शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली बनाई है जो भविष्यवाणी कर सकती है कि दवा के अणु किस तरह से रासायनिक परिवर्तनों से गुजर सकते हैं। जर्मनी की टेक्निकल यूनिवर्सिटी ऑफ म्यूनिख (एलएमयू), ईटीएच ज्यूरिख (ईटीएच ज्यूरिख) और बेसल स्थित रोश फार्मास्युटिकल रिसर्च एंड अर्ली डेवलपमेंट (पीआरईडी) की एक सहयोगी टीम ने दवा के अणुओं को संश्लेषित करने के सर्वोत्तम तरीके की भविष्यवाणी करने के लिए एक नई तकनीक डिजाइन करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया है।
नेचर केमिस्ट्री जर्नल में प्रकाशित संबंधित पेपर के पहले लेखक डेविड निप्पा ने कहा, "इस दृष्टिकोण में आवश्यक प्रयोगशाला प्रयोगों की संख्या को काफी कम करने की क्षमता है, जिससे रासायनिक संश्लेषण की दक्षता और स्थिरता में वृद्धि होगी।" निप्पा एलएमयू में रसायन विज्ञान और फार्मेसी विभाग में पीएचडी छात्र हैं और रोश में डॉ. डेविड कोनराड के अनुसंधान समूह में हैं।
सक्रिय फार्मास्युटिकल अवयवों में आमतौर पर एक ढांचा शामिल होता है जिससे कार्यात्मक समूह जुड़े होते हैं। इन समूहों के विशिष्ट जैविक कार्य होते हैं। नए या बेहतर चिकित्सा प्रभाव प्राप्त करने के लिए, कार्यात्मक समूहों को बदलने और ढांचे में नए पदों को जोड़ने की आवश्यकता है। हालाँकि, यह प्रक्रिया रसायन विज्ञान के क्षेत्र में विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण है क्योंकि स्वयं ढाँचा, जो मुख्य रूप से कार्बन और हाइड्रोजन परमाणुओं से बना है, लगभग निष्क्रिय है।
फ्रेमवर्क को सक्रिय करने की एक विधि तथाकथित बॉरिलेशन प्रतिक्रिया है। इस प्रक्रिया में, बोरॉन युक्त रासायनिक समूह ढांचे के कार्बन परमाणुओं से जुड़े होते हैं। फिर इस बोरॉन समूह को चिकित्सीय प्रभाव वाले विभिन्न समूहों से बदला जा सकता है। हालाँकि बोरोनेशन प्रतिक्रियाओं में बड़ी क्षमता होती है, लेकिन प्रयोगशाला में उन्हें नियंत्रित करना मुश्किल होता है।
ईटीएच ज्यूरिख में डॉक्टरेट छात्र केनेथ एट्ज़ के साथ, डेविड निपा ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया, जिसे रोश की स्वचालन प्रयोगशालाओं के विश्वसनीय वैज्ञानिक कार्यों और प्रयोगात्मक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। यह किसी भी अणु की बोरेशन स्थिति का सफलतापूर्वक अनुमान लगा सकता है और रासायनिक परिवर्तनों के लिए इष्टतम स्थिति प्रदान कर सकता है। आर्टज़ ने कहा, "दिलचस्प बात यह है कि जब शुरुआती सामग्रियों के बारे में त्रि-आयामी जानकारी को ध्यान में रखा गया, न कि केवल उनके द्वि-आयामी रासायनिक सूत्रों को ध्यान में रखा गया, तो भविष्यवाणियों में सुधार हुआ।"
मौजूदा सक्रिय अवयवों में उन स्थितियों की पहचान करने के लिए इस पद्धति का सफलतापूर्वक उपयोग किया गया है जहां अतिरिक्त प्रतिक्रियाशील समूहों को पेश किया जा सकता है। इससे शोधकर्ताओं को ज्ञात दवा सक्रिय अवयवों के नए, अधिक प्रभावी वेरिएंट को तेजी से विकसित करने में मदद मिलती है।
/scitechdaily से संकलित