مشڪل معاشي ۽ ٽيڪنيڪي ماحول ۾ مقابلو ڪرڻ لاءِ مسلسل وڌندڙ دٻاءُ هيٺ، دواسازي ۽ بايوٽيڪ ڪمپنيون لازمي طور تي پنهنجي R&D پروگرامن ۾ جدت آڻينديون ته جيئن راندين ۾ اڳتي رهي.
خارجي جدت مختلف صورتن ۾ اينديون آهن ۽ مختلف هنڌن تي پيدا ٿينديون آهن - يونيورسٽي جي ليبز کان، پرائيويٽ طور تي منعقد ٿيل وينچر ڪيپيٽل-پئڪڊ شروعاتي ۽ ڪانٽريڪٽ ريسرچ آرگنائيزيشنز (CROs). اچو ته جائزو وٺون ڪجھ سڀ کان وڌيڪ بااثر تحقيقي رجحانن جو جيڪي 2018 ۽ ان کان پوءِ ”گرم“ هوندا، ۽ ڪجهه اهم رانديگرن جو اختصار ڪريون جيڪي جدت کي هلائي رهيا آهن.
گذريل سال BioPharmaTrend جو خلاصوڪيترائي اهم رجحانبائيو دواسازي واري صنعت کي متاثر ڪرڻ، يعني: جين ايڊيٽنگ ٽيڪنالاجيز جي مختلف پهلوئن جي ترقي (بنيادي طور تي، CRISPR/Cas9)؛ immuno-oncology (CAR-T سيلز) جي علائقي ۾ هڪ دلچسپ ترقي؛ microbiome تحقيق تي وڌندڙ ڌيان؛ سڌائي واري دوا ۾ وڌيڪ دلچسپي؛ اينٽي بايوٽيڪٽس جي دريافت ۾ ڪجهه اهم اڳڀرائي؛ مصنوعي ذهانت (AI) بابت منشيات جي دريافت/ترقي لاءِ وڌندڙ جوش؛ طبي ڀنگ جي علائقي ۾ هڪ تڪراري پر تيز ترقي؛ ۽ فارما جو مسلسل ڌيان آر اينڊ ڊي آئوٽ سورسنگ ماڊلز ۾ جدت ۽ مهارت تائين رسائي حاصل ڪرڻ تي.
هيٺ ڏنل فهرست ۾ شامل ڪيل تحقيق جي ڪيترن ئي وڌيڪ فعال علائقن سان گڏ هن جائزي جو تسلسل آهي، ۽ مٿي بيان ڪيل رجحانن تي ڪجهه وڌايل تبصرا - جتي لاڳاپيل هجي.
1. فارما ۽ بايوٽيڪ پاران مصنوعي ذهانت (AI) کي اپنائڻ
اڄڪلهه AI جي چوڌاري سڀني هائپ سان، دوا جي تحقيق ۾ هن رجحان سان ڪنهن کي حيران ڪرڻ ڏکيو آهي. بهرحال، اهو ياد رکڻ گهرجي ته AI-هلائيندڙ ڪمپنيون واقعي وڏي فارما ۽ ٻين معروف لائف سائنس پليئرز سان ڪشش حاصل ڪرڻ شروع ڪن ٿيون، ڪيترن ئي تحقيقاتي پارٽنرشپ ۽ تعاون واري پروگرامن سان.هتيهن وقت تائين اهم سودن جي هڪ فهرست آهي، ۽هتيگذريل ڪيترن ئي مهينن دوران ”اي آءِ فار ڊرگ دريافت“ خلا ۾ ڪجهه قابل ذڪر سرگرمي جو مختصر جائزو آهي.
AI-based اوزارن جي هڪ صلاحيت هاڻي دوا جي دريافت ۽ ترقي جي سڀني مرحلن تي دريافت ڪئي وئي آهي - تحقيق جي ڊيٽا کان کني ۽ ٽارگيٽ جي سڃاڻپ ۽ تصديق ۾ مدد ڪرڻ، ناول ليڊ مرکبات ۽ دوا جي اميدوارن سان مدد ڪرڻ، ۽ انهن جي ملڪيتن ۽ خطرن جي اڳڪٿي ڪرڻ. ۽ آخرڪار، AI تي ٻڌل سافٽ ويئر هاڻي دلچسپي جي مرکبات حاصل ڪرڻ لاء ڪيميائي تجزيه جي منصوبابندي ۾ مدد ڪرڻ جي قابل آهي. AI پڻ لاڳو ڪيو ويو آهي منصوبابندي ڪرڻ کان اڳ واري ڪلينڪ ۽ ڪلينڪل آزمائشي ۽ بايو ميڊيڪل ۽ ڪلينڪل ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ.
ھدف جي بنياد تي منشيات جي دريافت کان ٻاهر، AI ٻين تحقيقاتي علائقن ۾ لاڳو ڪيو ويو آھي، مثال طور، فينوٽائپڪ دوا جي دريافت جي پروگرامن ۾ - اعلي مواد جي اسڪريننگ طريقن مان ڊيٽا جو تجزيو ڪرڻ.
ننڍي ماليڪيول جي دوائن جي دريافت تي AI-هلائيندڙ شروعاتن جي وڏي توجه سان، اتي پڻ دلچسپي آهي ته اهڙين ٽيڪنالاجي کي لاڳو ڪرڻ ۾ بائيولوجيڪ دريافت ۽ ترقي لاءِ.
2. دوا جي دريافت جي ڳولا لاءِ ڪيميائي جڳهه کي وڌائڻ
ڪنهن به ننڍڙن ماليڪيول جي دوا جي دريافت جي پروگرام جو هڪ اهم حصو هِٽ ايڪسپلوريشن آهي - انهن شروعاتي نقطي ماليڪيولن جي سڃاڻپ جيڪي ڪامياب دوائن جي طرف سفر شروع ڪندا (شايد ئي اهي هن سفر ۾ بچندا آهن، جيتوڻيڪ) - ڪيترن ئي اصلاحن، تصديق ۽ جانچ جي مرحلن ذريعي.
هٽ ايڪسپلوريشن جو اهم عنصر منشيات جي وسيع ۽ ڪيميائي طور تي متنوع اسپيس تائين رسائي آهي جهڙوڪ ماليڪيول اميدوارن کي چونڊڻ لاءِ، خاص طور تي، ناول جي ٽارگيٽ بائيولوجي جي جاچ لاءِ. ڏنو ويو آهي ته فارما جي هٿن ۾ موجود مرڪب مجموعا جزوي طور تي ٺهيل ننڍن ماليڪيول ڊيزائن جي بنياد تي ڄاڻايل حياتياتي مقصدن کي نشانو بڻائيندا آهن، نئين حياتياتي هدفن کي نئين ڊيزائن ۽ نون خيالن جي ضرورت هوندي آهي، انهي جي بدران ساڳئي ڪيمسٽري کي ٻيهر استعمال ڪرڻ جي.
هن ضرورت جي پيروي ڪندي، تعليمي ليبز ۽ نجي ڪمپنيون ڪيميائي مرکبات جو ڊيٽابيس ٺاهي ٿو، جيڪي عام دواسازي ڪمپني جي ڪمپائونڊ مجموعي ۾ موجود آهن. مثالن ۾ 166,4 بلين ماليڪيولن تي مشتمل ورچوئل ماليڪيولز جو GDB-17 ڊيٽابيس ۽FDB-1717 ڳري ايٽمس سان گڏ 10 ملين ٽڪرن جهڙو ماليڪيولز؛زينڪ- ورچوئل اسڪريننگ لاءِ تجارتي طور تي دستياب مرکبات جو هڪ مفت ڊيٽابيس، جنهن ۾ 750 ملين ماليڪيولز شامل آهن، جن ۾ 230 ملين 3D فارميٽ ۾ شامل آهن جيڪي ڊاکنگ لاءِ تيار آهن؛ ۽ تازي ترقي مصنوعي طور تي پهچندڙ آساني سان دستياب (حقيقي) ڪيميائي اسپيس پاران اينامين - 650 ملين ماليڪيولز ذريعي ڳولي سگهجن ٿا.حقيقي خلائي نيويگيٽرسافٽ ويئر، ۽337 ملين ماليڪيولز ڳولي سگهجن ٿا(هڪجهڙائي سان) EnamineStore تي.
هٽ جي ڳولا لاءِ نئين دوا-جهڙي ڪيميائي جاءِ تي پهچڻ لاءِ هڪ متبادل طريقو ڊي اين اي-انڪوڊ ٿيل لائبريري ٽيڪنالاجي (DELT) استعمال ڪري رهيو آهي. DELT synthesis جي ”تقسيم ۽ تلاءَ“ جي نوعيت جي ڪري، اهو ممڪن ٿي سگهي ٿو ته وڏي تعداد ۾ مرکبات کي قيمت ۽ وقت جي موثر انداز ۾ (لکين کان اربين مرکبات) ٺاهڻ.هتيتاريخي پس منظر، تصورات، ڪاميابين، حدن، ۽ ڊي اين اي-انڪوڊ ٿيل لائبريري ٽيڪنالاجي جي مستقبل تي هڪ بصيرت واري رپورٽ آهي.
3. ننڍڙن ماليڪيولن سان آر اين اي کي نشانو بڻائڻ
اهو مسلسل وڌندڙ جوش سان منشيات جي دريافت جي جڳهه ۾ هڪ گرم رجحان آهي: تعليمي ماهر، بايوٽيڪڪ شروعاتي ۽ دواسازي ڪمپنيون آر اين اي ٽارگيٽنگ بابت تيزي سان سرگرم آهن، جيتوڻيڪ غير يقيني صورتحال پڻ اعلي آهي.
جاندارن ۾،ڊي اين ايجي معلومات کي محفوظ ڪري ٿوپروٽينsynthesis ۽آر اين ايڊي اين اي ۾ انڪوڊ ٿيل هدايتن تي عمل ڪندو آهي جنهن جي ڪري رائبوسومس ۾ پروٽين جي ٺهڻ جي ڪري. جڏهن ته دوائن جي اڪثريت کي هدايت ڪئي وئي آهي ته هڪ بيماري لاء ذميوار پروٽين کي نشانو بڻايو وڃي، ڪڏهن ڪڏهن اهو ڪافي نه آهي ته روگجنڪ عمل کي دٻائڻ لاء. اهو لڳي ٿو ته هڪ سمارٽ حڪمت عملي جي شروعات ۾ شروع ڪرڻ ۽ آر اين اي تي اثر انداز ٿيڻ کان اڳ پروٽينن کي به ٺهڪندڙ ٿيڻ کان اڳ، تنهنڪري جينوٽائپ جي ترجمي جي عمل کي ناپسنديده فينوٽائپ (بيماري جي ظاهر) ۾ ڪافي اثر انداز ڪيو.
مسئلو اهو آهي ته، RNAs ننڍڙن ماليڪيولز لاءِ بدنام خوفناڪ حدف آهن - اهي لڪير آهن، پر بي ترتيبي سان موڙي، ڳنڍڻ، يا پاڻ ڏانهن لٺ ڪرڻ جي قابل آهن، خراب طور تي ان جي شڪل کي دوائن لاءِ مناسب پابند جيب ڏانهن قرض ڏيڻ. ان کان علاوه، پروٽينن جي ابتڙ، اهي صرف چار نيوڪليوٽائيڊ بلڊنگ بلاڪ ٺاهيندا آهن، اهي سڀ هڪجهڙا نظر اچن ٿا ۽ ننڍن ماليڪيولن پاران چونڊيل ٽارگيٽ ڪرڻ لاءِ مشڪل آهن.
بهرحال،تازو پيش رفت جو هڪ انگتجويز ڪيو ته اهو اصل ۾ ممڪن آهي ته دوا جهڙو، حياتياتي طور تي فعال ننڍڙا ماليڪيولز جيڪي RNA کي نشانو بڻائين. ناول سائنسي بصيرت آر اين اي لاءِ سونهري رش جو سبب بڻيو -گهٽ ۾ گهٽ هڪ درجن ڪمپنيونان لاءِ وقف ڪيل پروگرام آهن، جن ۾ وڏي فارما (بائيوجن، مرڪ، نوارٽيس، ۽ فائزر)، ۽ بايوٽيڪ اسٽارٽ اپس جهڙوڪ Arrakis Therapeutics$38M سيريز A گول2017 ۾، ۽ توسيع علاج -$55M سيريز A جي شروعات 2018 ۾.
4. نئين اينٽي بايوٽيڪٽس جي دريافت
اينٽي بايوٽڪ مزاحمتي بيڪٽيريا - سپر بگ جي اڀار بابت وڌندڙ خدشو آهي. اهي هر سال سڄي دنيا ۾ لڳ ڀڳ 700,000 موتين جا ذميوار هوندا آهن، ۽ برطانيا جي حڪومت جي هڪ جائزي موجب اهو انگ ڊرامائي طور تي وڌي سگهي ٿو - 2050 تائين 10 ملين تائين. بيڪٽيريا ترقي ڪري ٿو ۽ اينٽي بايوٽڪ دوائن جي خلاف مزاحمت پيدا ڪري ٿو، جيڪي روايتي طور تي وڏي ڪاميابيءَ سان استعمال ٿينديون هيون، ۽ پوءِ بڻجي وينديون آهن. وقت سان گڏ بيڪار.
مريضن ۾ سادي ڪيسن جي علاج لاءِ اينٽي بايوٽڪ دوائن جو غير ذميواراڻو نسخو ۽ جانورن جي فارمنگ ۾ اينٽي بايوٽڪ دوائن جو وڏي پئماني تي استعمال بيڪٽيريا ميوٽيشنز جي شرح کي تيز ڪري صورتحال کي خطري ۾ وجهي ٿو، انهن کي خطرناڪ رفتار سان دوائن جي خلاف مزاحمتي بڻائي ٿو.
ٻئي طرف، اينٽي بايوٽڪ جي دريافت دواسازي جي تحقيق لاءِ هڪ غير ڪشش وارو علائقو رهيو آهي، وڌيڪ ’اقتصادي طور تي ممڪن‘ دوائن جي ترقيءَ جي مقابلي ۾. شايد اهو ئي سبب آهي جو پائپ لائن جي سڪي وڃڻ جي پويان ناول اينٽي بائيوٽڪ طبقن جو آخري 30 سال اڳ متعارف ڪرايو ويو هو.
اڄڪلهه اينٽي بايوٽڪ جي دريافت هڪ وڌيڪ پرڪشش علائقو بڻجي رهي آهي ڇاڪاڻ ته ريگيوليٽري قانون سازي ۾ ڪجهه فائدي واري تبديلين جي ڪري، فارما کي متحرڪ ڪرڻ لاءِ پئسو اينٽي بايوٽيڪس دريافت پروگرامن ۾ وجهڻ، ۽ سيڙپڪاري سيڙپڪار - بايوٽيڪ شروعات ۾ ترقي ڪندڙ اينٽي بيڪٽيريل دوائن جو. 2016 ۾، اسان مان هڪ (AB)اينٽي بايوٽڪ دوا جي دريافت جي حالت جو جائزو ورتو۽ خلا ۾ شروع ٿيندڙ ڪجھ اميدن جو خلاصو بيان ڪيو، جن ۾ ميڪولائڊ دواسازي، آئٽرم ٿراپيوٽڪس، اسپيرو ٿراپيوٽڪس، سيڊارا تھراپيوٽڪس، ۽ اينٽيسس تھراپيوٽڪس شامل آھن.
خاص طور تي، اينٽي بايوٽيڪڪس جي جڳهه ۾ هڪ وڌيڪ دلچسپ تازي ڪاميابين مان هڪ آهيTeixobactin جي دريافت۽ ان جا اينالاگز 2015 ۾ سائنسدانن جي هڪ گروپ پاران ڊاڪٽر ڪريم ليوس جي اڳواڻي ۾، نارٿ ايسٽرن يونيورسٽي ۾ اينٽي مائڪروبيل دريافت سينٽر جي ڊائريڪٽر. هي طاقتور نئين اينٽي بايوٽيڪڪس طبقو يقين آهي ته ان جي خلاف بيڪٽيريا جي مزاحمت جي ترقي کي منهن ڏيڻ جي قابل هوندو. گذريل سال، لنڪن يونيورسٽي جي محققن ڪاميابيءَ سان teixobactin جو ٺهيل نسخو تيار ڪيو، جيڪو هڪ اهم قدم اڳتي وڌايو.
هاڻي سنگاپور آئي ريسرچ انسٽيٽيوٽ جي محققن ڏيکاريا آهن ته دوا جو مصنوعي نسخو ڪاميابي سان Staphylococcus aureus keratitis کي زندهه ماؤس ماڊل ۾ علاج ڪري سگهي ٿو. teixobactin جي سرگرمي کان اڳ صرف ويٽرو ۾ ظاهر ڪيو ويو آهي. انهن نون نتيجن سان، teixobactin کي وڌيڪ 6-10 سالن جي ترقي جي ضرورت پوندي جيڪا دوا بڻجي سگهي ٿي جيڪا ڊاڪٽر استعمال ڪري سگهن ٿا.
2015 ۾ teixobactin جي دريافت کان وٺي، اينٽي بايوٽيڪس جو هڪ ٻيو نئون خاندان مليا سيڊين سڏيو ويندو هو.2018 جي شروعات ۾ ظاهر ٿيو. اها دريافت اڃا پنهنجي ابتدائي مرحلن ۾ آهي، ۽ ٽيڪسوبيڪٽين تي جديد تحقيق جيتري ترقي يافته نه آهي.
5. phenotypic اسڪريننگ
تصويري ڪريڊٽ:سائنس لائف ليب
2011 ۾ ليکڪ ڊيوڊ سويني ۽ جيسن انٿونيانهن جي نتيجن جا شايع ٿيل نتيجا1999 ۽ 2008 جي وچ ۾ نيون دوائون ڪيئن دريافت ڪيون ويون، ان حقيقت کي سامهون رکندي ته فرسٽ ان ڪلاس جون ننڍيون ماليڪيول دوائون اصل ۾ فينوٽائپڪ اسڪريننگ جي استعمال سان دريافت ڪيون ويون آهن، هدف تي ٻڌل طريقن جي ڀيٽ ۾ (28 منظور ٿيل دوائون بمقابله 17، ترتيب سان) - ۽ اهو ان ڳالهه کي نظر ۾ رکندي اڃا به وڌيڪ حيرت انگيز آهي ته اهو ٽارگيٽ تي ٻڌل طريقو هو، جيڪو بيان ڪيل عرصي دوران هڪ وڏو ڌيان هو.
هن بااثر تجزيي 2011 کان وٺي فينوٽائپڪ دوائن جي دريافت جي پيراڊم جي بحالي کي شروع ڪيو - ٻئي دواسازي جي صنعت ۽ اڪيڊميريا ۾. تازو، سائنسدانن Novartisهڪ جائزو ورتوهن رجحان جي موجوده حالت جو جائزو ورتو ۽ ان نتيجي تي پهتو ته، جڏهن ته فارما ريسرچ تنظيمن کي فينوٽائپڪ طريقي سان ڪافي چئلينجن کي منهن ڏيڻو پيو، گذريل 5 سالن ۾ ٽارگيٽ جي بنياد تي اسڪرين جي تعداد ۾ گهٽتائي ۽ فينوٽائپڪ طريقن ۾ اضافو آهي. گهڻو ڪري، اهو رجحان 2018 کان پري جاري رهندو.
خاص طور تي، صرف فينوٽائپڪ ۽ ٽارگيٽ تي ٻڌل طريقن جي مقابلي کان ٻاهر، وڌيڪ پيچيده سيلولر اسيسز جي طرف هڪ واضح رجحان آهي، جهڙوڪ امر سيل لائنن کان پرائمري سيلز، مريض سيلز، ڪو-ثقافت، ۽ 3D ثقافتن ڏانهن. تجرباتي سيٽ اپ پڻ تيزيءَ سان نفيس ٿي رهيو آهي، غير متغير پڙهڻ کان پري پري تائين ذيلي سيلولر حصن ۾ تبديلين جو مشاهدو ڪرڻ، سنگل سيل جي تجزيي ۽ حتي سيل اميجنگ.
6. عضوا (جسم) - هڪ چپ
جاندار انساني سيلن جي قطار ۾ ٺهيل مائڪروچپس دوا جي ترقي، بيمارين جي ماڊلنگ ۽ ذاتي دوا ۾ انقلاب آڻي سگهي ٿي. اهي مائڪروچپس، 'اعضاء تي-چپس' سڏين ٿا، روايتي جانورن جي جاچ لاء هڪ امڪاني متبادل پيش ڪن ٿا. بالآخر، سسٽم کي مڪمل طور تي ڳنڍڻ جو هڪ طريقو آهي "جسم تي-هڪ-چپ" سسٽم مثالي دوا جي دريافت ۽ دوا جي اميدوار جي جاچ ۽ تصديق لاء.
ھي رجحان ھاڻي منشيات جي دريافت ۽ ترقي جي جڳھ ۾ ھڪڙو وڏو معاملو آھي ۽ اسان اڳ ۾ ئي "آرگن-آن-اي-چپ" پيراڊم جي موجوده حيثيت ۽ تناظر کي تازو ڪيو آھي.ننڍو جائزو.
جڏهن ته 6-7 سال اڳ ڪيترائي شڪ موجود هئا، جڏهن فيلڊ تي نظريا جوش ۽ جذبي کي اپنائڻ وارن طرفان بيان ڪيا ويا. بهرحال، اڄ، نقاد مڪمل طور تي پوئتي نظر اچن ٿا. نه رڳو ريگيوليٽري ۽ فنڊنگ ايجنسيون آهنتصور کي قبول ڪيو، پر اهو هاڻي وڌي رهيو آهياختيار ڪيوفارما ۽ اڪيڊميريا ٻنهي طرفان دوا جي تحقيقاتي پليٽ فارم جي طور تي. ٻن درجن کان وڌيڪ عضوي سسٽم آن-چپ سسٽم ۾ نمائندگي ڪن ٿا. ان بابت وڌيڪ پڙهوهتي.
7. بايوپرنٽنگ
انساني بافتن ۽ عضون جي بايوپرنٽنگ جو علائقو تيزي سان ترقي ڪري رهيو آهي ۽ اهو آهي، بلاشڪ، دوا جو مستقبل. 2016 جي شروعات ۾ قائم ٿيو،سيل لنڪدنيا جي پهرين ڪمپنين مان هڪ آهي جيڪا پيش ڪري ٿي 3D پرنٽ لائق بايو انڪ - هڪ مائع جيڪو انساني سيلن جي زندگي ۽ واڌ ويجهه کي قابل بڻائي ٿو. ھاڻي ڪمپني جسم جي حصن - نڪ ۽ ڪن کي بايوپرنٽ ڪري ٿي، خاص طور تي دوائن ۽ سينگار جي جانچ لاءِ. اهو ڪعب پڻ ڇپائي ٿو محققن کي ”راند“ ڪرڻ جي قابل بڻائي انساني عضون جهڙوڪ جگر جي سيلن سان.
Cellink تازو ئي CTI بايوٽيڪ سان ڀائيواري ڪئي، هڪ فرانسيسي ميڊيٽيڪڪ ڪمپني جيڪا سرطان جي نسب جي پيداوار ۾ ماهر آهي، سرطان جي تحقيق ۽ دوا جي دريافت جي شعبي کي ڪافي اڳتي وڌائڻ لاء.
نوجوان بايوٽيڪ شروع ڪرڻ لازمي طور تي CTI کان 3D پرنٽ ريپليڪس جي سرطان جي ٽيمن جي مدد ڪندو، سيل لنڪ جي بايو انڪ کي مريض جي ڪينسر جي سيلز جي نموني سان گڏ ڪندي. اهو تحقيق ڪندڙن کي خاص ڪينسر جي قسمن جي خلاف ناول علاج جي نشاندهي ڪرڻ ۾ مدد ڏيندو.
هڪ ٻيو بايوٽيڪ شارٽ اپ 3D پرنٽنگ ٽيڪنالاجي کي ترقي ڪري رهيو آهي حياتياتي مواد جي ڇپائي لاءِ - هڪ آڪسفورڊ يونيورسٽي اسپن آئوٽ ڪمپني، OxSyBio، جيڪاصرف £ 10m محفوظسيريز A فنانسنگ ۾.
جڏهن ته 3D بائيو پرنٽنگ هڪ انتهائي مفيد ٽيڪنالاجي آهي، اها جامد ۽ بي جان آهي ڇاڪاڻ ته اها صرف پرنٽ ٿيل اعتراض جي شروعاتي حالت کي سمجهي ٿي. هڪ وڌيڪ ترقي يافته طريقو اهو آهي ته ”وقت“ کي پرنٽ ٿيل بائيو آبجیکٹس (جيڪو ”4D بايو پرنٽنگ“ سڏجي ٿو) ۾ چوٿين طول و عرض جي طور تي شامل ڪيو وڃي، انهن کي وقت سان گڏ انهن جي شڪلين يا ڪارڪردگيءَ کي تبديل ڪرڻ جي قابل بڻائي جڏهن هڪ خارجي محرڪ لاڳو ڪيو وڃي.هتي4D بايوپرنٽنگ تي هڪ بصيرت وارو جائزو آهي.
بند ڪرڻ وارو نقطو
جيتوڻيڪ صرف بيان ڪيل مٿين رجحانن مان هر هڪ ۾ گہرے غوطه کان سواء، اهو ظاهر ٿيڻ گهرجي ته AI عمل جو هڪ وڌندڙ حصو وٺندو. بايوفرما جدت جا اهي سڀئي نوان علائقا وڏي ڊيٽا سينٽرڪ بڻجي ويا آهن. اها صورتحال پاڻ ۾ AI لاءِ اڳواٽ نمايان ڪردار پيش ڪري ٿي، انهي موضوع جي هن ڪوريج جي پوسٽ اسڪرپٽ جي طور تي پڻ نوٽ ڪيو وڃي ٿو ته AI ڪيترن ئي، تجزياتي ۽ عددي اوزارن تي مشتمل آهي، جيڪي مسلسل ارتقاءَ کان گذري رهيا آهن. منشيات جي دريافت ۽ شروعاتي اسٽيج ڊولپمينٽ ۾ AI جون ايپليڪيشنون گهڻو ڪري حدف ٿيل آهن لڪيل نمونن کي ظاهر ڪرڻ ۽ انفرنسز کي ڳنڍڻ جي سببن ۽ اثرات کي ٻي صورت ۾ سڃاڻپ يا سمجھڻ جي قابل ناهي.
اهڙيءَ طرح، AI اوزارن جو ذيلي سيٽ جيڪي دواسازي جي تحقيق ۾ استعمال ڪيا ويا آهن وڌيڪ مناسب طور تي ”مشين انٽيليجنس“ يا ”مشين لرننگ“ جي مانيڪر هيٺ اچي وڃن ٿا. اهي ٻئي انساني هدايتن جي نگراني ڪري سگهجن ٿيون، جيئن درجه بندي ڪندڙ ۽ شمارياتي سکيا جي طريقن ۾، يا انهن جي اندروني ڪم ۾ غير نگراني ٿيل آهن جيئن مختلف قسم جي مصنوعي نيورل نيٽ ورڪ جي عمل ۾. غير يقيني (يا فزي) استدلال لاءِ ٻولي ۽ لفظي پروسيسنگ ۽ امڪاني طريقا پڻ ڪارائتو ڪردار ادا ڪن ٿا.
اهو سمجهڻ ته اهي مختلف افعال ڪيئن ضم ٿي سگهن ٿا "AI" جي وسيع نظم و ضبط ۾ هڪ مشڪل ڪم آهي جيڪو سڀني دلچسپي پارٽين کي کڻڻ گهرجي. وضاحتن ۽ وضاحتن کي ڳولڻ لاءِ بهترين جڳهن مان هڪ آهيڊيٽا سائنس سينٽرپورٽل ۽ خاص طور تي بلاگ پوسٽون ونسنٽ گرانويل طرفان، جيڪي باقاعدهاختلافن کي واضح ڪري ٿوAI جي وچ ۾، مشين ليننگ، گہرے سکيا، ۽ انگ اکر. مجموعي طور تي AI جي اندر ۽ ٻاهر تي گفتگو ڪرڻ هڪ لازمي جزو آهي ڪنهن به بائيوفرما جي رجحانن جي برابر يا اڳتي وڌڻ جو.
پوسٽ جو وقت: مئي-29-2018