉంది: ఇది బాగా మ్యాప్ చేస్తుంది… అది చేయనంత వరకు. ఎందుకంటే ఇమ్యునోజెనిసిటీ, వ్యక్తీకరణ, గ్లైకోసైలేషన్ నమూనాలు మరియు అభివృద్ధి సామర్థ్యం పరిమితులు క్రూరంగా ఉంటాయి. ఆల్ఫాఫోల్డ్ (నేచర్ 2021) ప్రోటీన్ జనరేటర్ (నాట్ బయోటెక్ 2024)

కాబట్టి ఉత్తమ సెటప్‌లలో ఇవి ఉన్నాయి:

  • అభివృద్ధి చేయగల ఫిల్టర్లు

  • ఇమ్యునోజెనిసిటీ రిస్క్ స్కోరింగ్

  • తయారీ సామర్థ్య పరిమితులు

  • వేగవంతమైన పునరావృతం కోసం వెట్ ల్యాబ్ లూప్‌లు 🧫

మీరు వాటిని దాటవేస్తే, ప్రొడక్షన్‌లో దివా లాగా ప్రవర్తించే అందమైన సన్నివేశం మీకు లభిస్తుంది.

దగ్గరగా చూడండి: సంశ్లేషణ ప్రణాళిక మరియు పునరావిశ్లేషణ సూచనలు 🧰

జనరేటివ్ AI కేవలం అణువుల ఆలోచనలోనే కాకుండా రసాయన శాస్త్ర కార్యకలాపాలలోకి కూడా చొరబడుతోంది.

రెట్రోసింథసిస్ ప్లానర్లు వీటిని చేయగలరు:

  • లక్ష్య సమ్మేళనానికి మార్గాలను ప్రతిపాదించండి

  • వాణిజ్యపరంగా లభించే ప్రారంభ పదార్థాలను సూచించండి

  • దశల గణన లేదా గ్రహించిన సాధ్యాసాధ్యాల ఆధారంగా మార్గాలను ర్యాంక్ చేయండి

  • "అందమైన కానీ అసాధ్యం" ఆలోచనలను త్వరగా తోసిపుచ్చడానికి రసాయన శాస్త్రవేత్తలకు సహాయం చేయండి AiZynthFinder 2020 కోలీ 2018 (CASP)

ఇది నిజ సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది, ప్రత్యేకించి మీరు అనేక అభ్యర్థి నిర్మాణాలను అన్వేషిస్తున్నప్పుడు. అయినప్పటికీ, ఇక్కడ మానవులు చాలా ముఖ్యమైనవారు ఎందుకంటే:

  • కారకం లభ్యత మార్పులు

  • భద్రత మరియు స్కేల్ ఆందోళనలు నిజమైనవి

  • కొన్ని దశలు కాగితంపై బాగానే కనిపిస్తాయి కానీ పదే పదే విఫలమవుతాయి

ఇది అంతగా పరిపూర్ణం కాని రూపకం, కానీ నేను దానిని ఎలాగైనా ఉపయోగిస్తాను: రెట్రోసింథసిస్ AI అనేది GPS లాంటిది, అది చాలావరకు సరైనది, కొన్నిసార్లు ఇది మిమ్మల్ని సరస్సు గుండా నడిపిస్తుంది మరియు దానిని షార్ట్‌కట్ అని నొక్కి చెబుతుంది. 🚗🌊 కోలీ 2017 (కంప్యూటర్-సహాయక రెట్రోసింథసిస్)

డేటా, మల్టీమోడల్ మోడల్స్ మరియు ల్యాబ్‌ల యొక్క చిరిగిన వాస్తవికత 🧾🧪

జనరేటివ్ AI డేటాను ఇష్టపడుతుంది. ల్యాబ్‌లు డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి. కాగితంపై, అది సరళంగా అనిపిస్తుంది.

హా. లేదు.

నిజమైన ప్రయోగశాల డేటా:

మల్టీమోడల్ జనరేటివ్ సిస్టమ్‌లు వీటిని కలపవచ్చు:

ఇది పనిచేసినప్పుడు, అది అద్భుతంగా ఉంటుంది. మీరు స్పష్టంగా లేని నమూనాలను వెలికితీయవచ్చు మరియు ఒకే నిపుణుడు తప్పిపోయే ప్రయోగాలను ప్రతిపాదించవచ్చు.

అది విఫలమైనప్పుడు, అది నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతుంది. అది తలుపు తట్టదు. అది మిమ్మల్ని నమ్మకంగా తప్పుడు ముగింపు వైపు నెట్టివేస్తుంది. అందుకే పాలన, ధ్రువీకరణ మరియు డొమైన్ సమీక్ష ఐచ్ఛికం కాదు. వైద్యుల గైడ్ (భ్రాంతులు) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (భ్రాంతులు + భద్రతా చట్రం)

ప్రమాదాలు, పరిమితులు మరియు “సరళమైన అవుట్‌పుట్‌తో మోసపోకండి” విభాగం ⚠️

మీకు ఒక విషయం గుర్తుంటే, దీన్ని గుర్తుంచుకోండి: జనరేటివ్ AI ఒప్పించేది. అది తప్పుగా అనిపించినా సరైనదిగా అనిపించవచ్చు. వైద్యుల గైడ్ (భ్రాంతులు)

కీలక ప్రమాదాలు:

ఆచరణలో సహాయపడే ఉపశమనాలు:

  • మానవులను నిర్ణయాత్మక వలయంలో ఉంచండి

  • ట్రేసబిలిటీ కోసం లాగ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు అవుట్‌పుట్‌లు

  • లంబకోణ పద్ధతులతో ధృవీకరించండి (పరీక్షలు, ప్రత్యామ్నాయ నమూనాలు)

  • పరిమితులు మరియు ఫిల్టర్‌లను స్వయంచాలకంగా అమలు చేయండి

  • అవుట్‌పుట్‌లను సత్య మాత్రలుగా కాకుండా పరికల్పనలుగా పరిగణించండి OECD QSAR మార్గదర్శకత్వం

జనరేటివ్ AI అనేది ఒక పవర్ టూల్. పవర్ టూల్స్ మిమ్మల్ని కార్పెంటర్‌గా చేయవు... మీరు ఏమి చేస్తున్నారో మీకు తెలియకపోతే అవి వేగంగా తప్పులు చేస్తాయి.

గందరగోళం లేకుండా జట్లు జనరేటివ్ AI ని ఎలా స్వీకరిస్తాయి 🧩🛠️

జట్లు తరచుగా ఆర్గనైజేషన్‌ను సైన్స్ ఫెయిర్‌గా మార్చకుండా దీన్ని ఉపయోగించుకోవాలనుకుంటాయి. ఆచరణాత్మక స్వీకరణ మార్గం ఇలా ఉంటుంది:

అలాగే, సంస్కృతిని తక్కువ అంచనా వేయకండి. రసాయన శాస్త్రవేత్తలు AI ని తమపైకి నెట్టివేస్తున్నారని భావిస్తే, వారు దానిని విస్మరిస్తారు. అది వారి సమయాన్ని ఆదా చేసి, వారి నైపుణ్యాన్ని గౌరవిస్తే, వారు దానిని త్వరగా స్వీకరిస్తారు. మానవులు కూడా అంతే ఫన్నీగా ఉంటారు 🙂.

మీరు జూమ్ అవుట్ చేసినప్పుడు డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర ఏమిటి? 🔭

తగ్గించినట్లయితే, పాత్ర "శాస్త్రవేత్తలను భర్తీ చేయడం" కాదు. ఇది "శాస్త్రీయ బ్యాండ్‌విడ్త్‌ను విస్తరించడం." నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

ఇది జట్లకు సహాయపడుతుంది:

  • వారానికి మరిన్ని పరికల్పనలను అన్వేషించండి

  • ప్రతి చక్రానికి మరిన్ని అభ్యర్థి నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించండి

  • ప్రయోగాలకు మరింత తెలివిగా ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి

  • డిజైన్ మరియు పరీక్ష మధ్య కంప్రెస్ ఇటరేషన్ లూప్‌లు

  • సిలోస్ అంతటా జ్ఞానాన్ని పంచుకోండి ప్యాటర్న్స్ 2025 (ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు)

మరియు బహుశా చాలా తక్కువగా అంచనా వేయబడిన విషయం: ఇది వృధా చేయకుండా ఉండటానికి . ప్రజలు యంత్రాంగం, వ్యూహం మరియు వివరణ గురించి ఆలోచించాలి - చేతితో వేరియంట్ జాబితాలను రూపొందించడానికి రోజులు గడపకూడదు. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

కాబట్టి అవును, డ్రగ్ డిస్కవరీలో జనరేటివ్ AI పాత్ర యాక్సిలరేటర్, జనరేటర్, ఫిల్టర్ మరియు కొన్నిసార్లు సమస్యాత్మకమైనది. కానీ విలువైనది.

ముగింపు సారాంశం 🧾✅

ఆధునిక ఔషధ ఆవిష్కరణలో జనరేటివ్ AI ఒక ప్రధాన సామర్థ్యంగా మారుతోంది ఎందుకంటే ఇది మానవుల కంటే వేగంగా అణువులు, పరికల్పనలు, శ్రేణులు మరియు మార్గాలను ఉత్పత్తి చేయగలదు - మరియు ఇది బృందాలు మెరుగైన ప్రయోగాలను ఎంచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ఫ్రాంటియర్స్ ఇన్ డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్ష నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)

సారాంశ బుల్లెట్‌లు:

మీరు దానిని ఒక దైవదూతలా కాకుండా సహకారిగా భావిస్తే, అది నిజంగా కార్యక్రమాలను ముందుకు తీసుకెళ్లగలదు. మరియు మీరు దానిని దైవదూతలా భావిస్తే... సరే, మీరు ఆ GPSని మళ్ళీ సరస్సులోకి అనుసరించాల్సి రావచ్చు. 🚗🌊

ఎఫ్ ఎ క్యూ

ఔషధ ఆవిష్కరణలో జనరేటివ్ AI పాత్ర ఏమిటి?

ఉత్పాదక AI ప్రాథమికంగా ప్రారంభ ఆవిష్కరణ మరియు లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో అభ్యర్థి అణువులు, ప్రోటీన్ సీక్వెన్సులు, సంశ్లేషణ మార్గాలు మరియు జీవ పరికల్పనలను ప్రతిపాదించడం ద్వారా ఆలోచనా గరాటును విస్తృతం చేస్తుంది. విలువ తక్కువ “ప్రయోగాలను భర్తీ చేయడం” మరియు అనేక ఎంపికలను రూపొందించడం ద్వారా మరియు తరువాత కఠినంగా ఫిల్టర్ చేయడం ద్వారా “మెరుగైన ప్రయోగాలను ఎంచుకోవడం”. ఇది స్వతంత్ర నిర్ణయాధికారిగా కాకుండా, క్రమశిక్షణ కలిగిన వర్క్‌ఫ్లోలో యాక్సిలరేటర్‌గా ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది.

ఔషధ ఆవిష్కరణ పైప్‌లైన్‌లో జనరేటివ్ AI ఎక్కడ ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది?

హిట్ ఐడెంటిఫికేషన్, డి నోవో డిజైన్ మరియు లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ వంటి పరికల్పన స్థలం విశాలంగా మరియు పునరావృతం ఖరీదైన చోట ఇది అత్యధిక విలువను అందిస్తుంది. జట్లు ADMET ట్రయాజ్, రెట్రోసింథసిస్ సూచనలు మరియు సాహిత్యం లేదా పరికల్పన మద్దతు కోసం కూడా దీనిని ఉపయోగిస్తాయి. ఒకే మోడల్ "స్మార్ట్" గా ఉంటుందని ఆశించడం కంటే ఫిల్టర్‌లు, స్కోరింగ్ మరియు మానవ సమీక్షతో జనరేషన్‌ను సమగ్రపరచడం ద్వారా సాధారణంగా అతిపెద్ద లాభాలు వస్తాయి

ఉత్పాదక నమూనాలు పనికిరాని అణువులను ఉత్పత్తి చేయకుండా ఉండటానికి మీరు పరిమితులను ఎలా సెట్ చేస్తారు?

ఉత్పత్తికి ముందు అడ్డంకులను నిర్వచించడం ఒక ఆచరణాత్మక విధానం: ఆస్తి పరిధులు (ద్రావణీయత లేదా logP లక్ష్యాలు వంటివి), స్కాఫోల్డ్ లేదా సబ్‌స్ట్రక్చర్ నియమాలు, బైండింగ్-సైట్ లక్షణాలు మరియు కొత్తదనం పరిమితులు. తరువాత ఔషధ కెమిస్ట్రీ ఫిల్టర్‌లను (PAINS/రియాక్టివ్ గ్రూపులతో సహా) మరియు సంశ్లేషణ తనిఖీలను అమలు చేయండి. బహుళ-లక్ష్యా లక్ష్యాలను ఎన్‌కోడ్ చేయగల REINVENT 4 వంటి డిఫ్యూజన్-స్టైల్ మాలిక్యులర్ డిజైన్ మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లతో పరిమితి-మొదటి తరం ప్రత్యేకంగా సహాయపడుతుంది.

భ్రాంతులు మరియు అతి విశ్వాసాన్ని నివారించడానికి బృందాలు GenAI అవుట్‌పుట్‌లను ఎలా ధృవీకరించాలి?

ప్రతి అవుట్‌పుట్‌ను ఒక తీర్మానంగా కాకుండా పరికల్పనగా పరిగణించండి మరియు అస్సేలు మరియు ఆర్తోగోనల్ మోడల్‌లతో ధృవీకరించండి. దూకుడు వడపోత, డాకింగ్ లేదా స్కోరింగ్‌తో సముచితమైన చోట జనరేషన్‌ను జత చేయండి మరియు QSAR-శైలి ప్రిడిక్టర్‌ల కోసం వర్తించే-డొమైన్ తనిఖీలను చేయండి. సాధ్యమైనప్పుడు అనిశ్చితిని కనిపించేలా చేయండి, ఎందుకంటే నమూనాలు పంపిణీ వెలుపల కెమిస్ట్రీ లేదా అస్థిరమైన జీవసంబంధమైన వాదనలపై నమ్మకంగా తప్పు కావచ్చు. హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ సమీక్ష ఒక ప్రధాన భద్రతా లక్షణంగా మిగిలిపోయింది.

డేటా లీకేజీ, IP రిస్క్ మరియు "గుర్తుంచుకున్న" అవుట్‌పుట్‌లను మీరు ఎలా నిరోధించగలరు?

సున్నితమైన ప్రోగ్రామ్ వివరాలను ప్రాంప్ట్‌లలో మరియు ఆడిటబిలిటీ కోసం లాగ్ ప్రాంప్ట్‌లు/అవుట్‌పుట్‌లలో యాదృచ్ఛికంగా ఉంచకుండా గవర్నెన్స్ మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణలను ఉపయోగించండి. జనరేట్ చేయబడిన అభ్యర్థులు తెలిసిన సమ్మేళనాలు లేదా రక్షిత ప్రాంతాలకు దగ్గరగా ఉండకుండా కొత్తదనం మరియు సారూప్యత తనిఖీలను అమలు చేయండి. బాహ్య వ్యవస్థలలో ఏ డేటా అనుమతించబడుతుందనే దాని గురించి స్పష్టమైన నియమాలను ఉంచండి మరియు అధిక-సున్నితత్వ పని కోసం నియంత్రిత వాతావరణాలను ఇష్టపడండి. మానవ సమీక్ష "చాలా సుపరిచితమైన" సూచనలను ముందుగానే పొందడంలో సహాయపడుతుంది.

లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ మరియు మల్టీ-పారామీటర్ ట్యూనింగ్ కోసం జనరేటివ్ AI ఎలా ఉపయోగించబడుతుంది?

లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్‌లో, జనరేటివ్ AI విలువైనది ఎందుకంటే ఇది ఒకే "పరిపూర్ణ" సమ్మేళనాన్ని వెంబడించడానికి బదులుగా బహుళ ట్రేడ్‌ఆఫ్ పరిష్కారాలను ప్రతిపాదించగలదు. సాధారణ వర్క్‌ఫ్లోలలో అనలాగ్ సూచన, గైడెడ్ సబ్‌స్టిట్యూయెంట్ స్కానింగ్ మరియు పొటెన్సీ, టాక్స్ లేదా IP పరిమితులు పురోగతిని నిరోధించినప్పుడు స్కాఫోల్డ్ హోపింగ్ ఉంటాయి. ప్రాపర్టీ ప్రిడిక్టర్‌లు పెళుసుగా ఉంటాయి, కాబట్టి జట్లు సాధారణంగా బహుళ నమూనాలతో అభ్యర్థులను ర్యాంక్ చేసి, ఆపై ఉత్తమ ఎంపికలను ప్రయోగాత్మకంగా నిర్ధారిస్తాయి.

బయోలాజిక్స్ మరియు ప్రోటీన్ ఇంజనీరింగ్‌లో కూడా జనరేటివ్ AI సహాయపడుతుందా?

అవును - బృందాలు దీనిని యాంటీబాడీ సీక్వెన్స్ జనరేషన్, అఫినిటీ మెచ్యూరేషన్ ఆలోచనలు, స్టెబిలిటీ మెరుగుదలలు మరియు ఎంజైమ్ లేదా పెప్టైడ్ అన్వేషణ కోసం ఉపయోగిస్తాయి. ప్రోటీన్/సీక్వెన్స్ జనరేషన్ అభివృద్ధి చెందకుండానే ఆమోదయోగ్యంగా కనిపిస్తుంది, కాబట్టి అభివృద్ధి చెందగల సామర్థ్యం, ​​ఇమ్యునోజెనిసిటీ మరియు తయారీ ఫిల్టర్‌లను వర్తింపజేయడం ముఖ్యం. ఆల్ఫాఫోల్డ్ వంటి నిర్మాణ సాధనాలు తార్కికతకు మద్దతు ఇవ్వగలవు, కానీ "ఆమోదయోగ్యమైన నిర్మాణం" ఇప్పటికీ వ్యక్తీకరణ, పనితీరు లేదా భద్రతకు రుజువు కాదు. వెట్-ల్యాబ్ లూప్‌లు తప్పనిసరిగా ఉంటాయి.

జనరేటివ్ AI సంశ్లేషణ ప్రణాళిక మరియు రెట్రోసింథసిస్‌కు ఎలా మద్దతు ఇస్తుంది?

రెట్రోసింథసిస్ ప్లానర్లు ఆలోచనను వేగవంతం చేయడానికి మరియు అసాధ్యమైన మార్గాలను త్వరగా తోసిపుచ్చడానికి మార్గాలు, ప్రారంభ పదార్థాలు మరియు రూట్ ర్యాంకింగ్‌లను సూచించవచ్చు. రసాయన శాస్త్రవేత్తల నుండి వాస్తవ-ప్రపంచ సాధ్యాసాధ్యాల తనిఖీలతో జత చేసినప్పుడు AiZynthFinder-శైలి ప్రణాళిక వంటి సాధనాలు మరియు విధానాలు అత్యంత ప్రభావవంతంగా ఉంటాయి. లభ్యత, భద్రత, స్కేల్-అప్ పరిమితులు మరియు ఆచరణలో విఫలమైన "కాగితపు ప్రతిచర్యలు" ఇప్పటికీ మానవ తీర్పు అవసరం. ఈ విధంగా ఉపయోగించినట్లయితే, రసాయన శాస్త్రం పరిష్కరించబడిందని నటించకుండా ఇది సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.

ప్రస్తావనలు

  1. నేచర్ - లిగాండ్ డిస్కవరీ రివ్యూ (2023) - nature.com

  2. నేచర్ బయోటెక్నాలజీ - GENTRL (2019) - nature.com

  3. నేచర్ - ఆల్ఫాఫోల్డ్ (2021) - nature.com

  4. ప్రకృతి - RFdiffusion (2023) - nature.com

  5. నేచర్ బయోటెక్నాలజీ - ప్రోటీన్ జనరేటర్ (2024) - nature.com

  6. నేచర్ కమ్యూనికేషన్స్ - సెల్ ఇమేజింగ్‌లో బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్ (2024) - nature.com

  7. npj డిజిటల్ మెడిసిన్ - భ్రాంతులు + భద్రతా చట్రం (2025) - nature.com

  8. npj డిజిటల్ మెడిసిన్ - బయోటెక్‌లో మల్టీమోడల్ (2025) - nature.com

  9. సైన్స్ - ప్రోటీన్MPNN (2022) - science.org

  10. సెల్ నమూనాలు - ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు (2025) - cell.com

  11. సైన్స్ డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్‌లో జనరేటివ్ మోడల్స్ (2024) - sciencedirect.com

  12. సైన్స్‌డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - వోగ్ట్ (2023): కొత్తదనం/ప్రత్యేకత ఆందోళనలు - sciencedirect.com

  13. మెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్ (సైన్స్ డైరెక్ట్) - మెడిసిన్‌లో మల్టీమోడల్ AI (2025) - sciencedirect.com

  14. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - క్లినిషియన్స్ గైడ్ (భ్రాంతుల ప్రమాదం) - nih.gov

  15. కెమికల్ రీసెర్చ్ అకౌంట్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కెమికల్ స్పేస్ (2015) - acs.org

  16. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - ఇర్విన్ & షోయిచెట్ (2009): కెమికల్ స్పేస్ స్కేల్ - nih.gov

  17. డ్రగ్ డిస్కవరీలో ఫ్రాంటియర్స్ (పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్) - సమీక్ష (2024) - nih.gov

  18. జర్నల్ ఆఫ్ కెమికల్ ఇన్ఫర్మేషన్ అండ్ మోడలింగ్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్‌లో డిఫ్యూజన్ మోడల్స్ (2024) - acs.org

  19. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - రీఇన్వెంట్ 4 (ఓపెన్ ఫ్రేమ్‌వర్క్) - nih.gov

  20. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - ADMETlab 2.0 (ప్రారంభ ADMET విషయాలు) - nih.gov

  21. OECD - (Q)SAR నమూనాల నియంత్రణ ప్రయోజనాల కోసం ధ్రువీకరణ సూత్రాలు - oecd.org

  22. OECD - (Q)SAR నమూనాల ధ్రువీకరణపై మార్గదర్శక పత్రం - oecd.org

  23. కెమికల్ రీసెర్చ్ అకౌంట్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కంప్యూటర్-ఎయిడెడ్ సింథసిస్ ప్లానింగ్ / CASP (కోలీ, 2018) - acs.org

  24. ACS సెంట్రల్ సైన్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కంప్యూటర్-సహాయక రెట్రోసింథసిస్ (కోలీ, 2017) - acs.org

  25. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - ఐజింత్ ఫైండర్ (2020) - nih.gov

  26. పబ్‌మెడ్ - లిపిన్స్కి: రూల్ ఆఫ్ 5 కాంటెక్స్ట్ - nih.gov

  27. జర్నల్ ఆఫ్ మెడిసినల్ కెమిస్ట్రీ (ACS పబ్లికేషన్స్) - బేల్ & హాలోవే (2010): పెయిన్స్ - acs.org

  28. పబ్‌మెడ్ - వారింగ్ (2015): అట్రిషన్ - nih.gov

  29. పబ్‌మెడ్ - రైవ్స్ (2021): ప్రోటీన్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ - nih.gov

  30. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - లీక్ మరియు ఇతరులు (2010): బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్ - nih.gov

  31. పబ్‌మెడ్ సెంట్రల్ - డిఫ్యూజన్ సమీక్ష (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 మరియు S7B: QT/QTc విరామం పొడిగింపు మరియు ప్రోఅరిథమిక్ సంభావ్యత యొక్క క్లినికల్ మరియు నాన్-క్లినికల్ మూల్యాంకనం (Q&A) - fda.gov

  33. యూరోపియన్ మెడిసిన్స్ ఏజెన్సీ - ICH మార్గదర్శకం E14/S7B అవలోకనం - europa.eu

  34. USENIX - కార్లిని మరియు ఇతరులు (2021): భాషా నమూనాల నుండి శిక్షణ డేటాను సంగ్రహించడం - usenix.org

  35. ఎడిన్‌బర్గ్ విశ్వవిద్యాలయం – డిజిటల్ రీసెర్చ్ సర్వీసెస్ - ఎలక్ట్రానిక్ ల్యాబ్ నోట్‌బుక్ (ELN) వనరు - ed.ac.uk

  36. సైన్స్‌డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - వీవర్ (2008): వర్తించే QSAR డొమైన్ - sciencedirect.com

అధికారిక AI అసిస్టెంట్ స్టోర్‌లో తాజా AI ని కనుగొనండి

మా గురించి

బ్లాగుకు తిరిగి వెళ్ళు