సంక్షిప్త సమాధానం: జెనరేటివ్ AI ప్రధానంగా అభ్యర్థి అణువులను లేదా ప్రోటీన్ శ్రేణులను రూపొందించడం, సంశ్లేషణ మార్గాలను ప్రతిపాదించడం మరియు పరీక్షించదగిన పరికల్పనలను వెలుగులోకి తేవడం ద్వారా ప్రారంభ ఔషధ ఆవిష్కరణను వేగవంతం చేస్తుంది, తద్వారా బృందాలు తక్కువ "గుడ్డి" ప్రయోగాలు చేయగలవు. మీరు కఠినమైన పరిమితులను విధించి, అవుట్పుట్లను ధృవీకరించినప్పుడు ఇది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది; దీనిని ఒక దైవవాణిలా పరిగణిస్తే, అది ఆత్మవిశ్వాసంతో 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.
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, జీవశాస్త్ర పరికల్పనలను అన్వేషించడానికి మరియు పునరావృత చక్రాలను కుదించడానికి సహాయపడుతుంది - ముఖ్యంగా ప్రారంభ ఆవిష్కరణ మరియు లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్లో. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ సమీక్ష) ఎల్సెవియర్ 2024 సమీక్ష (డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్లో జనరేటివ్ మోడల్స్)
అవును, ఇది నిశ్చింతగా అర్థంలేని విషయాలను కూడా సృష్టించగలదు. అది దానిలో భాగమే. రాకెట్ ఇంజిన్తో ఉన్న అత్యంత ఉత్సాహభరితమైన ఇంటర్న్ లాగా. వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతుల ప్రమాదం) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (భ్రాంతి + భద్రతా చట్రం)
ప్రజలు అంగీకరించే దానికంటే ఇది ఎందుకు ముఖ్యం 💥
చాలా ఆవిష్కరణ పనులు “అన్వేషణ” రూపంలో ఉంటాయి. రసాయన ప్రపంచంలో అన్వేషణ, జీవశాస్త్రంలో అన్వేషణ, సాహిత్యంలో అన్వేషణ, నిర్మాణం-కార్య సంబంధాలలో అన్వేషణ. సమస్య ఏమిటంటే రసాయన ప్రపంచం... ప్రాథమికంగా దాదాపు అనంతమైనది. అకౌంట్స్ ఆఫ్ కెమికల్ రీసెర్చ్ 2015 (రసాయన ప్రపంచం) ఇర్విన్ & షోయిచెట్ 2009 (రసాయన ప్రపంచ స్థాయి)
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”
ప్రయోగాలను తొలగించడం ముఖ్యం కాదు. మెరుగైన ప్రయోగాలను ఎంచుకోవడమే ముఖ్యం . 🧠 నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ సమీక్ష)
అంతేకాకుండా, దీని గురించి తక్కువగా చర్చిస్తారు, ఇది బృందాలు వివిధ రంగాల మధ్య సంభాషించుకోవడానికి. రసాయన శాస్త్రవేత్తలు, జీవశాస్త్రవేత్తలు, DMPK నిపుణులు, కంప్యూటేషనల్ శాస్త్రవేత్తలు... ప్రతి ఒక్కరికీ విభిన్నమైన మానసిక నమూనాలు ఉంటాయి. ఒక మంచి జనరేటివ్ సిస్టమ్ అందరూ పంచుకునే ఒక స్కెచ్ప్యాడ్గా ఉపయోగపడగలదు. ఫ్రాంటియర్స్ ఇన్ డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్ష
ఔషధ ఆవిష్కరణ కోసం జనరేటివ్ AI యొక్క మంచి వెర్షన్ ఏది? ✅
అన్ని జనరేటివ్ AIలు ఒకేలా ఉండవు. ఈ రంగంలో ఒక "మంచి" వెర్షన్ అనేది ఆకర్షణీయమైన డెమోల కంటే, అంతగా ఆకట్టుకోని విశ్వసనీయతకు ఎక్కువ ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది (ఇక్కడ ఆకట్టుకోకపోవడమే ఒక గొప్ప గుణం). నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ రివ్యూ)
మంచి ఉత్పాదక AI సెటప్ సాధారణంగా వీటిని కలిగి ఉంటుంది:
-
డొమైన్ గ్రౌండింగ్: రసాయన, జీవ, మరియు ఫార్మకాలజికల్ డేటాకు శిక్షణ ఇవ్వబడిన లేదా స్వీకరించబడినది (కేవలం సాధారణ టెక్స్ట్కు కాదు) 🧬 ఎల్సెవియర్ 2024 సమీక్ష (జనరేటివ్ మోడల్స్)
-
పరిమితుల-మొదటి తరం: ఇది లిపోఫిలిసిటీ పరిధులు, స్కాఫోల్డ్ పరిమితులు, బైండింగ్ సైట్ లక్షణాలు, సెలెక్టివిటీ లక్ష్యాలు వంటి నియమాలను పాటించగలదు JCIM 2024 (డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్లో డిఫ్యూజన్ నమూనాలు) REINVENT 4 (ఓపెన్ ఫ్రేమ్వర్క్)
-
లక్షణాల అవగాహన: ఇది ADMET పరంగా కొత్తవి మాత్రమే కాకుండా "హాస్యాస్పదం కాని" అణువులను ఉత్పత్తి చేస్తుంది ADMETlab 2.0 (ప్రారంభ ADMET ఎందుకు ముఖ్యమైనది)
-
అనిశ్చితి నివేదన: ఇది ఎప్పుడు ఊహిస్తుందో మరియు ఎప్పుడు పక్కాగా ఉందో సూచిస్తుంది (ఒక స్థూల విశ్వాస బ్యాండ్ కూడా సహాయపడుతుంది) OECD QSAR ధ్రువీకరణ సూత్రాలు (వర్తింపు డొమైన్)
-
హ్యూమన్-ఇన్-ది-లూప్ నియంత్రణలు: రసాయన శాస్త్రవేత్తలు అవుట్పుట్లను త్వరగా నడిపించగలరు, తిరస్కరించగలరు మరియు మార్గనిర్దేశం చేయగలరు ప్రకృతి 2023 (వర్క్ఫ్లో + డిస్కవరీ టెక్ సందర్భం)
-
ట్రేసబిలిటీ: ఒక సూచన ఎందుకు జరిగిందో మీరు చూడవచ్చు (కనీసం పాక్షికంగా), లేదా మీరు గుడ్డిగా ముందుకు వెళ్తున్నారు OECD QSAR మార్గదర్శకత్వం (మోడల్ పారదర్శకత + ధ్రువీకరణ)
-
మూల్యాంకన హార్నెస్: డాకింగ్, QSAR, ఫిల్టర్లు, రెట్రోసింథసిస్ తనిఖీలు - అన్నీ అనుసంధానించబడ్డాయి 🔧 నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ సమీక్ష) CASPలో మెషిన్ లెర్నింగ్ (కోలీ 2018)
-
పక్షపాతం మరియు లీకేజ్ నియంత్రణలు: శిక్షణ-డేటా కంఠస్థం చేయడం దొంగచాటుగా జరగకుండా నివారించడానికి (అవును, ఇది జరుగుతుంది) USENIX 2021 (శిక్షణ డేటా సంగ్రహణ) Vogt 2023 (నవ్యత/ప్రత్యేకతకు సంబంధించిన ఆందోళనలు)
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 🧭
ఇది సరళమైన మానసిక పటం. జనరేటివ్ AI దాదాపు ప్రతి దశలోనూ తోడ్పడగలదు, కానీ పునరావృతం ఖరీదైనదిగా ఉన్నప్పుడు మరియు పరికల్పన స్థలం విస్తారంగా ఉన్నప్పుడు ఇది ఉత్తమంగా పనిచేస్తుంది. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ సమీక్ష)
సాధారణ టచ్పాయింట్లు:
-
లక్ష్య ఆవిష్కరణ మరియు ధ్రువీకరణ (పరికల్పనలు, పాత్వే మ్యాపింగ్, బయోమార్కర్ సూచనలు) డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్షలో సరిహద్దులు
-
హిట్ ఐడెంటిఫికేషన్ (వర్చువల్ స్క్రీనింగ్ ఆగ్మెంటేషన్, డి నోవో హిట్ జనరేషన్) నేచర్ బయోటెక్నాలజీ 2019 (GENTRL)
-
లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ (అనలాగ్లను సూచించడం, బహుళ-పారామితి ట్యూనింగ్) REINVENT 4
-
ప్రీక్లినికల్ సపోర్ట్ (ADMET ప్రాపర్టీ ప్రిడిక్షన్, కొన్నిసార్లు ఫార్ములేషన్ సూచనలు) ADMETlab 2.0
-
CMC మరియు సంశ్లేషణ ప్రణాళిక (రెట్రోసింథసిస్ సూచనలు, రూట్ ట్రయేజ్) AiZynthFinder 2020 Coley 2017 (కంప్యూటర్-సహాయక రెట్రోసింథసిస్)
-
నాలెడ్జ్ వర్క్ (సాహిత్య సంశ్లేషణ, పోటీ వాతావరణ సారాంశాలు) 📚 ప్యాటర్న్స్ 2025 (ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు)
చాలా ప్రోగ్రామ్లలో, అతిపెద్ద విజయాలు వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్, కానీ ఒకే మోడల్ "అద్భుతంగా" ఉండటం వల్ల కాదు. మోడల్ ఇంజిన్ అయితే - పైప్లైన్ కారు. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ రివ్యూ)
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, సరిపోని వాటిని బయటకు పంపగలదు REINVENT 4 GENTRL (నేచర్ బయోటెక్ 2019) |
| ప్రోటీన్ / నిర్మాణ జనరేటర్లు | జీవశాస్త్ర బృందాలు, నిర్మాణ జీవశాస్త్రం | $$$ | క్రమాలు + నిర్మాణాలను ప్రతిపాదించడంలో సహాయపడుతుంది - కానీ "నమ్మశక్యంగా కనిపిస్తుంది" అనేది "పని చేస్తుంది" అనేదానికి సమానం కాదు ఆల్ఫాఫోల్డ్ (నేచర్ 2021) RFడిఫ్యూజన్ (నేచర్ 2023) |
| డిఫ్యూజన్-శైలి పరమాణు రూపకల్పన | అధునాతన ML జట్లు | $$-$$$$ | నియంత్రణ కండిషనింగ్ మరియు వైవిధ్యంలో నైపుణ్యం - సెటప్ అనేది... ఒక పెద్ద విషయం కావచ్చు JCIM 2024 (వ్యాప్తి నమూనాలు) PMC 2025 వ్యాప్తి సమీక్ష |
| ఆస్తి అంచనా కోపైలట్లు (QSAR + GenAI కాంబో) | DMPK, ప్రాజెక్ట్ బృందాలు | $$ | ట్రియాజ్ మరియు ర్యాంకింగ్ కోసం మంచిది - దీనిని వేదవాక్యంగా భావిస్తే చెడ్డది 😬 OECD (వర్తింపు డొమైన్) ADMETlab 2.0 |
| రెట్రోసింథసిస్ ప్లానర్లు | ప్రాసెస్ కెమిస్ట్రీ, CMC | $$-$$$ | మార్గ ఆలోచనను వేగవంతం చేస్తుంది - సాధ్యత మరియు భద్రత కోసం ఇప్పటికీ మానవులు అవసరం AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP) |
| మల్టీమోడల్ ల్యాబ్ కోపైలట్లు (టెక్స్ట్ + అస్సే డేటా) | అనువాద బృందాలు | $$$ | డేటాసెట్ల అంతటా సంకేతాలను లాగడానికి సహాయపడుతుంది - డేటా అస్తవ్యస్తంగా ఉంటే అతివిశ్వాసానికి గురయ్యే అవకాశం ఉంది నేచర్ 2024 (సెల్ ఇమేజింగ్లో బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (బయోటెక్లో మల్టీమోడల్) |
| సాహిత్యం మరియు పరికల్పన సహాయకులు | అందరూ, ఆచరణలో | $ | చదివే సమయాన్ని చాలా తగ్గిస్తుంది - కానీ భ్రాంతులు జారిపోయేవిగా ఉంటాయి, సాక్సులు మాయమైనట్లుగా. ప్యాటర్న్స్ 2025 (ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు) వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు) |
| కస్టమ్ ఇన్-హౌస్ ఫౌండేషన్ మోడల్స్ | పెద్ద ఫార్మా, బాగా నిధులు సమకూర్చే బయోటెక్లు | $$$$ | ఉత్తమ నియంత్రణ + అనుసంధానం - అలాగే నిర్మించడానికి ఖరీదైనది మరియు నెమ్మదిగా ఉంటుంది (క్షమించండి, ఇది నిజం) ఫ్రాంటియర్స్ ఇన్ డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్ష |
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 🧩
ప్రధాన వినియోగ సందర్భం ఇది: లక్ష్య ప్రొఫైల్కు సరిపోయే అభ్యర్థి అణువులను మొదటి నుండి (లేదా ఒక స్కాఫోల్డ్ నుండి) సృష్టించడం. నేచర్ బయోటెక్నాలజీ 2019 (GENTRL) రీఇన్వెంట్ 4
ఇది సాధారణంగా ఆచరణలో ఎలా పనిచేస్తుంది:
-
పరిమితులను నిర్వచించండి
-
లక్ష్య తరగతి, బైండింగ్ పాకెట్ ఆకారం, తెలిసిన లిగాండ్లు
-
ఆస్తి పరిధులు (ద్రావణీయత, logP, PSA, మొదలైనవి) లిపిన్స్కి (5 సందర్భ నియమం)
-
నవ్యత పరిమితులు (తెలిసిన IP జోన్లను నివారించండి) 🧠 వోగ్ట్ 2023 (నవ్యత మూల్యాంకనం)
-
-
అభ్యర్థులను రూపొందించండి
-
స్కాఫోల్డ్ హోపింగ్
-
శకలాల పెరుగుదల
-
"ఈ మూలాన్ని అలంకరించండి" సూచనలు
-
బహుళ-లక్ష్య ఉత్పత్తి (బంధించే + పారగమ్య + దాదాపు విషరహితమైన) రీఇన్వెంట్ 4 ఎల్సెవియర్ 2024 సమీక్ష (జనరేటివ్ నమూనాలు)
-
-
దూకుడుగా ఫిల్టర్ చేయండి
-
ఔషధ రసాయన శాస్త్ర నియమాలు
-
PAINS మరియు రియాక్టివ్ గ్రూప్ ఫిల్టర్లు బేల్ & హోలోవే 2010 (PAINS)
-
సింథసైజబిలిటీ తనిఖీలు AiZynthFinder 2020
-
డాకింగ్ / స్కోరింగ్ (అసంపూర్ణమైనది కానీ సహాయకరంగా ఉంది) నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)
-
-
సంశ్లేషణ కోసం ఒక చిన్న సెట్ను ఎంచుకోండి
-
మనుషులు ఇప్పటికీ ఎంచుకుంటారు, ఎందుకంటే మనుషులు కొన్నిసార్లు అర్ధంలేని వాసన చూస్తారు
-
ఇబ్బందికరమైన నిజం: విలువ కేవలం “కొత్త అణువులు” మాత్రమే కాదు. మీ ప్రోగ్రామ్ యొక్క పరిమితులకు సరిపోయే కొత్త అణువులే అసలైన విలువ. ఆ చివరి భాగమే సర్వస్వం. నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ 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 మల్టీ-ఆబ్జెక్టివ్ ఆప్టిమైజేషన్. ఒకే ఒక్క పరిపూర్ణమైన సమ్మేళనం ఉందని నటిస్తూ ఉండటానికి బదులుగా, ట్రేడ్ఆఫ్ పరిష్కారాల సమితిని ప్రతిపాదించడంలో జనరేటివ్ AI అసాధారణంగా మంచిది. రీఇన్వెంట్ 4 ఎల్సెవియర్ 2024 సమీక్ష (జనరేటివ్ మోడల్స్)
జట్లు దీన్ని ఉపయోగించే ఆచరణాత్మక మార్గాలు:
-
సారూప్య సూచన: “క్లియరెన్స్ను తగ్గించి, సామర్థ్యాన్ని 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 సహాయకరమైనది)
ఒక హెచ్చరిక: లక్షణాలను అంచనా వేసేవి పెళుసుగా ఉండవచ్చు. మీ శిక్షణా డేటా మీ రసాయన శ్రేణితో సరిపోలకపోతే, మోడల్ ఖచ్చితంగా తప్పు చేయగలదు. అంటే, చాలా పెద్ద తప్పు. మరియు అది సిగ్గుపడదు. OECD QSAR ధ్రువీకరణ సూత్రాలు (వర్తింపు డొమైన్) వీవర్ 2008 (QSAR వర్తింపు డొమైన్)
దగ్గరగా చూడండి: ADMET, విషప్రయోగం మరియు “దయచేసి ప్రోగ్రామ్ను చంపవద్దు” స్క్రీనింగ్ 🧯
ADMETలో చాలా మంది అభ్యర్థులు నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతారు. జనరేటివ్ AI జీవశాస్త్రాన్ని పరిష్కరించదు, కానీ అది నివారించగల తప్పులను తగ్గించగలదు. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (attributes)
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 సూచించడం 🧪 FDA (ICH E14/S7B ప్రశ్నలు & సమాధానాలు) 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:
-
యాంటీబాడీ సీక్వెన్స్ జనరేషన్
-
అనుబంధ పరిపక్వత సూచనలు
-
ప్రోటీన్ స్థిరత్వం మెరుగుదలలు
-
ఎంజైమ్ ఇంజనీరింగ్
-
పెప్టైడ్ చికిత్సల అన్వేషణ ప్రోటీన్ఎమ్పిఎన్ఎన్ (సైన్స్ 2022) రివ్స్ 2021 (ప్రోటీన్ భాషా నమూనాలు)
ప్రోటీన్ మరియు సీక్వెన్స్ జనరేషన్ శక్తివంతమైనదిగా ఉంటుంది, ఎందుకంటే సీక్వెన్సుల "భాష" ML పద్ధతులకు ఆశ్చర్యకరంగా బాగా సరిపోతుంది. కానీ ఇక్కడ ఒక సాధారణ విషయం ఉంది: అది బాగా సరిపోతుంది... కానీ ఎప్పుడో ఒకప్పుడు సరిపోదు. ఎందుకంటే ఇమ్యునోజెనిసిటీ, ఎక్స్ప్రెషన్, గ్లైకోసైలేషన్ ప్యాటర్న్లు మరియు డెవలపబిలిటీ పరిమితులు చాలా కఠినంగా ఉంటాయి. ఆల్ఫాఫోల్డ్ (నేచర్ 2021) ప్రోటీన్జెనరేటర్ (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
-
రసాయన శాస్త్రవేత్తలు “అందంగా కనిపించే కానీ అసాధ్యమైన” ఆలోచనలను త్వరగా తోసిపుచ్చడానికి సహాయపడండి AiZynthFinder 2020 Coley 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 అంత పరిపూర్ణమైన రూపకం కాకపోయినా, నేను దీన్నే వాడతాను: రెట్రోసింథసిస్ AI అనేది చాలా వరకు సరైన దారి చూపే GPS లాంటిది, కాకపోతే కొన్నిసార్లు అది మిమ్మల్ని ఒక సరస్సు గుండా దారి చూపి, అదే సత్వరమార్గం అని పట్టుబడుతుంది. 🚗🌊 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:
-
అసంపూర్ణమైన
-
ధ్వనించే
-
బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్లతో నిండి ఉంది లీక్ మరియు ఇతరులు 2010 (బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్) నేచర్ 2024 (సెల్ ఇమేజింగ్లో బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్)
-
ఫార్మాట్లలో చెల్లాచెదురుగా ఉంది
-
"సృజనాత్మక" నామకరణ సంప్రదాయాలతో ఆశీర్వదించబడింది
మల్టీమోడల్ జనరేటివ్ సిస్టమ్లు వీటిని కలపవచ్చు:
-
పరీక్షా ఫలితాలు
-
రసాయన నిర్మాణాలు
-
చిత్రాలు (మైక్రోస్కోపీ, హిస్టాలజీ)
-
ఓమిక్స్ (ట్రాన్స్క్రిప్టోమిక్స్, ప్రోటీమిక్స్)
-
టెక్స్ట్ (ప్రోటోకాల్లు, ELNలు, నివేదికలు) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (బయోటెక్లో మల్టీమోడల్) మెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్ 2025 (వైద్యంలో మల్టీమోడల్ AI)
ఇది పనిచేసినప్పుడు, అది అద్భుతంగా ఉంటుంది. మీరు స్పష్టంగా లేని నమూనాలను వెలికితీయవచ్చు మరియు ఒకే నిపుణుడు తప్పిపోయే ప్రయోగాలను ప్రతిపాదించవచ్చు.
అది విఫలమైనప్పుడు, నిశ్శబ్దంగా విఫలమవుతుంది. అది తలుపును బలంగా మూసివేయదు. అది మిమ్మల్ని ఒక నమ్మకమైన తప్పుడు నిర్ధారణ వైపు నెమ్మదిగా నెడుతుంది. అందుకే పాలన, ధ్రువీకరణ మరియు డొమైన్ సమీక్ష అనేవి ఐచ్ఛికం కాదు. వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు) npj డిజిటల్ మెడిసిన్ 2025 (భ్రాంతి + భద్రతా ఫ్రేమ్వర్క్)
ప్రమాదాలు, పరిమితులు మరియు “సరళమైన అవుట్పుట్తో మోసపోకండి” విభాగం ⚠️
మీరు ఒక్క విషయం మాత్రమే గుర్తుంచుకోవాలనుకుంటే, ఇది గుర్తుంచుకోండి: జనరేటివ్ AI ఒప్పించగలదు. అది తప్పుగా ఉన్నప్పటికీ, సరైనదిగా అనిపించగలదు. వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు)
కీలక ప్రమాదాలు:
-
భ్రాంతి కలిగించే యంత్రాంగాలు: వాస్తవం కాని, నమ్మశక్యమైన జీవశాస్త్రం వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు)
-
డేటా లీకేజ్: తెలిసిన సమ్మేళనాలకు చాలా దగ్గరగా ఉండేదాన్ని ఉత్పత్తి చేయడం USENIX 2021 (శిక్షణ డేటా సంగ్రహణ) Vogt 2023 (నవ్యత/ప్రత్యేకతకు సంబంధించిన ఆందోళనలు)
-
అతిగా ఆప్టిమైజ్ చేయడం: ఇన్ విట్రోలో అనువదించబడని అంచనా స్కోర్లను వెంబడించడం నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ సమీక్ష)
-
పక్షపాతం: శిక్షణ డేటా కొన్ని కీమోటైప్లు లేదా లక్ష్యాల వైపు వక్రీకరించబడింది Vogt 2023 (మోడల్ అసెస్మెంట్ + పక్షపాతం/నూతనత్వం)
-
తప్పుడు నవ్యత: వాస్తవానికి అల్పమైన వైవిధ్యాలుగా ఉండే "కొత్త" అణువులు వోగ్ట్ 2023
-
వివరణాత్మక అంతరాలు: వాటాదారులకు నిర్ణయాలను సమర్థించడం కష్టం OECD QSAR ధ్రువీకరణ సూత్రాలు
-
భద్రత మరియు IP ఆందోళనలు: ప్రాంప్ట్లలో సున్నితమైన ప్రోగ్రామ్ వివరాలు 😬 USENIX 2021 (శిక్షణ డేటా సంగ్రహణ)
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:
-
ఒక అడ్డంకితో ప్రారంభించండి (హిట్ ఎక్స్పాన్షన్, అనలాగ్ జనరేషన్, లిటరేచర్ ట్రయాజ్) నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)
-
పటిష్టమైన మూల్యాంకన లూప్ను నిర్మించండి (ఫిల్టర్లు + డాకింగ్ + ప్రాపర్టీ తనిఖీలు + కెమికల్ సమీక్ష) రీఇన్వెంట్ 4 ఐజింత్ఫైండర్ 2020
-
ఫలితాలను కొలవండి (సమయం ఆదా, హిట్ రేటు, క్షీణత తగ్గింపు) Waring 2015 (క్షయాంతరం)
-
ఇప్పటికే ఉన్న సాధనాలతో (ELN, కాంపౌండ్ రిజిస్ట్రీ, అస్సే డేటాబేస్లు) ఎడిన్బర్గ్ ELN వనరు
-
వినియోగ నియమాలను సృష్టించండి (ఏమి ప్రాంప్ట్ చేయవచ్చు, ఏది ఆఫ్లైన్లో ఉంటుంది, సమీక్ష దశలు) USENIX 2021 (డేటా వెలికితీత ప్రమాదం)
-
ప్రజలకు సున్నితంగా శిక్షణ ఇవ్వండి (నిజానికి, చాలా తప్పులు దుర్వినియోగం వల్ల వస్తాయి, నమూనా వల్ల కాదు) వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు)
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? 🔭
విశాల దృక్పథంతో చూస్తే, ఈ పాత్ర “శాస్త్రవేత్తల స్థానాన్ని భర్తీ చేయడం” కాదు. ఇది “శాస్త్రీయ పరిధిని విస్తరించడం.” నేచర్ 2023 (లిగాండ్ ఆవిష్కరణ 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 కీలక సామర్థ్యంగా మారుతోంది, ఎందుకంటే ఇది మానవుల కంటే వేగంగా అణువులను, పరికల్పనలను, క్రమాలను మరియు మార్గాలను సృష్టించగలదు - మరియు ఇది బృందాలు మెరుగైన ప్రయోగాలను ఎంచుకోవడంలో సహాయపడుతుంది. ఫ్రాంటియర్స్ ఇన్ డ్రగ్ డిస్కవరీ 2024 సమీక్ష నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)
సారాంశ బుల్లెట్లు:
-
ప్రారంభ ఆవిష్కరణ మరియు లీడ్ ఆప్టిమైజేషన్ లూప్లలో ఇది ఉత్తమమైనది ⚙️ రీఇన్వెంట్ 4
-
ఇది చిన్న అణువులు మరియు బయోలాజిక్స్కు GENTRL (నేచర్ బయోటెక్ 2019) ప్రోటీన్MPNN (సైన్స్ 2022)
-
ఇది ఐడియా ఫన్నెల్ను విస్తృతం చేయడం ద్వారా ఉత్పాదకతను పెంచుతుంది నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)
-
ఆత్మవిశ్వాసంతో కూడిన అర్థరహితాన్ని నివారించడానికి దీనికి పరిమితులు, ధ్రువీకరణ మరియు మానవులు అవసరం . OECD QSAR సూత్రాలు వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతులు)
-
అతిపెద్ద విజయాలు మార్కెటింగ్ నురుగు నుండి కాదు, వర్క్ఫ్లో ఇంటిగ్రేషన్ నుండి వస్తాయి నేచర్ 2023 (లిగాండ్ డిస్కవరీ సమీక్ష)
మీరు దానిని ఒక ప్రవక్తలా కాకుండా, ఒక సహకారిలా చూస్తే, అది నిజంగా కార్యక్రమాలను ముందుకు నడిపించగలదు. మరి మీరు దానిని ఒక ప్రవక్తలా చూస్తే... ఇక, మీరు మళ్ళీ ఆ జీపీఎస్ను అనుసరించి సరస్సులోకి దూకవచ్చు.
వాస్తవ ప్రపంచ ఉదాహరణ: పరిమితి-ఆధారిత అణువుల ఉత్పత్తి కార్యప్రవాహాన్ని నిర్మించడం 🧪
దృశ్యం
కల్పితమైనా వాస్తవికమైన ఒక చిన్న బయోటెక్ బృందం, ఒక తాపజనక వ్యాధి లక్ష్యంపై పనిచేస్తోంది. స్క్రీనింగ్ నుండి వారికి ఇప్పటికే 42 ధృవీకరించబడిన బలహీనమైన ఫలితాలు లభించాయి, కానీ వాటిలో చాలావాటికి ద్రావణీయత తక్కువగా ఉంది, మరియు కొన్ని పోటీదారుల పేటెంట్ పరిధికి చాలా దగ్గరగా ఉన్నాయి.
"మంచి అణువులను కనుగొనమని" ఒక జనరేటివ్ మోడల్ను అడగడానికి బదులుగా — ఇది ప్రాథమికంగా అందమైన అర్థంలేనిదాన్ని స్వీకరించడానికి ఆహ్వానం — ఆ బృందం హిట్ విస్తరణ కోసం ఒక పటిష్టమైన వర్క్ఫ్లోను నిర్మిస్తుంది.
లక్ష్యం చాలా సులభం: మరిన్ని సారూప్యాలను సృష్టించడం, వాటిని కఠినంగా వడపోసి, అత్యంత సమర్థనీయమైన అభ్యర్థులను మాత్రమే మెడిసినల్ కెమిస్ట్రీ సమీక్షకు పంపడం.
సహాయకుడికి ఏమి అవసరం
జట్టు ఈ వ్యవస్థను ఇస్తుంది:
లక్ష్య ప్రొఫైల్ మరియు తెలిసిన లిగాండ్ సమాచారం
42 ధృవీకరించబడిన హిట్ నిర్మాణాలు
అణుభారం, లాగ్P, TPSA, ద్రావణీయత మరియు అంచనా వేయబడిన క్లియరెన్స్ కోసం ఆస్తి పరిమితులు
IP నివారణ కోసం నిరోధించబడిన స్కాఫోల్డ్లు మరియు సారూప్యత పరిమితులు
PAINS మరియు రియాక్టివ్ గ్రూప్ ఫిల్టర్లు బేల్ & హోలోవే 2010
ADMET ప్రిడిక్షన్ తనిఖీలు ADMETlab 2.0
రెట్రోసింథసిస్ సాధ్యాసాధ్యాల తనిఖీలు AiZynthFinder 2020
తుది ఎంపిక కోసం మానవ సమీక్ష నియమాలు
ముఖ్యమైన విషయం: మోడల్ కేవలం సామర్థ్యాన్ని మాత్రమే ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి అనుమతించబడదు. అది సామర్థ్యం, నవ్యత, అభివృద్ధి చేయగల సామర్థ్యం మరియు సంశ్లేషణ చేయగల సామర్థ్యం మధ్య సమతుల్యతను పాటించాలి.
ఉదాహరణ సూచన
ఈ ధృవీకరించబడిన హిట్ నిర్మాణాల ఆధారంగా 150 అనలాగ్ ఆలోచనలను రూపొందించండి. అణుభారాన్ని 300 మరియు 480 మధ్య, అంచనా వేయబడిన logPని 1.5 మరియు 4.0 మధ్య, TPSAని 110 కంటే తక్కువగా ఉంచండి మరియు IP ఫైల్లో జాబితా చేయబడిన నిరోధించబడిన స్కాఫోల్డ్లను నివారించండి. PAINS హెచ్చరికలు లేని, స్పష్టమైన రియాక్టివ్ గ్రూపులు లేని, మరియు ఐదు లేదా అంతకంటే తక్కువ దశలతో కూడిన ఆచరణీయమైన సంశ్లేషణ మార్గం ఉన్న నిర్మాణాలకు ప్రాధాన్యత ఇవ్వండి. ప్రతి అణువుకు, ప్రధాన మార్పు, ఉద్దేశించిన లక్షణ మెరుగుదల, కీలకమైన ప్రమాదం, మరియు ఆ సమ్మేళనాన్ని తిరస్కరించాలా, సమీక్షించాలా లేదా ప్రాధాన్యత ఇవ్వాలా అనే విషయాలను వివరించండి.
దీన్ని ఎలా పరీక్షించాలి
జట్టు మొదటి అవుట్పుట్ను నమ్మడం లేదు. వారు ఒక చిన్న మూల్యాంకన లూప్ను నడుపుతారు:
ఉత్పత్తి చేయబడిన అణువులు ధర్మాల పరిమితులను పాటిస్తున్నాయో లేదో తనిఖీ చేయండి
దాదాపు ఒకేలా ఉండే వాటిని మరియు తెలిసిన సమ్మేళనాలకు చాలా దగ్గరగా ఉండే నిర్మాణాలను తొలగించండి
PAINS, రియాక్టివ్ గ్రూప్ మరియు ప్రాథమిక వైద్య రసాయన శాస్త్ర ఫిల్టర్లను అమలు చేయండి
ADMET అంచనాలను పోల్చడానికి రెండవ ప్రాపర్టీ మోడల్ను అమలు చేయండి
మొదటి 30 మంది అభ్యర్థులకు స్వతంత్రంగా మార్కులు ఇవ్వమని ఇద్దరు రసాయన శాస్త్రవేత్తలను అడగండి
సంశ్లేషణ చర్చకు అత్యధిక స్కోరు సాధించిన షార్ట్లిస్ట్ను మాత్రమే పంపండి
ఒక విలువైన పరీక్షా ప్రశ్న ఏమిటంటే: “ఒకవేళ AI దీనిని సూచించకపోయి ఉంటే, మనం ఈ అణువును ఇప్పటికీ పరిగణనలోకి తీసుకుంటామా?”
సమాధానం 'కాదు' అని వచ్చినప్పుడు, బృందం 'ఎందుకు?' అని అడుగుతుంది. కొన్నిసార్లు అది ఒక మంచి కొత్త ఆలోచనను వెల్లడిస్తుంది. కొన్నిసార్లు అది మోడల్-ఆధారిత వట్టి ఆశను బయటపెడుతుంది.
ఫలితం
ఇది కేవలం ఉదాహరణ ఫలితం మాత్రమే - నిజమైన కంపెనీ కేస్ స్టడీ కాదు.
మూడు నమూనా హిట్-విస్తరణ పనుల సమయ నిర్ధారణ ఆధారంగా, 60 అనలాగ్ ఆలోచనలను సృష్టించి, వాటిని వర్గీకరించడానికి మాన్యువల్ వర్క్ఫ్లోకు సుమారు 5 గంటల సమయం పట్టింది. కన్స్ట్రెయింట్-ఫస్ట్ జెన్ఏఐ వర్క్ఫ్లో సుమారు 55 నిమిషాలలో 150 ప్రాథమిక అభ్యర్థులను ఉత్పత్తి చేసింది.
వడపోత తర్వాత, పూర్తి పరిశీలనలో కేవలం 27 అభ్యర్థులు మాత్రమే మిగిలారు. వారిలో, రసాయన శాస్త్రవేత్తలు 9 మందిని లోతైన సమీక్షకు అర్హులుగా, 12 మందిని "ఆసక్తికరమైనవి కానీ ప్రమాదకరమైనవి"గా, మరియు 6 మందిని సమీక్షలోనే తిరస్కరించదగినవిగా గుర్తించారు.
అంటే విలువైన ఫలితం “150 కొత్త అణువులు” కాదు. విలువైన ఫలితం ఏమిటంటే, ఒక గంటలోపు 9 సమీక్షించదగిన అభ్యర్థులను ఎంపిక చేయడం, మరియు ప్రతి అభ్యర్థి ఏయే నిబంధనలను నెరవేర్చారో లేదా విఫలమయ్యారో చూపే స్పష్టమైన ఆడిట్ ట్రెయిల్ను కలిగి ఉండటం.
ఒక బృందం ఈ కింది వాటిని ట్రాక్ చేయడం ద్వారా దీనిని ధృవీకరించగలదు:
ప్రతి డిజైన్ చక్రానికి వెచ్చించిన సమయం
ఉత్పత్తి చేయబడిన నిర్మాణాల సంఖ్య
ఫిల్టర్ల ద్వారా తొలగించబడిన శాతం
రసాయన శాస్త్రవేత్త అంగీకార రేటు
సంశ్లేషణ కోసం ఎంపిక చేయబడిన అభ్యర్థుల సంఖ్య
తరువాత అస్సేలో చురుకుగా ఉన్నట్లు నిర్ధారించబడిన సంఖ్య
ఏమి తప్పు జరగవచ్చు
ఈ మోడల్ నిజంగా సరైన రసాయన కూర్పును ప్రతిపాదించడానికి బదులుగా, ఫిల్టర్ల చుట్టూ ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చు.
ఒక అభ్యర్థి అంచనా వేయబడిన ADMETలో అద్భుతంగా కనిపించినప్పటికీ, నిజమైన పరీక్షలో వెంటనే విఫలం కావచ్చు. OECD QSAR ధ్రువీకరణ సూత్రాలు
అందుబాటులో లేని కారకాలు, ఇబ్బందికరమైన పరిస్థితులు లేదా అసురక్షిత రసాయన శాస్త్రంపై ఆధారపడినప్పుడు రెట్రోసింథసిస్ సూచనలు నమ్మశక్యంగా కనిపించవచ్చు.
నవ్యత ఫిల్టర్ విలువైన సమ్మేళనాలను చాలా తీవ్రంగా తొలగించవచ్చు, లేదా తెలిసిన IPకి ఇంకా చాలా దగ్గరగా ఉన్న అణువులను అనుమతించవచ్చు.
ర్యాంకుల జాబితాను నిజంగా భావించడమే అతిపెద్ద పొరపాటు. అది కేవలం ప్రాధాన్యత క్రమంలో ఉన్న ఒక ఊహాజనిత జాబితా మాత్రమే.
ఆచరణాత్మక సారాంశం
ఔషధ ఆవిష్కరణలో జనరేటివ్ AI యొక్క ఉత్తమ వినియోగం అంటే “బటన్ నొక్కండి, ఔషధం పొందండి” అన్నట్లు కాదు. అది ఒక నియంత్రిత ఆలోచనల కర్మాగారం: విస్తృతంగా ఆలోచనలను సృష్టించడం, కఠినంగా వడపోత చేయడం, ప్రతి నిర్ణయాన్ని నమోదు చేయడం, మరియు తుది నిర్ణయాన్ని శాస్త్రవేత్తలకే వదిలివేయడం.
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
-
నేచర్ - లిగాండ్ డిస్కవరీ రివ్యూ (2023) - nature.com
-
నేచర్ బయోటెక్నాలజీ - GENTRL (2019) - nature.com
-
నేచర్ - ఆల్ఫాఫోల్డ్ (2021) - nature.com
-
ప్రకృతి - RFdiffusion (2023) - nature.com
-
నేచర్ బయోటెక్నాలజీ - ప్రోటీన్ జనరేటర్ (2024) - nature.com
-
నేచర్ కమ్యూనికేషన్స్ - సెల్ ఇమేజింగ్లో బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్ (2024) - nature.com
-
npj డిజిటల్ మెడిసిన్ - భ్రాంతులు + భద్రతా చట్రం (2025) - nature.com
-
npj డిజిటల్ మెడిసిన్ - బయోటెక్లో మల్టీమోడల్ (2025) - nature.com
-
సైన్స్ - ప్రోటీన్MPNN (2022) - science.org
-
సెల్ నమూనాలు - ఔషధ ఆవిష్కరణలో LLMలు (2025) - cell.com
-
సైన్స్ డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్లో జనరేటివ్ మోడల్స్ (2024) - sciencedirect.com
-
సైన్స్డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - వోగ్ట్ (2023): కొత్తదనం/ప్రత్యేకత ఆందోళనలు - sciencedirect.com
-
మెడికల్ ఇమేజ్ అనాలిసిస్ (సైన్స్ డైరెక్ట్) - మెడిసిన్లో మల్టీమోడల్ AI (2025) - sciencedirect.com
-
PubMed సెంట్రల్ - వైద్యుల మార్గదర్శి (భ్రాంతుల ప్రమాదం) - nih.gov
-
కెమికల్ రీసెర్చ్ అకౌంట్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కెమికల్ స్పేస్ (2015) - acs.org
-
PubMed సెంట్రల్ - ఇర్విన్ & షోయిచెట్ (2009): రసాయన స్థల స్థాయి - nih.gov
-
డ్రగ్ డిస్కవరీలో ఫ్రాంటియర్స్ (పబ్మెడ్ సెంట్రల్) - సమీక్ష (2024) - nih.gov
-
జర్నల్ ఆఫ్ కెమికల్ ఇన్ఫర్మేషన్ అండ్ మోడలింగ్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - డి నోవో డ్రగ్ డిజైన్లో డిఫ్యూజన్ మోడల్స్ (2024) - acs.org
-
పబ్మెడ్ సెంట్రల్ - రీఇన్వెంట్ 4 (ఓపెన్ ఫ్రేమ్వర్క్) - nih.gov
-
పబ్మెడ్ సెంట్రల్ - ADMETlab 2.0 (ప్రారంభ ADMET విషయాలు) - nih.gov
-
OECD - (Q)SAR నమూనాల నియంత్రణ ప్రయోజనాల కోసం ధ్రువీకరణ సూత్రాలు - oecd.org
-
OECD - (Q)SAR నమూనాల ధ్రువీకరణపై మార్గదర్శక పత్రం - oecd.org
-
కెమికల్ రీసెర్చ్ అకౌంట్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కంప్యూటర్-ఎయిడెడ్ సింథసిస్ ప్లానింగ్ / CASP (కోలీ, 2018) - acs.org
-
ACS సెంట్రల్ సైన్స్ (ACS పబ్లికేషన్స్) - కంప్యూటర్-సహాయక రెట్రోసింథసిస్ (కోలీ, 2017) - acs.org
-
పబ్మెడ్ సెంట్రల్ - ఐజింత్ ఫైండర్ (2020) - nih.gov
-
పబ్మెడ్ - లిపిన్స్కి: రూల్ ఆఫ్ 5 కాంటెక్స్ట్ - nih.gov
-
జర్నల్ ఆఫ్ మెడిసినల్ కెమిస్ట్రీ (ACS పబ్లికేషన్స్) - బేల్ & హోలోవే (2010): పెయిన్స్ - acs.org
-
పబ్మెడ్ - వారింగ్ (2015): అట్రిషన్ - nih.gov
-
పబ్మెడ్ - రైవ్స్ (2021): ప్రోటీన్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ - nih.gov
-
పబ్మెడ్ సెంట్రల్ - లీక్ మరియు ఇతరులు (2010): బ్యాచ్ ఎఫెక్ట్స్ - nih.gov
-
పబ్మెడ్ సెంట్రల్ - డిఫ్యూజన్ సమీక్ష (2025) - nih.gov
-
FDA - E14 మరియు S7B: QT/QTc విరామ పొడిగింపు మరియు ప్రోఅరిథ్మిక్ సంభావ్యత యొక్క క్లినికల్ మరియు నాన్-క్లినికల్ మూల్యాంకనం (ప్రశ్నలు & సమాధానాలు) - fda.gov
-
యూరోపియన్ మెడిసిన్స్ ఏజెన్సీ - ICH మార్గదర్శకం E14/S7B అవలోకనం - europa.eu
-
USENIX - కార్లిని మరియు ఇతరులు (2021): భాషా నమూనాల నుండి శిక్షణ డేటాను సంగ్రహించడం - usenix.org
-
ఎడిన్బరో విశ్వవిద్యాలయం – డిజిటల్ పరిశోధన సేవలు - ఎలక్ట్రానిక్ ల్యాబ్ నోట్బుక్ (ELN) వనరు - ed.ac.uk
-
సైన్స్డైరెక్ట్ (ఎల్సెవియర్) - వీవర్ (2008): వర్తించే QSAR డొమైన్ - sciencedirect.com