चुनौतीपूर्ण आर्थिक और तकनीकी माहौल में प्रतिस्पर्धा करने के लिए लगातार बढ़ते दबाव के कारण, फार्मास्युटिकल और बायोटेक कंपनियों को खेल में आगे रहने के लिए अपने अनुसंधान एवं विकास कार्यक्रमों में लगातार नवाचार करना चाहिए।
बाहरी नवाचार विभिन्न रूपों में आते हैं और विभिन्न स्थानों पर उत्पन्न होते हैं - विश्वविद्यालय प्रयोगशालाओं से लेकर निजी तौर पर आयोजित उद्यम पूंजी समर्थित स्टार्टअप और अनुबंध अनुसंधान संगठनों (सीआरओ) तक। आइए कुछ सबसे प्रभावशाली शोध रुझानों की समीक्षा करें जो 2018 और उसके बाद "हॉट" होंगे, और नवाचारों को चलाने वाले कुछ प्रमुख खिलाड़ियों का सारांश देंगे।
पिछले वर्ष बायोफार्माट्रेंड का सारांश दिया गयाकई महत्वपूर्ण रुझानबायोफार्मास्युटिकल उद्योग को प्रभावित करना, अर्थात्: जीन संपादन प्रौद्योगिकियों के विभिन्न पहलुओं की उन्नति (मुख्य रूप से, CRISPR/Cas9); इम्यूनो-ऑन्कोलॉजी (सीएआर-टी कोशिकाओं) के क्षेत्र में एक आकर्षक वृद्धि; माइक्रोबायोम अनुसंधान पर बढ़ता फोकस; परिशुद्ध चिकित्सा में गहरी रुचि; एंटीबायोटिक्स की खोज में कुछ महत्वपूर्ण प्रगति; दवा की खोज/विकास के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) के बारे में उत्साह बढ़ रहा है; चिकित्सा भांग के क्षेत्र में एक विवादास्पद लेकिन तीव्र वृद्धि; और नवाचारों और विशेषज्ञता तक पहुंचने के लिए अनुसंधान एवं विकास आउटसोर्सिंग मॉडल में संलग्न होने पर फार्मा का निरंतर ध्यान केंद्रित है।
नीचे इस समीक्षा की निरंतरता दी गई है जिसमें सूची में अनुसंधान के कई और सक्रिय क्षेत्रों को जोड़ा गया है, और ऊपर उल्लिखित रुझानों पर कुछ विस्तारित टिप्पणियाँ हैं - जहां प्रासंगिक हो।
1. फार्मा और बायोटेक द्वारा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) को अपनाना
आजकल एआई के चारों ओर प्रचार के साथ, फार्मास्युटिकल अनुसंधान में इस प्रवृत्ति से किसी को भी आश्चर्यचकित करना कठिन है। हालाँकि, यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि एआई-संचालित कंपनियों को वास्तव में बड़ी फार्मा और अन्य प्रमुख जीवन विज्ञान खिलाड़ियों के साथ, बहुत सारी अनुसंधान साझेदारियों और सहयोगी कार्यक्रमों के साथ आकर्षण मिलना शुरू हो गया है -यहाँअब तक के प्रमुख सौदों की एक सूची है, औरयहाँपिछले कई महीनों में "दवा खोज के लिए एआई" क्षेत्र में कुछ उल्लेखनीय गतिविधि की एक संक्षिप्त समीक्षा है।
अब दवा की खोज और विकास के सभी चरणों में एआई-आधारित उपकरणों की क्षमता का पता लगाया जा रहा है - अनुसंधान डेटा खनन और लक्ष्य की पहचान और सत्यापन में सहायता करने से लेकर नए लीड यौगिकों और दवा उम्मीदवारों के साथ आने में मदद करने और उनके गुणों और जोखिमों की भविष्यवाणी करने तक। और अंत में, एआई-आधारित सॉफ़्टवेयर अब रुचि के यौगिकों को प्राप्त करने के लिए रासायनिक संश्लेषण की योजना बनाने में सहायता करने में सक्षम है। एआई का उपयोग प्री-क्लिनिकल और क्लिनिकल परीक्षणों की योजना बनाने और बायोमेडिकल और क्लिनिकल डेटा का विश्लेषण करने के लिए भी किया जाता है।
लक्ष्य-आधारित दवा खोज से परे, एआई को अन्य अनुसंधान क्षेत्रों में लागू किया जाता है, उदाहरण के लिए, फेनोटाइपिक दवा खोज कार्यक्रमों में - उच्च सामग्री स्क्रीनिंग विधियों से डेटा का विश्लेषण।
छोटे अणु दवा की खोज पर एआई-संचालित स्टार्टअप के प्रमुख फोकस के साथ, बायोलॉजिक्स खोज और विकास के लिए ऐसी प्रौद्योगिकियों को लागू करने में भी रुचि है।
2. दवा खोज अन्वेषणों के लिए रासायनिक स्थान का विस्तार
किसी भी छोटे अणु दवा खोज कार्यक्रम का एक महत्वपूर्ण हिस्सा हिट अन्वेषण है - उन शुरुआती बिंदु अणुओं की पहचान जो सफल दवाओं की ओर यात्रा शुरू करेंगे (हालांकि शायद ही वे इस यात्रा से बच पाते हैं) - कई अनुकूलन, सत्यापन और परीक्षण चरणों के माध्यम से।
हिट अन्वेषण का मुख्य तत्व उम्मीदवारों को चुनने के लिए अणुओं जैसे दवा के विस्तारित और रासायनिक रूप से विविध स्थान तक पहुंच है, विशेष रूप से, उपन्यास लक्ष्य जीव विज्ञान की जांच के लिए। यह देखते हुए कि फार्मा के हाथों मौजूदा यौगिक संग्रह आंशिक रूप से ज्ञात जैविक लक्ष्यों को लक्षित करने वाले छोटे अणु डिजाइनों के आधार पर बनाए गए थे, नए जैविक लक्ष्यों के लिए समान रसायन शास्त्र को अत्यधिक रीसाइक्लिंग करने के बजाय नए डिजाइन और नए विचारों की आवश्यकता होती है।
इस आवश्यकता का पालन करते हुए, शैक्षणिक प्रयोगशालाएँ और निजी कंपनियाँ विशिष्ट फार्मास्युटिकल कंपनी यौगिक संग्रहों में उपलब्ध रासायनिक यौगिकों से कहीं अधिक के रासायनिक यौगिकों का डेटाबेस बनाती हैं। उदाहरणों में 166.4 अरब अणुओं वाले आभासी अणुओं का जीडीबी-17 डेटाबेस शामिल हैएफडीबी-1717 भारी परमाणुओं के साथ 10 मिलियन टुकड़े जैसे अणुओं का;ज़िंक- वर्चुअल स्क्रीनिंग के लिए व्यावसायिक रूप से उपलब्ध यौगिकों का एक निःशुल्क डेटाबेस, जिसमें 750 मिलियन अणु शामिल हैं, जिसमें डॉकिंग के लिए तैयार 3डी प्रारूप में 230 मिलियन अणु शामिल हैं; और एनामाइन द्वारा कृत्रिम रूप से सुलभ आसानी से उपलब्ध (वास्तविक) रासायनिक स्थान का हालिया विकास - 650 मिलियन अणुओं के माध्यम से खोजा जा सकता हैवास्तविक अंतरिक्ष नेविगेटरसॉफ्टवेयर, और337 मिलियन अणु खोजने योग्य(समानता के आधार पर) एनामाइनस्टोर पर।
हिट अन्वेषण के लिए नई दवा जैसी रासायनिक जगह तक पहुंचने का एक वैकल्पिक तरीका डीएनए-एनकोडेड लाइब्रेरी तकनीक (डीईएलटी) का उपयोग करना है। DELT संश्लेषण की "स्प्लिट-एंड-पूल" प्रकृति के कारण, लागत और समय-कुशल तरीके (लाखों से अरबों यौगिकों) में बड़ी संख्या में यौगिक बनाना संभव हो जाता है।यहाँऐतिहासिक पृष्ठभूमि, अवधारणाओं, सफलताओं, सीमाओं और डीएनए-एनकोडेड लाइब्रेरी प्रौद्योगिकी के भविष्य पर एक अंतर्दृष्टिपूर्ण रिपोर्ट है।
3. छोटे अणुओं के साथ आरएनए को लक्षित करना
यह दवा खोज के क्षेत्र में लगातार बढ़ती उत्तेजना के साथ एक गर्म प्रवृत्ति है: शिक्षाविद, बायोटेक स्टार्टअप और फार्मास्युटिकल कंपनियां आरएनए लक्ष्यीकरण के बारे में तेजी से सक्रिय हैं, हालांकि अनिश्चितता भी अधिक है।
जीवित जीव में,डीएनएके लिए जानकारी संग्रहीत करता हैप्रोटीनसंश्लेषण औरशाही सेनाडीएनए में एन्कोड किए गए निर्देशों का पालन करता है जिससे राइबोसोम में प्रोटीन संश्लेषण होता है। जबकि अधिकांश दवाएं किसी बीमारी के लिए जिम्मेदार प्रोटीन को लक्षित करने के लिए निर्देशित होती हैं, कभी-कभी यह रोगजनक प्रक्रियाओं को दबाने के लिए पर्याप्त नहीं होती हैं। ऐसा लगता है कि यह प्रक्रिया पहले शुरू करने और प्रोटीन के संश्लेषण से पहले ही आरएनए को प्रभावित करने की एक स्मार्ट रणनीति है, इसलिए यह जीनोटाइप की अवांछित फेनोटाइप (रोग अभिव्यक्ति) में अनुवाद प्रक्रिया को काफी हद तक प्रभावित करती है।
समस्या यह है कि, आरएनए छोटे अणुओं के लिए बेहद भयानक लक्ष्य हैं - वे रैखिक होते हैं, लेकिन अनाड़ी रूप से मोड़ने, मोड़ने या खुद से चिपकने में सक्षम होते हैं, दवाओं के लिए उपयुक्त बाध्यकारी जेबों को अपना आकार खराब कर देते हैं। इसके अलावा, प्रोटीन के विपरीत, वे केवल चार न्यूक्लियोटाइड निर्माण खंडों से बने होते हैं, जिससे वे सभी छोटे अणुओं द्वारा चयनात्मक लक्ष्यीकरण के लिए बहुत समान और कठिन दिखते हैं।
तथापि,हाल की कई प्रगतियाँसुझाव दें कि आरएनए को लक्षित करने वाले दवा जैसे, जैविक रूप से सक्रिय छोटे अणुओं को विकसित करना वास्तव में संभव है। नवीन वैज्ञानिक अंतर्दृष्टि ने आरएनए के लिए स्वर्णिम दौड़ को प्रेरित किया -कम से कम एक दर्जन कंपनियाँइसके लिए समर्पित कार्यक्रम हैं, जिनमें बड़ी फार्मा (बायोजेन, मर्क, नोवार्टिस और फाइजर) और अराकिस थेरेप्यूटिक्स जैसे बायोटेक स्टार्टअप शामिल हैं।$38एम सीरीज़ ए राउंड2017 में, और एक्सपेंशन थेरेप्यूटिक्स -2018 की शुरुआत में $55M सीरीज़ A.
4. नई एंटीबायोटिक्स की खोज
एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी बैक्टीरिया - सुपरबग - के बढ़ने को लेकर चिंता बढ़ रही है। वे हर साल दुनिया भर में लगभग 700,000 मौतों के लिए जिम्मेदार हैं, और यूके सरकार की समीक्षा के अनुसार यह संख्या नाटकीय रूप से बढ़ सकती है - 2050 तक 10 मिलियन तक। बैक्टीरिया विकसित होते हैं और एंटीबायोटिक दवाओं के प्रति प्रतिरोध विकसित करते हैं जो पारंपरिक रूप से बड़ी सफलता के साथ उपयोग किए जाते थे, और फिर बन जाते हैं समय के साथ बेकार.
रोगियों में साधारण मामलों के इलाज के लिए एंटीबायोटिक दवाओं के गैर-जिम्मेदाराना नुस्खे और पशुधन खेती में एंटीबायोटिक दवाओं के व्यापक उपयोग ने बैक्टीरिया के उत्परिवर्तन की दर को तेज करके स्थिति को खतरे में डाल दिया है, जिससे वे खतरनाक गति से दवाओं के प्रति प्रतिरोधी हो गए हैं।
दूसरी ओर, अधिक 'आर्थिक रूप से व्यवहार्य' दवाओं को विकसित करने की तुलना में, फार्मास्युटिकल अनुसंधान के लिए एंटीबायोटिक्स की खोज एक अनाकर्षक क्षेत्र रहा है। संभवतया नवीन एंटीबायोटिक वर्गों की पाइपलाइन के सूखने के पीछे यह मुख्य कारण है, आखिरी बार तीस साल से भी अधिक समय पहले पेश किया गया था।
नियामक विधायिका में कुछ लाभकारी बदलावों, फार्मा को एंटीबायोटिक खोज कार्यक्रमों में पैसा लगाने के लिए प्रोत्साहित करने और उद्यम निवेशकों - बायोटेक स्टार्टअप्स में आशाजनक जीवाणुरोधी दवाएं विकसित करने के कारण आजकल एंटीबायोटिक्स खोज एक अधिक आकर्षक क्षेत्र बनता जा रहा है। 2016 में, हम में से एक (एबी)एंटीबायोटिक दवाओं की खोज की स्थिति की समीक्षा कीऔर मैक्रोलाइड फार्मास्यूटिकल्स, इटरम थेरेप्यूटिक्स, स्पेरो थेरेप्यूटिक्स, सिडारा थेरेप्यूटिक्स और एंटासिस थेरेप्यूटिक्स सहित इस क्षेत्र में कुछ आशाजनक स्टार्टअप का सारांश दिया।
विशेष रूप से, एंटीबायोटिक्स क्षेत्र में हाल की सबसे रोमांचक सफलताओं में से एक हैटेक्सोबैक्टिन की खोजऔर इसके एनालॉग्स को 2015 में नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी में एंटीमाइक्रोबियल डिस्कवरी सेंटर के निदेशक डॉ. किम लुईस के नेतृत्व में वैज्ञानिकों के एक समूह द्वारा बनाया गया था। माना जाता है कि एंटीबायोटिक्स का यह शक्तिशाली नया वर्ग इसके खिलाफ बैक्टीरिया प्रतिरोध के विकास का सामना करने में सक्षम है। पिछले साल, लिंकन विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक महत्वपूर्ण कदम आगे बढ़ाते हुए टेक्सोबैक्टिन का एक संश्लेषित संस्करण सफलतापूर्वक विकसित किया।
अब सिंगापुर आई रिसर्च इंस्टीट्यूट के शोधकर्ताओं ने दिखाया है कि दवा का सिंथेटिक संस्करण जीवित माउस मॉडल में स्टैफिलोकोकस ऑरियस केराटाइटिस को सफलतापूर्वक ठीक कर सकता है; इससे पहले टेक्सोबैक्टिन की गतिविधि केवल इन विट्रो में प्रदर्शित की गई थी। इन नए निष्कर्षों के साथ, टेक्सोबैक्टिन को एक ऐसी दवा बनने के लिए 6-10 वर्षों के विकास की आवश्यकता होगी जिसका उपयोग डॉक्टर कर सकते हैं।
2015 में टेक्सोबैक्टिन की खोज के बाद से, एंटीबायोटिक दवाओं का एक और नया परिवार, जिसे मैलासिडिन कहा जाता है, अस्तित्व में आया।2018 की शुरुआत में खुलासा हुआ. यह खोज अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में है, और टेक्सोबैक्टिन पर नवीनतम शोध जितनी विकसित नहीं है
5. फेनोटाइपिक स्क्रीनिंग
छवि क्रेडिट:साइंसलाइफलैब
2011 में लेखक डेविड स्विनी और जेसन एंथोनीउनके निष्कर्षों के परिणाम प्रकाशित किये1999 और 2008 के बीच नई दवाओं की खोज कैसे की गई थी, इस तथ्य का खुलासा करते हुए कि लक्ष्य-आधारित दृष्टिकोण (क्रमशः 28 अनुमोदित दवाएं बनाम 17) की तुलना में फेनोटाइपिक स्क्रीनिंग का उपयोग करके वास्तव में प्रथम श्रेणी की छोटी अणु दवाओं की काफी अधिक खोज की गई थी - और यह इस बात को ध्यान में रखते हुए और भी अधिक आश्चर्यजनक है कि यह लक्ष्य आधारित दृष्टिकोण था जो बताई गई अवधि में एक प्रमुख फोकस रहा था।
इस प्रभावशाली विश्लेषण ने 2011 से फार्मास्युटिकल उद्योग और शिक्षा जगत दोनों में फेनोटाइपिक दवा खोज प्रतिमान का पुनर्जागरण शुरू कर दिया। हाल ही में, नोवार्टिस के वैज्ञानिकएक समीक्षा आयोजित कीइस प्रवृत्ति की वर्तमान स्थिति के बारे में और इस निष्कर्ष पर पहुंचे कि, जबकि फार्मा अनुसंधान संगठनों को फेनोटाइपिक दृष्टिकोण के साथ काफी चुनौतियों का सामना करना पड़ा, पिछले 5 वर्षों में लक्ष्य-आधारित स्क्रीन की संख्या में कमी आई है और फेनोटाइपिक दृष्टिकोण में वृद्धि हुई है। संभवतः, यह प्रवृत्ति 2018 के बाद भी जारी रहेगी।
महत्वपूर्ण रूप से, केवल फेनोटाइपिक और लक्ष्य आधारित दृष्टिकोणों की तुलना करने से परे, अधिक जटिल सेलुलर परख की ओर एक स्पष्ट रुझान है, जैसे कि अमर कोशिका रेखाओं से प्राथमिक कोशिकाओं, रोगी कोशिकाओं, सह-संस्कृतियों और 3 डी संस्कृतियों तक जाना। प्रयोगात्मक सेटअप भी तेजी से परिष्कृत होता जा रहा है, जो उपकोशिकीय डिब्बों, एकल-कोशिका विश्लेषण और यहां तक कि सेल इमेजिंग में परिवर्तनों का अवलोकन करने की दिशा में एकतरफा रीडआउट से कहीं आगे जा रहा है।
6. अंग (शरीर)-ऑन-ए-चिप
जीवित मानव कोशिकाओं द्वारा निर्मित माइक्रोचिप्स दवा विकास, रोग मॉडलिंग और वैयक्तिकृत चिकित्सा में क्रांति ला सकते हैं। ये माइक्रोचिप्स, जिन्हें 'ऑर्गन्स-ऑन-चिप्स' कहा जाता है, पारंपरिक पशु परीक्षण के लिए एक संभावित विकल्प प्रदान करते हैं। अंततः, सिस्टम को पूरी तरह से जोड़ना पूरे "बॉडी-ऑन-ए-चिप" सिस्टम को दवा की खोज और दवा उम्मीदवार परीक्षण और सत्यापन के लिए आदर्श बनाने का एक तरीका है।
यह प्रवृत्ति अब दवा की खोज और विकास के क्षेत्र में एक बड़ी बात है और हमने हाल ही में "ऑर्गन-ऑन-ए-चिप" प्रतिमान की वर्तमान स्थिति और संदर्भ को पहले ही कवर कर लिया है।छोटी समीक्षा.
जबकि लगभग 6-7 साल पहले बहुत अधिक संदेह मौजूद था, जब उत्साही अपनाने वालों द्वारा क्षेत्र पर दृष्टिकोण व्यक्त किए गए थे। हालाँकि, आज आलोचक पूरी तरह पीछे हटते नज़र आ रहे हैं। न केवल नियामक और फंडिंग एजेंसियां हैंकी अवधारणा को अपनाया, लेकिन यह अब तेजी से बढ़ रहा हैअपनायाफार्मा और शिक्षा जगत दोनों द्वारा एक दवा अनुसंधान मंच के रूप में। ऑन-चिप प्रणालियों में दो दर्जन से अधिक अंग प्रणालियों का प्रतिनिधित्व किया जाता है। इसके बारे में और पढ़ेंयहाँ.
7. बायोप्रिंटिंग
मानव ऊतकों और अंगों की बायोप्रिंटिंग का क्षेत्र तेजी से विकसित हो रहा है और निस्संदेह, यह चिकित्सा का भविष्य है। 2016 की शुरुआत में स्थापित,सेलिंक3डी प्रिंट करने योग्य बायोइंक पेश करने वाली दुनिया की पहली कंपनियों में से एक है - एक तरल जो मानव कोशिकाओं के जीवन और विकास को सक्षम बनाता है। अब कंपनी मुख्य रूप से दवाओं और सौंदर्य प्रसाधनों के परीक्षण के लिए शरीर के अंगों - नाक और कान - की बायोप्रिंटिंग करती है। यह क्यूब्स भी प्रिंट करता है जो शोधकर्ताओं को लिवर जैसे मानव अंगों की कोशिकाओं के साथ "खेलने" में सक्षम बनाता है।
कैंसर अनुसंधान और दवा खोज के क्षेत्र को काफी हद तक आगे बढ़ाने के लिए सेलिंक ने हाल ही में सीटीआई बायोटेक, एक फ्रांसीसी मेडटेक कंपनी जो कैंसर ऊतकों के उत्पादन में विशेषज्ञता रखती है, के साथ साझेदारी की है।
युवा बायोटेक स्टार्टअप अनिवार्य रूप से मरीज की कैंसर कोशिकाओं के नमूने के साथ सेलिंक के बायोइंक को मिलाकर सीटीआई को कैंसर ट्यूमर की 3डी प्रिंट प्रतिकृतियां बनाने में मदद करेगा। इससे शोधकर्ताओं को विशिष्ट कैंसर प्रकारों के खिलाफ नए उपचारों की पहचान करने में मदद मिलेगी।
एक अन्य बायोटेक स्टार्टअप जो जैविक सामग्रियों की छपाई के लिए 3डी प्रिंटिंग तकनीक विकसित कर रहा है - एक ऑक्सफोर्ड यूनिवर्सिटी स्पिनआउट कंपनी, ऑक्ससाइबियो, जोअभी-अभी £10m सुरक्षित किया हैश्रृंखला ए वित्तपोषण में।
जबकि 3डी बायोप्रिंटिंग एक अत्यंत उपयोगी तकनीक है, यह स्थिर और निर्जीव है क्योंकि यह केवल मुद्रित वस्तु की प्रारंभिक स्थिति पर विचार करती है। एक अधिक उन्नत दृष्टिकोण मुद्रित जैव-वस्तुओं (तथाकथित "4डी बायोप्रिंटिंग") में चौथे आयाम के रूप में "समय" को शामिल करना है, जिससे उन्हें बाहरी उत्तेजना लागू होने पर समय के साथ अपने आकार या कार्यक्षमता को बदलने में सक्षम बनाया जा सके।यहाँ4डी बायोप्रिंटिंग पर एक अंतर्दृष्टिपूर्ण समीक्षा है।
समापन परिप्रेक्ष्य
यहां तक कि वर्णित प्रत्येक शीर्ष रुझान पर गहराई से विचार किए बिना भी, यह स्पष्ट हो जाना चाहिए कि एआई कार्रवाई में लगातार बढ़ती भूमिका निभाएगा। बायोफार्मा इनोवेशन के ये सभी नए क्षेत्र बड़े डेटा केंद्रित हो गए हैं। यह परिस्थिति अपने आप में एआई के लिए एक प्रमुख भूमिका प्रस्तुत करती है, विषय के इस कवरेज की पोस्टस्क्रिप्ट के रूप में, यह भी ध्यान में रखते हुए कि एआई में निरंतर विकास से गुजरने वाले कई, विश्लेषणात्मक और संख्यात्मक उपकरण शामिल हैं। दवा की खोज और प्रारंभिक चरण के विकास में एआई के अनुप्रयोग अधिकांशतः छिपे हुए पैटर्न और उन कारणों और प्रभावों को जोड़ने वाले निष्कर्षों को उजागर करने पर केंद्रित हैं जो अन्यथा पहचाने जाने योग्य या समझने योग्य नहीं हैं।
इस प्रकार, फार्मास्युटिकल अनुसंधान में नियोजित एआई उपकरणों का उपसमूह "मशीन इंटेलिजेंस" या "मशीन लर्निंग" के उपनाम के अंतर्गत अधिक उपयुक्त रूप से आता है। इन्हें मानव मार्गदर्शन द्वारा पर्यवेक्षित किया जा सकता है, जैसे क्लासिफायर और सांख्यिकीय सीखने के तरीकों में, या विभिन्न प्रकार के कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के कार्यान्वयन में उनके आंतरिक कामकाज में अनियंत्रित किया जा सकता है। अनिश्चित (या अस्पष्ट) तर्क के लिए भाषा और अर्थ संबंधी प्रसंस्करण और संभाव्य तरीके भी उपयोगी भूमिका निभाते हैं।
यह समझना कि इन विभिन्न कार्यों को "एआई" के व्यापक अनुशासन में कैसे एकीकृत किया जा सकता है, एक कठिन कार्य है जिसे सभी इच्छुक पार्टियों को करना चाहिए। स्पष्टीकरण और स्पष्टीकरण देखने के लिए सबसे अच्छी जगहों में से एक हैडेटा साइंस सेंट्रलपोर्टल और विशेष रूप से विंसेंट ग्रानविले के ब्लॉग पोस्ट, जो नियमित रूप सेमतभेदों को स्पष्ट करता हैएआई, मशीन झुकाव, गहन शिक्षा और सांख्यिकी के बीच। समग्र रूप से एआई के अंदर और बाहर से परिचित होना किसी भी बायोफार्मा रुझान के बराबर या आगे रहने का एक अनिवार्य घटक है।
पोस्ट समय: मई-29-2018