एआई ड्रग डिस्कवरी बायोटेक एम एंड ए सुपरसाइकल को ट्रिगर कर रही है

एआई-चालित बायोटेक की नई युग

फार्मास्यूटिकल उद्योग की शुरुआत रासायनिक उद्योग की शक्ति पर आधारित थी, जिसने लगातार अधिक उपयोगी उत्पाद बनाना शुरू किया, जिसमें चिकित्सा उद्देश्यों के लिए भी शामिल हैं। प्रारम्भ में, यह मुख्यतः विंडो के छाल से एस्पिरिन और एक उष्णकटिबंधीय पेड़ से क्विनिन जैसे प्राकृतिक रासायनिक यौगिकों को अलग करने और शुद्ध करने के बारे में था।

फिर इसने पूरी तरह नए यौगिक बनाना शुरू किया जो प्रकृति में कभी नहीं थे और उन्हें दवा में बदल दिया। हालांकि, यह दृष्टिकोण पिछले दशकों में विफल होने लगा है।

सबसे आसान उत्पादन या सबसे आसान खोज वाले रसायन पहले ही मिल चुके हैं, और अन्य अणु अक्सर पर्याप्त नहीं होते: बहुत अस्थिर, बहुत विषैला, निर्माण में बहुत कठिन, आदि।

परिणामस्वरूप, फार्मास्यूटिकल उद्योग ने बायोटेक की ओर रुख किया, जो हार्मोन, प्रोटीन, या डीएनए एवं आरएनए जैसे जैविक अणुओं को दवा में पुनः उपयोग करता है। इससे कृत्रिम इंसुलिन, मोनोक्लोनल थैरेपी, जीन थैरेपी, और कई अन्य प्रभावशाली प्रगति हुई।

हालांकि, यहाँ भी प्रगति रुकने लगी है, क्योंकि आसान अवसर पहले ही ले लिए गए हैं: अधिकांश सक्रिय जैविक पदार्थ पहले ही पहचाने और ज्ञात हैं, जिससे अधिक जटिल, समझने में कठिन जैविक तंत्र बचते हैं जो अभी भी उपचार प्रतिरोधी रोगों को ठीक करने के लिए आवश्यक हैं।

यह बड़े फार्मास्यूटिकल कंपनियों के लिए एक गंभीर समस्या है। न केवल उनके कई रसायन-आधारित उपचार पेटेंट सुरक्षा से बाहर हो रहे हैं या जल्द ही हो जाएंगे, बल्कि केवल बायोटेक स्टार्टअप को खरीदने या साझेदारी करने की रणनीति अब पर्याप्त नहीं है।

इन कंपनियों को नवाचार को तेजी से खरीदना होगा, और पहले जो काम करता था वह अब पर्याप्त नहीं है।

बड़े हिस्से में, यह इसलिए है क्योंकि एक एकल मानव कोशिका का वास्तविक प्रतिनिधित्व एक व्यक्ति के लिए लगभग अकल्पनीय जटिल होगा, जैसा कि कुछ साल पहले वायरल हुई एक कंप्यूटर-जनित चित्र में दिखाया गया था, जिसमें एक एकल मानव कोशिका के सभी घटकों को दर्शाया गया था।

स्रोत: Newsweek

सौभाग्य से, बायोटेक नवाचार की एक नई लहर एआई को बायोलैब में लागू करने से आ रही है। यह उस क्रांति के साथ मिलकर आती है जिसे “मल्टीओमिक्स क्रांति” कहा जाता है, जो अंतःकोशिकीय स्तर तक डेटा की अभूतपूर्व मात्रा उत्पन्न करती है।

और एआई, जो बड़े डेटा सेटों का विश्लेषण करने की क्षमता रखता है, जो मानव मस्तिष्क से बहुत आगे है, अब सभी को समझने में मदद कर रहा है।

स्रोत: World Economic Forum

इस प्रवृत्ति का उदाहरण 12 जनवरी 2026 को घोषित साझेदारी है, जिसमें एनवीडिया और एली लिली ने एआई ड्रग डिस्कवरी के लिए बुनियादी ढाँचा और अनुसंधान में पाँच वर्षों में कुल $1 बिलियन तक का संयुक्त निवेश करने की योजना बनाई है।

डिजिटल बायोलॉजी युग

डिजिटल बायोलॉजी ड्रग डिस्कवरी पाइपलाइन में समय, लागत और विफलता जोखिम के संचित होने के स्थान को बदल रही है—सबसे महंगे वेट-लैब कार्य शुरू होने से पहले अधिक अन्वेषण और अनुकूलन को गणना में स्थानांतरित कर रही है। (LLY )

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मल्टीओमिक्स का उदय

जीवित प्रणालियों की अत्यधिक जटिलता ने मल्टीओमिक्स के उदय को प्रेरित किया है, जो जैविक विज्ञान के सभी -ओमिक्स उप-सेगमेंट को मिलाकर एक क्षेत्र है और इसे बायोटेक्नोलॉजी में अगला कदम माना जाता है:

• जीनोमिक्स: कोशिकाओं के नाभिक में डीएनए अनुक्रम का विश्लेषण।
• ट्रांसक्रिप्टोमिक्स: डीएनए के निर्देशों को ले जाने वाले mRNA का विश्लेषण।
• एपिजेनेटिक्स: जीनोम में परिवर्तन बिना आनुवंशिक अनुक्रम को बदले, या “एपिजेनेटिक्स”。
• प्रोटियोमिक्स: प्रोटीन का विश्लेषण, जिसमें शर्करा के साथ प्रोटीन संशोधन (“पोस्ट-ट्रांसलेशनल”) शामिल है।
• मेटाबोलोमिक्स: रासायनिक यौगिकों और मेटाबोलिज्म का विश्लेषण।
• माइक्रोबायोमिक्स: शरीर के अंदर या ऊपर रहने वाले सभी माइक्रोब्स का विश्लेषण।
• सिंगल-सेल मल्टीओमिक्स: व्यक्तिगत कोशिकाओं पर मल्टीओमिक्स विश्लेषण।
• स्पैशियल बायोलॉजी: 3D में विशिष्ट mRNA, प्रोटीन, या कोशिकाओं के स्थान का विश्लेषण।

स्रोत: Ark Research

मल्टीओमिक्स अधिक शक्तिशाली विश्लेषणात्मक उपकरणों, जैसे जीनेटिक सीक्वेंसर से लेकर स्पैशियल बायोलॉजी, के कारण भी उभरा।

हालांकि समस्या यह है कि यह इतना डेटा बाढ़ उत्पन्न करता है कि पहली बार, जीवविज्ञानियों के लिए समस्या अब एक रोचक डेटा बिंदु खोजने की नहीं है जिसे व्यावहारिक अनुप्रयोगों में उपयोग किया जा सके, बल्कि यह तय करना है कि कौन सा डेटा वास्तव में किसी विशिष्ट समस्या के लिए प्रासंगिक है।

यदि दुनिया के प्रत्येक नवजात शिशु का जीनोम अनुक्रमित किया जाए, जो आने वाले वर्षों में संभव प्रथा हो सकती है, तो यह एआई जैसे ल्लामा द्वारा हर वर्ष उपयोग किए जाने वाले डेटा से 10,000 गुना अधिक डेटा उत्पन्न करेगा।

स्रोत: Ark Research

डिजिटल बायोलॉजी क्या है?

बायोटेक अनुसंधान के लिए एक नया विकल्प हाल ही में प्रकट हुआ है: इन-सिलिको दृष्टिकोण, जहाँ एक या कई वर्चुअल कोशिकाओं को कंप्यूटर में सिमुलेट किया जाता है।

“2026 में, रोग लक्ष्य की पहचान इन-सिलिको अन्वेषण पर निर्भर होगी, इससे पहले कि कोई वेट-लैब वैलिडेशन शुरू हो। यह प्रीक्लिनिकल विकास के दौरान रुकने वाले प्रोग्रामों की संख्या को कम करेगा। Veronica DeFelice – Director of Biologics at Sapio Sciences.”

इन वर्चुअल कोशिकाओं को फिर संभावित नई उपचार के सामने रखा जाता है, और सिमुलेशन गणना करता है कि वे कैसे प्रतिक्रिया करेंगे।

स्रोत: Ark Research

एक अन्य विकल्प प्रोटीन की 3D संरचना को सिमुलेट करना है, जो अंततः उसकी जैविक कार्य को निर्धारित करती है।

गूगल की एआई AlphaFold जैसी प्रोटीन फोल्डिंग सिम्युलेटर ने 2018 से अब तक 500 गुना तक सुधार किया है।

स्रोत: Ark Research

इसलिए यह संभावना है कि इन-सिलिको सिमुलेशन अधिकांश फार्मास्यूटिकल और बायोटेक कंपनियों के लिए अनिवार्य तकनीक बन जाएंगे।

डिजिटल बायोलॉजी का एक अन्य रूप उन्नत डिटेक्शन सिस्टम का उपयोग है, जो रक्त नमूने में कैंसर के मार्करों की पहचान करता है, महंगे और कम प्रभावी बायोप्सी को बदलता है, जिससे संभावित कैंसर की शीघ्र खोज संभव होती है।

अंत में, ऑटोमेशन, रोबोटिक्स और एआई मिलकर स्वचालित लैब बनाते हैं जो मानव श्रम के बिना प्रयोग चला सकते हैं, और संभावित उपयोगी अणुओं या यौगिकों की लाखों संख्या को कम लागत और पारंपरिक शोध विधियों की 100 गुना गति से जांचते हैं।

एआई ड्रग डिस्कवरी में निवेश

एली लिली अवलोकन

एली लिली एक विशाल फार्मास्यूटिकल कंपनी है जिसने अपनी मेडिकल साम्राज्य क्विनिन और फिर इंसुलिन पर बनाया।

डायबिटीज़ उपचार कंपनी का मुख्य केंद्र बना रहा है, जिसमें पिछले तीन दशकों में इस रोग के लिए कई अणु खोजे और स्वीकृत किए गए हैं। इसमें टिर्ज़ेपैटाइड शामिल है, जो Mounjaro ब्रांड नाम के तहत व्यावसायिक किया गया है।

2010 के दशक में, एली लिली ने ऑन्कोलॉजी (कैंसर उपचार) में भी बड़े पैमाने पर निवेश किया, कई अधिग्रहण और साझेदारियों के साथ, साथ ही इन-हाउस ड्रग विकास प्रयासों के माध्यम से एक मजबूत ऑन्कोलॉजी ड्रग पोर्टफोलियो बनाया।

टिर्ज़ेपैटाइड अणु को तब से एंटी-ऑबेसिटी ड्रग के रूप में पुनः उपयोग किया गया है, Zepbound ब्रांड नाम के तहत, जो Ozempic का सबसे बड़ा प्रतिस्पर्धी है। यह एली लिली के लिए जीवनरक्षक रहा है, क्योंकि उनके कई पुराने ड्रग पेटेंट समाप्त हो गए हैं, जिससे जेनरिक ड्रग निर्माता अब उन्हें भी बना सकते हैं और कीमत पर प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं।

फिर भी, एक ही पेटेंटेड पेप्टाइड और उसके संभावित डेरिवेटिव्स पर भारी निर्भरता जोखिमपूर्ण है और दीर्घकाल में स्थायी नहीं है। अधिकांश फार्मास्यूटिकल कंपनियों की तरह, एली लिली को विविध नवाचार की आवश्यकता है। लेकिन उद्योग में कई अन्य कंपनियों के विपरीत, एली लिली की योजना है, और वह एआई और डिजिटल बायोलॉजी में पूरी तरह निवेश करने पर निर्भर है।

एली लिली एआई ड्रग डिस्कवरी

एआई ड्रग डिस्कवरी और एली लिली के बारे में सबसे बड़ी और नवीनतम घोषणा उनका एनवीडिया के साथ साझेदारी है।

“NVIDIA (NVDA ) और Lilly हमारे उद्योगों के सर्वश्रेष्ठ को मिलाकर ड्रग डिस्कवरी के लिए एक नई रूपरेखा बना रहे हैं — जहाँ वैज्ञानिक एक ही अणु बनने से पहले इन-सिलिको में विशाल जैविक और रासायनिक स्थानों का अन्वेषण कर सकते हैं।” Jensen Huang, founder and CEO of NVIDIA

योजना लिली के एजेंटिक वेट लैब को कम्प्यूटेशनल ड्राई लैब के साथ मिलाएगी, जिससे 24/7 एआई-सहायता प्रयोग संभव होगा। यह पहले घोषित 1,000 NVIDIA ब्लैकवेल अल्ट्रा GPUs वाले एआई सुपरकम्प्यूटर के साथ मिलकर एक एआई फैक्ट्री बनाएगा, जो नई अणुओं की पहचान, अनुकूलन और वैधता के लिए बड़े बायोमेडिकल फाउंडेशन और फ्रंटियर मॉडल को प्रशिक्षित करेगा।

“हमारे फाउंडेशन मॉडल हमारे रसायनज्ञों के लिए नई संभावनाएँ उत्पन्न कर रहे हैं, उन्हें ऐसे नए मोटिफ़ और परमाणु कॉन्फ़िगरेशन खोजने में मदद कर रहे हैं जो पारंपरिक तरीकों से पहुँच से बाहर थे।” Thomas Fuchs – Chief AI Officer at Eli Lilly

यह $1 बिलियन साझेदारी फार्मास्यूटिकल कंपनी की एआई ड्रग डिस्कवरी में नवीनतम (और सबसे बड़ी) कदम है। पहले, यह विशेष रूप से:

• Insilico Medicine के साथ एक अनुसंधान सहयोग शुरू किया, जिसमें अनुसंधान माइलस्टोन के आधार पर स्टार्टअप को अधिकतम $100M भुगतान किया जाएगा।
• Circle Pharma के साथ साझेदारी, जिससे एली लिली के एआई का उपयोग करके उसके मैक्रोसाइक्ल थैरेपी को सुधारें, जिसमें ऐतिहासिक रूप से अड्रग्गेबल लक्ष्यों के लिए भी शामिल है।
• insitro के साथ मशीन लर्निंग मॉडल विकसित किए, जो ड्रग डिस्कवरी और विकास में मशीन लर्निंग के अग्रणी हैं।
• OpenAI के साथ सहयोग, जिससे ड्रग-प्रतिरोधी बैक्टीरिया के उपचार के लिए नई दवाओं की खोज की जा सके।
• $409M डील में Genetic Leap के एआई मॉडल का उपयोग करके RNA-लक्षित दवाओं की खोज।
• Google/Alphabet की डिजिटल बायोटेक कंपनी Isomorphic Labs के साथ एआई साझेदारी, जिसे $45M अग्रिम मिलेगा और प्रदर्शन-आधारित माइलस्टोन के तहत अधिकतम $1.7B प्राप्त करने की पात्रता है।
• Genesis Therapeutics के साथ कंपनी के मॉलीक्यूलर एआई प्लेटफ़ॉर्म के लिए अधिकतम $670M का डील।
• Superluminal के साथ $1.3B का डील, एआई का उपयोग करके मोटापा दवाओं की खोज के लिए, उनके स्वामित्व वाले एआई-ड्रिवेन प्लेटफ़ॉर्म के कारण जो G-प्रोटीन-कपल्ड रिसेप्टर्स (GPCR) को लक्षित करता है, जिसका लक्ष्य एली लिली की मोटापा बाजार में पहले से ही अग्रणी स्थिति को मजबूत करना है।
• BigHat Biosciences के साथ एक डील, जो उनके Milliner प्लेटफ़ॉर्म के कारण एआई-ड्रिवेन एंटीबॉडी थैरेपी की खोज को आगे बढ़ाएगा।

एली लिली ने Benchling के साथ भी साझेदारी की, जो जीवन विज्ञान आरएंडडी के लिए क्लाउड-आधारित सॉफ्टवेयर प्लेटफ़ॉर्म है, ताकि बायोटेक स्टार्टअप को लिली के दशकों के स्वामित्व वाले अनुसंधान डेटा पर प्रशिक्षित मॉडलों तक पहुंच प्रदान की जा सके।

TuneLab नामक यह प्लेटफ़ॉर्म एली लिली को अपने “Catalyze360” कार्यक्रम के तहत शुरुआती चरण के जीवन विज्ञान कंपनियों के साथ साझेदारी करने में मदद करेगा।

समग्र रूप से, ये एआई ड्रग डिस्कवरी साझेदारियाँ और सभी दिशाओं में बुनियादी ढाँचा निर्माण संभवतः एली लिली की डिस्कवरी पाइपलाइन को पुनर्निर्मित करेंगे और एंटीबायोटिक्स, कैंसर ड्रग्स, दुर्लभ रोगों और मोटापा में उसकी स्थिति को बढ़ाएंगे।

एली लिली (LLY) स्टॉक समाचार और विकास