ایک چیلنجنگ معاشی اور تکنیکی ماحول میں مقابلہ کرنے کے لیے مسلسل بڑھتے ہوئے دباؤ کے تحت، فارماسیوٹیکل اور بائیوٹیک کمپنیوں کو کھیل سے آگے رہنے کے لیے اپنے R&D پروگراموں میں مسلسل جدت لانی چاہیے۔
بیرونی اختراعات مختلف شکلوں میں آتی ہیں اور مختلف جگہوں پر پیدا ہوتی ہیں — یونیورسٹی کی لیبز سے لے کر نجی طور پر منعقد ہونے والے وینچر کیپیٹل کی حمایت یافتہ اسٹارٹ اپس اور کنٹریکٹ ریسرچ آرگنائزیشنز (CROs)۔ آئیے کچھ انتہائی بااثر تحقیقی رجحانات کا جائزہ لیتے ہیں جو 2018 اور اس کے بعد "گرم" ہوں گے، اور اختراعات چلانے والے چند اہم کھلاڑیوں کا خلاصہ کریں۔
گزشتہ سال BioPharmaTrend کا خلاصہ کیا گیا۔کئی اہم رجحاناتبائیو فارماسیوٹیکل انڈسٹری کو متاثر کرنا، یعنی: جین ایڈیٹنگ ٹیکنالوجیز کے مختلف پہلوؤں کی ترقی (بنیادی طور پر، CRISPR/Cas9)؛ امیونو آنکولوجی (CAR-T خلیات) کے علاقے میں ایک دلچسپ ترقی؛ مائکرو بایوم ریسرچ پر بڑھتی ہوئی توجہ؛ صحت سے متعلق ادویات میں گہری دلچسپی؛ اینٹی بائیوٹکس کی دریافت میں کچھ اہم پیش رفت؛ منشیات کی دریافت/ترقی کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کے بارے میں بڑھتا ہوا جوش؛ طبی بھنگ کے علاقے میں ایک متنازعہ لیکن تیز رفتار ترقی؛ اور اختراعات اور مہارت تک رسائی کے لیے R&D آؤٹ سورسنگ ماڈلز میں مشغول ہونے پر فارما کی مسلسل توجہ۔
ذیل میں اس جائزے کا تسلسل ہے جس میں تحقیق کے کئی مزید فعال شعبوں کو فہرست میں شامل کیا گیا ہے، اور اوپر بیان کردہ رجحانات پر کچھ توسیع شدہ تبصرے - جہاں متعلقہ ہوں۔
1. فارما اور بائیوٹیک کے ذریعہ مصنوعی ذہانت (AI) کو اپنانا
آج کل AI کے ارد گرد تمام ہائپ کے ساتھ، فارماسیوٹیکل ریسرچ میں اس رجحان سے کسی کو حیران کرنا مشکل ہے۔ تاہم، یہ واضح رہے کہ AI سے چلنے والی کمپنیاں واقعی بڑے فارما اور دیگر معروف لائف سائنس پلیئرز کے ساتھ بہت ساری تحقیقی شراکت داریوں اور تعاون پر مبنی پروگراموں کے ساتھ ملنا شروع کر دیتی ہیں۔یہاںاب تک کے اہم سودوں کی فہرست ہے، اوریہاںپچھلے کئی مہینوں میں "اے آئی فار ڈرگ دریافت" کی جگہ میں کچھ قابل ذکر سرگرمیوں کا ایک مختصر جائزہ ہے۔
AI پر مبنی ٹولز کی صلاحیت کو اب منشیات کی دریافت اور ترقی کے تمام مراحل پر تلاش کیا جاتا ہے - تحقیقی ڈیٹا مائننگ اور ہدف کی شناخت اور توثیق میں مدد کرنے سے لے کر، نئے لیڈ مرکبات اور منشیات کے امیدواروں کے ساتھ آنے میں مدد کرنے، اور ان کی خصوصیات اور خطرات کی پیشین گوئی کرنے تک۔ اور آخر کار، AI پر مبنی سافٹ ویئر اب دلچسپی کے مرکبات حاصل کرنے کے لیے کیمیائی ترکیب کی منصوبہ بندی میں مدد کرنے کے قابل ہے۔ AI کا اطلاق پری کلینیکل اور کلینیکل ٹرائلز کی منصوبہ بندی کرنے اور بائیو میڈیکل اور کلینیکل ڈیٹا کا تجزیہ کرنے پر بھی کیا جاتا ہے۔
ہدف پر مبنی منشیات کی دریافت کے علاوہ، AI کو دیگر تحقیقی شعبوں میں لاگو کیا جاتا ہے، مثال کے طور پر، فینوٹائپک منشیات کی دریافت کے پروگراموں میں - اعلی مواد کی اسکریننگ کے طریقوں سے ڈیٹا کا تجزیہ کرنا۔
چھوٹے مالیکیول دوائیوں کی دریافت پر AI سے چلنے والے اسٹارٹ اپس کی بڑی توجہ کے ساتھ، حیاتیات کی دریافت اور ترقی کے لیے ایسی ٹیکنالوجیز کو لاگو کرنے میں بھی دلچسپی ہے۔
2. منشیات کی دریافت کے لیے کیمیائی جگہ کو بڑھانا
کسی بھی چھوٹے مالیکیول ڈرگ ڈسکوری پروگرام کا ایک اہم حصہ ہٹ ایکسپلوریشن ہے — ان ابتدائی نقطہ مالیکیولز کی شناخت جو کامیاب ادویات کی طرف سفر شروع کریں گے (حالانکہ وہ اس سفر میں شاذ و نادر ہی زندہ رہتے ہیں) — متعدد اصلاح، توثیق اور جانچ کے مراحل کے ذریعے۔
ہٹ ایکسپلوریشن کا کلیدی عنصر منشیات کی وسیع اور کیمیائی طور پر متنوع جگہ تک رسائی ہے جیسے مالیکیولز سے امیدواروں کا انتخاب کرنے کے لیے، خاص طور پر، ناول ہدف حیاتیات کی تحقیقات کے لیے۔ یہ دیکھتے ہوئے کہ فارما کے ہاتھوں موجودہ کمپاؤنڈ مجموعے چھوٹے مالیکیول ڈیزائنوں پر مبنی تھے جو معلوم حیاتیاتی اہداف کو نشانہ بناتے ہیں، نئے حیاتیاتی اہداف کو ایک ہی کیمسٹری کو ضرورت سے زیادہ ری سائیکل کرنے کے بجائے نئے ڈیزائن اور نئے آئیڈیاز کی ضرورت ہوتی ہے۔
اس ضرورت کے بعد، اکیڈمک لیبز اور پرائیویٹ کمپنیاں کیمیائی مرکبات کا ڈیٹا بیس تیار کرتی ہیں جو عام دوا ساز کمپنی کے کمپاؤنڈ کلیکشن میں دستیاب ہے۔ مثالوں میں ورچوئل مالیکیولز کا GDB-17 ڈیٹا بیس شامل ہے جس میں 166,4 بلین مالیکیولز اورFDB-1717 بھاری ایٹموں کے ساتھ 10 ملین ٹکڑے جیسے مالیکیولز؛ZINK- ورچوئل اسکریننگ کے لیے تجارتی طور پر دستیاب مرکبات کا ایک مفت ڈیٹا بیس، جس میں 750 ملین مالیکیول شامل ہیں، بشمول 230 ملین 3D فارمیٹس میں ڈاکنگ کے لیے تیار؛ اور اینامائن کے ذریعہ مصنوعی طور پر قابل رسائی آسانی سے دستیاب (حقیقی) کیمیکل اسپیس کی حالیہ ترقی - 650 ملین مالیکیولز کے ذریعے تلاش کیے جا سکتے ہیں۔اصلی خلائی نیویگیٹرسافٹ ویئر، اور337 ملین مالیکیولز قابل تلاش ہیں۔(مماثلت کے مطابق) EnamineStore پر۔
ہٹ ایکسپلوریشن کے لیے نئی دوائی جیسی کیمیائی جگہ تک رسائی کا ایک متبادل طریقہ ڈی این اے انکوڈڈ لائبریری ٹیکنالوجی (DELT) کا استعمال ہے۔ ڈی ای ایل ٹی کی ترکیب کی "تقسیم اور پول" نوعیت کی وجہ سے، لاگت اور وقت کے لحاظ سے (لاکھوں سے اربوں مرکبات) میں بڑی تعداد میں مرکبات بنانا ممکن ہو جاتا ہے۔یہاںتاریخی پس منظر، تصورات، کامیابیوں، حدود اور ڈی این اے انکوڈ شدہ لائبریری ٹیکنالوجی کے مستقبل پر ایک بصیرت افروز رپورٹ ہے۔
3. چھوٹے مالیکیولز کے ساتھ RNA کو نشانہ بنانا
یہ مسلسل بڑھتے ہوئے جوش و خروش کے ساتھ منشیات کی دریافت کی جگہ میں ایک گرم رجحان ہے: ماہرین تعلیم، بائیوٹیک اسٹارٹ اپس اور فارماسیوٹیکل کمپنیاں RNA کو نشانہ بنانے کے بارے میں تیزی سے سرگرم ہیں، حالانکہ غیر یقینی صورتحال بھی زیادہ ہے۔
جانداروں میں،ڈی این اےکے لیے معلومات ذخیرہ کرتا ہے۔پروٹینترکیب اورآر این اےڈی این اے میں انکوڈ شدہ ہدایات پر عمل کرتا ہے جس کے نتیجے میں رائبوزوم میں پروٹین کی ترکیب ہوتی ہے۔ اگرچہ زیادہ تر دوائیاں کسی بیماری کے لیے ذمہ دار پروٹین کو نشانہ بنانے کے لیے دی جاتی ہیں، لیکن بعض اوقات یہ روگجنک عمل کو دبانے کے لیے کافی نہیں ہوتی ہیں۔ ایسا لگتا ہے کہ اس عمل کو شروع کرنا اور RNA پر اثر انداز ہونا اس سے پہلے کہ پروٹین کی ترکیب بھی ہو جائے، اس لیے جینی ٹائپ کے ترجمہ کے عمل کو ناپسندیدہ فینوٹائپ (بیماری کی ظاہری شکل) میں کافی حد تک متاثر کرنا ہے۔
مسئلہ یہ ہے کہ، RNAs چھوٹے مالیکیولز کے لیے بدنام زمانہ خوفناک اہداف ہیں - وہ لکیری ہیں، لیکن اناڑی طور پر موڑنے، فولڈ کرنے، یا خود سے چپکنے کے قابل ہیں، اس کی شکل کو منشیات کے لیے موزوں بائنڈنگ جیبوں تک پہنچاتے ہیں۔ اس کے علاوہ، پروٹین کے برعکس، وہ صرف چار نیوکلیوٹائڈ بلڈنگ بلاکس پر مشتمل ہوتے ہیں جو چھوٹے مالیکیولز کے ذریعے منتخب ہدف کے لیے بہت ایک جیسے اور مشکل نظر آتے ہیں۔
تاہم،حالیہ پیش رفت کی ایک بڑی تعدادتجویز کرتے ہیں کہ دراصل منشیات کی طرح، حیاتیاتی طور پر فعال چھوٹے مالیکیول تیار کرنا ممکن ہے جو RNA کو نشانہ بناتے ہیں۔ نئی سائنسی بصیرت نے آر این اے کے لیے سنہری رش کا اشارہ کیا -کم از کم ایک درجن کمپنیاںاس کے لیے مخصوص پروگرام ہیں، بشمول بگ فارما (بائیوجن، مرک، نووارٹیز، اور فائزر)، اور بائیوٹیک اسٹارٹ اپ جیسے اراکیس تھیراپیوٹکس$38M سیریز A راؤنڈ2017 میں، اور توسیعی علاج -2018 کے اوائل میں $55M سیریز A.
4. اینٹی بایوٹک کی نئی دریافت
اینٹی بائیوٹک مزاحم بیکٹیریا - سپر بگ کے بڑھنے کے بارے میں تشویش بڑھتی جارہی ہے۔ وہ ہر سال دنیا بھر میں تقریباً 700,000 اموات کے ذمہ دار ہیں، اور برطانیہ کی حکومت کے جائزے کے مطابق یہ تعداد ڈرامائی طور پر بڑھ سکتی ہے - 2050 تک 10 ملین تک۔ بیکٹیریا تیار ہوتے ہیں اور اینٹی بائیوٹکس کے خلاف مزاحمت پیدا کرتے ہیں جو روایتی طور پر بڑی کامیابی کے ساتھ استعمال ہوتے تھے، اور پھر بن جاتے ہیں۔ وقت کے ساتھ بیکار.
مریضوں میں سادہ کیسز کے علاج کے لیے اینٹی بائیوٹکس کا غیر ذمہ دارانہ نسخہ اور مویشیوں کی فارمنگ میں اینٹی بائیوٹکس کا وسیع پیمانے پر استعمال بیکٹیریل میوٹیشن کی شرح کو تیز کر کے حالات کو خطرے میں ڈالتا ہے اور انہیں خطرناک رفتار کے ساتھ دواؤں کے خلاف مزاحم بناتا ہے۔
دوسری طرف، زیادہ 'معاشی طور پر قابل عمل' ادویات تیار کرنے کے مقابلے میں، اینٹی بائیوٹکس کی دریافت دواسازی کی تحقیق کے لیے ایک غیر دلکش علاقہ رہا ہے۔ نوول اینٹی بائیوٹک کلاسوں کی پائپ لائن کے خشک ہونے کے پیچھے شاید یہ اہم وجہ ہے، جس میں آخری ایک تیس سال سے زیادہ پہلے متعارف کرایا گیا تھا۔
ریگولیٹری قانون سازی میں کچھ فائدہ مند تبدیلیوں کی وجہ سے آج کل اینٹی بائیوٹکس کی دریافت زیادہ پرکشش علاقہ بنتی جا رہی ہے، فارما کو اینٹی بائیوٹکس کی دریافت کے پروگراموں میں پیسہ ڈالنے کے لیے حوصلہ افزائی کرتی ہے، اور سرمایہ کاروں کو - بائیوٹیک اسٹارٹ اپس میں جو امید افزا اینٹی بیکٹیریل ادویات تیار کرتی ہے۔ 2016 میں، ہم میں سے ایک (AB)اینٹی بایوٹک ادویات کی دریافت کی حالت کا جائزہ لیا۔اور خلا میں کچھ امید افزا اسٹارٹ اپس کا خلاصہ کیا، بشمول Macrolide Pharmaceuticals، Iterum Therapeutics، Spero Therapeutics، Cidara Therapeutics، اور Entasis Therapeutics۔
خاص طور پر، اینٹی بائیوٹکس کی جگہ میں حالیہ پیش رفتوں میں سے ایک ہے۔Teixobactin کی دریافتاور 2015 میں سائنس دانوں کے ایک گروپ کے ذریعہ اس کے اینالاگس ڈاکٹر کم لیوس کی قیادت میں، نارتھ ایسٹرن یونیورسٹی میں اینٹی مائکروبیل ڈسکوری سینٹر کے ڈائریکٹر۔ خیال کیا جاتا ہے کہ یہ طاقتور نئی اینٹی بائیوٹکس کلاس اس کے خلاف بیکٹیریا کی مزاحمت کی نشوونما کو برداشت کرنے کے قابل ہے۔ پچھلے سال، لنکن یونیورسٹی کے محققین نے کامیابی کے ساتھ teixobactin کا ایک ترکیب شدہ ورژن تیار کیا، جس نے ایک اہم قدم آگے بڑھایا۔
اب سنگاپور آئی ریسرچ انسٹی ٹیوٹ کے محققین نے دکھایا ہے کہ دوائی کا مصنوعی ورژن زندہ ماؤس ماڈلز میں Staphylococcus aureus keratitis کا کامیابی سے علاج کر سکتا ہے۔ اس سے پہلے کہ teixobactin کی سرگرمی صرف وٹرو میں ظاہر کی گئی تھی۔ ان نئی دریافتوں کے ساتھ، teixobactin کو ایک ایسی دوا بننے کے لیے مزید 6-10 سال کی ترقی کی ضرورت ہوگی جسے ڈاکٹر استعمال کر سکتے ہیں۔
2015 میں teixobactin کی دریافت کے بعد سے، antibiotics کا ایک اور نیا خاندان ملا سیڈینز2018 کے اوائل میں انکشاف ہوا۔. یہ دریافت ابھی اپنے ابتدائی مراحل میں ہے، اور teixobactin پر تازہ ترین تحقیق کی طرح تقریباً ترقی یافتہ نہیں ہے۔
5. فینوٹائپک اسکریننگ
تصویری کریڈٹ:سائنس لائف لیب
2011 میں مصنفین ڈیوڈ سوئنی اور جیسن انتھونیان کے نتائج کے شائع کردہ نتائجاس کے بارے میں کہ 1999 اور 2008 کے درمیان نئی دوائیں کیسے دریافت ہوئیں اس حقیقت سے پردہ اٹھاتے ہوئے کہ پہلے درجے کی چھوٹی مالیکیول ادویات میں سے کافی زیادہ حقیقت میں ہدف پر مبنی نقطہ نظر (28 منظور شدہ دوائیں بمقابلہ 17، بالترتیب) کے مقابلے فینوٹائپک اسکریننگ کا استعمال کرتے ہوئے دریافت کی گئی تھیں۔ یہ اس بات کو مدنظر رکھتے ہوئے اور بھی زیادہ حیران کن ہے کہ یہ ہدف پر مبنی نقطہ نظر تھا جو بیان کردہ مدت کے دوران سب سے زیادہ توجہ کا مرکز رہا تھا۔
اس بااثر تجزیے نے 2011 سے فینوٹائپک دوائیوں کی دریافت کے نمونے کی نشاۃ ثانیہ کو متحرک کیا — دواؤں کی صنعت اور اکیڈمیا دونوں میں۔ حال ہی میں، نووارٹیس کے سائنسدانوںایک جائزہ لیااس رجحان کی موجودہ حالت کے بارے میں اور اس نتیجے پر پہنچے کہ، جبکہ فارما ریسرچ تنظیموں کو فینوٹائپک اپروچ کے ساتھ کافی چیلنجز کا سامنا کرنا پڑا، پچھلے 5 سالوں میں ہدف پر مبنی اسکرینوں کی تعداد میں کمی اور فینوٹائپک اپروچ میں اضافہ ہوا ہے۔ غالباً، یہ رجحان 2018 کے بعد بھی جاری رہے گا۔
اہم بات یہ ہے کہ صرف فینوٹائپک اور ہدف پر مبنی نقطہ نظر کا موازنہ کرنے کے علاوہ، زیادہ پیچیدہ سیلولر اسسیس کی طرف ایک واضح رجحان ہے، جیسے لافانی سیل لائنوں سے پرائمری سیلز، مریض سیلز، کو کلچرز، اور 3D کلچرز کی طرف جانا۔ تجرباتی سیٹ اپ بھی تیزی سے نفیس ہوتا جا رہا ہے، جو سب سیلولر کمپارٹمنٹس، سنگل سیل کے تجزیہ اور یہاں تک کہ سیل امیجنگ میں تبدیلیوں کا مشاہدہ کرنے کی طرف غیر متغیر ریڈ آؤٹ سے بہت آگے جا رہا ہے۔
6. اعضاء (جسم) پر ایک چپ
زندہ انسانی خلیات سے جڑی مائکروچپس منشیات کی نشوونما، بیماری کی ماڈلنگ اور ذاتی نوعیت کی ادویات میں انقلاب لا سکتی ہیں۔ یہ مائیکرو چپس، جنہیں 'اعضاء پر چپس' کہا جاتا ہے، جانوروں کی روایتی جانچ کا ممکنہ متبادل پیش کرتے ہیں۔ بالآخر، نظاموں کو مکمل طور پر جوڑنا ایک ایسا طریقہ ہے جس سے منشیات کی دریافت اور منشیات کے امیدواروں کی جانچ اور توثیق کے لیے پورا "باڈی آن اے چپ" سسٹم مثالی ہو۔
یہ رجحان اب منشیات کی دریافت اور ترقی کی جگہ میں ایک بڑا سودا ہے اور ہم نے حال ہی میں "اعضاء پر ایک چپ" کے نمونے کی موجودہ حیثیت اور سیاق و سباق کا احاطہ کیا ہے۔منی جائزہ.
جب کہ تقریباً 6-7 سال پہلے بہت سارے شکوک و شبہات موجود تھے، جب میدان میں نقطہ نظر کو پرجوش اپنانے والوں کے ذریعہ بیان کیا گیا تھا۔ تاہم آج ناقدین مکمل پسپائی کا شکار نظر آتے ہیں۔ نہ صرف ریگولیٹری اور فنڈنگ ایجنسیاں ہیں۔تصور کو قبول کیالیکن اب یہ تیزی سے بڑھ رہا ہے۔اپنایافارما اور اکیڈمیا دونوں کے ذریعہ منشیات کی تحقیق کے پلیٹ فارم کے طور پر۔ آن چپ سسٹمز میں دو درجن سے زیادہ اعضاء کے نظام کی نمائندگی کی جاتی ہے۔ اس کے بارے میں مزید پڑھیںیہاں.
7. بائیو پرنٹنگ
انسانی بافتوں اور اعضاء کی بائیو پرنٹنگ کا علاقہ تیزی سے ترقی کر رہا ہے اور یہ بلاشبہ طب کا مستقبل ہے۔ 2016 کے اوائل میں قائم کیا گیا،سیل لنک3D پرنٹ ایبل بائیو انک پیش کرنے والی دنیا کی پہلی کمپنیوں میں سے ایک ہے – ایک ایسا مائع جو انسانی خلیات کی زندگی اور نشوونما کے قابل بناتا ہے۔ اب کمپنی بنیادی طور پر ادویات اور کاسمیٹکس کی جانچ کے لیے جسم کے حصوں — ناک اور کانوں کے بائیو پرنٹ کرتی ہے۔ یہ کیوبز کو بھی پرنٹ کرتا ہے جو محققین کو انسانی اعضاء جیسے جگر کے خلیوں کے ساتھ "کھیلنے" کے قابل بناتا ہے۔
سیلنک نے حال ہی میں کینسر کی تحقیق اور منشیات کی دریافت کے شعبے کو کافی حد تک آگے بڑھانے کے لیے، کینسر کے ٹشوز بنانے میں مہارت رکھنے والی ایک فرانسیسی میڈٹیک کمپنی، CTI Biotech کے ساتھ شراکت کی۔
نوجوان بائیوٹیک اسٹارٹ اپ بنیادی طور پر CTI ٹو 3D پرنٹ کرنے میں کینسر کے ٹیومر کی نقل تیار کرنے میں مدد کرے گا، سیلنک کے بائیو انک کو مریض کے کینسر کے خلیوں کے نمونے کے ساتھ ملا کر۔ اس سے محققین کو کینسر کی مخصوص اقسام کے خلاف نئے علاج کی نشاندہی کرنے میں مدد ملے گی۔
ایک اور بائیوٹیک سٹارٹ اپ جو حیاتیاتی مواد کو پرنٹ کرنے کے لیے 3D پرنٹنگ ٹیکنالوجی تیار کر رہا ہے - آکسفورڈ یونیورسٹی کی اسپن آؤٹ کمپنی، OxSyBio، جوصرف £10m محفوظسیریز اے فنانسنگ میں۔
اگرچہ 3D بائیو پرنٹنگ ایک انتہائی مفید ٹیکنالوجی ہے، لیکن یہ جامد اور بے جان ہے کیونکہ یہ پرنٹ شدہ چیز کی صرف ابتدائی حالت پر غور کرتی ہے۔ ایک زیادہ جدید طریقہ یہ ہے کہ طباعت شدہ بائیو آبجیکٹس میں چوتھی جہت کے طور پر "وقت" کو شامل کیا جائے (جسے "4D بائیو پرنٹنگ" کہا جاتا ہے)، جب کوئی بیرونی محرک مسلط کیا جاتا ہے تو وقت کے ساتھ ان کی شکلوں یا افعال کو تبدیل کرنے کے قابل بناتا ہے۔یہاں4D بائیو پرنٹنگ پر ایک بصیرت انگیز جائزہ ہے۔
اختتامی نقطہ نظر
یہاں تک کہ ابھی بیان کیے گئے ہر ایک ٹاپ ٹرینڈ میں گہرا غوطہ لگائے بغیر، یہ واضح ہو جانا چاہیے کہ AI کارروائی کا بڑھتا ہوا حصہ لے رہا ہے۔ بائیو فارما انوویشن کے یہ تمام نئے شعبے بڑے ڈیٹا سینٹرک بن گئے ہیں۔ یہ صورت حال بذات خود AI کے لیے ایک نمایاں کردار کی ترجمانی کرتی ہے، اس موضوع کی اس کوریج کے لیے ایک پوسٹ اسکرپٹ کے طور پر یہ بھی نوٹ کرتے ہوئے کہ AI متعدد، تجزیاتی اور عددی آلات پر مشتمل ہے جو مسلسل ارتقاء سے گزر رہے ہیں۔ منشیات کی دریافت اور ابتدائی مرحلے کی نشوونما میں AI کی ایپلی کیشنز کا زیادہ تر مقصد پوشیدہ نمونوں اور وجوہات اور اثرات کو جوڑنے والے نتائج کو ظاہر کرنا ہے بصورت دیگر قابل شناخت یا قابل فہم نہیں۔
اس طرح، AI ٹولز کا ذیلی سیٹ جو دواسازی کی تحقیق میں استعمال کیا جاتا ہے وہ زیادہ مناسب طریقے سے "مشین انٹیلی جنس" یا "مشین لرننگ" کے مانیکر کے تحت آتا ہے۔ ان دونوں کی نگرانی انسانی رہنمائی کے ذریعے کی جا سکتی ہے، جیسا کہ درجہ بندی کرنے والے اور شماریاتی سیکھنے کے طریقوں میں، یا ان کے اندرونی کاموں میں غیر نگرانی کی جا سکتی ہے جیسا کہ مختلف قسم کے مصنوعی عصبی نیٹ ورکس کے نفاذ میں۔ غیر یقینی (یا مبہم) استدلال کے لیے زبان اور سیمنٹک پروسیسنگ اور امکانی طریقے بھی ایک مفید کردار ادا کرتے ہیں۔
یہ سمجھنا کہ ان مختلف افعال کو "AI" کے وسیع نظم و ضبط میں کیسے ضم کیا جا سکتا ہے ایک مشکل کام ہے جسے تمام دلچسپی رکھنے والی جماعتوں کو انجام دینا چاہیے۔ وضاحتیں اور وضاحتیں تلاش کرنے کے لیے بہترین جگہوں میں سے ایک ہے۔ڈیٹا سائنس سینٹرلپورٹل اور خاص طور پر بلاگ پوسٹس جو ونسنٹ گران ویل نے باقاعدگی سے شائع کیے ہیں۔اختلافات کو واضح کرتا ہے۔AI، مشین جھکاؤ، گہری سیکھنے، اور شماریات کے درمیان۔ مجموعی طور پر AI کے اندر اور باہر سے واقف ہونا کسی بھی بائیو فارما رجحانات سے ہم آہنگ یا آگے رہنے کا ایک ناگزیر جزو ہے۔
پوسٹ ٹائم: مئی-29-2018