టెక్నాలజీ-ఎనేబుల్డ్ బయాలజీ: బయోటెక్నాలజీ యొక్క కొత్త శకానికి మార్గదర్శకత్వం

మొదటి బయోటెక్నాలజీ విప్లవం 50 సంవత్సరాల క్రితం ప్రారంభమైంది, పరమాణు జీవశాస్త్రజ్ఞులు DNA ఇంజనీరింగ్‌ని ఉపయోగించి విదేశీ జన్యు శ్రేణులను బ్యాక్టీరియాలోకి ప్రవేశపెట్టారు, హోస్ట్ జీనోమ్‌లో ఎన్‌కోడ్ చేయని ప్రోటీన్‌లను విజయవంతంగా ఉత్పత్తి చేశారు. ఈ విప్లవాత్మక క్షణం శాస్త్రీయ పరిశోధన యొక్క కొత్త శకాన్ని ప్రారంభించింది, ఇది ఆరోగ్యం మరియు వ్యాధిలో కణాలు ఎలా పనిచేస్తాయనే దానిపై మన అవగాహనను ప్రాథమికంగా అభివృద్ధి చేసింది. ఇది మిలియన్ల మంది రోగులకు మెరుగైన ఆరోగ్య ఫలితాలను అందించిన పూర్తిగా కొత్త తరగతుల చికిత్సలకు (రీకాంబినెంట్ ప్రొటీన్లు, మోనోక్లోనల్ యాంటీబాడీస్, టార్గెటెడ్ స్మాల్ మాలిక్యూల్స్, జీన్ మరియు సెల్ థెరపీలు మరియు జీన్ ఎడిటింగ్) తలుపులు తెరిచింది.

మొదటి బయోటెక్నాలజీ విప్లవం యొక్క పరివర్తన శక్తి ఉన్నప్పటికీ, సాంప్రదాయ బయోఫార్మాస్యూటికల్ అభివృద్ధి నమూనాలు దశాబ్దాల పురోగతి తర్వాత కూడా గణనీయమైన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి అడ్డంకులను ఎదుర్కొంటూనే ఉన్నాయి. క్లినికల్ ట్రయల్స్‌కు వెళ్లే చికిత్సల కోసం అట్రిషన్ రేటు 10% కంటే తక్కువగా ఉంది మరియు దశ I నుండి FDA ఆమోదం వరకు విజయవంతమైన రేటు దాదాపు 9%, పరమాణు జీవశాస్త్ర ఆవిష్కరణలను మిలియన్ల కొద్దీ వైద్య అవసరాలకు అనువదిస్తుంది. అవసరమైన చికిత్సలను వర్తింపజేయడానికి ప్రధాన అడ్డంకులు ఉన్నాయి. దానిని పరిష్కరించడానికి. వ్యక్తి యొక్క. ఈ అసమర్థత వలన విఫలమైన పరిశోధన మరియు అభివృద్ధి ప్రాజెక్టులపై బిలియన్ల కొద్దీ డాలర్లు వృధా అవుతున్నాయి మరియు ప్రయోజనం పొందే అవకాశం తక్కువగా ఉన్న పరిశోధనాత్మక చికిత్సల కోసం రోగులు క్లినికల్ ట్రయల్స్‌లో నమోదు చేయబడ్డారు. క్లినికల్ ట్రయల్స్‌లో మూల్యాంకనం చేయబడిన అత్యంత నిర్వచించబడిన రోగుల జనాభాకు వెలుపల వాస్తవ-ప్రపంచ సెట్టింగ్‌లలో కొత్త చికిత్సలను ఎలా ఉత్తమంగా పరిచయం చేయాలో అర్థం చేసుకునే సవాలు కారణంగా ఉత్పత్తి ఆమోదం తర్వాత కూడా అడ్డంకులు ఉంటాయి.

ఈ అడ్డంకులను అధిగమించడానికి జీవశాస్త్రం మరియు సాంకేతికతను ఏకీకృతం చేసే కొత్త విధానాలు అవసరం, అధునాతన కృత్రిమ మేధస్సు (AI) మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) నమూనాలను ఉపయోగించడం. మొదటి బయోటెక్ విప్లవానికి ఆజ్యం పోయడానికి జీవశాస్త్రవేత్తలు DNA ఇంజనీరింగ్‌ను ఉపయోగించినట్లే, డేటా శాస్త్రవేత్తలు జీవశాస్త్రాన్ని రూపొందించడానికి మరియు కొత్త కంప్యూటింగ్-ప్రారంభించబడిన బయోటెక్ కంపెనీలకు శక్తిని అందించడానికి కంప్యూటింగ్‌ను ఉపయోగించవచ్చు. సాంకేతికత-అధునాతన బయోటెక్ కంపెనీలు (లేదా సాంకేతికతతో కూడిన బయోటెక్ కంపెనీలు) కొత్త ఔషధ లక్ష్యాలను గుర్తిస్తాయి మరియు విభిన్న మూలాల నుండి డేటాను రూపొందించడం, విశ్లేషించడం మరియు ఎక్స్‌ట్రాపోలేట్ చేయడం ద్వారా భద్రత మరియు సమర్థతను ఆప్టిమైజ్ చేస్తాయి. మేము చికిత్సలను రూపొందించడం మరియు కొత్త రోగనిర్ధారణను ప్రారంభించడం ద్వారా మానవ ఆరోగ్యంలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధిస్తున్నాము. రోగనిర్ధారణ సాధనాలు. , ఒక నిర్దిష్ట చికిత్స నుండి ప్రయోజనం పొందే అవకాశం ఉన్న రోగులను గుర్తించండి. అంతే ముఖ్యమైనది, ఈ విస్తారమైన డేటాసెట్‌లు కొత్త చికిత్సలను అభివృద్ధి చేసే సమయాన్ని మరియు వ్యయాన్ని గణనీయంగా తగ్గించగలవు, వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా పాయింట్‌ల సంఖ్యను ముందుగా నిర్వచించిన వాటి కంటే మిలియన్ల వాస్తవ-ప్రపంచ డేటా పాయింట్‌లకు తగ్గించగలవు. దాని వినియోగాన్ని మెరుగుపరచగల శక్తి దీనికి ఉంది. వాస్తవ-ప్రపంచ సెట్టింగ్‌లలో కంపెనీలను మరియు దాని ఆధారంగా క్లినికల్ నిర్ణయాలు తీసుకునేలా చేయడం ద్వారా. డేటా ఇన్‌పుట్. ఇది రోగులు, చెల్లింపుదారులు, కంపెనీలు మరియు వారి పెట్టుబడిదారులకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.

ప్రస్తుత ఆవిష్కరణ మరియు అభివృద్ధి నమూనాలో అనేక అడ్డంకులు ఉన్నాయి

ఔషధ ఆవిష్కరణ మరియు అభివృద్ధికి సాంప్రదాయిక విధానాల యొక్క రెండు ముఖ్యమైన పరిమితులు 1) పరికల్పన-ఆధారిత పరిశోధన యొక్క ఉపయోగం మరియు 2) ప్రచురించబడిన సాహిత్యంలో చెల్లాచెదురుగా ఉన్న నిర్దిష్ట ఔషధ లక్ష్యం లేదా చికిత్సా అణువు గురించి డేటా మరియు అంతర్దృష్టి లేకపోవడం. అది ఉపయోగించబడదు మరియు చేర్చబడదు. సమాచార మూలం. ఈ పరిమితులు నిర్దిష్ట జీవసంబంధ మార్గాలు లేదా వ్యాధి వ్యక్తీకరణలతో సంబంధం కలిగి ఉన్న ప్రాంతాలకు ఆవిష్కరణ మరియు అభివృద్ధి యొక్క పరిధిని తగ్గించాయి, ఇది తక్కువ సమాచారంతో నిర్ణయం తీసుకోవడానికి దారి తీస్తుంది. కొత్త డ్రగ్ మార్కెట్‌ను ప్రారంభించేందుకు సగటున 10 సంవత్సరాలు మరియు $1 బిలియన్ కంటే ఎక్కువ సమయం తీసుకోవడానికి ఇవి కూడా ప్రధాన కారణాలు. లైఫ్ సైన్సెస్‌లో డిజైన్-బిల్డ్-టెస్ట్-లెర్న్ (DBTL) సైకిల్‌లను వేగవంతం చేసే క్లోజ్డ్-లూప్ AI మరియు ML-ఆధారిత ప్లాట్‌ఫారమ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం ద్వారా టెక్నాలజీ-ఎనేబుల్డ్ బయోటెక్ కంపెనీలు ఈ అడ్డంకుల చుట్టూ కొత్త మార్గాలను అందిస్తాయి. ఈ కంప్యూట్-ఎనేబుల్డ్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు డ్రగ్ హిట్, టార్గెట్ మరియు లీడ్ జనరేషన్, క్లినికల్ ట్రయల్ డిజైన్, పేషెంట్ స్ట్రాటిఫికేషన్ మరియు ఎన్‌రోల్‌మెంట్‌తో సంబంధం ఉన్న సమయం, ప్రయోగం మరియు ఖర్చులను తగ్గించడానికి భిన్నమైన డేటాను ఎక్స్‌ట్రాపోలేట్ చేయగలవు. ఈ సాంకేతికతలను ప్రభావితం చేసే కంపెనీలు AI/MLని ఉపయోగించి ప్రిలినికల్ R&D టైమ్‌లైన్‌లను గణనీయంగా తగ్గించాయి, హిట్ ఉత్పత్తి నుండి ఆచరణీయ లీడ్ డ్రగ్ క్యాండిడేట్‌కి వర్సెస్ సంవత్సరాలు లేదా దశాబ్దాలుగా మారుతున్నాయి. ఇప్పుడు మీరు దీన్ని 18 నెలలలోపు మరియు $1 మిలియన్ కంటే తక్కువ ఖర్చుతో అభివృద్ధి చేయవచ్చు. లక్షల డాలర్లు వెచ్చించారు.

సాంకేతికతను ఉపయోగించి జీవవిప్లవం వచ్చేసింది

ChatGPTలో ఉపయోగించిన ఉత్పాదక AI సాంకేతికతలు సాంకేతికత-ప్రారంభించబడిన జీవశాస్త్ర విప్లవాన్ని వేగవంతం చేస్తున్నాయి. డి నోవో మొదటి నుండి పూర్తిగా కొత్త ఔషధాలను కనుగొనడం మరియు అభివృద్ధి చేయడం. ఇది పరికల్పన-ఆధారిత విధానాల నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది, పరిశోధన ఇప్పటికే తెలిసిన వాటిపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇప్పటికే ఉన్న మిలియన్ల కొద్దీ డేటా పాయింట్‌లను ముందే నిర్వచించిన డేటా ఇన్‌పుట్ లేదా అవుట్‌పుట్ నియమాల పరిమితులు లేకుండా విశ్లేషించడం ద్వారా ఇది సాధ్యమవుతుంది, ఎందుకంటే పొందిన అంతర్దృష్టులు పూర్తిగా కొత్తవి. అదనంగా, ఈ కంపెనీలు జంతు మరియు రోగి నమూనాల “డిజిటల్ కవలలను” సృష్టించడానికి AIని ప్రభావితం చేయగలవు మరియు ఈ బలమైన బహుళ-మోడల్ బయోసిమ్యులేషన్‌లు పూర్తిగా డిజిటల్ చికిత్సా ఆస్తి అభివృద్ధికి తలుపులు తెరిచే అవకాశం ఉంది. “మల్టీ-ఓమిక్స్” లక్ష్య ఆవిష్కరణను ప్రారంభించడానికి ఉత్పాదక AI ఉపయోగించబడుతోంది (అనగా, వ్యక్తిగతంగా విశ్లేషించినప్పుడు సంబంధం లేని ఇతర ప్రోటీన్లు మరియు మార్గాలతో పరస్పర చర్యల ద్వారా వ్యాధికి దోహదపడే కారకాలను గుర్తించడం) ఇప్పటికే అమలు చేయబడింది. డీప్ బయాలజీ విశ్లేషణ నెలల నుండి కొన్ని మౌస్ క్లిక్‌ల వరకు కొత్త లక్ష్యాలను కనుగొనడానికి మరియు ప్రాధాన్యత ఇవ్వడానికి అవసరమైన సమయాన్ని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఇదే విధానాన్ని ఆటోమేటెడ్ ML-ఆధారిత డ్రగ్ డిజైన్ ప్రక్రియలను ఉపయోగించి నవల చికిత్సా అణువుల ఉత్పత్తికి కూడా అన్వయించవచ్చు, సీసం లాంటి అణువులను నెలలు లేదా సంవత్సరాలకు బదులుగా ఒక వారంలో గుర్తించవచ్చు. AI మరియు ML సాంకేతికతలు పరీక్షించబడుతున్న చికిత్స నుండి ఎక్కువగా ప్రయోజనం పొందే ట్రయల్ పార్టిసిపెంట్‌లను గుర్తించడానికి వాస్తవ-ప్రపంచ రోగి డేటాను విశ్లేషించడం ద్వారా క్లినికల్ ట్రయల్ ఫలితాలను రూపొందించడానికి మరియు అంచనా వేయడానికి ఉపయోగించబడతాయి. ఈ సాంకేతికతల నుండి పొందిన అంతర్దృష్టులు క్లినికల్ ట్రయల్స్ యొక్క పరిమాణం, ఖర్చు, వైఫల్యం మరియు వ్యవధిని గణనీయంగా తగ్గించగలవు. సాంకేతికత-ఆధారిత బయోటెక్ కంపెనీలు రోగులను స్తరీకరించడానికి కంప్యూటింగ్‌ను ఉపయోగించడం ద్వారా ఖచ్చితమైన వైద్యం యొక్క కొత్త శకానికి నాంది పలుకుతున్నాయి. ఇది వారి ప్రత్యేక సమలక్షణ మరియు జన్యురూప వ్యక్తీకరణ ప్రొఫైల్ ఆధారంగా ఒక వ్యక్తికి సరైన చికిత్స/చికిత్సా జోక్యాన్ని క్రమపద్ధతిలో గుర్తించడం ద్వారా రోగి ఫలితాలను నాటకీయంగా మెరుగుపరుస్తుంది. పెద్ద మొత్తంలో EHR డేటాను ఇప్పుడు ట్యాగ్ చేయవచ్చు, లేబుల్ చేయవచ్చు మరియు స్కేల్‌లో స్ట్రక్చర్ చేయవచ్చు, ఇది ప్రిడిక్టివ్ అనలిటిక్స్, జెనోమిక్ డేటా అనాలిసిస్, ఫినోటైపిక్ స్ట్రాటిఫికేషన్ మరియు ట్రీట్‌మెంట్ ఆప్టిమైజేషన్‌ను ఎనేబుల్ చేస్తుంది. నిర్దిష్ట చికిత్సా ప్రోటోకాల్‌లకు రోగుల యొక్క నిర్దిష్ట ఉప సమూహాలు ఎలా ప్రతిస్పందిస్తాయో మరియు గరిష్ట చికిత్స సమర్థత కోసం చికిత్స ప్రణాళికలను ఎలా ఆప్టిమైజ్ చేయవచ్చో మనం ఇప్పుడు అంచనా వేయడం ప్రారంభించవచ్చు.

వెట్ ల్యాబ్ ప్రయోగాలు, హై-త్రూపుట్ కాంపౌండ్ స్క్రీనింగ్, యానిమల్ మోడల్స్ మరియు పెద్ద-స్థాయి క్లినికల్ ట్రయల్స్‌తో సహా లైఫ్ సైన్సెస్ R&D వర్క్‌ఫ్లోలను డిజిటలైజ్ చేయడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను అతిగా చెప్పలేము. ఈ ఫ్రాగ్మెంటెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలు సాంప్రదాయ ఔషధ అభివృద్ధి మరియు చికిత్సా వ్యూహాలను దీర్ఘకాలంగా వేధిస్తున్న సమయం, ఖర్చు మరియు ప్రమాద అడ్డంకులకు గణనీయంగా దోహదం చేస్తాయి. ఈ సైలెడ్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేసే, ఆప్టిమైజ్ చేసే మరియు కనెక్ట్ చేసే పూర్తి-స్టాక్, కంప్యూట్-ఎనేబుల్డ్ బయోటెక్ కంపెనీల కొత్త శకం మానవ ఆరోగ్యంలో అభివృద్ధి చెందుతోంది. తదుపరి పారిశ్రామిక విప్లవం ఇక్కడ ఉంది.

ఫోటో: ఆల్ఫ్రెడ్ పసీకా/సైన్స్ ఫోటో లైబ్రరీ, జెట్టి ఇమేజెస్, http://www.gettyimages.com/license/680792467