ചുരുക്ക ഉത്തരം: ജനറേറ്റീവ് AI പ്രധാനമായും കാൻഡിഡേറ്റ് തന്മാത്രകൾ അല്ലെങ്കിൽ പ്രോട്ടീൻ സീക്വൻസുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിലൂടെയും, സിന്തസിസ് റൂട്ടുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിലൂടെയും, പരീക്ഷിക്കാവുന്ന സിദ്ധാന്തങ്ങൾ അവതരിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയും ആദ്യകാല മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിനെ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നു, അതിനാൽ ടീമുകൾക്ക് കുറച്ച് "അന്ധമായ" പരീക്ഷണങ്ങൾ നടത്താൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ കർശനമായ നിയന്ത്രണങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുകയും ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കുകയും ചെയ്യുമ്പോൾ ഇത് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു; ഒരു ഒറാക്കിൾ പോലെ പരിഗണിക്കുമ്പോൾ, അത് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കും.
പ്രധാന കാര്യങ്ങൾ:
ത്വരണം: ആശയ രൂപീകരണം വിശാലമാക്കാൻ GenAI ഉപയോഗിക്കുക, തുടർന്ന് കർശനമായ ഫിൽട്ടറിംഗ് ഉപയോഗിച്ച് ചുരുക്കുക.
നിയന്ത്രണങ്ങൾ: തലമുറയ്ക്ക് മുമ്പ് പ്രോപ്പർട്ടി ശ്രേണികൾ, സ്കാഫോൾഡ് നിയമങ്ങൾ, പുതുമ പരിധികൾ എന്നിവ ആവശ്യമാണ്.
മൂല്യനിർണ്ണയം: ഔട്ട്പുട്ടുകളെ അനുമാനങ്ങളായി കണക്കാക്കുക; അസ്സേകളും ഓർത്തോഗണൽ മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുക.
ട്രേസബിലിറ്റി: ലോഗ് പ്രോംപ്റ്റുകൾ, ഔട്ട്പുട്ടുകൾ, യുക്തി എന്നിവ തീരുമാനങ്ങൾ ഓഡിറ്റ് ചെയ്യാനും അവലോകനം ചെയ്യാനും കഴിയുന്ന തരത്തിൽ നിലനിർത്തുന്നു.
ദുരുപയോഗ പ്രതിരോധം: ഭരണം, ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, മനുഷ്യ അവലോകനം എന്നിവയിൽ ചോർച്ചയും അമിത ആത്മവിശ്വാസവും തടയുക.
ഇതിനു ശേഷം നിങ്ങൾക്ക് വായിക്കാൻ ഇഷ്ടപ്പെട്ടേക്കാവുന്ന ലേഖനങ്ങൾ:
🔗 ആരോഗ്യ സംരക്ഷണത്തിൽ AI യുടെ പങ്ക്
രോഗനിർണയം, വർക്ക്ഫ്ലോകൾ, രോഗി പരിചരണം, ഫലങ്ങൾ എന്നിവ AI എങ്ങനെ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു.
🔗 റേഡിയോളജിസ്റ്റുകളെ AI മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുമോ?
ഓട്ടോമേഷൻ റേഡിയോളജിയെ എങ്ങനെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നുവെന്നും മനുഷ്യനെ നിലനിർത്തുന്നത് എന്താണെന്നും പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നു.
🔗 ഡോക്ടർമാരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ AI സഹായിക്കുമോ?
ഡോക്ടർമാരുടെ ജോലികളിലും പ്രാക്ടീസിലും AI യുടെ സ്വാധീനത്തെക്കുറിച്ചുള്ള സത്യസന്ധമായ ഒരു വീക്ഷണം.
🔗 ശാസ്ത്രീയ കണ്ടെത്തലിനുള്ള മികച്ച AI ലാബ് ഉപകരണങ്ങൾ
പരീക്ഷണങ്ങൾ, വിശകലനം, കണ്ടെത്തൽ എന്നിവ ത്വരിതപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള മികച്ച AI ലാബ് ഉപകരണങ്ങൾ.
മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക്, ഒറ്റ ശ്വാസത്തിൽ 😮💨
ജനറേറ്റീവ് AI, മയക്കുമരുന്ന് ടീമുകളെ സൃഷ്ടിക്കാനും , ഗുണവിശേഷതകൾ പ്രവചിക്കാനും, പരിഷ്കാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും, സിന്തസിസ് റൂട്ടുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും, ജൈവ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാനും, ആവർത്തന ചക്രങ്ങൾ കംപ്രസ് ചെയ്യാനും സഹായിക്കുന്നു - പ്രത്യേകിച്ച് ആദ്യകാല കണ്ടെത്തലിലും ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം) എൽസെവിയർ 2024 അവലോകനം (ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈനിലെ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ)
അതെ, അതിന് ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ അസംബന്ധം സൃഷ്ടിക്കാനും കഴിയും. അത് കരാറിന്റെ ഭാഗമാണ്. റോക്കറ്റ് എഞ്ചിനുള്ള വളരെ ഉത്സാഹഭരിതനായ ഒരു ഇന്റേണിനെപ്പോലെ. ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത അപകടസാധ്യത) npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ 2025 (ഭ്രമാത്മകത + സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂട്)
ആളുകൾ സമ്മതിക്കുന്നതിനേക്കാൾ ഇത് പ്രധാനമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ട് 💥
ധാരാളം കണ്ടെത്തൽ പ്രവർത്തനങ്ങൾ "തിരയൽ" ആണ്. കെമിക്കൽ സ്പേസ് തിരയുക, ബയോളജി തിരയുക, സാഹിത്യം തിരയുക, ഘടന-പ്രവർത്തന ബന്ധങ്ങൾ തിരയുക. പ്രശ്നം കെമിക്കൽ സ്പേസ് ആണ്... അടിസ്ഥാനപരമായി അനന്തമാണ്. കെമിക്കൽ റിസർച്ച് അക്കൗണ്ടുകൾ 2015 (കെമിക്കൽ സ്പേസ്) ഇർവിൻ & ഷോയിഷെ 2009 (കെമിക്കൽ സ്പേസ് സ്കെയിൽ)
"ന്യായമായ" വ്യതിയാനങ്ങൾ പരീക്ഷിച്ചുകൊണ്ട് നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നിലധികം ജീവിതങ്ങൾ ചെലവഴിക്കാൻ കഴിയും.
ജനറേറ്റീവ് AI വർക്ക്ഫ്ലോയെ ഇതിൽ നിന്ന് മാറ്റുന്നു:
-
"നമുക്ക് എന്ത് ചിന്തിക്കാൻ കഴിയുമെന്ന് പരിശോധിക്കാം"
ലേക്ക്:
-
“നമുക്ക് കൂടുതൽ വലുതും മികച്ചതുമായ ഓപ്ഷനുകൾ സൃഷ്ടിക്കാം, തുടർന്ന് മികച്ചത് പരീക്ഷിക്കാം”
പരീക്ഷണങ്ങൾ ഒഴിവാക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചല്ല. മികച്ച പരീക്ഷണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്. 🧠 നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
കൂടാതെ, ഇത് ചർച്ച ചെയ്യപ്പെടാത്തതാണ്, ഇത് ടീമുകളെ വിവിധ വിഷയങ്ങളിൽ സംസാരിക്കാൻ. രസതന്ത്രജ്ഞർ, ജീവശാസ്ത്രജ്ഞർ, ഡിഎംപികെ ആളുകൾ, കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ ശാസ്ത്രജ്ഞർ... എല്ലാവർക്കും വ്യത്യസ്ത മാനസിക മാതൃകകളുണ്ട്. മാന്യമായ ഒരു ജനറേറ്റീവ് സിസ്റ്റത്തിന് ഒരു പങ്കിട്ട സ്കെച്ച്പാഡായി പ്രവർത്തിക്കാൻ കഴിയും. ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി 2024 അവലോകനത്തിലെ ഫ്രോണ്ടിയേഴ്സ്.
മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിനായി ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ഒരു നല്ല പതിപ്പിനെ എങ്ങനെ മാറ്റാം? ✅
എല്ലാ ജനറേറ്റീവ് AI-കളും ഒരുപോലെ സൃഷ്ടിക്കപ്പെട്ടിട്ടില്ല. ഈ സ്ഥലത്തിനായുള്ള ഒരു "നല്ല" പതിപ്പ് മിന്നുന്ന ഡെമോകളെക്കുറിച്ചല്ല, മറിച്ച് അൺസെക്സി വിശ്വാസ്യതയെക്കുറിച്ചാണ് (അൺസെക്സി ഇവിടെ ഒരു ഗുണമാണ്). നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
ഒരു നല്ല ജനറേറ്റീവ് AI സജ്ജീകരണത്തിൽ സാധാരണയായി ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-
ഡൊമെയ്ൻ ഗ്രൗണ്ടിംഗ്: കെമിക്കൽ, ബയോളജിക്കൽ, ഫാർമക്കോളജിക്കൽ ഡാറ്റയുമായി പരിശീലിപ്പിച്ചതോ പൊരുത്തപ്പെടുത്തിയതോ (ജനറിക് ടെക്സ്റ്റ് മാത്രമല്ല) 🧬 എൽസെവിയർ 2024 അവലോകനം (ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ)
-
നിയന്ത്രണങ്ങൾ - ഒന്നാം തലമുറ: ലിപ്പോഫിലിസിറ്റി ശ്രേണികൾ, സ്കാഫോൾഡ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, ബൈൻഡിംഗ് സൈറ്റ് സവിശേഷതകൾ, സെലക്ടിവിറ്റി ലക്ഷ്യങ്ങൾ തുടങ്ങിയ നിയമങ്ങൾ ഇതിന് അനുസരിക്കാൻ കഴിയും JCIM 2024 (ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈനിലെ ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ) REINVENT 4 (തുറന്ന ചട്ടക്കൂട്)
-
പ്രോപ്പർട്ടി അവബോധം : ഇത് ADMET പദങ്ങളിൽ ADMETlab 2.0 (ആദ്യകാല ADMET എന്തുകൊണ്ട് പ്രധാനമാണ്) എന്നതിൽ പുതുമയുള്ളതും എന്നാൽ "അസംബന്ധമല്ലാത്തതുമായ" തന്മാത്രകളെ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.
-
അനിശ്ചിതത്വ റിപ്പോർട്ടിംഗ്: അത് ഊഹിക്കുമ്പോഴും ഉറച്ചതായിരിക്കുമ്പോഴും സൂചന നൽകുന്നു (ഒരു അസംസ്കൃത കോൺഫിഡൻസ് ബാൻഡ് പോലും സഹായിക്കുന്നു) OECD QSAR മൂല്യനിർണ്ണയ തത്വങ്ങൾ (പ്രയോഗക്ഷമതാ മേഖല)
-
മനുഷ്യ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ: രസതന്ത്രജ്ഞർക്ക് ഔട്ട്പുട്ടുകൾ വേഗത്തിൽ നയിക്കാനും നിരസിക്കാനും നയിക്കാനും കഴിയും നേച്ചർ 2023 (വർക്ക്ഫ്ലോ + കണ്ടെത്തൽ സാങ്കേതിക സന്ദർഭം)
-
കണ്ടെത്തൽ : ഒരു നിർദ്ദേശം എന്തുകൊണ്ടാണ് സംഭവിച്ചതെന്ന് നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയും (കുറഞ്ഞത് ഭാഗികമായെങ്കിലും), അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ OECD QSAR മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം (മോഡൽ സുതാര്യത + സാധൂകരണം) കാണുന്നില്ല.
-
മൂല്യനിർണ്ണയ ഹാർനെസ്: ഡോക്കിംഗ്, QSAR, ഫിൽട്ടറുകൾ, റിട്രോസിന്തസിസ് പരിശോധനകൾ - എല്ലാം 🔧 നേച്ചർ 2023-ൽ വയർ ചെയ്തിരിക്കുന്നു (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം) CASP-യിലെ മെഷീൻ ലേണിംഗ് (കോളി 2018)
-
പക്ഷപാതവും ചോർച്ച നിയന്ത്രണങ്ങളും: പരിശീലന ഡാറ്റ ഓർമ്മപ്പെടുത്തൽ ഒഴിവാക്കാൻ (അതെ, അത് സംഭവിക്കുന്നു) USENIX 2021 (പരിശീലന ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ) Vogt 2023 (പുതുമ/പ്രത്യേകത സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ)
നിങ്ങളുടെ ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് നിയന്ത്രണങ്ങൾ കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ കഴിയുന്നില്ലെങ്കിൽ, അത് അടിസ്ഥാനപരമായി ഒരു പുതുമ സൃഷ്ടിക്കുന്ന ഒന്നാണ്. പാർട്ടികളിൽ രസകരം. മയക്കുമരുന്ന് പ്രോഗ്രാമിൽ രസകരം കുറവാണ്.
മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ പൈപ്പ്ലൈനിലുടനീളം ജനറേറ്റീവ് AI യോജിക്കുന്നിടത്ത് 🧭
ലളിതമായ മാനസിക ഭൂപടം ഇതാ. ജനറേറ്റീവ് AI-ക്ക് മിക്കവാറും എല്ലാ ഘട്ടങ്ങളിലും സംഭാവന നൽകാൻ കഴിയും, എന്നാൽ ആവർത്തനം ചെലവേറിയതും സിദ്ധാന്ത സ്ഥലം വളരെ വലുതുമായ സ്ഥലങ്ങളിൽ ഇത് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നു. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
പൊതുവായ ടച്ച്പോയിന്റുകൾ:
-
ലക്ഷ്യ കണ്ടെത്തലും സാധൂകരണവും (സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, പാത്ത്വേ മാപ്പിംഗ്, ബയോമാർക്കർ നിർദ്ദേശങ്ങൾ) ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി 2024 അവലോകനത്തിലെ അതിർത്തികൾ
-
ഹിറ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ (വെർച്വൽ സ്ക്രീനിംഗ് ഓഗ്മെന്റേഷൻ, ഡി നോവോ ഹിറ്റ് ജനറേഷൻ) നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി 2019 (GENTRL)
-
ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ (അനലോഗുകൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു, മൾട്ടി-പാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ്) REINVENT 4
-
പ്രീക്ലിനിക്കൽ പിന്തുണ (ADMET പ്രോപ്പർട്ടി പ്രവചനം, ചിലപ്പോൾ ഫോർമുലേഷൻ സൂചനകൾ) ADMETlab 2.0
-
സിഎംസിയും സിന്തസിസ് പ്ലാനിംഗും (റിട്രോസിന്തസിസ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ, റൂട്ട് ട്രയേജ്) ഐസിൻത്ഫൈൻഡർ 2020 കോളി 2017 (കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള റിട്രോസിന്തസിസ്)
-
വിജ്ഞാന പ്രവർത്തനം (സാഹിത്യ സമന്വയം, മത്സര ലാൻഡ്സ്കേപ്പ് സംഗ്രഹങ്ങൾ) 📚 പാറ്റേണുകൾ 2025 (മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ LLM-കൾ)
പല പ്രോഗ്രാമുകളിലും, ഏറ്റവും വലിയ വിജയങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നത് വർക്ക്ഫ്ലോ സംയോജനത്തിൽ, ഒരു മോഡൽ "പ്രതിഭ" ആയിരിക്കുന്നതിൽ നിന്നല്ല. മോഡൽ എഞ്ചിനാണ് - പൈപ്പ്ലൈൻ കാറാണ്. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
താരതമ്യ പട്ടിക: മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ഉപയോഗിക്കുന്ന ജനപ്രിയ ജനറേറ്റീവ് AI സമീപനങ്ങൾ 📊
അല്പം അപൂർണ്ണമായ ഒരു മേശ, കാരണം യഥാർത്ഥ ജീവിതം അല്പം അപൂർണ്ണമാണ്.
| ഉപകരണം / സമീപനം | (പ്രേക്ഷകർക്ക്) ഏറ്റവും മികച്ചത് | വില കൂടിയത് | എന്തുകൊണ്ട് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു (എപ്പോൾ പ്രവർത്തിക്കുന്നില്ല) |
|---|---|---|---|
| ഡി നോവോ മോളിക്യൂൾ ജനറേറ്ററുകൾ (സ്മൈൽസ്, ഗ്രാഫുകൾ) | മെഡ് കെം + കോംപ് കെം | $$-$$$ | പുതിയ അനലോഗുകൾ വേഗത്തിൽ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുന്നതിൽ മിടുക്കൻ 😎 - എന്നാൽ അസ്ഥിരമായ തെറ്റായവയെ തുരത്താൻ കഴിയും REINVENT 4 GENTRL (നേച്ചർ ബയോടെക് 2019) |
| പ്രോട്ടീൻ / ഘടന ജനറേറ്ററുകൾ | ബയോളജിക്സ് ടീമുകൾ, ഘടനാപരമായ ജീവശാസ്ത്രം | $$$ | സീക്വൻസുകൾ + ഘടനകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു - പക്ഷേ “വിശ്വസനീയമായി തോന്നുന്നു” എന്നത് “പ്രവർത്തിക്കുന്നു” എന്നതിന് തുല്യമല്ല ആൽഫഫോൾഡ് (നേച്ചർ 2021) RFdiffusion (നേച്ചർ 2023) |
| ഡിഫ്യൂഷൻ ശൈലിയിലുള്ള തന്മാത്രാ രൂപകൽപ്പന | അഡ്വാൻസ്ഡ് എംഎൽ ടീമുകൾ | $$-$$$$ | കൺസ്ട്രൈന്റ് കണ്ടീഷനിംഗിലും വൈവിധ്യത്തിലും ശക്തം - സജ്ജീകരണം ആകാം... ഒരു മുഴുവൻ കാര്യം JCIM 2024 (ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ) PMC 2025 ഡിഫ്യൂഷൻ അവലോകനം |
| പ്രോപ്പർട്ടി പ്രവചന കോപൈലറ്റുകൾ (QSAR + GenAI കോംബോ) | ഡിഎംപികെ, പ്രോജക്ട് ടീമുകൾ | $$ | ട്രയേജിനും റാങ്കിംഗിനും നല്ലത് - സുവിശേഷമായി കണക്കാക്കിയാൽ മോശമാണ് 😬 OECD (പ്രയോഗക്ഷമതാ ഡൊമെയ്ൻ) ADMETlab 2.0 |
| റിട്രോസിന്തസിസ് പ്ലാനർമാർ | പ്രോസസ് കെം, സിഎംസി | $$-$$$ | റൂട്ട് ആശയങ്ങൾ വേഗത്തിലാക്കുന്നു - സാധ്യതയ്ക്കും സുരക്ഷയ്ക്കും ഇപ്പോഴും മനുഷ്യരെ ആവശ്യമുണ്ട് ഐസിൻത്ഫൈൻഡർ 2020 കോളി 2018 (CASP) |
| മൾട്ടിമോഡൽ ലാബ് കോപൈലറ്റുകൾ (ടെക്സ്റ്റ് + അസ്സേ ഡാറ്റ) | വിവർത്തന സംഘങ്ങൾ | $$$ | ഡാറ്റാസെറ്റുകളിലുടനീളം സിഗ്നലുകൾ വലിച്ചെടുക്കുന്നതിന് സഹായകരമാണ് - ഡാറ്റ റാഗ് ചെയ്താൽ അമിത ആത്മവിശ്വാസത്തിന് സാധ്യതയുള്ളത് നേച്ചർ 2024 (സെൽ ഇമേജിംഗിലെ ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ) npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ 2025 (ബയോടെക്നിലെ മൾട്ടിമോഡൽ) |
| സാഹിത്യ, പരികല്പന സഹായികൾ | പ്രായോഗികമായി, എല്ലാവരും | $ | വായനാ സമയം വളരെയധികം കുറയ്ക്കുന്നു - പക്ഷേ ഭ്രമാത്മകത വഴുവഴുപ്പുള്ളതായിരിക്കും, സോക്സുകൾ അപ്രത്യക്ഷമാകുന്നതുപോലെ പാറ്റേണുകൾ 2025 (മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ എൽഎൽഎമ്മുകൾ) ക്ലിനീഷ്യൻസ് ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകതകൾ) |
| കസ്റ്റം ഇൻ-ഹൗസ് ഫൗണ്ടേഷൻ മോഡലുകൾ | വലിയ ഔഷധ കമ്പനികൾ, നല്ല ധനസഹായത്തോടെ പ്രവർത്തിക്കുന്ന ബയോടെക്നോളജിസ്റ്റുകൾ | $$$$ | മികച്ച നിയന്ത്രണം + സംയോജനം - ചെലവേറിയതും നിർമ്മാണം മന്ദഗതിയിലാക്കുന്നതും (ക്ഷമിക്കണം, അത് സത്യമാണ്) ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി 2024 ലെ ഫ്രോണ്ടിയേഴ്സ് അവലോകനം |
കുറിപ്പുകൾ: സ്കെയിൽ, കമ്പ്യൂട്ട്, ലൈസൻസിംഗ്, നിങ്ങളുടെ ടീം "പ്ലഗ് ആൻഡ് പ്ലേ" ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടോ അല്ലെങ്കിൽ "നമുക്ക് ഒരു സ്പേസ്ഷിപ്പ് നിർമ്മിക്കാം" എന്നിവയെ ആശ്രയിച്ച് വിലകൾ വളരെയധികം വ്യത്യാസപ്പെടുന്നു
സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുക: ഹിറ്റ് ഡിസ്കവറിക്കും ഡി നോവോ ഡിസൈനിനുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI 🧩
ഇതാണ് പ്രധാന ഉപയോഗ കേസ്: ഒരു ലക്ഷ്യ പ്രൊഫൈലുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്ന സ്ക്രാച്ചിൽ നിന്ന് (അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സ്കാഫോൾഡിൽ നിന്ന്) കാൻഡിഡേറ്റ് തന്മാത്രകൾ സൃഷ്ടിക്കുക. നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി 2019 (GENTRL) REINVENT 4
ഇത് സാധാരണയായി പ്രായോഗികമായി എങ്ങനെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു:
-
നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിർവചിക്കുക
-
ടാർഗെറ്റ് ക്ലാസ്, ബൈൻഡിംഗ് പോക്കറ്റ് ആകൃതി, അറിയപ്പെടുന്ന ലിഗാൻഡുകൾ
-
പ്രോപ്പർട്ടി ശ്രേണികൾ (ലയനക്ഷമത, ലോഗ്പി, പിഎസ്എ, മുതലായവ) ലിപിൻസ്കി (5 സന്ദർഭത്തിന്റെ നിയമം)
-
പുതുമയുള്ള നിയന്ത്രണങ്ങൾ (അറിയപ്പെടുന്ന IP സോണുകൾ ഒഴിവാക്കുക) 🧠 Vogt 2023 (പുതുമ വിലയിരുത്തൽ)
-
-
സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സൃഷ്ടിക്കുക
-
സ്കാഫോൾഡ് ഹോപ്പിംഗ്
-
ശകലവളർച്ച
-
"ഈ കാമ്പ് അലങ്കരിക്കുക" നിർദ്ദേശങ്ങൾ
-
മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് ജനറേഷൻ (ബൈൻഡ് + പെർമിബിൾ + നോൺ-ടോക്സിക്-ഇഷ്) REINVENT 4 Elsevier 2024 അവലോകനം (ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ)
-
-
തീവ്രമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക
-
ഔഷധ രസതന്ത്ര നിയമങ്ങൾ
-
പെയിനുകളും റിയാക്ടീവ് ഗ്രൂപ്പ് ഫിൽട്ടറുകളും ബെയ്ൽ & ഹോളോവേ 2010 (പെയിനുകൾ)
-
സിന്തസിസബിലിറ്റി പരിശോധനകൾ AiZynthFinder 2020
-
ഡോക്കിംഗ് / സ്കോറിംഗ് (അപൂർണ്ണമാണ് പക്ഷേ സഹായകരമാണ്) നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
-
-
സിന്തസിസിനായി ഒരു ചെറിയ സെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
-
മനുഷ്യർ ഇപ്പോഴും തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു, കാരണം മനുഷ്യർക്ക് ചിലപ്പോൾ അസംബന്ധം മണക്കാൻ കഴിയും
-
അസഹ്യമായ സത്യം: മൂല്യം വെറും "പുതിയ തന്മാത്രകൾ" അല്ല. നിങ്ങളുടെ പ്രോഗ്രാമിന്റെ നിയന്ത്രണങ്ങൾക്ക് അർത്ഥം നൽകുന്ന പുതിയ തന്മാത്രകളാണ്. ആ അവസാന ഭാഗം എല്ലാം തന്നെയാണ്. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
കൂടാതെ, നേരിയ തോതിൽ അമിത പ്രസ്താവനകളും വരുന്നു: നന്നായി ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരിക്കലും ഉറങ്ങുകയോ പരാതിപ്പെടുകയോ ചെയ്യാത്ത അക്ഷീണരായ ജൂനിയർ കെമിസ്റ്റുകളുടെ ഒരു ടീമിനെ നിങ്ങൾ നിയമിച്ചതായി തോന്നും. പിന്നെ, ഒരു പ്രത്യേക സംരക്ഷണ തന്ത്രം ഒരു പേടിസ്വപ്നമാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് അവർക്ക് മനസ്സിലാകുന്നില്ല, അതിനാൽ... ബാലൻസ് 😅.
സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുക: ജനറേറ്റീവ് AI (മൾട്ടി-പാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗ്) ഉള്ള ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ 🎛️
ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ സ്വപ്നങ്ങൾ സങ്കീർണ്ണമാകുന്നു.
നിങ്ങൾക്ക് വേണം:
-
ശക്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുക
-
സെലക്റ്റിവിറ്റി മുകളിലേക്ക്
-
ഉപാപചയ സ്ഥിരത വർദ്ധിപ്പിക്കൽ
-
ലയിക്കുന്നതിലെ വർദ്ധനവ്
-
സുരക്ഷാ സിഗ്നലുകൾ കുറഞ്ഞു
-
പ്രവേശനക്ഷമത "ശരിയാണ്"
-
ഇപ്പോഴും സമന്വയിപ്പിക്കാവുന്നതാണ്
ഇതൊരു ക്ലാസിക് മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനാണ്. ഒരു പെർഫെക്റ്റ് സംയുക്തം ഉണ്ടെന്ന് നടിക്കുന്നതിനുപകരം ഒരു കൂട്ടം ട്രേഡ്ഓഫ് പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിൽ ജനറേറ്റീവ് AI അസാധാരണമാംവിധം മികച്ചതാണ് . REINVENT 4 Elsevier 2024 അവലോകനം (ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ)
ടീമുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്ന പ്രായോഗിക വഴികൾ:
-
അനലോഗ് നിർദ്ദേശം: "ക്ലിയറൻസ് കുറയ്ക്കുകയും എന്നാൽ ശക്തി നിലനിർത്തുകയും ചെയ്യുന്ന 30 വകഭേദങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുക"
-
സബ്സ്റ്റിറ്റ്യൂവന്റ് സ്കാനിംഗ്: ബ്രൂട്ട്-ഫോഴ്സ് എന്യൂമറേഷനു പകരം ഗൈഡഡ് എക്സ്പ്ലോറേഷൻ.
-
സ്കാഫോൾഡ് ഹോപ്പിംഗ്: ഒരു കോർ ഒരു ഭിത്തിയിൽ ഇടിക്കുമ്പോൾ (ടോക്സ്, ഐപി, അല്ലെങ്കിൽ സ്റ്റെബിലിറ്റി)
-
വിശദീകരണ നിർദ്ദേശങ്ങൾ: “ഈ പോളാർ ഗ്രൂപ്പ് ലയിക്കുന്നതിന് സഹായിച്ചേക്കാം, പക്ഷേ പ്രവേശനക്ഷമതയെ ബാധിച്ചേക്കാം” (എല്ലായ്പ്പോഴും ശരിയല്ല, പക്ഷേ സഹായകരമാണ്)
ഒരു മുന്നറിയിപ്പ്: പ്രോപ്പർട്ടി പ്രെഡിക്ടറുകൾ പൊട്ടുന്നവയാകാം. നിങ്ങളുടെ പരിശീലന ഡാറ്റ നിങ്ങളുടെ കെമിക്കൽ സീരീസുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നില്ലെങ്കിൽ, മോഡൽ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ തെറ്റായിരിക്കാം. വളരെ തെറ്റാണെന്ന് തോന്നുന്നു. അത് ലജ്ജിക്കില്ല. OECD QSAR മൂല്യനിർണ്ണയ തത്വങ്ങൾ (പ്രയോഗക്ഷമതാ ഡൊമെയ്ൻ) വീവർ 2008 (പ്രയോഗക്ഷമതാ QSAR ഡൊമെയ്ൻ)
സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുക: ADMET, വിഷാംശം, "ദയവായി പ്രോഗ്രാം ഇല്ലാതാക്കരുത്" സ്ക്രീനിംഗ് 🧯
ADMET എന്നത് നിരവധി സ്ഥാനാർത്ഥികൾ നിശബ്ദമായി പരാജയപ്പെടുന്ന ഇടമാണ്. ജനറേറ്റീവ് AI ജീവശാസ്ത്രത്തെ പരിഹരിക്കുന്നില്ല, പക്ഷേ അത് ഒഴിവാക്കാവുന്ന തെറ്റുകൾ കുറയ്ക്കാൻ സഹായിക്കും. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (attrition)
സാധാരണ വേഷങ്ങൾ:
-
ഉപാപചയ ബാധ്യതകൾ പ്രവചിക്കൽ (ഉപാപചയത്തിന്റെ സ്ഥലങ്ങൾ, ക്ലിയറൻസ് ട്രെൻഡുകൾ)
-
വിഷബാധ സാധ്യതയുള്ള രൂപങ്ങൾ ഫ്ലാഗുചെയ്യൽ (അലേർട്ടുകൾ, റിയാക്ടീവ് ഇന്റർമീഡിയറ്റ് പ്രോക്സികൾ)
-
ലയിക്കുന്നതും പ്രവേശനക്ഷമതാ ശ്രേണികളും കണക്കാക്കുന്നു
-
hERG അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിനോ സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ മാറ്റങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നു 🧪 FDA (ICH E14/S7B ചോദ്യോത്തരം) EMA (ICH E14/S7B അവലോകനം)
ഏറ്റവും ഫലപ്രദമായ പാറ്റേൺ ഇതുപോലെ കാണപ്പെടുന്നു: ഓപ്ഷനുകൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ GenAI ഉപയോഗിക്കുക, എന്നാൽ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ പ്രത്യേക മോഡലുകളും പരീക്ഷണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക.
ജനറേറ്റീവ് AI എന്നത് ആശയ എഞ്ചിനാണ്. മൂല്യനിർണ്ണയം ഇപ്പോഴും അസ്സേകളിലാണ് നിലനിൽക്കുന്നത്.
സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുക: ബയോളജിക്സിനും പ്രോട്ടീൻ എഞ്ചിനീയറിംഗിനുമുള്ള ജനറേറ്റീവ് AI 🧬✨
മരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ ചെറിയ തന്മാത്രകൾ മാത്രമല്ല. ജനറേറ്റീവ് AI ഇവയ്ക്കും ഉപയോഗിക്കുന്നു:
-
ആന്റിബോഡി സീക്വൻസ് ജനറേഷൻ
-
അഫിനിറ്റി മെച്യൂറേഷൻ നിർദ്ദേശങ്ങൾ
-
പ്രോട്ടീൻ സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ
-
എൻസൈം എഞ്ചിനീയറിംഗ്
-
പെപ്റ്റൈഡ് തെറാപ്പിറ്റിക്സ് പര്യവേക്ഷണം പ്രോട്ടീൻഎംപിഎൻഎൻ (സയൻസ് 2022) റൈവ്സ് 2021 (പ്രോട്ടീൻ ഭാഷാ മോഡലുകൾ)
പ്രോട്ടീനും സീക്വൻസ് ജനറേഷനും ശക്തമാകാൻ കഴിയും, കാരണം സീക്വൻസുകളുടെ "ഭാഷ" ML രീതികളുമായി അതിശയകരമാംവിധം നന്നായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു. എന്നാൽ ഇതാ കാഷ്വൽ ബാക്ക്ട്രാക്ക്: അത് നന്നായി മാപ്പ് ചെയ്യുന്നു... അങ്ങനെ ചെയ്യാത്തിടത്തോളം. കാരണം ഇമ്മ്യൂണോജെനിസിറ്റി, എക്സ്പ്രഷൻ, ഗ്ലൈക്കോസൈലേഷൻ പാറ്റേണുകൾ, വികസന പരിമിതികൾ എന്നിവ ക്രൂരമായിരിക്കും. ആൽഫഫോൾഡ് (നേച്ചർ 2021) പ്രോട്ടീൻ ജനറേറ്റർ (നാറ്റ് ബയോടെക് 2024)
അതിനാൽ മികച്ച സജ്ജീകരണങ്ങളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു:
-
വികസനക്ഷമത ഫിൽട്ടറുകൾ
-
രോഗപ്രതിരോധ ശേഷി അപകടസാധ്യത സ്കോറിംഗ്
-
ഉൽപ്പാദനക്ഷമതാ നിയന്ത്രണങ്ങൾ
-
ദ്രുത ആവർത്തനത്തിനായി വെറ്റ് ലാബ് ലൂപ്പുകൾ 🧫
അവ ഒഴിവാക്കിയാൽ, നിർമ്മാണത്തിൽ ഒരു ദിവയെപ്പോലെ പെരുമാറുന്ന ഒരു മനോഹരമായ സീക്വൻസ് നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും.
സൂക്ഷ്മമായി നോക്കുക: സിന്തസിസ് പ്ലാനിംഗും റിട്രോസിന്തസിസ് നിർദ്ദേശങ്ങളും 🧰
തന്മാത്രാ ആശയങ്ങളിൽ മാത്രമല്ല, രസതന്ത്ര പ്രവർത്തനങ്ങളിലും ജനറേറ്റീവ് AI നുഴഞ്ഞു കയറുന്നു.
റിട്രോസിന്തസിസ് പ്ലാനർമാർക്ക് ഇവ ചെയ്യാനാകും:
-
ഒരു ലക്ഷ്യസ്ഥാന കോമ്പൗണ്ടിലേക്കുള്ള വഴികൾ നിർദ്ദേശിക്കുക
-
വാണിജ്യപരമായി ലഭ്യമായ പ്രാരംഭ വസ്തുക്കൾ നിർദ്ദേശിക്കുക
-
ഘട്ടങ്ങളുടെ എണ്ണം അല്ലെങ്കിൽ സാധ്യത അനുസരിച്ച് റൂട്ടുകളെ റാങ്ക് ചെയ്യുക
-
"മനോഹരമായ പക്ഷേ അസാധ്യമായ" ആശയങ്ങൾ വേഗത്തിൽ തള്ളിക്കളയാൻ രസതന്ത്രജ്ഞരെ സഹായിക്കുക ഐസിൻത്ഫൈൻഡർ 2020 കോളി 2018 (CASP)
ഇത് തത്സമയം ലാഭിക്കും, പ്രത്യേകിച്ചും നിങ്ങൾ നിരവധി കാൻഡിഡേറ്റ് ഘടനകൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുമ്പോൾ. എന്നിരുന്നാലും, മനുഷ്യർ ഇവിടെ വളരെയധികം പ്രാധാന്യമർഹിക്കുന്നു കാരണം:
-
റീഏജന്റ് ലഭ്യതയിലെ മാറ്റങ്ങൾ
-
സുരക്ഷയും സ്കെയിലുമുള്ള ആശങ്കകൾ യഥാർത്ഥമാണ്
-
ചില ഘട്ടങ്ങൾ കടലാസിൽ നന്നായി കാണപ്പെടും, പക്ഷേ ആവർത്തിച്ച് പരാജയപ്പെടും
അത്ര പൂർണതയില്ലാത്ത ഒരു രൂപകം, പക്ഷേ ഞാൻ എന്തായാലും അത് ഉപയോഗിക്കും: റിട്രോസിന്തസിസ് AI ഒരു GPS പോലെയാണ്, അത് മിക്കവാറും ശരിയാണ്, ചിലപ്പോൾ അത് നിങ്ങളെ ഒരു തടാകത്തിലൂടെ നയിക്കുകയും അതൊരു കുറുക്കുവഴിയാണെന്ന് ഉറപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. 🚗🌊 കോളി 2017 (കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള റിട്രോസിന്തസിസ്)
ഡാറ്റ, മൾട്ടിമോഡൽ മോഡലുകൾ, ലാബുകളുടെ വളച്ചൊടിച്ച യാഥാർത്ഥ്യം 🧾🧪
ജനറേറ്റീവ് AI ഡാറ്റയെ സ്നേഹിക്കുന്നു. ലാബുകൾ ഡാറ്റ നിർമ്മിക്കുന്നു. കടലാസിൽ, അത് ലളിതമായി തോന്നുന്നു.
ഹാ. ഇല്ല.
യഥാർത്ഥ ലാബ് ഡാറ്റ ഇതാണ്:
-
അപൂർണ്ണമായ
-
ശബ്ദായമാനമായ
-
ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ നിറഞ്ഞത് ലീക്ക് തുടങ്ങിയവർ 2010 (ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ) നേച്ചർ 2024 (സെൽ ഇമേജിംഗിലെ ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ)
-
ഫോർമാറ്റുകളിൽ ചിതറിക്കിടക്കുന്നു
-
"സൃഷ്ടിപരമായ" നാമകരണ സമ്പ്രദായങ്ങളാൽ അനുഗ്രഹീതം
മൾട്ടിമോഡൽ ജനറേറ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും:
-
പരിശോധനാ ഫലങ്ങൾ
-
രാസഘടനകൾ
-
ചിത്രങ്ങൾ (മൈക്രോസ്കോപ്പി, ഹിസ്റ്റോളജി)
-
ഒമിക്സ് (ട്രാൻസ്ക്രിപ്റ്റോമിക്സ്, പ്രോട്ടിയോമിക്സ്)
-
ടെക്സ്റ്റ് (പ്രോട്ടോക്കോളുകൾ, ELN-കൾ, റിപ്പോർട്ടുകൾ) npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ 2025 (ബയോടെക്നിലെ മൾട്ടിമോഡൽ) മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അനാലിസിസ് 2025 (വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ മൾട്ടിമോഡൽ AI)
ഇത് പ്രവർത്തിക്കുമ്പോൾ, അത് അതിശയകരമാണ്. നിങ്ങൾക്ക് വ്യക്തമല്ലാത്ത പാറ്റേണുകൾ കണ്ടെത്താനും ഒരു സ്പെഷ്യലിസ്റ്റിന് നഷ്ടമായേക്കാവുന്ന പരീക്ഷണങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാനും കഴിയും.
പരാജയപ്പെടുമ്പോൾ, അത് നിശബ്ദമായി പരാജയപ്പെടുന്നു. അത് വാതിൽ കൊട്ടിയടയ്ക്കുന്നില്ല. അത് നിങ്ങളെ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയുള്ള തെറ്റായ നിഗമനത്തിലേക്ക് തള്ളിവിടുന്നു. അതുകൊണ്ടാണ് ഭരണം, സാധൂകരണം, ഡൊമെയ്ൻ അവലോകനം എന്നിവ ഓപ്ഷണലല്ലാത്തത്. ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത) npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ 2025 (ഭ്രമാത്മകത + സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂട്)
അപകടസാധ്യതകൾ, പരിമിതികൾ, "സുഗമമായ ഔട്ട്പുട്ടിൽ വഞ്ചിതരാകരുത്" വിഭാഗം ⚠️
നിങ്ങൾക്ക് ഒരു കാര്യം ഓർമ്മയുണ്ടെങ്കിൽ, ഇത് ഓർക്കുക: ജനറേറ്റീവ് AI ബോധ്യപ്പെടുത്തുന്നതാണ്. അത് തെറ്റായിരിക്കുമ്പോൾ തന്നെ ശരിയായി തോന്നാം. ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത)
പ്രധാന അപകടസാധ്യതകൾ:
-
ഭ്രമാത്മക സംവിധാനങ്ങൾ : ക്ലിനിക്കുകളുടെ യഥാർത്ഥ വഴികാട്ടിയല്ലാത്ത വിശ്വസനീയമായ ജീവശാസ്ത്രം (ഭ്രമാത്മകതകൾ)
-
ഡാറ്റ ചോർച്ച: അറിയപ്പെടുന്ന സംയുക്തങ്ങളോട് വളരെ അടുത്ത് എന്തെങ്കിലും സൃഷ്ടിക്കുന്നു USENIX 2021 (പരിശീലന ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ) Vogt 2023 (പുതുമ/അതുല്യത സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ)
-
ഓവർ-ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ: ഇൻ വിട്രോയിൽ വിവർത്തനം ചെയ്യാത്ത പ്രവചിക്കപ്പെട്ട സ്കോറുകൾ പിന്തുടരൽ നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
-
പക്ഷപാതം: ചില കീമോടൈപ്പുകളിലേക്കോ ലക്ഷ്യങ്ങളിലേക്കോ വളച്ചൊടിച്ച പരിശീലന ഡാറ്റ വോഗ്റ്റ് 2023 (മോഡൽ വിലയിരുത്തൽ + പക്ഷപാതം/പുതുമ)
-
തെറ്റായ പുതുമ: യഥാർത്ഥത്തിൽ നിസ്സാരമായ വകഭേദങ്ങളായ "പുതിയ" തന്മാത്രകൾ Vogt 2023
-
വിശദീകരണ വിടവുകൾ: പങ്കാളികൾക്ക് തീരുമാനങ്ങൾ ന്യായീകരിക്കാൻ പ്രയാസമാണ് OECD QSAR മൂല്യനിർണ്ണയ തത്വങ്ങൾ
-
സുരക്ഷാ, ഐപി ആശങ്കകൾ: പ്രോംപ്റ്റുകളിലെ സെൻസിറ്റീവ് പ്രോഗ്രാം വിശദാംശങ്ങൾ 😬 USENIX 2021 (പരിശീലന ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ)
പ്രായോഗികമായി സഹായിക്കുന്ന ലഘൂകരണങ്ങൾ:
-
മനുഷ്യരെ തീരുമാന വലയത്തിൽ നിർത്തുക
-
കണ്ടെത്തൽ സംവിധാനത്തിനായുള്ള ലോഗ് പ്രോംപ്റ്റുകളും ഔട്ട്പുട്ടുകളും
-
ഓർത്തോഗണൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ച് സാധൂകരിക്കുക (പരിശോധനകൾ, ഇതര മോഡലുകൾ)
-
നിയന്ത്രണങ്ങളും ഫിൽട്ടറുകളും യാന്ത്രികമായി നടപ്പിലാക്കുക
-
OECD QSAR മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ , സത്യ ഗുളികകളായിട്ടല്ല, മറിച്ച് അനുമാനങ്ങളായി ഔട്ട്പുട്ടുകളെ കണക്കാക്കുക.
ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു പവർ ടൂളാണ്. പവർ ടൂളുകൾ നിങ്ങളെ ഒരു മരപ്പണിക്കാരനാക്കില്ല... നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നതെന്ന് നിങ്ങൾക്കറിയില്ലെങ്കിൽ അവ വേഗത്തിൽ തെറ്റുകൾ വരുത്തുന്നു.
കുഴപ്പങ്ങളില്ലാതെ ടീമുകൾ എങ്ങനെയാണ് ജനറേറ്റീവ് AI സ്വീകരിക്കുന്നത് 🧩🛠️
ഓർഗനൈസേഷനെ ഒരു ശാസ്ത്രമേളയാക്കി മാറ്റാതെ തന്നെ ടീമുകൾ പലപ്പോഴും ഇത് ഉപയോഗിക്കാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായ ഒരു ദത്തെടുക്കൽ പാത ഇതുപോലെയാണ്:
-
ഒരു തടസ്സത്തിൽ നിന്ന് ആരംഭിക്കുക (ഹിറ്റ് എക്സ്പാൻഷൻ, അനലോഗ് ജനറേഷൻ, സാഹിത്യ ട്രിയേജ്) നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
-
ഒരു ഇറുകിയ വിലയിരുത്തൽ ലൂപ്പ് നിർമ്മിക്കുക (ഫിൽട്ടറുകൾ + ഡോക്കിംഗ് + പ്രോപ്പർട്ടി പരിശോധനകൾ + കെം അവലോകനം) REINVENT 4 AiZynthFinder 2020
-
ഫലങ്ങൾ അളക്കുക (സമയം ലാഭിക്കൽ, ഹിറ്റ് നിരക്ക്, കൊഴിഞ്ഞുപോകൽ കുറവ്) വാരിംഗ് 2015 (കൊഴിഞ്ഞുപോകൽ)
-
നിലവിലുള്ള ഉപകരണങ്ങളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുക (ELN, കോമ്പൗണ്ട് രജിസ്ട്രി, അസ്സേ ഡാറ്റാബേസുകൾ) എഡിൻബർഗ് ELN ഉറവിടം
-
ഉപയോഗ നിയമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക (എന്താണ് ആവശ്യപ്പെടാൻ കഴിയുക, എന്താണ് ഓഫ്ലൈനിൽ തുടരുക, ഘട്ടങ്ങൾ അവലോകനം ചെയ്യുക) USENIX 2021 (ഡാറ്റ എക്സ്ട്രാക്ഷൻ റിസ്ക്)
-
ആളുകളെ സൌമ്യമായി പരിശീലിപ്പിക്കുക (ഗുരുതരമായി, മിക്ക പിശകുകളും മോഡലിൽ നിന്നല്ല, ദുരുപയോഗത്തിൽ നിന്നാണ് വരുന്നത്) ക്ലിനീഷ്യൻമാരുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത)
കൂടാതെ, സംസ്കാരത്തെ കുറച്ചുകാണരുത്. രസതന്ത്രജ്ഞർക്ക് AI തങ്ങൾക്ക് നേരെ അടിച്ചേൽപ്പിക്കപ്പെടുന്നതായി തോന്നിയാൽ, അവർ അത് അവഗണിക്കും. അത് അവരുടെ സമയം ലാഭിക്കുകയും അവരുടെ വൈദഗ്ധ്യത്തെ ബഹുമാനിക്കുകയും ചെയ്താൽ, അവർ അത് വേഗത്തിൽ സ്വീകരിക്കും. മനുഷ്യർ അങ്ങനെയാണ് 🙂.
നിങ്ങൾ സൂം ഔട്ട് ചെയ്യുമ്പോൾ ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറിയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് എന്താണ്? 🔭
സൂം ഔട്ട് ചെയ്താൽ, "ശാസ്ത്രജ്ഞരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക" എന്നതല്ല റോൾ. അത് "ശാസ്ത്രീയ ബാൻഡ്വിഡ്ത്ത് വികസിപ്പിക്കുക" എന്നതാണ്. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് കണ്ടെത്തൽ അവലോകനം)
ഇത് ടീമുകളെ സഹായിക്കുന്നു:
-
ആഴ്ചയിൽ കൂടുതൽ സിദ്ധാന്തങ്ങൾ പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യുക
-
ഓരോ സൈക്കിളിലും കൂടുതൽ കാൻഡിഡേറ്റ് ഘടനകൾ നിർദ്ദേശിക്കുക
-
പരീക്ഷണങ്ങൾക്ക് കൂടുതൽ ബുദ്ധിപൂർവ്വം മുൻഗണന നൽകുക
-
ഡിസൈനിനും ടെസ്റ്റിനും ഇടയിലുള്ള കംപ്രസ് ഇറ്ററേഷൻ ലൂപ്പുകൾ
-
പാറ്റേൺസ് 2025 (മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ എൽഎൽഎമ്മുകൾ) എന്ന വിഷയത്തിലുള്ള അറിവ് പങ്കുവെക്കുക
ഏറ്റവും കുറച്ചുകാണുന്ന ഒരു കാര്യം കൂടിയാണിത്: പാഴാക്കാതിരിക്കാൻ . ആളുകൾ മെക്കാനിസം, തന്ത്രം, വ്യാഖ്യാനം എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ചിന്തിക്കണം - കൈകൊണ്ട് വേരിയന്റ് ലിസ്റ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിന് ദിവസങ്ങൾ ചെലവഴിക്കരുത്. നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
അതെ, ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറിയിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് ഒരു ആക്സിലറേറ്റർ, ഒരു ജനറേറ്റർ, ഒരു ഫിൽട്ടർ, ചിലപ്പോൾ ഒരു കുഴപ്പക്കാരൻ എന്നിവയാണ്. എന്നാൽ വിലപ്പെട്ട ഒന്ന്.
സമാപന സംഗ്രഹം 🧾✅
മനുഷ്യരേക്കാൾ വേഗത്തിൽ തന്മാത്രകൾ, സിദ്ധാന്തങ്ങൾ, ക്രമങ്ങൾ, റൂട്ടുകൾ എന്നിവ സൃഷ്ടിക്കാൻ ഇതിന് കഴിയുമെന്നതിനാൽ ആധുനിക മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI ഒരു പ്രധാന കഴിവായി മാറുകയാണ് - കൂടാതെ മികച്ച പരീക്ഷണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ ടീമുകളെ സഹായിക്കാനും ഇതിന് കഴിയും. ഫ്രോണ്ടിയേഴ്സ് ഇൻ ഡ്രഗ് ഡിസ്കവറി 2024 അവലോകനം നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം)
സംഗ്രഹ ബുള്ളറ്റുകൾ:
-
നേരത്തെയുള്ള കണ്ടെത്തലിലും ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ ലൂപ്പുകളിലും ഇത് മികച്ചതാണ് ⚙️ REINVENT 4
-
ഇത് ചെറിയ തന്മാത്രകളെയും ജീവശാസ്ത്രത്തെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നു GENTRL (നേച്ചർ ബയോടെക് 2019) പ്രോട്ടീൻMPNN (സയൻസ് 2022)
-
ഐഡിയ ഫണൽ നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം) വിശാലമാക്കുന്നതിലൂടെ ഇത് ഉൽപ്പാദനക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നു.
-
ആത്മവിശ്വാസത്തോടെയുള്ള അസംബന്ധം ഒഴിവാക്കാൻ അതിന് നിയന്ത്രണങ്ങളും സാധൂകരണവും മനുഷ്യരും ആവശ്യമാണ് OECD QSAR തത്വങ്ങൾ ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകതകൾ)
-
ഏറ്റവും വലിയ വിജയങ്ങൾ നേച്ചർ 2023 (ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി അവലോകനം) വഴിയുള്ള മാർക്കറ്റിംഗ് ഫോമിൽ നിന്നല്ല, വർക്ക്ഫ്ലോ സംയോജനത്തിൽ നിന്നാണ്
നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു ഒറാക്കിളിനെ പോലെയല്ല - ഒരു സഹകാരിയെ പോലെയാണ് പരിഗണിക്കുന്നതെങ്കിൽ - അതിന് പ്രോഗ്രാമുകളെ യഥാർത്ഥത്തിൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു ഒറാക്കിളിനെ പോലെ പരിഗണിക്കുകയാണെങ്കിൽ... ശരി, നിങ്ങൾ വീണ്ടും ആ GPS-നെ തടാകത്തിലേക്ക് പിന്തുടരേണ്ടി വന്നേക്കാം.
യഥാർത്ഥ ലോക ഉദാഹരണം: കൺസ്ട്രൈന്റ്-ഫസ്റ്റ് മോളിക്യൂൾ ജനറേഷൻ വർക്ക്ഫ്ലോ നിർമ്മിക്കൽ 🧪
രംഗം
ഒരു സാങ്കൽപ്പികവും എന്നാൽ യാഥാർത്ഥ്യബോധമുള്ളതുമായ ചെറിയ ബയോടെക് ടീം ഒരു കോശജ്വലന രോഗ ലക്ഷ്യത്തിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. സ്ക്രീനിങ്ങിൽ നിന്ന് അവർക്ക് ഇതിനകം 42 ദുർബലമായ ഹിറ്റുകൾ സ്ഥിരീകരിച്ചിട്ടുണ്ട്, എന്നാൽ മിക്കതിനും ലയിക്കുന്ന ശേഷി കുറവാണ്, കൂടാതെ ചിലത് മത്സരാർത്ഥികളുടെ പേറ്റന്റ് സ്പെയ്സിന് വളരെ അടുത്താണ്.
"മികച്ച തന്മാത്രകൾ കണ്ടെത്താൻ" ഒരു ജനറേറ്റീവ് മോഡലിനോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം - അടിസ്ഥാനപരമായി മനോഹരമായ അസംബന്ധങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാനുള്ള ഒരു ക്ഷണമാണിത് - ഹിറ്റ് വിപുലീകരണത്തിനായി ടീം ഒരു ഇറുകിയ വർക്ക്ഫ്ലോ നിർമ്മിക്കുന്നു.
ലക്ഷ്യം ലളിതമാണ്: വിശാലമായ അനലോഗുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം സൃഷ്ടിക്കുക, അവയെ ശക്തമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക, ഏറ്റവും പ്രതിരോധശേഷിയുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികളെ മാത്രം മെഡിസിനൽ കെമിസ്ട്രി അവലോകനത്തിലേക്ക് അയയ്ക്കുക.
അസിസ്റ്റന്റിന് എന്താണ് വേണ്ടത്
ടീം സിസ്റ്റം നൽകുന്നു:
ലക്ഷ്യ പ്രൊഫൈലും അറിയപ്പെടുന്ന ലിഗാൻഡ് വിവരങ്ങളും
സ്ഥിരീകരിച്ച 42 ആക്രമണ ഘടനകൾ
തന്മാത്രാ ഭാരം, ലോഗ്പി, ടിപിഎസ്എ, ലയിക്കുന്നത, പ്രവചിച്ച ക്ലിയറൻസ് എന്നിവയ്ക്കുള്ള പ്രോപ്പർട്ടി പരിധികൾ
IP ഒഴിവാക്കലിനായി തടഞ്ഞ സ്കാഫോൾഡുകളും സമാനത പരിധികളും
പെയിനുകളും റിയാക്ടീവ് ഗ്രൂപ്പ് ഫിൽട്ടറുകളും ബെയ്ൽ & ഹോളോവേ 2010
ADMET പ്രവചനം ADMETlab 2.0 പരിശോധിക്കുന്നു
റിട്രോസിന്തസിസ് സാധ്യതാ പരിശോധനകൾ AiZynthFinder 2020
അന്തിമ തിരഞ്ഞെടുപ്പിനുള്ള മനുഷ്യ അവലോകന നിയമങ്ങൾ
പ്രധാന കാര്യം: മോഡലിന് സ്വയം ശക്തി ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്യാൻ അനുവാദമില്ല. അത് ശക്തി, പുതുമ, വികസനക്ഷമത, സമന്വയിപ്പിക്കൽ എന്നിവ സന്തുലിതമാക്കേണ്ടതുണ്ട്.
ഉദാഹരണ നിർദ്ദേശം
ഈ സ്ഥിരീകരിച്ച ഹിറ്റ് ഘടനകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കി 150 അനലോഗ് ആശയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുക. തന്മാത്രാ ഭാരം 300 നും 480 നും ഇടയിലും, പ്രവചിക്കപ്പെട്ട logP 1.5 നും 4.0 നും ഇടയിലും, TPSA 110 നും താഴെയും നിലനിർത്തുക, IP ഫയലിൽ ലിസ്റ്റ് ചെയ്തിരിക്കുന്ന ബ്ലോക്ക് ചെയ്ത സ്കാഫോൾഡുകൾ ഒഴിവാക്കുക. PAINS അലേർട്ടുകൾ ഇല്ലാതെ, വ്യക്തമായ റിയാക്ടീവ് ഗ്രൂപ്പുകളില്ലാതെ, അഞ്ച് ഘട്ടങ്ങളോ അതിൽ കുറവോ ഉള്ള വിശ്വസനീയമായ സിന്തസിസ് റൂട്ട് ഇല്ലാതെ ഘടനകൾക്ക് മുൻഗണന നൽകുക. ഓരോ തന്മാത്രയ്ക്കും, പ്രധാന പരിഷ്ക്കരണം, ഉദ്ദേശിച്ച പ്രോപ്പർട്ടി മെച്ചപ്പെടുത്തൽ, പ്രധാന അപകടസാധ്യത, സംയുക്തം നിരസിക്കണോ, അവലോകനം ചെയ്യണോ, മുൻഗണന നൽകണോ എന്നിവ വിശദീകരിക്കുക.
എങ്ങനെ പരീക്ഷിക്കാം
ആദ്യ ഔട്ട്പുട്ടിൽ ടീമിന് വിശ്വാസമില്ല. അവർ ഒരു ചെറിയ വിലയിരുത്തൽ ലൂപ്പ് നടത്തുന്നു:
ഉത്പാദിപ്പിക്കപ്പെടുന്ന തന്മാത്രകൾ ഗുണ നിയന്ത്രണങ്ങൾ പാലിക്കുന്നുണ്ടോ എന്ന് പരിശോധിക്കുക
അറിയപ്പെടുന്ന സംയുക്തങ്ങൾക്ക് വളരെ അടുത്തുള്ള തനിപ്പകർപ്പുകളും ഘടനകളും നീക്കം ചെയ്യുക
പെയിനുകൾ, റിയാക്ടീവ് ഗ്രൂപ്പ്, അടിസ്ഥാന മെഡിസിനൽ കെമിസ്ട്രി ഫിൽട്ടറുകൾ എന്നിവ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
ADMET പ്രവചനങ്ങൾ താരതമ്യം ചെയ്യാൻ രണ്ടാമത്തെ പ്രോപ്പർട്ടി മോഡൽ പ്രവർത്തിപ്പിക്കുക
മികച്ച 30 സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്ക് സ്വതന്ത്രമായി സ്കോർ ചെയ്യാൻ രണ്ട് രസതന്ത്രജ്ഞരോട് ആവശ്യപ്പെടുക
ഏറ്റവും കൂടുതൽ സ്കോർ നേടിയ ഷോർട്ട്ലിസ്റ്റ് മാത്രം സിന്തസിസ് ചർച്ചയിലേക്ക് അയയ്ക്കുക
ഒരു വിലപ്പെട്ട പരീക്ഷണ ചോദ്യം ഇതാണ്: "AI നിർദ്ദേശിച്ചില്ലായിരുന്നെങ്കിൽ നമ്മൾ ഇപ്പോഴും ഈ തന്മാത്ര പരിഗണിക്കുമായിരുന്നോ?"
ഉത്തരം ഇല്ല എന്ന് വരുമ്പോൾ, ടീം എന്തുകൊണ്ടെന്ന് ചോദിക്കുന്നു. ചിലപ്പോൾ അത് ഒരു നല്ല പുതിയ ആശയം വെളിപ്പെടുത്തുന്നു. ചിലപ്പോൾ അത് മാതൃകാപരമായ ആഗ്രഹ ചിന്തയെ വെളിപ്പെടുത്തുന്നു.
ഫലമായി
ഉദാഹരണ ഫലം മാത്രം - ഒരു യഥാർത്ഥ കമ്പനി കേസ് സ്റ്റഡി അല്ല.
മൂന്ന് സാമ്പിൾ ഹിറ്റ്-എക്സ്പാൻഷൻ ടാസ്ക്കുകളുടെ സമയക്രമീകരണത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി, 60 അനലോഗ് ആശയങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും തരംതിരിക്കുന്നതിനും മാനുവൽ വർക്ക്ഫ്ലോ ഏകദേശം 5 മണിക്കൂർ എടുത്തു. കൺസ്ട്രൈന്റ്-ഫസ്റ്റ് GenAI വർക്ക്ഫ്ലോ ഏകദേശം 55 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ 150 പ്രാരംഭ സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സൃഷ്ടിച്ചു.
ഫിൽട്ടർ ചെയ്തതിനുശേഷം, 27 സ്ഥാനാർത്ഥികൾ മാത്രമേ പൂർണ്ണ സ്ക്രീനിൽ രക്ഷപ്പെട്ടുള്ളൂ. അവയിൽ, രസതന്ത്രജ്ഞർ 9 എണ്ണം കൂടുതൽ ആഴത്തിലുള്ള അവലോകനം അർഹിക്കുന്നതായും 12 എണ്ണം "രസകരവും എന്നാൽ അപകടകരവും" എന്നും 6 എണ്ണം അവലോകനത്തിൽ നിരസിക്കപ്പെട്ടതായും അടയാളപ്പെടുത്തി.
അതിനർത്ഥം വിലപ്പെട്ട ഔട്ട്പുട്ട് "150 പുതിയ തന്മാത്രകൾ" ആയിരുന്നില്ല എന്നാണ്. വിലപ്പെട്ട ഔട്ട്പുട്ട് 1 മണിക്കൂറിനുള്ളിൽ 9 അവലോകനം ചെയ്യാവുന്ന സ്ഥാനാർത്ഥികളായിരുന്നു, ഓരോ സ്ഥാനാർത്ഥിയും വിജയിച്ചതോ പരാജയപ്പെട്ടതോ ആയ നിയന്ത്രണങ്ങൾ കാണിക്കുന്ന വ്യക്തമായ ഓഡിറ്റ് ട്രെയിൽ ഉണ്ടായിരുന്നു.
ഒരു ടീമിന് ഇത് ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നതിലൂടെ സ്ഥിരീകരിക്കാൻ കഴിയും:
ഓരോ ഡിസൈൻ സൈക്കിളിലും ചെലവഴിച്ച സമയം
ജനറേറ്റഡ് ഘടനകളുടെ എണ്ണം
ഫിൽട്ടറുകൾ നീക്കം ചെയ്ത ശതമാനം
രസതന്ത്രജ്ഞരുടെ സ്വീകാര്യത നിരക്ക്
സിന്തസിസിനായി തിരഞ്ഞെടുത്ത സ്ഥാനാർത്ഥികളുടെ എണ്ണം
പരിശോധനയിൽ സജീവമാണെന്ന് പിന്നീട് സ്ഥിരീകരിച്ച നമ്പർ
എന്ത് തെറ്റ് സംഭവിക്കാം?
യഥാർത്ഥ ശബ്ദ രസതന്ത്രം നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനുപകരം, മോഡൽ ഫിൽട്ടറുകൾക്ക് ചുറ്റും ഒപ്റ്റിമൈസ് ചെയ്തേക്കാം.
ഒരു സ്ഥാനാർത്ഥി പ്രവചിക്കപ്പെട്ട ADMET-ൽ മികച്ചതായി കാണപ്പെടാം, പക്ഷേ യഥാർത്ഥ പരിശോധനയിൽ ഉടൻ പരാജയപ്പെടും. OECD QSAR മൂല്യനിർണ്ണയ തത്വങ്ങൾ
ലഭ്യമല്ലാത്ത റിയാക്ടറുകൾ, അസുഖകരമായ സാഹചര്യങ്ങൾ, അല്ലെങ്കിൽ സുരക്ഷിതമല്ലാത്ത രസതന്ത്രം എന്നിവയെ ആശ്രയിക്കുമ്പോൾ റിട്രോസിന്തസിസ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ വിശ്വസനീയമായി തോന്നിയേക്കാം.
നോവൽറ്റി ഫിൽട്ടർ വിലയേറിയ സംയുക്തങ്ങളെ വളരെ ആക്രമണാത്മകമായി നീക്കം ചെയ്തേക്കാം, അല്ലെങ്കിൽ അറിയപ്പെടുന്ന IP യോട് വളരെ അടുത്തായ തന്മാത്രകളെ കടന്നുപോകാൻ അനുവദിച്ചേക്കാം.
റാങ്ക് ലിസ്റ്റിനെ സത്യമായി കണക്കാക്കുന്നതാണ് ഏറ്റവും വലിയ തെറ്റ്. ഇത് മുൻഗണനാക്രമത്തിലുള്ള ഒരു അനുമാന പട്ടിക മാത്രമാണ്.
പ്രായോഗിക ഉപദേശം
ഔഷധ കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ ഏറ്റവും മികച്ച പ്രായോഗിക ഉപയോഗം "ബട്ടൺ അമർത്തുക, മരുന്ന് നേടുക" എന്നതല്ല. ഇത് ഒരു നിയന്ത്രിത ആശയ ഫാക്ടറിയാണ്: വിശാലമായി സൃഷ്ടിക്കുക, ക്രൂരമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക, ഓരോ തീരുമാനവും രേഖപ്പെടുത്തുക, ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് അന്തിമ തീരുമാനം എടുക്കാൻ അനുവദിക്കുക.
പതിവുചോദ്യങ്ങൾ
മരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് എന്താണ്?
ജനറേറ്റീവ് AI പ്രാഥമികമായി ആദ്യകാല കണ്ടെത്തലിലും ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിലും ആശയ ഫണലിനെ വിശാലമാക്കുന്നു, സ്ഥാനാർത്ഥി തന്മാത്രകൾ, പ്രോട്ടീൻ സീക്വൻസുകൾ, സിന്തസിസ് റൂട്ടുകൾ, ബയോളജിക്കൽ ഹൈപ്പോതെസിസ് എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിലൂടെ. മൂല്യം "പരീക്ഷണങ്ങൾ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക" എന്നതിനേക്കാൾ "മികച്ച പരീക്ഷണങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക" എന്നതാണ്, നിരവധി ഓപ്ഷനുകൾ സൃഷ്ടിച്ച് കഠിനമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുന്നതിലൂടെ. ഒരു അച്ചടക്കമുള്ള വർക്ക്ഫ്ലോയ്ക്കുള്ളിൽ ഒരു ആക്സിലറേറ്ററായി ഇത് മികച്ച രീതിയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഒരു സ്വതന്ത്ര തീരുമാനമെടുക്കുന്നയാൾ എന്ന നിലയിലല്ല.
മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ പൈപ്പ്ലൈനിലുടനീളം ജനറേറ്റീവ് AI എവിടെയാണ് ഏറ്റവും മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവയ്ക്കുന്നത്?
ഹിറ്റ് ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ, ഡി നോവോ ഡിസൈൻ, ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷൻ തുടങ്ങിയ ഹൈപ്പോതെസിസ് സ്പേസ് വിശാലവും ആവർത്തനം ചെലവേറിയതുമായിരിക്കുമ്പോൾ ഇത് ഏറ്റവും കൂടുതൽ മൂല്യം നൽകുന്നു. ADMET ട്രയേജ്, റിട്രോസിന്തസിസ് നിർദ്ദേശങ്ങൾ, സാഹിത്യം അല്ലെങ്കിൽ ഹൈപ്പോതെസിസ് പിന്തുണ എന്നിവയ്ക്കും ടീമുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു മോഡൽ "സ്മാർട്ട്" ആയിരിക്കുമെന്ന് പ്രതീക്ഷിക്കുന്നതിനുപകരം, ഫിൽട്ടറുകൾ, സ്കോറിംഗ്, മനുഷ്യ അവലോകനം എന്നിവയുമായി ജനറേഷൻ സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെയാണ് സാധാരണയായി ഏറ്റവും വലിയ നേട്ടങ്ങൾ ലഭിക്കുന്നത്
ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗശൂന്യമായ തന്മാത്രകൾ ഉത്പാദിപ്പിക്കാതിരിക്കാൻ നിങ്ങൾ എങ്ങനെയാണ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിശ്ചയിക്കുന്നത്?
ജനറേഷന് മുമ്പ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിർവചിക്കുക എന്നതാണ് ഒരു പ്രായോഗിക സമീപനം: പ്രോപ്പർട്ടി ശ്രേണികൾ (ലയിക്കുന്നവ അല്ലെങ്കിൽ logP ടാർഗെറ്റുകൾ പോലുള്ളവ), സ്കാഫോൾഡ് അല്ലെങ്കിൽ സബ്സ്ട്രക്ചർ നിയമങ്ങൾ, ബൈൻഡിംഗ്-സൈറ്റ് സവിശേഷതകൾ, പുതുമ പരിധികൾ. തുടർന്ന് മെഡിസിനൽ കെമിസ്ട്രി ഫിൽട്ടറുകളും (പെയിനുകൾ/റിയാക്ടീവ് ഗ്രൂപ്പുകൾ ഉൾപ്പെടെ) സിന്തസിസബിലിറ്റി പരിശോധനകളും നടപ്പിലാക്കുക. ഡിഫ്യൂഷൻ-സ്റ്റൈൽ മോളിക്യുലാർ ഡിസൈനിലും REINVENT 4 പോലുള്ള ഫ്രെയിംവർക്കുകളിലും കൺസ്ട്രെയിൻറ്റ്-ഫസ്റ്റ് ജനറേഷൻ പ്രത്യേകിച്ചും സഹായകരമാണ്, അവിടെ മൾട്ടി-ഒബ്ജക്റ്റീവ് ലക്ഷ്യങ്ങൾ എൻകോഡ് ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഭ്രമാത്മകതയും അമിത ആത്മവിശ്വാസവും ഒഴിവാക്കാൻ ടീമുകൾ എങ്ങനെയാണ് GenAI ഔട്ട്പുട്ടുകൾ സാധൂകരിക്കേണ്ടത്?
ഓരോ ഔട്ട്പുട്ടിനെയും ഒരു നിഗമനമായിട്ടല്ല, ഒരു സിദ്ധാന്തമായി കണക്കാക്കുക, കൂടാതെ അസ്സേകളും ഓർത്തോഗണൽ മോഡലുകളും ഉപയോഗിച്ച് സാധൂകരിക്കുക. ആക്രമണാത്മക ഫിൽട്ടറിംഗ്, ഡോക്കിംഗ് അല്ലെങ്കിൽ സ്കോറിംഗ് എന്നിവ ഉചിതമായിടത്ത് ജോടിയാക്കുക, QSAR-ശൈലി പ്രെഡിക്ടറുകൾക്കായി പ്രയോഗക്ഷമത-ഡൊമെയ്ൻ പരിശോധനകൾ എന്നിവയുമായി ജനറേഷൻ ജോടിയാക്കുക. സാധ്യമാകുമ്പോൾ അനിശ്ചിതത്വം ദൃശ്യമാക്കുക, കാരണം വിതരണത്തിന് പുറത്തുള്ള രസതന്ത്രത്തിലോ അസ്ഥിരമായ ജൈവിക അവകാശവാദങ്ങളിലോ മോഡലുകൾ ആത്മവിശ്വാസത്തോടെ തെറ്റായിരിക്കാം. ഹ്യൂമൻ-ഇൻ-ദി-ലൂപ്പ് അവലോകനം ഒരു പ്രധാന സുരക്ഷാ സവിശേഷതയായി തുടരുന്നു.
ഡാറ്റ ചോർച്ച, ഐപി അപകടസാധ്യത, "മനഃപാഠമാക്കിയ" ഔട്ട്പുട്ടുകൾ എന്നിവ എങ്ങനെ തടയാം?
സെൻസിറ്റീവ് പ്രോഗ്രാം വിശദാംശങ്ങൾ ആകസ്മികമായി പ്രോംപ്റ്റുകളിലും ഓഡിറ്റബിലിറ്റിക്കായി ലോഗ് പ്രോംപ്റ്റുകളിലും/ഔട്ട്പുട്ടുകളിലും ഉൾപ്പെടുത്താതിരിക്കാൻ ഗവേണൻസും ആക്സസ് നിയന്ത്രണങ്ങളും ഉപയോഗിക്കുക. ജനറേറ്റ് ചെയ്ത സ്ഥാനാർത്ഥികൾ അറിയപ്പെടുന്ന സംയുക്തങ്ങൾക്കോ സംരക്ഷിത പ്രദേശങ്ങൾക്കോ വളരെ അടുത്ത് ഇരിക്കാതിരിക്കാൻ പുതുമയും സമാനത പരിശോധനകളും നടപ്പിലാക്കുക. ബാഹ്യ സിസ്റ്റങ്ങളിൽ എന്ത് ഡാറ്റ അനുവദനീയമാണ് എന്നതിനെക്കുറിച്ചുള്ള വ്യക്തമായ നിയമങ്ങൾ പാലിക്കുക, ഉയർന്ന സെൻസിറ്റിവിറ്റി ജോലികൾക്കായി നിയന്ത്രിത പരിതസ്ഥിതികൾ തിരഞ്ഞെടുക്കുക. "വളരെ പരിചിതമായ" നിർദ്ദേശങ്ങൾ നേരത്തെ കണ്ടെത്താൻ മനുഷ്യ അവലോകനം സഹായിക്കുന്നു.
ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനും മൾട്ടി-പാരാമീറ്റർ ട്യൂണിംഗിനും ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെയാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ലീഡ് ഒപ്റ്റിമൈസേഷനിൽ, ജനറേറ്റീവ് AI വിലപ്പെട്ടതാണ്, കാരണം അതിന് ഒരൊറ്റ "തികഞ്ഞ" സംയുക്തത്തെ പിന്തുടരുന്നതിനുപകരം ഒന്നിലധികം ട്രേഡ്ഓഫ് പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും. സാധാരണ വർക്ക്ഫ്ലോകളിൽ അനലോഗ് നിർദ്ദേശം, ഗൈഡഡ് സബ്സ്റ്റിറ്റ്യൂവന്റ് സ്കാനിംഗ്, പൊട്ടൻസി, ടോക്സ് അല്ലെങ്കിൽ ഐപി നിയന്ത്രണങ്ങൾ പുരോഗതിയെ തടയുമ്പോൾ സ്കാഫോൾഡ് ഹോപ്പിംഗ് എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു. പ്രോപ്പർട്ടി പ്രെഡിക്ടറുകൾ പൊട്ടുന്നതാകാം, അതിനാൽ ടീമുകൾ സാധാരണയായി ഒന്നിലധികം മോഡലുകളുള്ള സ്ഥാനാർത്ഥികളെ റാങ്ക് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് പരീക്ഷണാത്മകമായി മികച്ച ഓപ്ഷനുകൾ സ്ഥിരീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
ബയോളജിക്സിലും പ്രോട്ടീൻ എഞ്ചിനീയറിംഗിലും ജനറേറ്റീവ് AI സഹായിക്കുമോ?
അതെ - ആന്റിബോഡി സീക്വൻസ് ജനറേഷൻ, അഫിനിറ്റി മെച്യൂറേഷൻ ആശയങ്ങൾ, സ്ഥിരത മെച്ചപ്പെടുത്തലുകൾ, എൻസൈം അല്ലെങ്കിൽ പെപ്റ്റൈഡ് പര്യവേക്ഷണം എന്നിവയ്ക്കായി ടീമുകൾ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നു. പ്രോട്ടീൻ/സീക്വൻസ് ജനറേഷൻ വികസിപ്പിക്കാൻ കഴിയാതെ തന്നെ വിശ്വസനീയമായി കാണപ്പെടാം, അതിനാൽ വികസനക്ഷമത, ഇമ്മ്യൂണോജെനിസിറ്റി, മാനുഫാക്ചറബിലിറ്റി ഫിൽട്ടറുകൾ പ്രയോഗിക്കേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. ആൽഫഫോൾഡ് പോലുള്ള ഘടനാപരമായ ഉപകരണങ്ങൾക്ക് യുക്തിയെ പിന്തുണയ്ക്കാൻ കഴിയും, പക്ഷേ "വിശ്വസനീയമായ ഘടന" ഇപ്പോഴും ആവിഷ്കാരത്തിന്റെയോ പ്രവർത്തനത്തിന്റെയോ സുരക്ഷയുടെയോ തെളിവല്ല. വെറ്റ്-ലാബ് ലൂപ്പുകൾ അത്യാവശ്യമാണ്.
ജനറേറ്റീവ് AI എങ്ങനെയാണ് സിന്തസിസ് പ്ലാനിംഗിനെയും റിട്രോസിന്തസിസിനെയും പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്?
റീട്രോസിന്തസിസ് പ്ലാനർമാർക്ക് ആശയ രൂപീകരണം വേഗത്തിലാക്കാനും അപ്രായോഗികമായ പാതകളെ വേഗത്തിൽ ഒഴിവാക്കാനും റൂട്ടുകൾ, ആരംഭ വസ്തുക്കൾ, റൂട്ട് റാങ്കിംഗുകൾ എന്നിവ നിർദ്ദേശിക്കാൻ കഴിയും. രസതന്ത്രജ്ഞരിൽ നിന്നുള്ള യഥാർത്ഥ ലോക സാധ്യതാ പരിശോധനകളുമായി സംയോജിപ്പിക്കുമ്പോൾ AiZynthFinder-ശൈലി ആസൂത്രണം പോലുള്ള ഉപകരണങ്ങളും സമീപനങ്ങളും ഏറ്റവും ഫലപ്രദമാണ്. ലഭ്യത, സുരക്ഷ, സ്കെയിൽ-അപ്പ് നിയന്ത്രണങ്ങൾ, പ്രായോഗികമായി പരാജയപ്പെടുന്ന "പേപ്പർ പ്രതികരണങ്ങൾ" എന്നിവയ്ക്ക് ഇപ്പോഴും മനുഷ്യന്റെ വിധിന്യായം ആവശ്യമാണ്. ഈ രീതിയിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ, രസതന്ത്രം പരിഹരിക്കപ്പെട്ടുവെന്ന് നടിക്കാതെ തന്നെ ഇത് സമയം ലാഭിക്കുന്നു.
അവലംബം
-
നേച്ചർ - ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി റിവ്യൂ (2023) - nature.com
-
നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി - GENTRL (2019) - nature.com
-
നേച്ചർ - ആൽഫഫോൾഡ് (2021) - nature.com
-
നേച്ചർ - ആർഎഫ്ഡിഫ്യൂഷൻ (2023) - nature.com
-
നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി - പ്രോട്ടീൻ ജനറേറ്റർ (2024) - nature.com
-
നേച്ചർ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് - സെൽ ഇമേജിംഗിലെ ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ (2024) - nature.com
-
npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ - ഭ്രമാത്മകത + സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂട് (2025) - nature.com
-
npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ - ബയോടെക്നിലെ മൾട്ടിമോഡൽ (2025) - nature.com
-
ശാസ്ത്രം - പ്രോട്ടീൻMPNN (2022) - science.org
-
സെൽ പാറ്റേണുകൾ - മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ എൽഎൽഎമ്മുകൾ (2025) - cell.com
-
സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈനിലെ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ (2024) - sciencedirect.com
-
സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - വോഗ്റ്റ് (2023): പുതുമ/അതുല്യത സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ - sciencedirect.com
-
മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അനാലിസിസ് (സയൻസ്ഡയറക്ട്) - വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ മൾട്ടിമോഡൽ AI (2025) - sciencedirect.com
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത അപകടസാധ്യത) - nih.gov
-
കെമിക്കൽ റിസർച്ച് അക്കൗണ്ട്സ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കെമിക്കൽ സ്പേസ് (2015) - acs.org
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഇർവിൻ & ഷോയിഷെ (2009): കെമിക്കൽ സ്പേസ് സ്കെയിൽ - nih.gov
-
മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ അതിർത്തികൾ (പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ) - അവലോകനം (2024) - nih.gov
-
ജേണൽ ഓഫ് കെമിക്കൽ ഇൻഫർമേഷൻ ആൻഡ് മോഡലിംഗ് (ACS പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഇൻ ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈൻ (2024) - acs.org
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - REINVENT 4 (ഓപ്പൺ ഫ്രെയിംവർക്ക്) - nih.gov
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ADMETlab 2.0 (ആദ്യകാല ADMET കാര്യങ്ങൾ) - nih.gov
-
OECD - (Q)SAR മോഡലുകളുടെ റെഗുലേറ്ററി ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള തത്വങ്ങൾ - oecd.org
-
ഒഇസിഡി - (ക്യു)എസ്എആർ മോഡലുകളുടെ സാധുതയെക്കുറിച്ചുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ രേഖ - oecd.org
-
കെമിക്കൽ റിസർച്ച് അക്കൗണ്ട്സ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള സിന്തസിസ് പ്ലാനിംഗ് / സിഎഎസ്പി (കോളി, 2018) - acs.org
-
എസിഎസ് സെൻട്രൽ സയൻസ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള റിട്രോസിന്തസിസ് (കോളി, 2017) - acs.org
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഐസിംത്ഫൈൻഡർ (2020) - nih.gov
-
പബ്മെഡ് - ലിപിൻസ്കി: റൂൾ ഓഫ് 5 കോൺടെക്സ്റ്റ് - nih.gov
-
ജേണൽ ഓഫ് മെഡിസിനൽ കെമിസ്ട്രി (ACS പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - ബെയ്ൽ & ഹോളോവേ (2010): പെയിൻസ് - acs.org
-
പബ്മെഡ് - വാരിങ്ങ് (2015): ആട്രിഷൻ - nih.gov
-
PubMed - Rives (2021): പ്രോട്ടീൻ ഭാഷാ മോഡലുകൾ - nih.gov
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ലീക്ക് തുടങ്ങിയവർ (2010): ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ - nih.gov
-
പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഡിഫ്യൂഷൻ അവലോകനം (2025) - nih.gov
-
FDA - E14 ഉം S7B ഉം: QT/QTc ഇടവേള ദീർഘിപ്പിക്കലിന്റെയും പ്രോഅറിഥമിക് സാധ്യതയുടെയും ക്ലിനിക്കൽ, നോൺ-ക്ലിനിക്കൽ വിലയിരുത്തൽ (ചോദ്യോത്തരം) - fda.gov
-
യൂറോപ്യൻ മെഡിസിൻസ് ഏജൻസി - ICH മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം E14/S7B അവലോകനം - europa.eu
-
USENIX - കാർലിനി തുടങ്ങിയവർ (2021): ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ നിന്ന് പരിശീലന ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ - usenix.org
-
എഡിൻബർഗ് സർവകലാശാല - ഡിജിറ്റൽ ഗവേഷണ സേവനങ്ങൾ - ഇലക്ട്രോണിക് ലാബ് നോട്ട്ബുക്ക് (ELN) ഉറവിടം - ed.ac.uk
-
സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - വീവർ (2008): QSAR പ്രയോഗക്ഷമതാ ഡൊമെയ്ൻ - sciencedirect.com