८६-२१-६४५५६१८०

2018 मा औषधि अनुसन्धानमा शीर्ष 7 प्रवृत्तिहरू

 

चुनौतीपूर्ण आर्थिक र प्राविधिक वातावरणमा प्रतिस्पर्धा गर्न निरन्तर बढ्दो दबाबमा रहेको, औषधि र बायोटेक कम्पनीहरूले खेलको अगाडि रहनको लागि उनीहरूको आर एन्ड डी कार्यक्रमहरूमा निरन्तर आविष्कार गर्नुपर्छ।

बाह्य आविष्कारहरू विभिन्न रूपहरूमा आउँछन् र विभिन्न ठाउँहरूमा उत्पन्न हुन्छन् — विश्वविद्यालय प्रयोगशालाहरू, निजी रूपमा आयोजित उद्यम पूंजी-समर्थित स्टार्टअपहरू र अनुबंध अनुसन्धान संगठनहरू (CROs)। आउनुहोस्, 2018 र त्यसपछिका केही सबैभन्दा प्रभावशाली अनुसन्धान प्रवृतिहरूको समीक्षा गरौं जुन 2018 र त्यसपछिका "तातो" हुनेछन्, र आविष्कारहरू चलाउने केही प्रमुख खेलाडीहरूलाई संक्षेपमा प्रस्तुत गरौं।

गत वर्ष BioPharmaTrend संक्षेपधेरै महत्त्वपूर्ण प्रवृत्तिहरूबायोफार्मास्युटिकल उद्योगलाई असर गर्ने, अर्थात्: जीन सम्पादन प्रविधिका विभिन्न पक्षहरूको विकास (मुख्य रूपमा, CRISPR/Cas9); इम्युनो-अन्कोलोजी (CAR-T कोशिका) को क्षेत्रमा एक आकर्षक वृद्धि; माइक्रोबायोम अनुसन्धानमा बढ्दो फोकस; सटीक औषधिमा गहिरो रुचि; एन्टिबायोटिकको खोजमा केही महत्त्वपूर्ण प्रगतिहरू; औषधि खोज/विकासको लागि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) को बारेमा बढ्दो उत्साह; मेडिकल भांगको क्षेत्रमा एक विवादास्पद तर द्रुत बृद्धि; र आविष्कार र विशेषज्ञता पहुँच गर्न R&D आउटसोर्सिङ मोडेलहरूमा संलग्न हुनेमा फार्माको निरन्तर फोकस।

तल सूचीमा थपिएका अनुसन्धानका धेरै सक्रिय क्षेत्रहरू र माथि उल्लिखित प्रचलनहरूमा केही विस्तारित टिप्पणीहरू - जहाँ सान्दर्भिक छन्, यस समीक्षाको निरन्तरता तल छ।

1. फार्मा र बायोटेक द्वारा कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) को ग्रहण

आजकल AI को वरिपरि सबै प्रचार संग, यो फार्मास्यूटिकल अनुसन्धान मा यो प्रवृत्ति संग कसैलाई छक्क पार्न गाह्रो छ। यद्यपि, यो ध्यान दिनु पर्छ कि एआई-संचालित कम्पनीहरूले वास्तवमै ठूला फार्मा र अन्य अग्रणी जीवन विज्ञान खेलाडीहरूसँग धेरै अनुसन्धान साझेदारी र सहयोगी कार्यक्रमहरूको साथ कर्षण प्राप्त गर्न थाल्छन् -यहाँअहिलेसम्मको प्रमुख सम्झौताहरूको सूची हो, रयहाँविगत धेरै महिनाहरूमा "औषधि खोजका लागि AI" अन्तरिक्षमा केही उल्लेखनीय गतिविधिहरूको संक्षिप्त समीक्षा हो।

एआई-आधारित उपकरणहरूको सम्भाव्यता अब औषधि खोज र विकासको सबै चरणहरूमा अन्वेषण गरिएको छ - अनुसन्धान डेटा खनन र लक्ष्य पहिचान र प्रमाणीकरणमा सहयोग, उपन्यास नेतृत्व यौगिकहरू र औषधि उम्मेद्वारहरूसँग आउन मद्दत गर्न, र तिनीहरूका गुणहरू र जोखिमहरू भविष्यवाणी गर्न। र अन्तमा, एआई-आधारित सफ्टवेयरले अब रुचिको यौगिकहरू प्राप्त गर्न रासायनिक संश्लेषणको योजना बनाउन मद्दत गर्न सक्षम छ। एआई प्रि-क्लिनिकल र क्लिनिकल परीक्षणहरूको योजना बनाउन र बायोमेडिकल र क्लिनिकल डेटाको विश्लेषण गर्न पनि लागू हुन्छ।

लक्ष्य-आधारित औषधि खोजभन्दा बाहिर, AI अन्य अनुसन्धान क्षेत्रहरूमा लागू गरिएको छ, उदाहरणका लागि, फेनोटाइपिक औषधि खोज कार्यक्रमहरूमा - उच्च सामग्री स्क्रीनिंग विधिहरूबाट डेटा विश्लेषण गर्दै।

सानो अणु औषधि खोजमा एआई-संचालित स्टार्टअपहरूको प्रमुख फोकसको साथ, त्यहाँ जीवविज्ञानको खोज र विकासको लागि त्यस्ता प्रविधिहरू लागू गर्ने रुचि पनि छ।

2. औषधि खोज अन्वेषणको लागि रासायनिक ठाउँ विस्तार गर्दै

कुनै पनि सानो अणु औषधि खोज कार्यक्रमको एक महत्त्वपूर्ण भाग हिट अन्वेषण हो - ती सुरूवात बिन्दु अणुहरूको पहिचान जसले सफल औषधिहरू तर्फ यात्रा सुरु गर्नेछ (यद्यपि तिनीहरू यस यात्रामा कमै मात्र बाँच्छन्) - धेरै अनुकूलन, प्रमाणीकरण र परीक्षण चरणहरू मार्फत।

हिट अन्वेषणको मुख्य तत्व भनेको उम्मेदवारहरू छनौट गर्न, विशेष गरी, उपन्यास लक्ष्य जीवविज्ञानको जाँचका लागि अणुहरू जस्तै औषधिको विस्तारित र रासायनिक रूपमा विविध ठाउँमा पहुँच हो। फार्माको हातमा अवस्थित यौगिक संग्रहहरू ज्ञात जैविक लक्ष्यहरूलाई लक्षित गर्ने सानो अणु डिजाइनहरूमा आधारित अंशमा निर्माण गरिएको थियो भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्दै, नयाँ जैविक लक्ष्यहरूलाई नयाँ डिजाइनहरू र नयाँ विचारहरू आवश्यक पर्दछ, अत्यधिक रूपमा एउटै रसायनलाई पुन: प्रयोग गर्नुको सट्टा।

यस आवश्यकतालाई पछ्याउँदै, शैक्षिक प्रयोगशालाहरू र निजी कम्पनीहरूले सामान्य औषधि कम्पनी कम्पाउन्ड सङ्कलनहरूमा उपलब्ध हुने भन्दा धेरै रासायनिक यौगिकहरूको डाटाबेसहरू सिर्जना गर्छन्। उदाहरणहरूमा 166,4 बिलियन अणुहरू भएको भर्चुअल अणुहरूको GDB-17 डाटाबेस रFDB-1717 भारी परमाणुहरू सहित 10 मिलियन टुक्रा-जस्तो अणुहरू;ZINK- भर्चुअल स्क्रीनिंगको लागि व्यावसायिक रूपमा उपलब्ध कम्पाउन्डहरूको नि: शुल्क डाटाबेस, 750 मिलियन अणुहरू समावेश गर्दछ, डकिङको लागि तयार 3D ढाँचाहरूमा 230 मिलियन सहित; र एनामाइन द्वारा सिंथेटिक रूपमा पहुँचयोग्य सजिलै उपलब्ध (वास्तविक) रासायनिक स्पेसको हालको विकास - 650 मिलियन अणुहरू मार्फत खोज्न सकिन्छ।रियल स्पेस नेभिगेटरसफ्टवेयर, र337 मिलियन अणुहरू खोज्न योग्य(समानता द्वारा) EnamineStore मा।

हिट अन्वेषणको लागि नयाँ औषधि-जस्तो रासायनिक ठाउँ पहुँच गर्न वैकल्पिक दृष्टिकोण DNA-इन्कोडेड लाइब्रेरी टेक्नोलोजी (DELT) को प्रयोग हो। DELT संश्लेषणको "स्प्लिट-एन्ड-पूल" प्रकृतिको कारणले, लागत र समय-कुशल तरिकामा (लाखौंदेखि अरबौं यौगिकहरू) ठूलो संख्यामा यौगिकहरू बनाउन सम्भव हुन्छ।यहाँऐतिहासिक पृष्ठभूमि, अवधारणाहरू, सफलताहरू, सीमितताहरू, र DNA-इन्कोड गरिएको पुस्तकालय प्रविधिको भविष्यमा एक अन्तर्दृष्टिपूर्ण रिपोर्ट हो।

3. साना अणुहरूसँग आरएनएलाई लक्षित गर्दै

यो लगातार बढ्दो उत्साहको साथ औषधि पत्ता लगाउने ठाउँमा तातो प्रवृत्ति हो: शिक्षाविद्हरू, बायोटेक स्टार्टअपहरू र फार्मास्यूटिकल कम्पनीहरू आरएनए लक्ष्यीकरणको बारेमा बढ्दो सक्रिय छन्, यद्यपि अनिश्चितता पनि उच्च छ।

जीवित जीवमा,DNAको लागि जानकारी भण्डारण गर्दछप्रोटिनसंश्लेषण रआरएनएराइबोसोमहरूमा प्रोटीन संश्लेषणको लागि DNA मा इन्कोड गरिएका निर्देशनहरू पूरा गर्दछ। धेरै जसो औषधिहरू रोगको लागि जिम्मेवार प्रोटीनहरूलाई लक्षित गर्न निर्देशित हुन्छन्, कहिलेकाहीँ यो रोगजनक प्रक्रियाहरूलाई दबाउन पर्याप्त हुँदैन। प्रोटिनहरू पनि संश्लेषित हुनुभन्दा पहिले प्रक्रियामा सुरु गर्न र आरएनएलाई प्रभाव पार्ने एक स्मार्ट रणनीति जस्तो देखिन्छ, त्यसैले जीनोटाइपको अनुवाद प्रक्रियालाई अनावश्यक फेनोटाइप (रोग प्रकटीकरण) लाई प्रभाव पार्छ।

समस्या के हो भने, RNA हरू साना अणुहरूका लागि कुख्यात रूपमा डरलाग्दो लक्ष्यहरू हुन् - तिनीहरू रेखीय छन्, तर अनाड़ी रूपमा घुमाउन, तह गर्न वा आफैंमा टाँसिने सक्षम छन्, ड्रग्सका लागि उपयुक्त बाइन्डिंग पकेटहरूमा यसको आकार खराब रूपमा उधारो। यसबाहेक, प्रोटिनहरूको विपरीत, तिनीहरूले केवल चार न्यूक्लियोटाइड निर्माण ब्लकहरू बनाउँछन् जुन ती सबै धेरै समान देखिन्छन् र साना अणुहरू द्वारा चयनात्मक लक्ष्यीकरणको लागि गाह्रो हुन्छन्।

तर,भर्खरको प्रगतिहरूको संख्यासुझाव दिन्छ कि यो वास्तवमा औषधि जस्तै, जैविक रूपमा सक्रिय साना अणुहरू विकास गर्न सम्भव छ जसले आरएनएलाई लक्षित गर्दछ। उपन्यास वैज्ञानिक अन्तर्दृष्टिले आरएनएको लागि सुनौलो भीडलाई प्रेरित गर्‍यो -कम्तिमा एक दर्जन कम्पनीहरुठूला फार्मा (बायोजेन, मर्क, नोभार्टिस र फाइजर) र एराकिस थेराप्युटिक्स जस्ता बायोटेक स्टार्टअपहरू सहित यसमा समर्पित कार्यक्रमहरू छन्।$38M श्रृंखला A राउन्ड2017 मा, र विस्तार चिकित्सा -2018 को प्रारम्भमा $55M श्रृंखला A.

4. नयाँ एन्टिबायोटिक आविष्कार

एन्टिबायोटिक प्रतिरोधी ब्याक्टेरिया - सुपरबगको वृद्धिको बारेमा बढ्दो चिन्ता छ। तिनीहरू प्रत्येक वर्ष विश्वभर लगभग 700,000 मृत्युको लागि जिम्मेवार छन्, र बेलायत सरकारको समीक्षा अनुसार यो संख्या नाटकीय रूपमा वृद्धि हुन सक्छ - 2050 सम्म 10 मिलियन सम्म। ब्याक्टेरिया विकसित र एन्टिबायोटिक प्रतिरोधी विकास गर्दछ जुन परम्परागत रूपमा ठूलो सफलता संग प्रयोग गरिन्थ्यो, र त्यसपछि बन्न सक्छ। समय संग बेकार।

रोगीहरूमा साधारण केसहरूको उपचार गर्न एन्टिबायोटिकको गैरजिम्मेवार प्रिस्क्रिप्शन र पशुपालनमा एन्टिबायोटिकको व्यापक प्रयोगले ब्याक्टेरिया उत्परिवर्तनको दरलाई तीव्र पार्दै, तिनीहरूलाई खतरनाक गतिमा औषधिहरूको प्रतिरोधी बनाउँदै स्थितिलाई खतरामा पार्छ।

अर्कोतर्फ, एन्टिबायोटिक्सको खोज औषधि अनुसन्धानको लागि धेरै 'आर्थिक रूपमा सम्भव' औषधिहरूको विकासको तुलनामा एक अनाकर्षक क्षेत्र भएको छ। तीस वर्षभन्दा बढी अघि सुरु गरिएको पछिल्लो एन्टिबायोटिक कक्षाको पाइपलाइन सुक्नुको मुख्य कारण सायद यो हो।

आजकल एन्टिबायोटिकको खोज नियामक व्यवस्थामा केही लाभकारी परिवर्तनहरू, एन्टिबायोटिक्स खोज कार्यक्रमहरूमा पैसा खन्याउन फार्मालाई उत्प्रेरित गर्ने, र उद्यमी लगानीकर्ताहरू - आशाजनक एन्टिब्याक्टेरियल औषधिहरू विकास गर्ने बायोटेक स्टार्टअपहरूमा थप आकर्षक क्षेत्र बनिरहेको छ। 2016 मा, हामी मध्ये एक (AB)एन्टिबायोटिक औषधि आविष्कार को स्थिति समीक्षार म्याक्रोलाइड फार्मास्यूटिकल्स, इटेरम थेराप्युटिक्स, स्पेरो थेराप्युटिक्स, सिडारा थेराप्युटिक्स, र एन्टासिस थेराप्युटिक्स लगायत अन्तरिक्षमा केही आशाजनक स्टार्टअपहरू संक्षेप गरे।

उल्लेखनीय रूपमा, एन्टिबायोटिक्स अन्तरिक्षमा हालैको सबैभन्दा रोमाञ्चक सफलताहरू मध्ये एक होTeixobactin को खोजर यसको एनालगहरू 2015 मा उत्तरपूर्वी विश्वविद्यालयको एन्टिमाइक्रोबियल डिस्कवरी सेन्टरका निर्देशक डा. किम लुइसको नेतृत्वमा वैज्ञानिकहरूको समूहद्वारा। यो शक्तिशाली नयाँ एन्टिबायोटिक्स वर्गले यसको विरुद्ध ब्याक्टेरिया प्रतिरोधको विकासको सामना गर्न सक्षम हुने विश्वास गरिन्छ। गत वर्ष, लिंकन विश्वविद्यालयका अन्वेषकहरूले सफलतापूर्वक टेक्सोब्याक्टिनको संश्लेषित संस्करणको विकास गरे, जसले महत्त्वपूर्ण कदम अगाडि बढ्यो।

अब सिंगापुर आँखा अनुसन्धान संस्थानका अन्वेषकहरूले औषधिको सिंथेटिक संस्करणले लाइभ माउस मोडेलहरूमा Staphylococcus aureus keratitis सफलतापूर्वक निको पार्न सक्ने देखाएको छ। पहिले teixobactin को गतिविधि केवल भिट्रो मा प्रदर्शन गरिएको थियो। यी नयाँ खोजहरूसँग, टेक्सोब्याक्टिनलाई डाक्टरहरूले प्रयोग गर्न सक्ने औषधि बन्न थप 6-10 वर्षको विकास चाहिन्छ।

2015 मा teixobactin को खोज पछि, मालासिडिन भनिने एन्टिबायोटिक को अर्को नयाँ परिवार थियो।2018 को सुरुमा प्रकट भयो। यो खोज अझै प्रारम्भिक चरणमा छ, र teixobactin मा नवीनतम अनुसन्धान को रूप मा लगभग विकसित छैन।

5. फेनोटाइपिक स्क्रीनिंग

छवि क्रेडिट:साइलाइफ ल्याब

2011 मा लेखकहरू डेभिड स्विनी र जेसन एन्थोनीतिनीहरूको निष्कर्षको नतिजा प्रकाशित1999 र 2008 को बीचमा नयाँ औषधिहरू कसरी पत्ता लगाइयो भन्ने तथ्यको पर्दाफास गर्दै कि फर्स्ट-इन-क्लास साना अणु औषधिहरू वास्तवमा लक्ष्य-आधारित दृष्टिकोणहरू (28 अनुमोदित औषधिहरू बनाम 17, क्रमशः) भन्दा फेनोटाइपिक स्क्रीनिंग प्रयोग गरेर पत्ता लगाइएको थियो। यो लक्ष्यमा आधारित दृष्टिकोण थियो जुन उल्लेख गरिएको अवधिमा मुख्य फोकस भएको थियो भन्ने कुरालाई ध्यानमा राख्दै यो अझ उल्लेखनीय छ।

यस प्रभावशाली विश्लेषणले 2011 देखि फेनोटाइपिक औषधि खोज प्रतिमानको पुनर्जागरणलाई ट्रिगर गर्‍यो — दुबै फार्मास्यूटिकल उद्योग र एकेडेमियामा। हालै नोभार्टिसका वैज्ञानिकहरूलेसमीक्षा गर्नुभयोयस प्रवृतिको हालको अवस्थाको बारेमा र निष्कर्षमा पुग्यो कि, फार्मा अनुसन्धान संस्थाहरूले फिनोटाइपिक दृष्टिकोणको साथ पर्याप्त चुनौतीहरूको सामना गर्दा, त्यहाँ लक्ष्य-आधारित स्क्रिनहरूको संख्या घट्दै गएको छ र विगत 5 वर्षहरूमा फेनोटाइपिक दृष्टिकोणको वृद्धि भएको छ। सायद, यो प्रवृत्ति 2018 भन्दा धेरै टाढा जारी रहनेछ।

महत्त्वपूर्ण रूपमा, केवल फेनोटाइपिक र लक्ष्य आधारित दृष्टिकोणहरू तुलना गर्नु परेमा, अधिक जटिल सेलुलर एसेसहरू तर्फ स्पष्ट प्रवृत्ति छ, जस्तै अमर सेल लाइनहरूबाट प्राथमिक कक्षहरू, रोगी कोशिकाहरू, सह-संस्कृतिहरू, र 3D संस्कृतिहरूमा जाने। प्रयोगात्मक सेटअप पनि बढ्दो रूपमा परिष्कृत हुँदै गइरहेको छ, सबसेलुलर कम्पार्टमेन्टहरू, एकल-सेल विश्लेषण र सेल इमेजिङमा परिवर्तनहरू अवलोकन गर्नको लागि अविभाज्य रीडआउटहरू भन्दा टाढा जाँदैछ।

६. अंगहरू (शरीर)-अन-ए-चिप

जीवित मानव कोशिकाहरू द्वारा लाइन गरिएको माइक्रोचिप्सले औषधि विकास, रोग मोडेलिङ र व्यक्तिगत औषधिमा क्रान्ति ल्याउन सक्छ। यी माइक्रोचिपहरू, जसलाई 'अर्गन-अन-चिप्स' भनिन्छ, परम्परागत पशु परीक्षणको सम्भावित विकल्प प्रदान गर्दछ। अन्ततः, प्रणालीहरूलाई पूरै जडान गर्नु भनेको औषधि खोज र औषधि उम्मेद्वार परीक्षण र प्रमाणीकरणको लागि सम्पूर्ण "बॉडी-अन-ए-चिप" प्रणाली आदर्श हुने तरिका हो।

यो प्रवृति अब औषधि खोज र विकास ठाउँमा ठूलो कुरा हो र हामीले हालैको "अङ्ग-अन-ए-चिप" प्रतिमानको वर्तमान स्थिति र सन्दर्भलाई कभर गरिसकेका छौं।मिनी-समीक्षा.

लगभग 6-7 वर्ष पहिले धेरै शंकास्पदहरू अवस्थित हुँदा, जब क्षेत्र मा परिप्रेक्ष्य उत्साही अपनाउनेहरु द्वारा व्यक्त गरिएको थियो। तथापि, आज आलोचकहरू पूर्ण रूपमा पछि हटेको देखिन्छ। नियामक र कोष एजेन्सीहरू मात्र होइनअवधारणालाई अंगाल्योतर अहिले बढ्दै गएको छअपनाएकोफार्मा र एकेडेमिया दुवै द्वारा एक औषधि अनुसन्धान प्लेटफर्मको रूपमा। दुई दर्जन भन्दा बढी अंग प्रणालीहरू अन-चिप प्रणालीहरूमा प्रतिनिधित्व गरिन्छ। यसको बारेमा थप पढ्नुहोस्यहाँ.

7. बायोप्रिन्टिङ

मानव तन्तु र अंगहरूलाई बायोप्रिन्ट गर्ने क्षेत्र द्रुत रूपमा विकास भइरहेको छ र यो निस्सन्देह, चिकित्साको भविष्य हो। प्रारम्भिक 2016 मा स्थापित,सेललिङ्कथ्रीडी प्रिन्ट गर्न मिल्ने बायोइन्क प्रस्ताव गर्ने विश्वको पहिलो कम्पनी हो - मानव कोषहरूको जीवन र वृद्धिलाई सक्षम बनाउने तरल पदार्थ। अब कम्पनीले शरीरका भागहरू - नाक र कानहरू बायोप्रिन्ट गर्दछ, मुख्यतया औषधि र सौन्दर्य प्रसाधनहरूको परीक्षणको लागि। यसले क्युबहरू पनि छाप्छ जसले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई कलेजो जस्ता मानव अंगहरूका कोशिकाहरूसँग "खेल" गर्न सक्षम गर्दछ।

Cellink ले हालै क्यान्सर अनुसन्धान र औषधि खोजको क्षेत्रलाई पर्याप्त रूपमा अगाडि बढाउनको लागि, क्यान्सर टिस्युहरू उत्पादनमा विशेषज्ञता हासिल गर्ने फ्रान्सेली मेडटेक कम्पनी CTI बायोटेकसँग साझेदारी गरेको छ।

युवा बायोटेक स्टार्टअपले CTI to 3D प्रिन्ट क्यान्सर ट्युमरहरूको प्रतिकृति बनाउन अनिवार्य रूपमा मद्दत गर्नेछ, Cellink को bioink लाई बिरामीको क्यान्सर कोशिकाहरूको नमूनासँग मिसाएर। यसले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई विशिष्ट क्यान्सर प्रकारहरू विरुद्ध नयाँ उपचारहरू पहिचान गर्न मद्दत गर्नेछ।

जैविक सामग्री प्रिन्ट गर्नका लागि थ्रीडी प्रिन्टिङ प्रविधि विकास गर्दै अर्को बायोटेक स्टार्टअप - अक्सफोर्ड विश्वविद्यालयको स्पिनआउट कम्पनी, OxSyBio, जसलेभर्खर £ 10m सुरक्षितश्रृंखला ए वित्तपोषणमा।

जबकि थ्रीडी बायोप्रिन्टिङ एक अत्यन्त उपयोगी प्रविधि हो, यो स्थिर र निर्जीव छ किनभने यसले मुद्रित वस्तुको प्रारम्भिक अवस्थालाई मात्र विचार गर्छ। अझ उन्नत दृष्टिकोण भनेको छापिएका जैव-वस्तुहरूमा चौथो आयामको रूपमा "समय" समावेश गर्नु हो (तथाकथित "4D बायोप्रिन्टिङ"), तिनीहरूलाई बाह्य उत्तेजना लगाइँदा समयसँगै तिनीहरूको आकार वा कार्यात्मकताहरू परिवर्तन गर्न सक्षम बनाउने।यहाँ4D बायोप्रिन्टिङ मा एक अन्तरदृष्टि समीक्षा हो।

समापन परिप्रेक्ष्य

भर्खरै वर्णन गरिएका प्रत्येक शीर्ष प्रवृतिहरूमा गहिरो डुबाइ बिना पनि, यो स्पष्ट हुनुपर्दछ कि AI ले कार्यको बढ्दो भाग लिइरहेको छ। बायोफार्मा आविष्कारका यी सबै नयाँ क्षेत्रहरू ठूलो डाटा केन्द्रित भएका छन्। यो परिस्थिति आफैंमा AI को लागि एक पूर्व-प्रख्यात भूमिका प्रस्तुत गर्दछ, साथै, यस विषयको कभरेजको लागि पोस्टस्क्रिप्टको रूपमा पनि नोट गर्दै, कि AI मा बहुविध, विश्लेषणात्मक र संख्यात्मक उपकरणहरू समावेश छन् जुन निरन्तर विकास हुँदैछ। औषधिको खोज र प्रारम्भिक चरणको विकासमा AI को अनुप्रयोगहरू प्रायः लुकेका ढाँचाहरू र कारणहरू र प्रभावहरूलाई जोड्ने निष्कर्षहरू पत्ता लगाउन लक्षित छन् अन्यथा पहिचान गर्न वा बुझ्न नसकिने।

तसर्थ, औषधि अनुसन्धानमा प्रयोग हुने एआई उपकरणहरूको उपसमूह "मेसिन इन्टेलिजेन्स" वा "मेसिन लर्निंग" को उपनिवेश अन्तर्गत बढी उपयुक्त हुन्छ। यी दुबै मानव मार्गनिर्देशन द्वारा पर्यवेक्षण गर्न सकिन्छ, जस्तै वर्गीकरणकर्ता र सांख्यिकीय सिकाइ विधिहरूमा, वा विभिन्न प्रकारका कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्कहरूको कार्यान्वयनमा तिनीहरूको भित्री कार्यहरूमा पर्यवेक्षण नगरिएको। अनिश्चित (वा अस्पष्ट) तर्कको लागि भाषा र अर्थ प्रशोधन र सम्भाव्य विधिहरूले पनि उपयोगी भूमिका खेल्छ।

यी विभिन्न कार्यहरूलाई कसरी "AI" को व्यापक अनुशासनमा एकीकृत गर्न सकिन्छ भन्ने कुरा बुझ्नु सबै इच्छुक पक्षहरूले गर्नु पर्ने चुनौतीपूर्ण कार्य हो। स्पष्टीकरण र स्पष्टीकरणहरू हेर्नको लागि उत्तम ठाउँहरू मध्ये एक होडाटा विज्ञान केन्द्रपोर्टल र विशेष गरी भिन्सेन्ट ग्रानभिल द्वारा ब्लग पोष्टहरू, जो नियमित रूपमाभिन्नताहरू प्रस्ट पार्छएआई, मेशिन झुकाव, गहिरो शिक्षा, र तथ्याङ्कहरू बीच। समग्रमा AI को ins and outs मा परिचित हुनु कुनै पनि बायोफार्मा प्रचलनहरू भन्दा अगाडि वा अगाडि राख्नको लागि अपरिहार्य घटक हो।


पोस्ट समय: मे-29-2018
को
व्हाट्सएप अनलाइन च्याट!