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मल्टीओमिक्स और स्वास्थ्य देखभाल में एआई: दवा खोज के लिए एक नया मोर्चा

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सटीक चिकित्सा स्वास्थ्य देखभाल का भविष्य है

जब लागू कठोर विज्ञानों की बात आती है, तो प्रगति का स्रोत अधिक सटीक माप और उपकरण रहे हैं। यह विशेष रूप से भौतिकी और रसायन विज्ञान में सत्य है, जहाँ विश्लेषणात्मक उपकरण अब व्यक्तिगत परमाणुओं की प्रतिक्रियाओं को प्रयोगों के प्रति देख सकते हैं, जिससे स्वच्छ ऊर्जा, सामग्री विज्ञान, नैनोटेक्नोलॉजी, निर्माण, और कम्प्यूटिंग में तेज़ प्रगति हुई है (इन विषयों पर लेखों के लिए लिंक देखें)।

हालाँकि, एक वैज्ञानिक क्षेत्र सटीक माप के लिए अधिक कठिन साबित हुआ है: जीवविज्ञान। यह इसलिए है क्योंकि जीवित जीव “सरल” पदार्थ नहीं होते जो कुछ तत्वों से बने हों, बल्कि वे लाखों, यदि नहीं अरबों, विभिन्न भागों से बनी अत्यधिक जटिल अणु मशीनरी होते हैं।

इसलिए, एक एकल मानव कोशिका का वास्तविक प्रतिनिधित्व लगभग अकल्पनीय जटिल होगा, जैसा कि कुछ साल पहले वायरल हुई एक कंप्यूटर‑जनित एकल मानव कोशिका की तस्वीर से स्पष्ट है।

स्रोत: Newsweek

इसने जैविक और जैव‑रासायनिक घटनाओं की वास्तविक समझ को एक निरंतर चुनौती बना दिया है।

जीनोमिक्स एक महत्वपूर्ण पहला कदम रहा है, जो कोशिकाओं द्वारा अपने आंतरिक घटकों को बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले टेम्पलेट/निर्देशों को समझाता है। एक अन्य बढ़ता कारक एआई का उपयोग है, क्योंकि उन्नत न्यूरल नेटवर्क विशाल डेटा को मानव मस्तिष्क से बेहतर संभाल सकते हैं।

इन दोनों के साथ, स्वास्थ्य देखभाल में परिवर्तन आएगा, जहाँ वास्तव में व्यक्तिगत सटीक चिकित्सा प्रत्येक व्यक्ति के अनूठे जीन, मेटाबॉलिज़्म, चिकित्सा इतिहास आदि के आधार पर तैयार होगी।

वर्तमान में, सटीक चिकित्सा $500 बिलियन का बाजार है, और इसमें मोनोक्लोनल एंटीबॉडीज़, (2023 में $222 बिलियन का बाजार) के साथ-साथ सबसे उन्नत कैंसर उपचार जैसे CAR‑T थेरेपीज़ शामिल हैं।

मल्टीओमिक्स क्या है?

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

  • जीनोमिक्स: कोशिकाओं के नाभिक में डीएनए अनुक्रम का विश्लेषण।
  • ट्रांसक्रिप्टोमिक्स: डीएनए के निर्देशों को वहन करने वाले mRNA का विश्लेषण।
  • एपिजेनेटिक्स: जीनोम में परिवर्तन किए बिना संशोधन, अर्थात “एपिजेनेटिक्स”।
  • प्रोटिओमिक्स: प्रोटीन का विश्लेषण, जिसमें शर्करा द्वारा प्रोटीन का संशोधन (“पोस्ट‑ट्रांसलेशनल”) शामिल है।
  • मेटाबोलोमिक्स: रासायनिक यौगिकों और मेटाबॉलिज़्म का विश्लेषण।
  • माइक्रोबायोमिक्स: शरीर के भीतर या सतह पर रहने वाले सभी माइक्रोब्स का विश्लेषण।
  • सिंगल‑सेल मल्टीओमिक्स: व्यक्तिगत कोशिकाओं पर मल्टीओमिक्स विश्लेषण।
  • स्पेशियल बायोलॉजी: 3D में विशिष्ट mRNA, प्रोटीन या कोशिकाओं के स्थान का विश्लेषण।

स्रोत: Ark Research

नए क्षेत्रों का उदय हो रहा है, जैसे कि एग्रिजेनोमिक्स (कृषि उपज सुधार के लिए जीनोमिक्स), इकोलॉजिकल जीनोमिक्स (इकोसिस्टम के स्वास्थ्य और जीन विविधता का सटीक मूल्यांकन), या सिंथेटिक बायोलॉजी (विशिष्ट उद्देश्य के लिए नए जीन, लक्षण या संपूर्ण जीव बनाना)।

इनमें से प्रत्येक क्षेत्र ने नई और उन्नत विश्लेषणात्मक विधियों के कारण जबरदस्त प्रगति की है, जो मुख्यतः नैनोटेक्नोलॉजी, ऑप्टिक्स, अर्धचालक तकनीक और कम्प्यूटिंग शक्ति में क्रांतिकारी प्रगति से संभव हुआ है।

दुर्भाग्यवश, जैविक विज्ञान और चिकित्सा इन सभी नए डेटा को संभालने में संघर्ष करने लगी हैं, और प्रत्येक संभावित -ओमिक्स क्षेत्र के जटिल अंतःक्रियाओं को समझना और भी कठिन हो गया है।

मुख्यतः, यह व्यक्तिगत जीन, प्रोटीन, बायोमोलेक्यूल, बैक्टीरिया आदि के बीच संभावित ट्रिलियन या क्वाड्रिलियन क्रॉस‑इंटरैक्शन के कारण है।

और सिद्धांत रूप में, वास्तव में व्यक्तिगत चिकित्सा के लिए यह डेटा प्रत्येक व्यक्ति के लिए एकत्र किया जाएगा, और उनके डिजिटल स्वास्थ्य रिकॉर्ड से जोड़ा जाएगा।

लागत में गिरावट और डेटा की बाढ़

विश्लेषणात्मक उपकरणों में तकनीकी सुधार ने नए डेटा एकत्र करने की लागत को बहुत कम कर दिया है। उदाहरण के लिए, पूर्ण मानव जीनोम अनुक्रमण की लागत 30 वर्षों में एक मिलियन गुना घट गई है, और डीएनए संश्लेषण अब 10,000 गुना सस्ता हो गया है।

स्रोत: Ark Research

इसका मतलब है कि जब 2001 में केवल एक जीनोम अनुक्रमित करने की लागत $450,000 थी, अब हम उसी कीमत पर 1.4 बिलियन जीनोम अनुक्रमित कर सकते हैं, यानी विश्व की 17% जनसंख्या।

परिणामस्वरूप, जीनोमिक्स और अन्य -ओमिक्स डेटा जीवविज्ञानों को बाढ़ की तरह घेर रहा है।

उदाहरण के लिए, यूके बायोबैंक, सबसे बड़ा सार्वजनिक‑उपलब्ध जीनोमिक्स डेटाबेस, में 27 गुना अधिक डेटा है जो सबसे बड़े LLM (लार्ज लैंग्वेज मॉडल) में से एक, Meta द्वारा निर्मित AI Llama 405b को शक्ति प्रदान करता है (FB )।

यदि दुनिया के हर नवजात शिशु का जीनोम अनुक्रमित किया जाए, जो आने वाले वर्षों में संभावित रूप से सामान्य प्रथा बन सकती है, तो यह Llama द्वारा वार्षिक उपयोग किए जाने वाले डेटा से 10,000 गुना अधिक डेटा उत्पन्न करेगा।

स्रोत: Ark Research

सौभाग्य से, डेटा की मात्रा हजारों गुना बढ़ रही है, उसी तरह डिजिटल विश्लेषण उपकरणों, विशेषकर एआई, की दक्षता भी बढ़ रही है, जिससे समान लागत पर 1,000 गुना अधिक शक्ति मिल रही है।

स्रोत: Ark Research

दवा खोज में अनुप्रयोग

वर्चुअल सेल्स

हाल ही तक, संभावित नई दवा के प्रभाव या किसी प्रोटीन के दूसरे के साथ अंतःक्रिया को जानने के लिए जीवविज्ञानों को प्रयोग को मैन्युअली चलाना पड़ता था, जो महंगा और समय‑साध्य कार्य था।

यह स्वाभाविक रूप से नई दवा खोज को धीमा करता था और नवाचारी उपचारों की स्वास्थ्य‑देखभाल लागत को बढ़ाता था। इसे इन‑विट्रो (प्रयोगशाला में) या इन‑विवो (जीवित जीव में, आमतौर पर जानवर) किया जा सकता था।

एक नया विकल्प हाल ही में उभरा है, इन‑सिलिको दृष्टिकोण, जहाँ एक या कई वर्चुअल सेल्स को कंप्यूटर में सिमुलेट किया जाता है। इन वर्चुअल सेल्स को संभावित नई उपचार के सामने रखा जाता है और सिमुलेशन गणना करता है कि वे कैसे प्रतिक्रिया देंगे।

स्रोत: Ark Research

उन्नत सिमुलेशन

पूर्ण जीनोम और ट्रांसक्रिप्टोम डेटा के अलावा, एक अन्य उपकरण अब इन‑सिलिको सिमुलेशन में प्रवेश कर रहा है: प्रोटीन फोल्डिंग सिमुलेटर जैसे Google की एआई AlphaFold (GOOGL )।

कई प्रोटीन‑आधारित दवाएँ शरीर की कोशिकाओं के रिसेप्टर या लक्षित बैक्टीरिया/कैंसर कोशिकाओं की सतह के साथ अंतःक्रिया पर निर्भर करती हैं।

इन‑सिलिको में प्रोटीन की 3D संरचना (फोल्डिंग) की सही भविष्यवाणी करने से दवा विकास की सफलता दर और गति में क्रांतिकारी सुधार होगा, जिससे लागत घटेगी।

AlphaFold ने 2018 से अब तक 500 गुना तक सुधार किया है, इसलिए इन‑सिलिको सिमुलेशन अधिकांश बायोटेक कंपनियों के लिए अनिवार्य तकनीक बन जाएगा।

स्रोत: Ark Research

अन्य कंपनियाँ भी AlphaFold के समान तकनीक पर काम कर रही हैं, लेकिन गैर‑प्रोटीन अणुओं के लिए, जैसे Schrödinger (SDGR ) , जिसे हमने “शीर्ष 5 एआई एवं डिजिटल बायोटेक कंपनियों” में कवर किया था।

कैंसर डिटेक्शन

कैंसर का प्रारंभिक पता लगाना, यहाँ तक कि जब वह MRI स्कैनर में भी दिखाई न दे, अक्सर जीवन‑और‑मृत्यु का प्रश्न हो सकता है।

एक नई तकनीक “लिक्विड बायोप्सी” नाम से जानी जाती है, जो रक्त में कैंसर‑विशिष्ट डीएनए अनुक्रमों को पहचानने के लिए जीनोम अनुक्रमण उपकरणों का उपयोग करती है, भले ही ये अनुक्रम अत्यंत दुर्लभ हों।

लिक्विड बायोप्सी वास्तविक बायोप्सी की तुलना में बहुत कम आक्रामक है, केवल रक्त नमूना की आवश्यकता होती है। इसे एक ही समय में कई संभावित कैंसर की खोज के लिए भी उपयोग किया जा सकता है।

स्रोत: Ark Research

जून 2024 में, Guardant Health (GH ) ने अपना “Shield” कोलोरेक्टल कैंसर स्क्रीनिंग टेस्ट FDA द्वारा अनुमोदित किया। Grail (GRAL ), जो हाल ही में Illumina (ILMN ) से अलग हुई कंपनी है, भी ऐसा टेस्ट विकसित कर रही है।

लिक्विड बायोप्सी के अलावा, न्यूनतम अवशिष्ट रोग (MRD) परीक्षण भी कैंसर रोगियों की रेमिशन की जाँच के लिए अधिक सामान्य हो रहा है। MRD पारंपरिक इमेजिंग की तुलना में कैंसर की पुनरावृत्ति को 20 महीने पहले तक पहचान सकता है।

स्रोत: Ark Research

MRD और लिक्विड बायोप्सी दोनों के लिए निजी और राष्ट्रीय स्वास्थ्य बीमा प्रणालियों द्वारा प्रतिपूर्ति को तेज़ अपनाने के लिए मुख्य कारक माना जाएगा।

ऑटोमेटेड लैब

जैसे‑जैसे अधिक डेटा की आवश्यकता बढ़ती है, और डिटेक्शन उपकरण सस्ते होते जा रहे हैं, मानव‑स्तर के पीएचडी‑योग्य कर्मी लागत और क्षमता दोनों के लिहाज़ से सीमित कारक बनते जा रहे हैं।

यह सत्य है चाहे वह मैन्युअल कार्य हो, जैसे सैंपल निकालना, या प्रयोगों का डिज़ाइन।

एक उभरता वैकल्पिक तरीका “सेल्फ‑ड्राइविंग लैब (SDL)” है। यह रोबोटिक्स और ऑटोमेशन को मिलाकर थकाऊ और धीमे मैन्युअल कार्य को बदलता है, जिससे हाई‑थ्रूपुट प्रयोग संभव होते हैं। इसमें LLMs को डेटा विश्लेषण और अगले प्रयोगों के डिज़ाइन के लिए जोड़ा जाता है।

स्रोत: Ark Research

इस नई दवा खोज विधि में एक प्रमुख खिलाड़ी Recursion Pharmaceuticals (RXRX ) है (नीचे इस कंपनी के बारे में अधिक जानकारी)।

निवेश अंतर्दृष्टि

जबकि कई कंपनियाँ एआई और मल्टीओमिक्स के संगम पर नवाचार कर रही हैं, कुछ अपनी महत्ता या महत्वाकांक्षा के कारण विशेष रूप से उभर कर सामने आती हैं।

Recursion Pharmaceuticals

RXRX मूल्य चार्ट

Recursion एक ऐसी कंपनी है जिसने अपनी स्थापना से ही एआई का उपयोग करके नई दवा खोज को तेज़ करने पर ध्यान केंद्रित किया है। इसके लिए यह ड्राई लैब (इन‑सिलिको) और वेट लैब (जैविक सैंपल) को मिलाता है:

  • 1.7 मिलियन छोटे अणुओं की लाइब्रेरी।
  • सेल कल्चर, CRISPR जीन एडिटिंग, घुलनशील कारक, जीवित वायरस, आदि।
  • एक ऑटोमेटेड लैब रोबोटिक्स वर्कफ़्लो जो प्रति सप्ताह 2.2 मिलियन प्रयोगों तक सक्षम बनाता है।
  • हाई‑थ्रूपुट माइक्रोस्कोप और अनुक्रमण प्रणाली।
  • कैमरों से निरंतर वीडियो फ़ीड, जो पशु व्यवहार के समग्र माप रिकॉर्ड करती है।
  • उन्नत कम्प्यूटेशनल संसाधन, जिन्होंने >21 पेटाबाइट स्वामित्व वाले हाई‑डायमेंशनल डेटा उत्पन्न किया है।
  • ADMET (अवशोषण, वितरण, मेटाबॉलिज़्म, उत्सर्जन, और विषविज्ञान) डेटा।

Recursion दुनिया के सबसे तेज़ सुपरकंप्यूटर में से एक का मालिक भी है, जिसका उपयोग वह अपने LLMs और एआई को दवा खोज के लिए प्रशिक्षित करने में करता है। एआई मॉडल 2 बिलियन से अधिक छवियों की लाइब्रेरी पर प्रशिक्षित किए गए और सभी संभावित जीन‑संयोजन और यौगिकों के बीच 6 ट्रिलियन संबंधों का अनुमान लगाया।

स्रोत: Ark Research

अगस्त 2024 में, Recursion ने Exscientia के साथ विलय किया, जो सटीक थेरेपीज़ पर केंद्रित कंपनी है और “पूरे प्रयोगात्मक चक्र में व्यापक रोबोटिक ऑटोमेशन” का उपयोग करती है। Recursion ने मई 2023 में दवा‑रसायन विज्ञान‑केंद्रित प्रीक्लिनिकल स्टार्ट‑अप्स Cyclica और Valance का अधिग्रहण किया, कुल $87.5M में।

इन नई अधिग्रहित कंपनियों के डेटा को Recursion के मूल डेटासेट्स के साथ मिलाकर, कंपनी अब एक पूरी तरह एकीकृत बायोटेक कंपनी बन गई है, जो लक्ष्य पहचान, इन‑सिलिको भविष्यवाणी, इन‑विवो वैधता, और क्लिनिकल ट्रायल्स तक सब संभालती है।

स्रोत: Recursion

Recursion के पास 20+ अणु विभिन्न विकास चरणों में अपने R&D पाइपलाइन में हैं, जिनमें से 7 क्लिनिकल ट्रायल के चरण 1/2 में हैं, मुख्यतः ऑन्कोलॉजी (कैंसर) और दुर्लभ रोगों में।

स्रोत: Recursion Pharmaceuticals

इन कार्यक्रमों में 10+ साझेदार कार्यक्रम शामिल हैं, जिनके लिए R&D माइलस्टोन पर संभावित भुगतान $20 बिलियन तक हो सकता है, जिसमें से $450 मिलियन पहले ही भुगतान हो चुके हैं।

स्रोत: Recursion Pharmaceuticals

समग्र रूप से, अधिग्रहणों और एआई‑आधारित दवा खोज में शुरुआती कदमों के माध्यम से विकसित नई Recursion बड़े फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों के लिए प्रमुख साझेदार बन रही है, जो अपने R&D पाइपलाइन को पुनः भरना चाहती हैं।

Illumina

अन्य -ओमिक्स महत्वपूर्ण हैं, लेकिन लगभग सभी जीनोमिक्स के इर्द‑गिर्द घूमते हैं, जो हर जीवित कोशिका की “निर्देश पुस्तिका” है।

और सबसे बड़ी जीनोम अनुक्रमण मशीन निर्माता Illumina है। कंपनी छोटे जीन अनुक्रम पढ़ने पर केंद्रित है, जो कैंसर पहचान के लिए उपयोग किया जाता है। वर्तमान में इसके 22,000+ स्थापित अनुक्रमणकर्ता 165 देशों में हैं।

Illumina की अनुक्रमण मशीनों के उपभोग्य पदार्थों का लगभग आधा हिस्सा क्लिनिकल अनुप्रयोगों में उपयोग होता है, जबकि बाकी सार्वजनिक और निजी अनुसंधान प्रयोगशालाओं में। क्लिनिकल अनुप्रयोगों में आधी मांग ऑन्कोलॉजी से आती है।

स्रोत: Illumina

जैसे‑जैसे जीनोमिक्स और मल्टीओमिक्स दवा खोज प्रक्रिया और कैंसर निदान के केंद्र में आ रहे हैं, Illumina के उपकरणों की मांग बढ़ने की संभावना है। कंपनी क्लिनिकल अनुप्रयोगों के लिए NGS (नेक्स्ट जेनरेशन सीक्वेंसिंग) की मांग में 18% CAGR और अनुसंधान के लिए 6% CAGR की वृद्धि की भविष्यवाणी करती है, जिससे 2033 तक क्लिनिकल के लिए $100 बिलियन और अनुसंधान के लिए $25 बिलियन का कुल पता योग्य बाजार (TAM) बन जाएगा।

स्रोत: Illumina

Illumina का Grail नामक लिक्विड बायोप्सी कंपनी के साथ जटिल इतिहास रहा है (GRAL ), जो Illumina से अलग हुई थी, बाद में फिर से अधिग्रहित हुई, और अब अमेरिकी और यूरोपीय प्रतिस्पर्धा प्राधिकरणों द्वारा फिर से अलग की जा रही है।

इन समस्याओं के हल होने के बाद, Illumina अपनी दीर्घकालिक वृद्धि और शेयर मूल्य वृद्धि को पुनः शुरू कर सकता है, विशेषकर क्योंकि अंततः Grail के लिक्विड बायोप्सी टेस्ट संभवतः Illumina अनुक्रमणकर्ताओं पर निर्भर करेंगे।

Ginkgo Bioworks

अधिकांश मल्टीओमिक्स‑केंद्रित कंपनियाँ फ़ार्मास्यूटिकल/बायोटेक क्षेत्र में मौजूद हैं, क्योंकि ब्लॉकबस्टर कैंसर उपचार या दुर्लभ रोगों के इलाज की संभावित लाभप्रदता बड़ी है।

लेकिन यह बायोसिस्टम की अविश्वसनीय संभावनाओं को अनदेखा करेगा, जो अनगिनत अन्य अनुप्रयोगों में उपयोगी हैं, जैसे रासायनिक उत्पादन, कृषि, सामग्री, बायोफ्यूल आदि।

यह बिल्कुल Ginkgo Bioworks का फोकस है, जो “ऑन‑डिमांड जीव” बनाकर विशिष्ट औद्योगिक आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए एक नवाचारी मॉडल अपनाता है, जिससे वह सिंथेटिक बायोलॉजी के उभरते क्षेत्र में अग्रणी बन गया है (देखें “शीर्ष 5 सिंथेटिक बायोलॉजी सार्वजनिक कंपनियां”)।

इस प्रकार, Ginkgo किसी भी स्तर की सहयोग प्रदान कर सकता है, साधारण उपकरण बेचने से लेकर पूर्ण‑स्तरीय साझेदारी तक।

Ginkgo की विशेषज्ञता पिछले कुछ वर्षों में कंपनी के विविध क्लाइंट और पार्टनर पोर्टफ़ोलियो से स्पष्ट होती है, जिसमें वैश्विक औद्योगिक और कृषि कंपनियों से लेकर प्रमुख फ़ार्मास्यूटिकल्स शामिल हैं।

स्रोत: Gingko Bioworks

कंपनी का शोध हार्डवेयर “Reconfigurable Automation Carts (RACs)” के आसपास संरचित है, जो मॉड्यूल बनाते हैं जिन्हें उच्च‑थ्रूपुट जैविक डेटा उत्पादन के लिए पूरे शोध प्रयोगशालाओं में एकीकृत किया जा सकता है।

Ginkgo को 2024 में अपना व्यवसाय मॉडल पुनः व्यवस्थित करना पड़ा, विस्तार के बाद बहुत अधिक भौगोलिक स्थानों के कारण। इसने कंपनी को प्रति तिमाही $515 मिलियन से $375 मिलियन तक ऑपरेटिंग खर्च (ओपेक्स) घटाने में मदद की, मुख्यतः ओवरहेड लागत को आधा करके।

यह इसे लाभप्रदता के करीब लाएगा, साथ ही उनके अनुसंधान समझौते में संबंधित भुगतान माइलस्टोन के साथ आगे की प्रगति को भी सुदृढ़ करेगा।

चुनौतियां

गोपनीयता

यदि मल्टीओमिक्स विश्लेषण और व्यक्तिगत चिकित्सा का युग शीघ्र ही आने वाला है, तो यह चुनौतियों के बिना नहीं है। सबसे पहला प्रश्न डेटा गोपनीयता का है, जो विशेष रूप से संवेदनशील है जब डेटा केवल हमारे डिजिटल जीवन नहीं बल्कि हमारे स्वयं के शरीर होते हैं।

यह स्पष्ट है कि अच्छी सुरक्षा, केवल अधिकृत कर्मियों को पहुंच, डेटा का अनामिकरण, और इस डेटा का उपयोग चिकित्सा देखभाल या बीमा से इनकार करने के लिए न किया जाए, लोगों को इस तकनीकी क्रांति को अपनाने के लिए आवश्यक होगा।

न्यायिक अधिकारियों, पुलिस या राज्य संस्थाओं जैसे गैर‑चिकित्सा विशेषज्ञों द्वारा सार्वभौमिक रूप से एकत्रित जीन डेटा तक पहुंच को लेकर भी चिंता को संबोधित करना पड़ेगा।

नियमावली

जैविक डेटा की संवेदनशील प्रकृति के कारण, बढ़ती नियामक आवश्यकताएँ अपेक्षित हैं। यह न केवल गोपनीयता के प्रश्न को कवर करता है, बल्कि अन्य विषयों को भी शामिल करता है:

  • एकाधिकार के जोखिम, जहाँ एक या कुछ कंपनियाँ हमारे सभी जैविक डेटा पर नियंत्रण प्राप्त कर सकती हैं, क्योंकि अधिक डेटा से एआई‑आधारित विश्लेषण अधिक कुशल हो जाता है।
  • व्यक्तियों या पूरी जनसंख्या के जोखिमों को समझने और भेदभाव या अनुचित व्यावसायिक प्रथाओं से बचने के बीच संतुलन बनाना।
  • व्यक्तिगत चिकित्सा में समता, चाहे आपकी संपत्ति कुछ भी हो, साथ ही संभावित सामूहिक लागतों का प्रबंधन।

पहुंच

चूंकि व्यक्तिगत चिकित्सा और मल्टीओमिक्स डेटा अत्यंत जटिल हैं, उन्हें गैर‑वैज्ञानिक या डॉक्टरों को समझाना कठिन होगा। असमानता और गोपनीयता चिंताओं के साथ मिलकर, कुछ प्रतिरोध या यहां तक कि प्रतिक्रिया की संभावना है।

जैसे कोविड के खिलाफ mRNA वैक्सीन के बड़े पैमाने पर टीकाकरण की नीति अत्यधिक राजनीतिक बन गई थी, वैसा ही परिणाम मल्टीओमिक्स और एआई‑आधारित चिकित्सा के लिए अनिवार्य नहीं है।

इसी प्रकार, ऐसी तकनीक प्रारंभ में महंगी हो सकती है, और यह महत्वपूर्ण होगा कि धन असमानता को जैविक और स्वास्थ्य विभाजन में न बदलने दिया जाए।

एआई‑चालित स्वास्थ्य देखभाल का भविष्य

चिकित्सा डेटा की बढ़ती मात्रा, शक्तिशाली एआई, स्वचालित जैविक प्रयोगशालाएँ, इन‑सिलिको प्रोटीन सिमुलेशन, और यहाँ तक कि पूरे सेल्स मिलकर पूरी तरह नए चिकित्सा और अनुसंधान क्षेत्रों का निर्माण कर रहे हैं।

यह भी संभव है कि यह केवल शुरुआत ही हो, क्योंकि अधिक प्रगति नवाचार को और तेज़ करने के लिए जमा हो रही है:

अंततः, निकट भविष्य में अधिकांश चिकित्सा हमारे व्यक्तिगत जीनोमिक्स के अनुसार अनुकूलित हो सकती है, हम वार्षिक रक्त‑परीक्षण से एक त्रुटिरहित कैंसर जांच कर सकते हैं, और हमारे मेटाबॉलिज़्म, माइक्रोबायोम और जीनोम के पूर्ण संतुलन के कारण अधिक स्वस्थ और ऊर्जावान रह सकते हैं।

निवेश के दृष्टिकोण से, यह संभावना है कि एआई‑बायोटेक दौड़ में मुख्य विजेता वे कंपनियाँ होंगी जिनके पास बड़े जैविक डेटासेट बनाने की क्षमता हो, न कि केवल एक अनूठा स्वामित्व वाला एल्गोरिद्म या कम्प्यूटेशनल शक्ति, क्योंकि एआई तकनीक बहुत तेज़ी से अल्ट्रा‑लार्ज डेटा‑सेंटरों से परे एक स्थायी लाभ प्रदान करने से आगे बढ़ रही है, और अधिक विकेंद्रीकृत ओपन‑सोर्स मॉडल की ओर बढ़ रही है।

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जॉनाथन एक पूर्व बायोकेमिस्ट शोधकर्ता हैं, जिन्होंने आनुवंशिक विश्लेषण और क्लिनिकल परीक्षणों में काम किया। वह अब एक स्टॉक विश्लेषक और वित्तीय लेखक हैं, जो नवाचार, बाजार चक्र और भू-राजनीति पर अपने प्रकाशन 'The Eurasian Century' में केंद्रित हैं।