थोडक्यात उत्तर: जनरेटिव्ह एआय प्रामुख्याने उमेदवार रेणू किंवा प्रथिने अनुक्रम निर्माण करून, संश्लेषण मार्ग प्रस्तावित करून आणि चाचणीयोग्य गृहीतके समोर आणून लवकर औषध शोध गतिमान करते, जेणेकरून संघ कमी "अंध" प्रयोग करू शकतील. जेव्हा तुम्ही कठोर बंधने लागू करता आणि आउटपुट प्रमाणित करता तेव्हा ते सर्वोत्तम कामगिरी करते; एखाद्या दैवज्ञेप्रमाणे वागवले तर ते आत्मविश्वासाने दिशाभूल करू शकते.
महत्वाचे मुद्दे:
प्रवेग : कल्पना निर्मिती विस्तृत करण्यासाठी GenAI वापरा, नंतर कठोर फिल्टरिंगसह संकुचित करा.
मर्यादा : निर्मितीपूर्वी मालमत्ता श्रेणी, स्कॅफोल्ड नियम आणि नवीनता मर्यादा आवश्यक आहेत.
प्रमाणीकरण : आउटपुटला गृहीतके म्हणून समजा; परिक्षण आणि ऑर्थोगोनल मॉडेल्ससह पुष्टी करा.
ट्रेसेबिलिटी : लॉग प्रॉम्प्ट, आउटपुट आणि तर्क जेणेकरून निर्णय ऑडिट करण्यायोग्य आणि पुनरावलोकन करण्यायोग्य राहतील.
गैरवापर प्रतिकार : प्रशासन, प्रवेश नियंत्रणे आणि मानवी पुनरावलोकनाद्वारे गळती आणि अतिआत्मविश्वास रोखा.
या लेखानंतर तुम्हाला वाचायला आवडतील असे लेख:
🔗 आरोग्यसेवेत एआयची भूमिका
एआय निदान, कार्यप्रवाह, रुग्णसेवा आणि परिणाम कसे सुधारते.
🔗 रेडिओलॉजिस्टची जागा एआय घेईल का?
ऑटोमेशन रेडिओलॉजी कशी वाढवते आणि मानवासाठी काय टिकून राहते याचा शोध घेते.
🔗 डॉक्टरांची जागा एआय घेईल का?
डॉक्टरांच्या नोकऱ्या आणि प्रॅक्टिसवर एआयचा प्रभाव प्रामाणिकपणे पहा.
🔗 वैज्ञानिक शोधासाठी सर्वोत्तम एआय लॅब टूल्स
प्रयोग, विश्लेषण आणि शोधांना गती देण्यासाठी शीर्ष एआय लॅब टूल्स.
औषधांच्या शोधात जनरेटिव्ह एआयची भूमिका, एका श्वासात 😮💨
जनरेटिव्ह एआय औषध संघांना तयार करण्यास , गुणधर्मांचा अंदाज लावण्यास, सुधारणा सुचवण्यास, संश्लेषण मार्ग प्रस्तावित करण्यास, जैविक गृहीतके एक्सप्लोर करण्यास आणि पुनरावृत्ती चक्र संकुचित करण्यास मदत करते - विशेषतः सुरुवातीच्या शोध आणि शिसे ऑप्टिमायझेशनमध्ये. नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू) एल्सेव्हियर २०२४ रिव्ह्यू (डी नोव्हो ड्रग डिझाइनमधील जनरेटिव्ह मॉडेल्स)
आणि हो, ते आत्मविश्वासाने मूर्खपणा निर्माण करू शकते. हा कराराचा एक भाग आहे. रॉकेट इंजिन असलेल्या खूप उत्साही इंटर्नप्रमाणे. क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम जोखीम) npj डिजिटल मेडिसिन २०२५ (भ्रम + सुरक्षा चौकट)
लोकांच्या कबूल करण्यापेक्षा हे का महत्त्वाचे आहे 💥
बरेच शोध कार्य "शोध" आहे. रासायनिक जागा शोधा, जीवशास्त्र शोधा, साहित्य शोधा, रचना-कार्य संबंध शोधा. समस्या अशी आहे की रासायनिक जागा... मुळात अनंत आहे. अकाउंट्स ऑफ केमिकल रिसर्च २०१५ (रासायनिक जागा) इरविन आणि शोइचेट २००९ (रासायनिक जागा स्केल)
तुम्ही "वाजवी" भिन्नता वापरून पाहण्यात अनेक आयुष्य घालवू शकता.
जनरेटिव्ह एआय वर्कफ्लो येथून हलवते:
-
"आपण काय विचार करू शकतो ते तपासूया"
ते:
-
"चला पर्यायांचा एक मोठा, स्मार्ट संच तयार करूया, नंतर सर्वोत्तम पर्यायांची चाचणी घेऊया"
हे प्रयोग काढून टाकण्याबद्दल नाही. ते चांगले प्रयोग निवडण्याबद्दल . 🧠 निसर्ग २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
तसेच, आणि यावर फारशी चर्चा झालेली नाही, त्यामुळे संघांना वेगवेगळ्या विषयांवर बोलण्यास . रसायनशास्त्रज्ञ, जीवशास्त्रज्ञ, डीएमपीके लोक, संगणकीय शास्त्रज्ञ... प्रत्येकाचे मानसिक मॉडेल वेगवेगळे असतात. एक चांगली जनरेटिव्ह सिस्टम शेअर्ड स्केचपॅड म्हणून काम करू शकते. फ्रंटियर्स इन ड्रग डिस्कव्हरी २०२४ पुनरावलोकन
औषध शोधण्यासाठी जनरेटिव्ह एआयची चांगली आवृत्ती काय असू शकते? ✅
सर्व जनरेटिव्ह एआय समान तयार केले जात नाहीत. या जागेसाठी "चांगली" आवृत्ती आकर्षक डेमोबद्दल कमी आणि अनसेक्सी विश्वासार्हतेबद्दल जास्त असते (येथे अनसेक्सी हा एक गुण आहे). नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
एका चांगल्या जनरेटिव्ह एआय सेटअपमध्ये सामान्यतः हे असते:
-
डोमेन ग्राउंडिंग : रासायनिक, जैविक आणि औषधीय डेटाशी प्रशिक्षित किंवा जुळवून घेतलेले (फक्त सामान्य मजकूर नाही) 🧬 एल्सेव्हियर २०२४ पुनरावलोकन (जनरेटिव्ह मॉडेल्स)
-
मर्यादा-पहिली पिढी : ते लिपोफिलिसिटी रेंज, स्कॅफोल्ड मर्यादा, बंधनकारक साइट वैशिष्ट्ये, निवडकता ध्येये यासारख्या नियमांचे पालन करू शकते JCIM 2024 (नवीन औषध डिझाइनमध्ये प्रसार मॉडेल) REINVENT 4 (ओपन फ्रेमवर्क)
-
गुणधर्म जागरूकता : ते असे रेणू निर्माण करते जे केवळ नवीनच नाहीत तर ADMET च्या दृष्टीने "हास्यास्पद नाहीत" ADMETlab 2.0 (सुरुवातीचे ADMET का महत्त्वाचे आहे)
-
अनिश्चितता अहवाल देणे : ते अंदाज लावताना विरुद्ध ते ठोस असताना सिग्नल करते (अगदी कच्चा आत्मविश्वास बँड देखील मदत करतो) OECD QSAR प्रमाणीकरण तत्त्वे (लागूता डोमेन)
-
मानवी-इन-द-लूप नियंत्रणे : रसायनशास्त्रज्ञ आउटपुट जलद गतीने चालवू शकतात, नाकारू शकतात आणि मार्गदर्शन करू शकतात निसर्ग २०२३ (वर्कफ्लो + डिस्कव्हरी टेक संदर्भ)
-
ट्रेसेबिलिटी : सूचना का आली हे तुम्ही पाहू शकता (किमान अंशतः), किंवा तुम्ही OECD QSAR मार्गदर्शनाकडे दुर्लक्ष करत आहात (मॉडेल पारदर्शकता + प्रमाणीकरण)
-
मूल्यांकन हार्नेस : डॉकिंग, क्यूएसएआर, फिल्टर्स, रेट्रोसिंथेसिस तपासणी - सर्व वायर्ड इन 🔧 नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू) CASP मध्ये मशीन लर्निंग (कोली २०१८)
-
पक्षपात आणि गळती नियंत्रणे : प्रशिक्षण-डेटा लक्षात ठेवणे टाळण्यासाठी (हो, ते घडते) USENIX २०२१ (प्रशिक्षण डेटा काढणे) Vogt २०२३ (नवीनता/विशिष्टतेची चिंता)
जर तुमचा जनरेटिव्ह एआय अडचणी हाताळू शकत नसेल, तर तो मुळात एक नवीनता निर्माण करणारा आहे. पार्ट्यांमध्ये मजा. ड्रग्ज प्रोग्राममध्ये कमी मजा.
जिथे जनरेटिव्ह एआय औषध शोध पाइपलाइनमध्ये बसते 🧭
येथे साधा मानसिक नकाशा आहे. जनरेटिव्ह एआय जवळजवळ प्रत्येक टप्प्यात योगदान देऊ शकते, परंतु जिथे पुनरावृत्ती महाग असते आणि गृहीतकांची जागा मोठी असते तिथे ते सर्वोत्तम कामगिरी करते. नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
सामान्य स्पर्शबिंदू:
-
लक्ष्य शोध आणि प्रमाणीकरण (गृहीतके, मार्ग मॅपिंग, बायोमार्कर सूचना) फ्रंटियर्स इन ड्रग डिस्कव्हरी २०२४ पुनरावलोकन
-
हिट आयडेंटिफिकेशन (व्हर्च्युअल स्क्रीनिंग ऑगमेंटेशन, डी नोव्हो हिट जनरेशन) नेचर बायोटेक्नॉलॉजी २०१९ (GENTRL)
-
लीड ऑप्टिमायझेशन (अॅनालॉग्स सुचवणे, मल्टी-पॅरामीटर ट्यूनिंग) REINVENT 4
-
प्रीक्लिनिकल सपोर्ट (ADMET प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन, कधीकधी फॉर्म्युलेशन इशारे) ADMETlab 2.0
-
सीएमसी आणि संश्लेषण नियोजन (रेट्रोसिंथेसिस सूचना, मार्ग ट्रायज) आयझिंथफाइंडर २०२० कोली २०१७ (संगणक-सहाय्यित रेट्रोसिंथेसिस)
-
ज्ञान कार्य (साहित्य संश्लेषण, स्पर्धात्मक लँडस्केप सारांश) 📚 पॅटर्न २०२५ (औषध शोधातील एलएलएम)
अनेक प्रोग्राम्समध्ये, सर्वात मोठे यश वर्कफ्लो इंटिग्रेशनमुळे , एकाच मॉडेलच्या "प्रतिभा" मुळे नाही. मॉडेल म्हणजे इंजिन - पाइपलाइन म्हणजे कार. नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
तुलना सारणी: औषध शोधात वापरले जाणारे लोकप्रिय जनरेटिव्ह एआय दृष्टिकोन 📊
थोडेसे अपूर्ण टेबल, कारण वास्तविक जीवन थोडेसे अपूर्ण आहे.
| साधन / दृष्टिकोन | (प्रेक्षकांसाठी) सर्वोत्तम | महागडा | ते का काम करते (आणि केव्हा करत नाही) |
|---|---|---|---|
| डी नोव्हो रेणू जनरेटर (स्माईल, आलेख) | मेड केम + कॉम्प केम | $$-$$$ | नवीन अॅनालॉग्स जलद एक्सप्लोर करण्यात उत्तम 😎 - परंतु अस्थिर गैरप्रकारांना बाहेर काढू शकतो REINVENT 4 GENTRL (नेचर बायोटेक २०१९) |
| प्रथिने / रचना जनरेटर | जीवशास्त्र संघ, संरचनात्मक जीवशास्त्र | $$$ | अनुक्रम + रचना प्रस्तावित करण्यास मदत करते - परंतु "प्रशंसनीय दिसते" हे "कार्य करते" सारखे नाही अल्फाफोल्ड (नेचर २०२१) आरएफडिफ्यूजन (नेचर २०२३) |
| प्रसार-शैलीतील आण्विक डिझाइन | प्रगत एमएल संघ | $$-$$$$ | कंस्ट्रेंट कंडिशनिंग आणि विविधतेमध्ये मजबूत - सेटअप असू शकते... एक संपूर्ण गोष्ट JCIM 2024 (डिफ्यूजन मॉडेल्स) PMC 2025 डिफ्यूजन पुनरावलोकन |
| प्रॉपर्टी प्रेडिक्शन कोपायलट्स (QSAR + GenAI कॉम्बो) | डीएमपीके, प्रकल्प पथके | $$ | ट्रायएज आणि रँकिंगसाठी चांगले - जर ते गॉस्पेल म्हणून मानले गेले तर वाईट 😬 OECD (लागूता डोमेन) ADMETlab 2.0 |
| रेट्रोसिंथेसिस प्लॅनर्स | प्रक्रिया रसायन, सीएमसी | $$-$$$ | मार्गाच्या कल्पनांना गती देते - व्यवहार्यता आणि सुरक्षिततेसाठी अजूनही माणसांची आवश्यकता आहे AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP) |
| मल्टीमॉडल लॅब कोपायलट (मजकूर + परख डेटा) | भाषांतर संघ | $$$ | डेटासेटमध्ये सिग्नल खेचण्यासाठी उपयुक्त - डेटा रॅग्ड असल्यास अतिआत्मविश्वासाची शक्यता असते निसर्ग २०२४ (सेल इमेजिंगमध्ये बॅच इफेक्ट्स) npj डिजिटल मेडिसिन २०२५ (बायोटेकमध्ये मल्टीमॉडल) |
| साहित्य आणि गृहीतक सहाय्यक | प्रत्येकजण, व्यवहारात | $ | वाचनाचा वेळ खूप कमी करते - पण भ्रम निसरडे असू शकतात, जसे मोजे गायब होणे नमुने २०२५ (औषध शोधातील एलएलएम) क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम) |
| कस्टम इन-हाऊस फाउंडेशन मॉडेल्स | मोठ्या फार्मा, चांगल्या निधी असलेल्या बायोटेक्नॉलॉजीज | $$$$ | सर्वोत्तम नियंत्रण + एकत्रीकरण - महाग आणि बांधण्यास मंद (माफ करा, हे खरे आहे) फ्रंटियर्स इन ड्रग डिस्कव्हरी २०२४ पुनरावलोकन |
टीप: स्केल, कॉम्प्युट, लायसन्सिंग आणि तुमच्या टीमला "प्लग अँड प्ले" हवे आहे की "चला स्पेसशिप बनवूया" यावर अवलंबून किंमत खूप बदलते
जवळून पाहा: हिट डिस्कव्हरी आणि नवीन डिझाइनसाठी जनरेटिव्ह एआय 🧩
हेडलाइन वापराचे प्रकरण आहे: लक्ष्य प्रोफाइलशी जुळणारे उमेदवार रेणू सुरवातीपासून (किंवा स्कॅफोल्डमधून) निर्माण करा. नेचर बायोटेक्नॉलॉजी २०१९ (GENTRL) REINVENT ४
ते सहसा व्यवहारात कसे कार्य करते:
-
मर्यादा परिभाषित करा
-
लक्ष्य वर्ग, बंधनकारक खिशाचा आकार, ज्ञात लिगँड्स
-
गुणधर्म श्रेणी (विद्राव्यता, logP, PSA, इ.) लिपिन्स्की (५ संदर्भाचा नियम)
-
नवीनता मर्यादा (ज्ञात आयपी झोन टाळा) 🧠 व्होग्ट २०२३ (नॉव्हेल्टी मूल्यांकन)
-
-
उमेदवार तयार करा
-
स्कॅफोल्ड हॉपिंग
-
तुकड्यांची वाढ
-
"हा गाभा सजवा" सूचना
-
बहु-उद्देशीय निर्मिती (बंधन + पारगम्य + विषारी नसलेले) रीइन्व्हेंट ४ एल्सेव्हियर २०२४ पुनरावलोकन (जनरेटिव्ह मॉडेल्स)
-
-
आक्रमकपणे फिल्टर करा
-
औषधी रसायनशास्त्राचे नियम
-
वेदना आणि प्रतिक्रियाशील गट फिल्टर्स बेल आणि हॉलोवे २०१० (पेन्स)
-
संश्लेषणक्षमता तपासणी AiZynthFinder 2020
-
डॉकिंग / स्कोअरिंग (अपूर्ण पण उपयुक्त) नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
-
-
संश्लेषणासाठी एक लहान संच निवडा
-
माणसे अजूनही निवड करतात, कारण माणसे कधीकधी निरर्थक वास घेऊ शकतात
-
विचित्र सत्य: मूल्य फक्त "नवीन रेणू" नाही. ते नवीन रेणू आहेत जे तुमच्या प्रोग्रामच्या मर्यादांसाठी अर्थपूर्ण आहेत . तो शेवटचा भाग सर्वकाही आहे. निसर्ग २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
तसेच, थोडासा अतिरेकीपणा येत आहे: जेव्हा चांगले केले जाते तेव्हा असे वाटू शकते की तुम्ही अथक कनिष्ठ केमिस्टची एक टीम नियुक्त केली आहे जी कधीही झोपत नाही आणि कधीही तक्रार करत नाही. आणि पुन्हा, त्यांना हे देखील समजत नाही की विशिष्ट संरक्षण धोरण एक दुःस्वप्न का आहे, म्हणून… संतुलन 😅.
जवळून पाहा: जनरेटिव्ह एआय (मल्टी-पॅरामीटर ट्यूनिंग) सह लीड ऑप्टिमायझेशन 🎛️
लीड ऑप्टिमायझेशनमुळे स्वप्ने गुंतागुंतीची होतात.
तुम्हाला हवे आहे:
-
शक्ती वाढवा
-
निवडकता वाढवा
-
चयापचय स्थिरता वाढते
-
विद्राव्यता वाढवा
-
सुरक्षा सिग्नल बंद
-
पारगम्यता "अगदी बरोबर"
-
आणि तरीही संश्लेषित करण्यायोग्य
एक परिपूर्ण कंपाऊंड असल्याचे भासवण्याऐवजी ट्रेडऑफ सोल्यूशन्सचा संच प्रस्तावित करण्यात असामान्यपणे चांगले आहे REINVENT 4 Elsevier 2024 पुनरावलोकन (जनरेटिव्ह मॉडेल्स)
संघ ते वापरण्याचे व्यावहारिक मार्ग:
-
अॅनालॉग सूचना : “क्लीअरन्स कमी करणारे पण पॉटेंसी टिकवून ठेवणारे ३० प्रकार बनवा”
-
सबस्टिट्यूंट स्कॅनिंग : क्रूर-फोर्स गणनेऐवजी मार्गदर्शित अन्वेषण
-
स्कॅफोल्ड हॉपिंग : जेव्हा कोर भिंतीवर आदळतो (टॉक्स, आयपी किंवा स्थिरता)
-
स्पष्टीकरणात्मक सूचना : “हा ध्रुवीय गट विद्राव्यतेला मदत करू शकतो परंतु पारगम्यतेला हानी पोहोचवू शकतो” (नेहमीच बरोबर नाही, परंतु उपयुक्त)
एक सावधानता: प्रॉपर्टी प्रेडिक्टर्स ठिसूळ असू शकतात. जर तुमचा प्रशिक्षण डेटा तुमच्या रासायनिक मालिकेशी जुळत नसेल, तर मॉडेल आत्मविश्वासाने चुकीचे असू शकते. जसे की, खूप चुकीचे. आणि ते लाली देणार नाही. OECD QSAR प्रमाणीकरण तत्त्वे (लागूता डोमेन) वीव्हर २००८ (लागूता QSAR डोमेन)
जवळून पाहणे: ADMET, विषारीपणा आणि "कृपया कार्यक्रम बंद करू नका" स्क्रीनिंग 🧯
ADMET मध्ये बरेच उमेदवार शांतपणे अपयशी ठरतात. जनरेटिव्ह एआय जीवशास्त्र सोडवत नाही, परंतु ते टाळता येण्याजोग्या चुका कमी करू शकते. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (अॅट्रिशन)
सामान्य भूमिका:
-
चयापचय दायित्वांचा अंदाज लावणे (चयापचय साइट्स, क्लिअरन्स ट्रेंड्स)
-
संभाव्य विषारीपणाचे कारण (सूचना, प्रतिक्रियाशील मध्यस्थ प्रॉक्सी) ध्वजांकित करणे
-
विद्राव्यता आणि पारगम्यता श्रेणींचा अंदाज लावणे
-
एचईआरजीचा धोका कमी करण्यासाठी किंवा स्थिरता सुधारण्यासाठी सुधारणा सुचवणे 🧪 एफडीए (आयसीएच ई१४/एस७बी प्रश्नोत्तरे) ईएमए (आयसीएच ई१४/एस७बी आढावा)
सर्वात प्रभावी नमुना असा दिसतो: पर्याय प्रस्तावित करण्यासाठी GenAI वापरा, परंतु पडताळणीसाठी विशेष मॉडेल्स आणि प्रयोग वापरा.
जनरेटिव्ह एआय हे आयडिएशन इंजिन आहे. व्हॅलिडेशन अजूनही अॅसेजमध्ये जिवंत आहे.
जवळून पाहा: जीवशास्त्र आणि प्रथिने अभियांत्रिकीसाठी जनरेटिव्ह एआय 🧬✨
औषधांचा शोध म्हणजे केवळ लहान रेणूंचा शोध नाही. जनरेटिव्ह एआयचा वापर यासाठी देखील केला जातो:
-
अँटीबॉडी क्रम निर्मिती
-
अॅफिनिटी मॅच्युरेशन सूचना
-
प्रथिने स्थिरता सुधारणा
-
एन्झाइम अभियांत्रिकी
-
पेप्टाइड थेरपीटिक्स एक्सप्लोरेशन प्रोटीन एमपीएनएन (सायन्स २०२२) राइव्हज २०२१ (प्रथिने भाषा मॉडेल)
प्रथिने आणि अनुक्रम निर्मिती शक्तिशाली असू शकते कारण अनुक्रमांची "भाषा" आश्चर्यकारकपणे एमएल पद्धतींशी चांगल्या प्रकारे मॅप करते. परंतु येथे सामान्य बॅकट्रॅक आहे: ते चांगले मॅप करते... जोपर्यंत ते तसे करत नाही. कारण इम्युनोजेनिसिटी, अभिव्यक्ती, ग्लायकोसायलेशन पॅटर्न आणि विकासक्षमता मर्यादा क्रूर असू शकतात. अल्फाफोल्ड (नेचर २०२१) प्रोटीन जनरेटर (नॅट बायोटेक २०२४)
तर सर्वोत्तम सेटअपमध्ये हे समाविष्ट आहे:
-
विकासक्षमता फिल्टर
-
इम्युनोजेनिसिटी रिस्क स्कोअरिंग
-
उत्पादनक्षमतेचे निर्बंध
-
जलद पुनरावृत्तीसाठी वेट लॅब लूप 🧫
जर तुम्ही ते वगळले तर तुम्हाला एक सुंदर सीक्वेन्स मिळेल जो निर्मितीमध्ये एका दिव्यासारखा वागतो.
जवळून पाहा: संश्लेषण नियोजन आणि रेट्रोसिंथेसिस सूचना 🧰
जनरेटिव्ह एआय केवळ रेणूंच्या कल्पनांमध्येच नव्हे तर रसायनशास्त्राच्या ऑपरेशन्समध्येही डोकावत आहे.
रेट्रोसिंथेसिस प्लॅनर्स हे करू शकतात:
-
लक्ष्यित संयुगाकडे जाण्यासाठी मार्ग सुचवा
-
व्यावसायिकरित्या उपलब्ध असलेले प्रारंभिक साहित्य सुचवा
-
पायऱ्यांच्या संख्येनुसार किंवा समजलेल्या व्यवहार्यतेनुसार मार्गांची क्रमवारी लावा
-
"गोंडस पण अशक्य" कल्पनांना त्वरित नाकारण्यास रसायनशास्त्रज्ञांना मदत करा AiZynthFinder 2020 Coley 2018 (CASP)
हे वास्तविक वेळ वाचवू शकते, विशेषतः जेव्हा तुम्ही अनेक उमेदवार रचना एक्सप्लोर करत असता. तरीही, येथे मानव खूप महत्त्वाचे आहेत कारण:
-
अभिकर्मक उपलब्धतेत बदल
-
सुरक्षितता आणि प्रमाणाच्या चिंता खऱ्या आहेत
-
काही पावले कागदावर चांगली दिसतात पण वारंवार अपयशी ठरतात
एक परिपूर्ण रूपक नाही, पण मी ते तरीही वापरेन: रेट्रोसिंथेसिस एआय हे जीपीएससारखे आहे जे बहुतेकदा बरोबर असते, काहीवेळा ते तुम्हाला तलावातून मार्गस्थ करते आणि ते एक शॉर्टकट असल्याचा आग्रह धरते. 🚗🌊 कोली २०१७ (संगणक-सहाय्यित रेट्रोसिंथेसिस)
डेटा, मल्टीमॉडल मॉडेल्स आणि प्रयोगशाळांचे विचित्र वास्तव 🧾🧪
जनरेटिव्ह एआयला डेटा आवडतो. लॅब्स डेटा तयार करतात. कागदावर, ते सोपे वाटते.
हा. नाही.
वास्तविक प्रयोगशाळेतील डेटा असा आहे:
-
अपूर्ण
-
गोंगाट करणारा
-
बॅच इफेक्ट्सने भरलेले लीक एट अल. २०१० (बॅच इफेक्ट्स) नेचर २०२४ (सेल इमेजिंगमधील बॅच इफेक्ट्स)
-
वेगवेगळ्या स्वरूपात विखुरलेले
-
"सर्जनशील" नामकरण पद्धतींनी युक्त
मल्टीमोडल जनरेटिव्ह सिस्टीम एकत्र करू शकतात:
-
चाचणी निकाल
-
रासायनिक रचना
-
प्रतिमा (मायक्रोस्कोपी, हिस्टोलॉजी)
-
ओमिक्स (ट्रान्सक्रिप्टॉमिक्स, प्रोटिओमिक्स)
-
मजकूर (प्रोटोकॉल, ईएलएन, अहवाल) एनपीजे डिजिटल मेडिसिन २०२५ (बायोटेकमध्ये मल्टीमॉडल) मेडिकल इमेज अॅनालिसिस २०२५ (मेडिसिनमध्ये मल्टीमॉडल एआय)
जेव्हा ते काम करते तेव्हा ते छान असते. तुम्ही अस्पष्ट नमुने शोधू शकता आणि असे प्रयोग सुचवू शकता जे एका तज्ञाने चुकवू शकतात.
जेव्हा ते अयशस्वी होते, तेव्हा ते शांतपणे अयशस्वी होते. ते दार उघडत नाही. ते तुम्हाला फक्त एका आत्मविश्वासपूर्ण चुकीच्या निष्कर्षाकडे ढकलते. म्हणूनच प्रशासन, प्रमाणीकरण आणि डोमेन पुनरावलोकन पर्यायी नाहीत. क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम) npj डिजिटल मेडिसिन २०२५ (भ्रम + सुरक्षा चौकट)
जोखीम, मर्यादा आणि "अस्फूर्त आउटपुटने फसवू नका" विभाग ⚠️
जर तुम्हाला फक्त एकच गोष्ट आठवत असेल तर हे लक्षात ठेवा: जनरेटिव्ह एआय हे मन वळवणारे आहे. ते चुकीचे असतानाही बरोबर वाटू शकते. क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम)
प्रमुख धोके:
-
भ्रामक यंत्रणा चिकित्सकांचे मार्गदर्शक नाही
-
डेटा गळती : ज्ञात संयुगांच्या खूप जवळ काहीतरी निर्माण करणे USENIX 2021 (प्रशिक्षण डेटा निष्कर्षण) Vogt 2023 (नवीनता/विशिष्टतेची चिंता)
-
अति-ऑप्टिमायझेशन : इन विट्रोमध्ये भाषांतरित न होणाऱ्या अंदाजित स्कोअरचा पाठलाग करणे निसर्ग २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
-
पक्षपात : प्रशिक्षण डेटा विशिष्ट केमोटाइप किंवा लक्ष्यांकडे वळला Vogt 2023 (मॉडेल मूल्यांकन + पक्षपात/नवीनता)
-
खोटे नवीनता : "नवीन" रेणू जे प्रत्यक्षात क्षुल्लक प्रकार आहेत Vogt 2023
-
स्पष्टीकरणक्षमतेतील तफावत : भागधारकांना निर्णयांचे समर्थन करणे कठीण OECD QSAR प्रमाणीकरण तत्त्वे
-
सुरक्षा आणि आयपी चिंता : प्रॉम्प्टमध्ये संवेदनशील प्रोग्राम तपशील 😬 USENIX २०२१ (प्रशिक्षण डेटा निष्कर्षण)
व्यवहारात मदत करणारे उपाय:
-
मानवांना निर्णय चक्रात ठेवा
-
ट्रेसेबिलिटीसाठी लॉग प्रॉम्प्ट आणि आउटपुट
-
ऑर्थोगोनल पद्धतींसह प्रमाणित करा (परीक्षण, पर्यायी मॉडेल्स)
-
स्वयंचलितपणे निर्बंध आणि फिल्टर लागू करा
-
निष्कर्षांना सत्य गोळ्या म्हणून नव्हे तर गृहीतके म्हणून समजा OECD QSAR मार्गदर्शन
जनरेटिव्ह एआय हे एक पॉवर टूल आहे. पॉवर टूल्स तुम्हाला सुतार बनवत नाहीत... जर तुम्हाला काय करत आहात हे माहित नसेल तर ते फक्त चुका जलद करतात.
संघ गोंधळाशिवाय जनरेटिव्ह एआय कसे स्वीकारतात 🧩🛠️
संघांना अनेकदा संस्थेला विज्ञान मेळ्यात न बदलता हे वापरायचे असते. व्यावहारिक दत्तक मार्ग असा दिसतो:
-
एका अडथळ्याने सुरुवात करा (हिट एक्सपेंशन, अॅनालॉग जनरेशन, लिटरेचर ट्रायज) नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
-
एक घट्ट मूल्यांकन लूप तयार करा (फिल्टर + डॉकिंग + प्रॉपर्टी चेक + केमिकल रिव्ह्यू) REINVENT 4 AiZynthFinder 2020
-
परिणाम मोजा (वेळ वाचवणे, हिट रेट, अॅट्रिशन रिडक्शन) वारिंग २०१५ (अॅट्रिशन)
-
विद्यमान साधनांसह एकत्रित करा (ELN, कंपाऊंड रजिस्ट्री, परख डेटाबेस) एडिनबर्ग ELN संसाधन
-
वापराचे नियम तयार करा (काय सूचित केले जाऊ शकते, काय ऑफलाइन राहते, चरणांचे पुनरावलोकन करा) USENIX 2021 (डेटा काढण्याचा धोका)
-
लोकांना हळूवारपणे प्रशिक्षित करा (गंभीरपणे, बहुतेक चुका गैरवापरातून येतात, मॉडेलमधून नाही) क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम)
तसेच, संस्कृतीला कमी लेखू नका. जर रसायनशास्त्रज्ञांना असे वाटत असेल की एआय त्यांच्यावर हल्ला करत आहे, तर ते त्याकडे दुर्लक्ष करतील. जर ते त्यांचा वेळ वाचवेल आणि त्यांच्या कौशल्याचा आदर करेल, तर ते ते लवकर स्वीकारतील. मानव असेच मजेदार असतात 🙂.
जेव्हा तुम्ही झूम आउट करता तेव्हा ड्रग डिस्कव्हरीमध्ये जनरेटिव्ह एआयची भूमिका काय असते? 🔭
झूम आउट केले तर, भूमिका "वैज्ञानिकांची जागा घ्या" अशी नाही. ती "वैज्ञानिक बँडविड्थ वाढवा" अशी आहे. नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
हे संघांना मदत करते:
-
दर आठवड्याला अधिक गृहीतके एक्सप्लोर करा
-
प्रत्येक चक्रात अधिक उमेदवार संरचना प्रस्तावित करा
-
प्रयोगांना अधिक बुद्धिमत्तेने प्राधान्य द्या
-
डिझाइन आणि चाचणी दरम्यान पुनरावृत्ती लूप कॉम्प्रेस करा
आणि कदाचित सर्वात कमी लेखलेला भाग: हे तुम्हाला वाया घालवण्यास . लोकांनी यंत्रणा, रणनीती आणि अर्थ लावण्याबद्दल विचार केला पाहिजे - हाताने व्हेरिएंट सूची तयार करण्यात दिवस घालवू नये. नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
तर हो, ड्रग डिस्कव्हरीमध्ये जनरेटिव्ह एआयची भूमिका एक एक्सीलरेटर, एक जनरेटर, एक फिल्टर आणि कधीकधी समस्या निर्माण करणारी असते. पण ती मौल्यवान असते.
शेवटचा सारांश 🧾✅
जनरेटिव्ह एआय ही आधुनिक औषध शोधात एक प्रमुख क्षमता बनत आहे कारण ती मानवांपेक्षा वेगाने रेणू, गृहीतके, अनुक्रम आणि मार्ग निर्माण करू शकते - आणि ते संघांना चांगले प्रयोग निवडण्यास मदत करू शकते. फ्रंटियर्स इन ड्रग डिस्कव्हरी २०२४ रिव्ह्यू नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
सारांश बुलेट:
-
लवकर शोध आणि लीड ऑप्टिमायझेशन हे सर्वोत्तम आहे ⚙️ REINVENT 4
-
हे लहान रेणू आणि जीवशास्त्रांना GENTRL (नेचर बायोटेक २०१९) प्रथिनेMPNN (सायन्स २०२२)
-
हे आयडिया फनेल नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
-
आत्मविश्वासपूर्ण मूर्खपणा टाळण्यासाठी त्याला मर्यादा, प्रमाणीकरण आणि मानवांची OECD QSAR तत्त्वे क्लिनिशियन मार्गदर्शक (भ्रम)
-
सर्वात मोठे विजय वर्कफ्लो इंटिग्रेशनमधून , मार्केटिंगमधून नाही नेचर २०२३ (लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू)
जर तुम्ही त्याला एका सहयोगीसारखे वागवले - एखाद्या दैवज्ञेसारखे नाही - तर ते खरोखरच कार्यक्रम पुढे नेऊ शकते. आणि जर तुम्ही त्याला एका दैवज्ञेसारखे वागवले ... तर, तुम्ही पुन्हा त्या GPS ला तलावात फॉलो करू शकता. 🚗🌊
वारंवार विचारले जाणारे प्रश्न
औषध शोधात जनरेटिव्ह एआयची भूमिका काय आहे?
जनरेटिव्ह एआय प्रामुख्याने उमेदवार रेणू, प्रथिने अनुक्रम, संश्लेषण मार्ग आणि जैविक गृहीतके प्रस्तावित करून सुरुवातीच्या शोध आणि लीड ऑप्टिमायझेशनमध्ये कल्पना फनेल विस्तृत करते. अनेक पर्याय तयार करून आणि नंतर कठोरपणे फिल्टर करून "प्रयोग बदला" कमी आणि "चांगले प्रयोग निवडा" हे मूल्य अधिक आहे. ते एका शिस्तबद्ध कार्यप्रवाहात प्रवेगक म्हणून सर्वोत्तम कार्य करते, स्वतंत्र निर्णय घेणारा म्हणून नाही.
औषध शोध पाइपलाइनमध्ये जनरेटिव्ह एआय कुठे सर्वोत्तम कामगिरी करते?
जिथे गृहीतकांची जागा मोठी असते आणि पुनरावृत्ती महाग असते, जसे की हिट आयडेंटिफिकेशन, डी नोव्हो डिझाइन आणि लीड ऑप्टिमायझेशन, तिथे ते सर्वात जास्त मूल्य देते. संघ ADMET ट्रायज, रेट्रोसिंथेसिस सूचना आणि साहित्य किंवा गृहीतक समर्थनासाठी देखील याचा वापर करतात. सर्वात मोठे फायदे सहसा एकाच मॉडेलला "स्मार्ट" असण्याची अपेक्षा करण्याऐवजी फिल्टर, स्कोअरिंग आणि मानवी पुनरावलोकनासह पिढी एकत्रित केल्याने येतात
जनरेटिव्ह मॉडेल्स निरुपयोगी रेणू तयार करू नयेत म्हणून तुम्ही मर्यादा कशा सेट करता?
एक व्यावहारिक दृष्टिकोन म्हणजे निर्मितीपूर्वी मर्यादा परिभाषित करणे: गुणधर्म श्रेणी (जसे की विद्राव्यता किंवा लॉगपी लक्ष्य), स्कॅफोल्ड किंवा सबस्ट्रक्चर नियम, बंधन-साइट वैशिष्ट्ये आणि नवीनता मर्यादा. नंतर औषधी रसायनशास्त्र फिल्टर (पेन्स/प्रतिक्रियाशील गटांसह) आणि संश्लेषणक्षमता तपासणी लागू करा. प्रतिबंध-पहिली पिढी विशेषतः प्रसार-शैलीतील आण्विक डिझाइन आणि REINVENT 4 सारख्या फ्रेमवर्कमध्ये उपयुक्त आहे, जिथे बहु-उद्देशीय उद्दिष्टे एन्कोड केली जाऊ शकतात.
भ्रम आणि अतिआत्मविश्वास टाळण्यासाठी संघांनी GenAI आउटपुट कसे प्रमाणित करावे?
प्रत्येक आउटपुटला एक गृहीतक म्हणून घ्या, निष्कर्ष नाही आणि अॅसेज आणि ऑर्थोगोनल मॉडेल्ससह प्रमाणित करा. आक्रमक फिल्टरिंग, डॉकिंग किंवा स्कोअरिंगसह योग्य असल्यास पिढीची जोडणी करा आणि QSAR-शैलीतील प्रेडिक्टरसाठी लागू-डोमेन तपासणी करा. शक्य असेल तेव्हा अनिश्चितता दृश्यमान करा, कारण मॉडेल्स वितरणाबाहेरील रसायनशास्त्र किंवा डळमळीत जैविक दाव्यांवर आत्मविश्वासाने चुकीचे असू शकतात. ह्युमन-इन-द-लूप पुनरावलोकन हे एक मुख्य सुरक्षा वैशिष्ट्य आहे.
डेटा लीक, आयपी जोखीम आणि "लक्षात ठेवलेले" आउटपुट तुम्ही कसे रोखू शकता?
प्रशासन आणि प्रवेश नियंत्रणे वापरा जेणेकरून संवेदनशील प्रोग्राम तपशील सहजपणे प्रॉम्प्टमध्ये ठेवले जाणार नाहीत आणि ऑडिटबिलिटीसाठी लॉग प्रॉम्प्ट/आउटपुट असतील. नवीनता आणि समानता तपासणी लागू करा जेणेकरून तयार केलेले उमेदवार ज्ञात संयुगे किंवा संरक्षित क्षेत्रांच्या खूप जवळ बसू नयेत. बाह्य प्रणालींमध्ये कोणता डेटा परवानगी आहे याबद्दल स्पष्ट नियम ठेवा आणि उच्च-संवेदनशीलतेच्या कामासाठी नियंत्रित वातावरण पसंत करा. मानवी पुनरावलोकन "खूप परिचित" सूचना लवकर पकडण्यास मदत करते.
लीड ऑप्टिमायझेशन आणि मल्टी-पॅरामीटर ट्यूनिंगसाठी जनरेटिव्ह एआय कसे वापरले जाते?
लीड ऑप्टिमायझेशनमध्ये, जनरेटिव्ह एआय मौल्यवान आहे कारण ते एकाच "परिपूर्ण" कंपाऊंडचा पाठलाग करण्याऐवजी अनेक ट्रेडऑफ सोल्यूशन्स प्रस्तावित करू शकते. सामान्य वर्कफ्लोमध्ये अॅनालॉग सूचना, मार्गदर्शित सबस्टिट्यूएंट स्कॅनिंग आणि पॉटेंसी, टॉक्स किंवा आयपी कंस्ट्रेंशन्स प्रगतीला अडथळा आणतात तेव्हा स्कॅफोल्ड हॉपिंग यांचा समावेश होतो. प्रॉपर्टी प्रेडिक्टर्स ठिसूळ असू शकतात, म्हणून संघ सामान्यतः अनेक मॉडेल्स असलेल्या उमेदवारांना रँक करतात आणि नंतर प्रायोगिकरित्या सर्वोत्तम पर्यायांची पुष्टी करतात.
जनरेटिव्ह एआय बायोलॉजिक्स आणि प्रोटीन इंजिनिअरिंगमध्ये देखील मदत करू शकते का?
हो - टीम्स अँटीबॉडी सीक्वेन्स जनरेशन, अॅफिनिटी मॅच्युरेशन कल्पना, स्थिरता सुधारणा आणि एन्झाइम किंवा पेप्टाइड एक्सप्लोरेशनसाठी याचा वापर करतात. प्रथिने/सीक्वेन्स जनरेशन विकसित न होताही शक्य वाटू शकते, म्हणून विकासक्षमता, इम्युनोजेनिसिटी आणि मॅन्युफॅक्चरेबिलिटी फिल्टर्स लागू करणे महत्त्वाचे आहे. अल्फाफोल्ड सारखी स्ट्रक्चरल टूल्स तर्काला समर्थन देऊ शकतात, परंतु "प्रशंसनीय रचना" अजूनही अभिव्यक्ती, कार्य किंवा सुरक्षिततेचा पुरावा नाही. वेट-लॅब लूप आवश्यक राहतात.
जनरेटिव्ह एआय संश्लेषण नियोजन आणि रेट्रोसिंथेसिसला कसे समर्थन देते?
रेट्रोसिंथेसिस प्लॅनर्स कल्पनांना गती देण्यासाठी आणि अव्यवहार्य मार्गांना त्वरीत वगळण्यासाठी मार्ग, सुरुवातीचे साहित्य आणि मार्ग क्रमवारी सुचवू शकतात. रसायनशास्त्रज्ञांकडून वास्तविक-जगातील व्यवहार्यता तपासणीसह जोडलेले AiZynthFinder-शैलीचे नियोजन सारखी साधने आणि दृष्टिकोन सर्वात प्रभावी असतात. उपलब्धता, सुरक्षितता, स्केल-अप मर्यादा आणि "कागदी प्रतिक्रिया" ज्या प्रत्यक्षात अयशस्वी होतात त्यांना अजूनही मानवी निर्णयाची आवश्यकता असते. अशा प्रकारे वापरल्यास, रसायनशास्त्र सोडवले आहे असे भासवल्याशिवाय वेळ वाचतो.
संदर्भ
-
निसर्ग - लिगँड डिस्कव्हरी रिव्ह्यू (२०२३) - nature.com
-
नेचर बायोटेक्नॉलॉजी - GENTRL (२०१९) - nature.com
-
निसर्ग - अल्फाफोल्ड (२०२१) - nature.com
-
निसर्ग - आरएफडिफ्यूजन (२०२३) - nature.com
-
नेचर बायोटेक्नॉलॉजी - प्रोटीन जनरेटर (२०२४) - nature.com
-
निसर्ग संवाद - सेल इमेजिंगमधील बॅच इफेक्ट्स (२०२४) - nature.com
-
npj डिजिटल मेडिसिन - भ्रम + सुरक्षा चौकट (२०२५) - nature.com
-
एनपीजे डिजिटल मेडिसिन - बायोटेकमध्ये मल्टीमॉडल (२०२५) - nature.com
-
विज्ञान - प्रथिनेMPNN (२०२२) - science.org
-
पेशींचे नमुने - औषध शोधातील एलएलएम (२०२५) - cell.com
-
सायन्सडायरेक्ट (एल्सेव्हियर) - नवीन औषध डिझाइनमधील जनरेटिव्ह मॉडेल्स (२०२४) - sciencedirect.com
-
सायन्सडायरेक्ट (एल्सेव्हियर) - व्होग्ट (२०२३): नवीनता/विशिष्टतेची चिंता - sciencedirect.com
-
वैद्यकीय प्रतिमा विश्लेषण (सायन्सडायरेक्ट) - औषधांमध्ये बहुआयामी एआय (२०२५) - sciencedirect.com
-
पबमेड सेंट्रल - क्लिनिशियन्स गाइड (भ्रमांचा धोका) - nih.gov
-
अकाउंट्स ऑफ केमिकल रिसर्च (एसीएस पब्लिकेशन्स) - केमिकल स्पेस (२०१५) - acs.org
-
पबमेड सेंट्रल - इर्विन आणि शोइचेट (२००९): केमिकल स्पेस स्केल - nih.gov
-
ड्रग डिस्कव्हरीमधील फ्रंटियर्स (पबमेड सेंट्रल) - पुनरावलोकन (२०२४) - nih.gov
-
जर्नल ऑफ केमिकल इन्फॉर्मेशन अँड मॉडेलिंग (एसीएस पब्लिकेशन्स) - नवीन औषध डिझाइनमध्ये प्रसार मॉडेल्स (२०२४) - acs.org
-
पबमेड सेंट्रल - रीइन्व्हेंट ४ (ओपन फ्रेमवर्क) - nih.gov
-
पबमेड सेंट्रल - ADMETlab 2.0 (सुरुवातीचे ADMET महत्त्वाचे) - nih.gov
-
OECD - (Q)SAR मॉडेल्सच्या नियामक उद्देशांसाठी प्रमाणीकरणासाठी तत्त्वे - oecd.org
-
OECD - (Q)SAR मॉडेल्सच्या प्रमाणीकरणावरील मार्गदर्शन दस्तऐवज - oecd.org
-
रासायनिक संशोधनाचे लेखा (एसीएस प्रकाशने) - संगणक-सहाय्यित संश्लेषण नियोजन / CASP (कोली, २०१८) - acs.org
-
एसीएस सेंट्रल सायन्स (एसीएस पब्लिकेशन्स) - संगणक-सहाय्यित रेट्रोसिंथेसिस (कोली, २०१७) - acs.org
-
पबमेड सेंट्रल - आयझिंथफाइंडर (२०२०) - nih.gov
-
पबमेड - लिपिन्स्की: ५ संदर्भाचा नियम - nih.gov
-
जर्नल ऑफ मेडिसिनल केमिस्ट्री (एसीएस पब्लिकेशन्स) - बेल अँड हॉलोवे (२०१०): पेन्स - acs.org
-
पबमेड - वारिंग (२०१५): अॅट्रिशन - nih.gov
-
पबमेड - राइव्हज (२०२१): प्रथिने भाषा मॉडेल्स - nih.gov
-
पबमेड सेंट्रल - लीक आणि इतर (२०१०): बॅच इफेक्ट्स - nih.gov
-
पबमेड सेंट्रल - डिफ्यूजन रिव्ह्यू (२०२५) - nih.gov
-
FDA - E14 आणि S7B: QT/QTc मध्यांतर वाढवणे आणि प्रोएरिदमिक संभाव्यतेचे क्लिनिकल आणि नॉनक्लिनिकल मूल्यांकन (प्रश्नोत्तरे) - fda.gov
-
युरोपियन मेडिसिन एजन्सी - आयसीएच मार्गदर्शक तत्त्वे E14/S7B विहंगावलोकन - europa.eu
-
USENIX - कार्लिनी आणि इतर (२०२१): भाषा मॉडेल्समधून प्रशिक्षण डेटा काढणे - usenix.org
-
एडिनबर्ग विद्यापीठ - डिजिटल संशोधन सेवा - इलेक्ट्रॉनिक लॅब नोटबुक (ELN) संसाधन - ed.ac.uk
-
सायन्सडायरेक्ट (एल्सेव्हियर) - वीव्हर (२००८): लागू होण्याचे क्यूएसएआर डोमेन - sciencedirect.com