മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് എന്താണ്?

മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് എന്താണ്?

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.

മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിൽ ജനറേറ്റീവ് AI യുടെ പങ്ക് എന്താണ്? ഇൻഫോഗ്രാഫിക്

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:

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:

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:

  1. നിയന്ത്രണങ്ങൾ നിർവചിക്കുക

  2. സ്ഥാനാർത്ഥികളെ സൃഷ്ടിക്കുക

  3. തീവ്രമായി ഫിൽട്ടർ ചെയ്യുക

  4. 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

ഒരു പെർഫെക്റ്റ് സംയുക്തം ഉണ്ടെന്ന് നടിക്കുന്നതിനുപകരം കൂട്ടം 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:

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:

മൾട്ടിമോഡൽ ജനറേറ്റീവ് സിസ്റ്റങ്ങൾക്ക് സംയോജിപ്പിക്കാൻ കഴിയും:

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:

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:

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:

നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു ഒറാക്കിൾ പോലെയല്ല - ഒരു സഹകാരിയെപ്പോലെയാണ് പരിഗണിക്കുന്നതെങ്കിൽ - അതിന് പ്രോഗ്രാമുകളെ യഥാർത്ഥത്തിൽ മുന്നോട്ട് കൊണ്ടുപോകാൻ കഴിയും. നിങ്ങൾ അതിനെ ഒരു ഒറാക്കിൾ പോലെയാണ് പരിഗണിക്കുന്നതെങ്കിൽ... ശരി, നിങ്ങൾ വീണ്ടും ആ GPS-നെ തടാകത്തിലേക്ക് പിന്തുടരേണ്ടി വന്നേക്കാം. 🚗🌊

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

  1. നേച്ചർ - ലിഗാൻഡ് ഡിസ്കവറി റിവ്യൂ (2023) - nature.com

  2. നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി - GENTRL (2019) - nature.com

  3. നേച്ചർ - ആൽഫഫോൾഡ് (2021) - nature.com

  4. നേച്ചർ - ആർഎഫ്ഡിഫ്യൂഷൻ (2023) - nature.com

  5. നേച്ചർ ബയോടെക്നോളജി - പ്രോട്ടീൻ ജനറേറ്റർ (2024) - nature.com

  6. നേച്ചർ കമ്മ്യൂണിക്കേഷൻസ് - സെൽ ഇമേജിംഗിലെ ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ (2024) - nature.com

  7. npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ - ഭ്രമാത്മകത + സുരക്ഷാ ചട്ടക്കൂട് (2025) - nature.com

  8. npj ഡിജിറ്റൽ മെഡിസിൻ - ബയോടെക്നിലെ മൾട്ടിമോഡൽ (2025) - nature.com

  9. ശാസ്ത്രം - പ്രോട്ടീൻMPNN (2022) - science.org

  10. സെൽ പാറ്റേണുകൾ - മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ എൽഎൽഎമ്മുകൾ (2025) - cell.com

  11. സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈനിലെ ജനറേറ്റീവ് മോഡലുകൾ (2024) - sciencedirect.com

  12. സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - വോഗ്റ്റ് (2023): പുതുമ/അതുല്യത സംബന്ധിച്ച ആശങ്കകൾ - sciencedirect.com

  13. മെഡിക്കൽ ഇമേജ് അനാലിസിസ് (സയൻസ്ഡയറക്ട്) - വൈദ്യശാസ്ത്രത്തിലെ മൾട്ടിമോഡൽ AI (2025) - sciencedirect.com

  14. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ക്ലിനിക്കുകളുടെ ഗൈഡ് (ഭ്രമാത്മകത അപകടസാധ്യത) - nih.gov

  15. കെമിക്കൽ റിസർച്ച് അക്കൗണ്ട്സ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കെമിക്കൽ സ്പേസ് (2015) - acs.org

  16. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഇർവിൻ & ഷോയിഷെ (2009): കെമിക്കൽ സ്പേസ് സ്കെയിൽ - nih.gov

  17. മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തലിലെ അതിർത്തികൾ (പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ) - അവലോകനം (2024) - nih.gov

  18. ജേണൽ ഓഫ് കെമിക്കൽ ഇൻഫർമേഷൻ ആൻഡ് മോഡലിംഗ് (ACS പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - ഡിഫ്യൂഷൻ മോഡലുകൾ ഇൻ ഡി നോവോ ഡ്രഗ് ഡിസൈൻ (2024) - acs.org

  19. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - REINVENT 4 (ഓപ്പൺ ഫ്രെയിംവർക്ക്) - nih.gov

  20. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ADMETlab 2.0 (ആദ്യകാല ADMET കാര്യങ്ങൾ) - nih.gov

  21. OECD - (Q)SAR മോഡലുകളുടെ റെഗുലേറ്ററി ഉദ്ദേശ്യങ്ങൾക്കായുള്ള മൂല്യനിർണ്ണയത്തിനുള്ള തത്വങ്ങൾ - oecd.org

  22. ഒഇസിഡി - (ക്യു)എസ്എആർ മോഡലുകളുടെ സാധുതയെക്കുറിച്ചുള്ള മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശ രേഖ - oecd.org

  23. കെമിക്കൽ റിസർച്ച് അക്കൗണ്ട്സ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള സിന്തസിസ് പ്ലാനിംഗ് / സിഎഎസ്പി (കോളി, 2018) - acs.org

  24. എസിഎസ് സെൻട്രൽ സയൻസ് (എസിഎസ് പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - കമ്പ്യൂട്ടർ സഹായത്തോടെയുള്ള റിട്രോസിന്തസിസ് (കോളി, 2017) - acs.org

  25. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഐസിംത്ഫൈൻഡർ (2020) - nih.gov

  26. പബ്മെഡ് - ലിപിൻസ്കി: റൂൾ ഓഫ് 5 കോൺടെക്സ്റ്റ് - nih.gov

  27. ജേണൽ ഓഫ് മെഡിസിനൽ കെമിസ്ട്രി (ACS പബ്ലിക്കേഷൻസ്) - ബെയ്ൽ & ഹോളോവേ (2010): പെയിൻസ് - acs.org

  28. പബ്മെഡ് - വാരിങ്ങ് (2015): ആട്രിഷൻ - nih.gov

  29. PubMed - Rives (2021): പ്രോട്ടീൻ ഭാഷാ മോഡലുകൾ - nih.gov

  30. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ലീക്ക് തുടങ്ങിയവർ (2010): ബാച്ച് ഇഫക്റ്റുകൾ - nih.gov

  31. പബ്മെഡ് സെൻട്രൽ - ഡിഫ്യൂഷൻ അവലോകനം (2025) - nih.gov

  32. FDA - E14 ഉം S7B ഉം: QT/QTc ഇടവേള ദീർഘിപ്പിക്കലിന്റെയും പ്രോഅറിഥമിക് സാധ്യതയുടെയും ക്ലിനിക്കൽ, നോൺ-ക്ലിനിക്കൽ വിലയിരുത്തൽ (ചോദ്യോത്തരം) - fda.gov

  33. യൂറോപ്യൻ മെഡിസിൻസ് ഏജൻസി - ICH മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം E14/S7B അവലോകനം - europa.eu

  34. USENIX - കാർലിനി തുടങ്ങിയവർ (2021): ഭാഷാ മോഡലുകളിൽ നിന്ന് പരിശീലന ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കൽ - usenix.org

  35. എഡിൻബർഗ് സർവകലാശാല - ഡിജിറ്റൽ ഗവേഷണ സേവനങ്ങൾ - ഇലക്ട്രോണിക് ലാബ് നോട്ട്ബുക്ക് (ELN) ഉറവിടം - ed.ac.uk

  36. സയൻസ്ഡയറക്റ്റ് (എൽസെവിയർ) - വീവർ (2008): QSAR പ്രയോഗക്ഷമതാ ഡൊമെയ്ൻ - sciencedirect.com

ഔദ്യോഗിക AI അസിസ്റ്റന്റ് സ്റ്റോറിൽ ഏറ്റവും പുതിയ AI കണ്ടെത്തുക

ഞങ്ങളേക്കുറിച്ച്

ബ്ലോഗിലേക്ക് മടങ്ങുക