ಸಣ್ಣ ಉತ್ತರ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಅಣುಗಳು ಅಥವಾ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಿಸಬಹುದಾದ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಹೊರಹೊಮ್ಮಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆರಂಭಿಕ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ತಂಡಗಳು ಕಡಿಮೆ "ಕುರುಡು" ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸಬಹುದು. ನೀವು ಕಠಿಣ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿದಾಗ ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿದಾಗ ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ; ಒರಾಕಲ್ನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಲ್ಪಟ್ಟರೆ, ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ದಾರಿ ತಪ್ಪಿಸಬಹುದು.
ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶಗಳು:
ವೇಗವರ್ಧನೆ: ಕಲ್ಪನೆಗಳ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಲು GenAI ಬಳಸಿ, ನಂತರ ಕಠಿಣ ಶೋಧನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ.
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು: ಪೀಳಿಗೆಯ ಮೊದಲು ಆಸ್ತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನತೆಯ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆ: ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಊಹೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ; ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಲಂಬಕೋನೀಯ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ: ಲಾಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು, ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯು ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧಿಸಬಹುದಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಸ್ಥಿತಿಯಲ್ಲಿರುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ದುರುಪಯೋಗ ನಿರೋಧಕತೆ: ಆಡಳಿತ, ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು ಮತ್ತು ಮಾನವ ಪರಿಶೀಲನೆಯೊಂದಿಗೆ ಸೋರಿಕೆ ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ತಡೆಯಿರಿ.
ಇದರ ನಂತರ ನೀವು ಓದಲು ಇಷ್ಟಪಡಬಹುದಾದ ಲೇಖನಗಳು:
🔗 ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಪಾತ್ರ
ರೋಗನಿರ್ಣಯ, ಕೆಲಸದ ಹರಿವುಗಳು, ರೋಗಿಗಳ ಆರೈಕೆ ಮತ್ತು ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು AI ಹೇಗೆ ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 AI ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ಆಟೋಮೇಷನ್ ವಿಕಿರಣಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹೇಗೆ ವೃದ್ಧಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಮಾನವನಲ್ಲಿ ಏನು ಉಳಿಯುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತದೆ.
🔗 AI ವೈದ್ಯರನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆಯೇ?
ವೈದ್ಯರ ಉದ್ಯೋಗಗಳು ಮತ್ತು ಅಭ್ಯಾಸದ ಮೇಲೆ AI ನ ಪ್ರಭಾವದ ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ನೋಟ.
🔗 ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಅನ್ವೇಷಣೆಗೆ ಅತ್ಯುತ್ತಮ AI ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಪರಿಕರಗಳು
ಪ್ರಯೋಗಗಳು, ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಉನ್ನತ AI ಲ್ಯಾಬ್ ಪರಿಕರಗಳು.
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪಾತ್ರ, ಒಂದೇ ಉಸಿರಿನಲ್ಲಿ 😮💨
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಔಷಧ ತಂಡಗಳಿಗೆ ರಚಿಸಲು , ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಊಹಿಸಲು, ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಲು, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು, ಜೈವಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯ ಚಕ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಆರಂಭಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಸೀಸದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ. ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ) ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್ 2024 ವಿಮರ್ಶೆ (ಡಿ ನೊವೊ ಡ್ರಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು)
ಮತ್ತು ಹೌದು, ಅದು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಬಹುದು. ಅದು ಒಪ್ಪಂದದ ಭಾಗವಾಗಿದೆ. ರಾಕೆಟ್ ಎಂಜಿನ್ ಹೊಂದಿರುವ ಅತ್ಯಂತ ಉತ್ಸಾಹಭರಿತ ಇಂಟರ್ನ್ನಂತೆ. ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳ ಅಪಾಯ) npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ 2025 (ಭ್ರಮೆ + ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟು)
ಜನರು ಒಪ್ಪಿಕೊಳ್ಳುವುದಕ್ಕಿಂತ ಇದು ಏಕೆ ಹೆಚ್ಚು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ 💥
ಬಹಳಷ್ಟು ಅನ್ವೇಷಣಾ ಕೆಲಸಗಳು "ಹುಡುಕಾಟ". ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳವನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ಸಾಹಿತ್ಯವನ್ನು ಹುಡುಕಿ, ರಚನೆ-ಕಾರ್ಯ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಿ. ಸಮಸ್ಯೆಯೆಂದರೆ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳವು ... ಮೂಲತಃ ಅನಂತ-ಇಶ್. ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಖಾತೆಗಳು 2015 (ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳ) ಇರ್ವಿನ್ & ಶೋಯಿಚೆಟ್ 2009 (ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳ ಮಾಪಕ)
"ಸಮಂಜಸ" ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುವುದರಲ್ಲಿ ನೀವು ಬಹು ಜೀವಿತಾವಧಿಯನ್ನು ಕಳೆಯಬಹುದು.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ಇಲ್ಲಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ:
-
"ನಾವು ಏನು ಯೋಚಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸೋಣ"
ಗೆ:
-
"ಬನ್ನಿ, ದೊಡ್ಡದಾದ, ಬುದ್ಧಿವಂತ ಆಯ್ಕೆಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ರಚಿಸೋಣ, ನಂತರ ಉತ್ತಮವಾದವುಗಳನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸೋಣ"
ಇದು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಬಗ್ಗೆ ಅಲ್ಲ. ಇದು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ. 🧠 ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಅಲ್ಲದೆ, ಮತ್ತು ಇದರ ಬಗ್ಗೆ ಚರ್ಚೆ ನಡೆಯುತ್ತಿಲ್ಲ, ಇದು ತಂಡಗಳು ವಿಭಾಗಗಳಲ್ಲಿ ಮಾತನಾಡಲು. ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು, DMPK ಜನರು, ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು... ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ವಿಭಿನ್ನ ಮಾನಸಿಕ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ. ಯೋಗ್ಯವಾದ ಉತ್ಪಾದಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು ಹಂಚಿಕೆಯ ಸ್ಕೆಚ್ಪ್ಯಾಡ್ ಆಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ 2024 ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ಸ್.
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ನ ಉತ್ತಮ ಆವೃತ್ತಿ ಯಾವುದು? ✅
ಎಲ್ಲಾ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಗಳನ್ನು ಸಮಾನವಾಗಿ ರಚಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ. ಈ ಸ್ಥಳಕ್ಕಾಗಿ "ಉತ್ತಮ" ಆವೃತ್ತಿಯು ಆಕರ್ಷಕ ಡೆಮೊಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಲೈಂಗಿಕವಲ್ಲದ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚು (ಇಲ್ಲಿ ಲೈಂಗಿಕವಲ್ಲದ ಒಂದು ಸದ್ಗುಣ). ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಉತ್ತಮ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸೆಟಪ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಇವುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ:
-
ಡೊಮೇನ್ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್: ರಾಸಾಯನಿಕ, ಜೈವಿಕ ಮತ್ತು ಔಷಧೀಯ ದತ್ತಾಂಶಗಳಿಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ಅಳವಡಿಸಲಾಗಿದೆ (ಕೇವಲ ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಠ್ಯವಲ್ಲ) 🧬 ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್ 2024 ವಿಮರ್ಶೆ (ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು)
-
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು-ಮೊದಲ ತಲೆಮಾರಿನವರು: ಇದು ಲಿಪೊಫಿಲಿಸಿಟಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳು, ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ಬೈಂಡಿಂಗ್ ಸೈಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು, ಆಯ್ಕೆ ಗುರಿಗಳಂತಹ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸಬಹುದು JCIM 2024 (ಡಿ ನೊವೊ ಔಷಧ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು) REINVENT 4 (ಮುಕ್ತ ಚೌಕಟ್ಟು)
-
ಆಸ್ತಿ ಅರಿವು : ಇದು ADMET ಪದಗಳಲ್ಲಿ ADMETlab 2.0 (ಆರಂಭಿಕ ADMET ಏಕೆ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ) ನಲ್ಲಿ ಹೊಸತನ ಮಾತ್ರವಲ್ಲದೆ "ಹಾಸ್ಯಾಸ್ಪದವಲ್ಲದ" ಅಣುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ.
-
ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯ ವರದಿ: ಅದು ಊಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ದೃಢವಾಗಿರುವಾಗ ಸಂಕೇತಿಸುತ್ತದೆ (ಒರಟಾದ ವಿಶ್ವಾಸ ಬ್ಯಾಂಡ್ ಸಹ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ) OECD QSAR ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತತ್ವಗಳು (ಅನ್ವಯಿಕತೆಯ ಡೊಮೇನ್)
-
ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು: ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ನಿರ್ದೇಶಿಸಬಹುದು, ತಿರಸ್ಕರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ಮಾಡಬಹುದು ನೇಚರ್ 2023 (ಕೆಲಸದ ಹರಿವು + ಅನ್ವೇಷಣೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಸಂದರ್ಭ)
-
ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆ : ಸಲಹೆ ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು (ಕನಿಷ್ಠ ಭಾಗಶಃ), ಅಥವಾ ನೀವು OECD QSAR ಮಾರ್ಗದರ್ಶನವನ್ನು (ಮಾದರಿ ಪಾರದರ್ಶಕತೆ + ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ) ಅನುಸರಿಸುತ್ತಿದ್ದೀರಿ.
-
ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಸರಂಜಾಮು: ಡಾಕಿಂಗ್, QSAR, ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು, ರೆಟ್ರೋಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು - ಎಲ್ಲವನ್ನೂ 🔧 ನೇಚರ್ 2023 ರಲ್ಲಿ ವೈರ್ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ) CASP ನಲ್ಲಿ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ (ಕೋಲಿ 2018)
-
ಪಕ್ಷಪಾತ ಮತ್ತು ಸೋರಿಕೆ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳು: ತರಬೇತಿ-ಡೇಟಾ ಕಂಠಪಾಠವು ನುಸುಳುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು (ಹೌದು, ಅದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ) USENIX 2021 (ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ) Vogt 2023 (ನವೀನತೆ/ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳು)
ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪಾದಕ AI ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೆ, ಅದು ಮೂಲತಃ ನವೀನತೆಯ ಉತ್ಪಾದಕವಾಗಿದೆ. ಪಾರ್ಟಿಗಳಲ್ಲಿ ಮೋಜು. ಡ್ರಗ್ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮದಲ್ಲಿ ಕಡಿಮೆ ಮೋಜು.
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಲ್ಲಿ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ 🧭
ಸರಳ ಮಾನಸಿಕ ನಕ್ಷೆ ಇಲ್ಲಿದೆ. ಜನರೇಟಿವ್ AI ಬಹುತೇಕ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಹಂತಕ್ಕೂ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡಬಹುದು, ಆದರೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುವಾಗ ಮತ್ತು ಊಹೆಯ ಸ್ಥಳವು ದೊಡ್ಡದಾಗಿರುವಾಗ ಅದು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ. ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಂಪರ್ಕ ಬಿಂದುಗಳು:
-
ಗುರಿ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ದೃಢೀಕರಣ (ಊಹೆಗಳು, ಮಾರ್ಗ ನಕ್ಷೆ, ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ ಸಲಹೆಗಳು) ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ 2024 ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಗಡಿಗಳು
-
ಹಿಟ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ (ವರ್ಚುವಲ್ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ ವೃದ್ಧಿ, ಹೊಸ ಹಿಟ್ ಜನರೇಷನ್) ನೇಚರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ 2019 (GENTRL)
-
ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ (ಅನಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು, ಬಹು-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್) REINVENT 4
-
ಪೂರ್ವ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಬೆಂಬಲ (ADMET ಆಸ್ತಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಸೂತ್ರೀಕರಣ ಸುಳಿವುಗಳು) ADMETlab 2.0
-
CMC ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ (ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಲಹೆಗಳು, ಮಾರ್ಗ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ) AiZynthFinder 2020 ಕೋಲಿ 2017 (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆರವಿನ ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ)
-
ಜ್ಞಾನ ಕಾರ್ಯ (ಸಾಹಿತ್ಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ, ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಭೂದೃಶ್ಯ ಸಾರಾಂಶಗಳು) 📚 ಮಾದರಿಗಳು 2025 (ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ LLM ಗಳು)
ಅನೇಕ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳಲ್ಲಿ, ದೊಡ್ಡ ಗೆಲುವುಗಳು ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನ ಏಕೀಕರಣದಿಂದ, ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯು "ಪ್ರತಿಭೆ" ಯಿಂದಲ್ಲ. ಮಾದರಿಯು ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ - ಪೈಪ್ಲೈನ್ ಕಾರು ಆಗಿದೆ. ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಹೋಲಿಕೆ ಕೋಷ್ಟಕ: ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುವ ಜನಪ್ರಿಯ ಉತ್ಪಾದಕ AI ವಿಧಾನಗಳು 📊
ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪೂರ್ಣ ಟೇಬಲ್, ಏಕೆಂದರೆ ನಿಜ ಜೀವನವು ಸ್ವಲ್ಪ ಅಪೂರ್ಣವಾಗಿದೆ.
| ಪರಿಕರ / ವಿಧಾನ | (ಪ್ರೇಕ್ಷಕರಿಗೆ) ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು | ದುಬಾರಿ | ಅದು ಏಕೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ (ಮತ್ತು ಅದು ಕೆಲಸ ಮಾಡದಿದ್ದಾಗ) |
|---|---|---|---|
| ಡಿ ನೊವೊ ಅಣು ಉತ್ಪಾದಕಗಳು (ಸ್ಮೈಲ್ಸ್, ಗ್ರಾಫ್ಗಳು) | ಮೆಡ್ ಕೆಮ್ + ಕಾಂಪ್ ಕೆಮ್ | $$-$$$ | ಹೊಸ ಅನಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಅನ್ವೇಷಿಸುವಲ್ಲಿ ಅದ್ಭುತವಾಗಿದೆ 😎 - ಆದರೆ ಅಸ್ಥಿರವಾದ ತಪ್ಪು ಫಿಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊರಹಾಕಬಹುದು REINVENT 4 GENTRL (ನೇಚರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ 2019) |
| ಪ್ರೋಟೀನ್ / ರಚನೆ ಉತ್ಪಾದಕಗಳು | ಜೈವಿಕ ತಂಡಗಳು, ರಚನಾತ್ಮಕ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ | $$$ | ಅನುಕ್ರಮಗಳು + ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ - ಆದರೆ "ತೋರುವಂತೆ ಕಾಣುತ್ತದೆ" ಎಂಬುದು "ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ" ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ (ನೇಚರ್ 2021) ಆರ್ಎಫ್ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ (ನೇಚರ್ 2023) |
| ಪ್ರಸರಣ ಶೈಲಿಯ ಆಣ್ವಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ | ಮುಂದುವರಿದ ML ತಂಡಗಳು | $$-$$$$ | ನಿರ್ಬಂಧಿತ ಕಂಡೀಷನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ವೈವಿಧ್ಯತೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಬಲವಾಗಿದೆ - ಸೆಟಪ್ ಆಗಿರಬಹುದು… JCIM 2024 (ಪ್ರಸರಣ ಮಾದರಿಗಳು) PMC 2025 ಪ್ರಸರಣ ವಿಮರ್ಶೆ |
| ಆಸ್ತಿ ಮುನ್ಸೂಚನೆ ಸಹ-ಪೈಲಟ್ಗಳು (QSAR + GenAI ಕಾಂಬೊ) | ಡಿಎಂಪಿಕೆ, ಯೋಜನಾ ತಂಡಗಳು | $$ | ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ಮತ್ತು ಶ್ರೇಯಾಂಕಕ್ಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು - ಸುವಾರ್ತೆಯಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ ಕೆಟ್ಟದು 😬 OECD (ಅನ್ವಯಿಕತೆಯ ಡೊಮೇನ್) ADMETlab 2.0 |
| ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜಕರು | ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ, ಸಿಎಮ್ಸಿ | $$-$$$ | ಮಾರ್ಗ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷತೆಗಾಗಿ ಇನ್ನೂ ಮಾನವರು ಅಗತ್ಯವಿದೆ ಐಜಿಂತ್ಫೈಂಡರ್ 2020 ಕೋಲಿ 2018 (CASP) |
| ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಲ್ಯಾಬ್ ಸಹಪೈಲಟ್ಗಳು (ಪಠ್ಯ + ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಡೇಟಾ) | ಅನುವಾದ ತಂಡಗಳು | $$$ | ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳಾದ್ಯಂತ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು ಎಳೆಯಲು ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ - ಡೇಟಾ ಹರಿದಿದ್ದರೆ ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸಕ್ಕೆ ಒಳಗಾಗುವ ಸಾಧ್ಯತೆ ಪ್ರಕೃತಿ 2024 (ಕೋಶ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು) npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ 2025 (ಬಯೋಟೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್) |
| ಸಾಹಿತ್ಯ ಮತ್ತು ಊಹಾ ಸಹಾಯಕರು | ಎಲ್ಲರೂ, ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ | $ | ಓದುವ ಸಮಯವನ್ನು ಬಹಳಷ್ಟು ಕಡಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ - ಆದರೆ ಭ್ರಮೆಗಳು ಜಾರುವಂತಹದ್ದಾಗಿರಬಹುದು, ಸಾಕ್ಸ್ ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವಂತೆ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಸ್ 2025 (ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ LLM ಗಳು) ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳು) |
| ಕಸ್ಟಮ್ ಇನ್-ಹೌಸ್ ಫೌಂಡೇಶನ್ ಮಾದರಿಗಳು | ದೊಡ್ಡ ಔಷಧ, ಉತ್ತಮ ಹಣಕಾಸು ಹೊಂದಿರುವ ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು | $$$$ | ಅತ್ಯುತ್ತಮ ನಿಯಂತ್ರಣ + ಏಕೀಕರಣ - ದುಬಾರಿ ಮತ್ತು ನಿರ್ಮಿಸಲು ನಿಧಾನ (ಕ್ಷಮಿಸಿ, ಇದು ನಿಜ) ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ 2024 ವಿಮರ್ಶೆಯಲ್ಲಿ ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ಸ್ |
ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳು: ಬೆಲೆಗಳು ಪ್ರಮಾಣ, ಕಂಪ್ಯೂಟ್, ಪರವಾನಗಿ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ತಂಡವು "ಪ್ಲಗ್ ಅಂಡ್ ಪ್ಲೇ" ಅಥವಾ "ನಾವು ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ನೌಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸೋಣ" ಎಂಬುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತವೆ
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಹಿಟ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ಮತ್ತು ಡಿ ನೊವೊ ವಿನ್ಯಾಸಕ್ಕಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI 🧩
ಇದು ಮುಖ್ಯಾಂಶ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭ: ಗುರಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗುವ ಮೊದಲಿನಿಂದ (ಅಥವಾ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ನಿಂದ) ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಅಣುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿ. ನೇಚರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ 2019 (GENTRL) REINVENT 4
ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಹೇಗೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ:
-
ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಿ
-
ಗುರಿ ವರ್ಗ, ಬಂಧಿಸುವ ಪಾಕೆಟ್ ಆಕಾರ, ತಿಳಿದಿರುವ ಲಿಗಂಡ್ಗಳು
-
ಆಸ್ತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳು (ದ್ರಾವಕತೆ, logP, PSA, ಇತ್ಯಾದಿ) ಲಿಪಿನ್ಸ್ಕಿ (5 ಸಂದರ್ಭದ ನಿಯಮ)
-
ನವೀನತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು (ತಿಳಿದಿರುವ IP ವಲಯಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ) 🧠 Vogt 2023 (ನವೀನತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ)
-
-
ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ
-
ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ಜಿಗಿತ
-
ತುಣುಕು ಬೆಳವಣಿಗೆ
-
"ಈ ಮೂಲವನ್ನು ಅಲಂಕರಿಸಿ" ಸಲಹೆಗಳು
-
ಬಹು-ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಉತ್ಪಾದನೆ (ಬಂಧ + ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯ + ವಿಷಕಾರಿಯಲ್ಲದ) REINVENT 4 ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್ 2024 ವಿಮರ್ಶೆ (ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು)
-
-
ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ
-
ಔಷಧೀಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ನಿಯಮಗಳು
-
ನೋವುಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಂಪು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಬೇಲ್ & ಹಾಲೋವೇ 2010 (ನೋವುಗಳು)
-
ಸಂಶ್ಲೇಷಣಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು AiZynthFinder 2020
-
ಡಾಕಿಂಗ್ / ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ (ಅಪೂರ್ಣ ಆದರೆ ಸಹಾಯಕ) ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
-
-
ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗಾಗಿ ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ
-
ಮನುಷ್ಯರು ಇನ್ನೂ ಆರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಮನುಷ್ಯರು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅಸಂಬದ್ಧ ವಾಸನೆಯನ್ನು ಅನುಭವಿಸಬಹುದು
-
ವಿಚಿತ್ರ ಸತ್ಯ: ಮೌಲ್ಯವು ಕೇವಲ "ಹೊಸ ಅಣುಗಳು" ಅಲ್ಲ. ನಿಮ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂನ ನಿರ್ಬಂಧಗಳಿಗೆ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಹೊಸ ಅಣುಗಳು. ಆ ಕೊನೆಯ ಭಾಗವು ಎಲ್ಲವೂ ಆಗಿದೆ. ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಅಲ್ಲದೆ, ಸ್ವಲ್ಪ ಅತಿಶಯೋಕ್ತಿ ಬರುತ್ತಿದೆ: ಚೆನ್ನಾಗಿ ಮಾಡಿದಾಗ, ನೀವು ಎಂದಿಗೂ ನಿದ್ರೆ ಮಾಡದ ಮತ್ತು ಎಂದಿಗೂ ದೂರು ನೀಡದ ದಣಿವರಿಯದ ಕಿರಿಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ತಂಡವನ್ನು ನೇಮಿಸಿಕೊಂಡಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ಅನಿಸಬಹುದು. ನಂತರ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಕ್ಷಣಾ ತಂತ್ರವು ಏಕೆ ದುಃಸ್ವಪ್ನವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಅವರಿಗೆ ಅರ್ಥವಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ... ಸಮತೋಲನ 😅.
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಜನರೇಟಿವ್ AI (ಮಲ್ಟಿ-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್) ನೊಂದಿಗೆ ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ 🎛️
ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಎಂದರೆ ಕನಸುಗಳು ಜಟಿಲವಾಗುವ ಸ್ಥಳ.
ನಿಮಗೆ ಬೇಕು:
-
ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಹೆಚ್ಚಿಸುವುದು
-
ಆಯ್ಕೆಯಲ್ಲಿ ಏರಿಕೆ
-
ಚಯಾಪಚಯ ಸ್ಥಿರತೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ
-
ಕರಗುವಿಕೆ ಹೆಚ್ಚಾಗುತ್ತದೆ
-
ಸುರಕ್ಷತಾ ಸಂಕೇತಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗಿವೆ
-
ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆ "ಸರಿಯಾಗಿ"
-
ಮತ್ತು ಇನ್ನೂ ಸಂಶ್ಲೇಷಿಸಬಹುದಾಗಿದೆ
ಇದು ಕ್ಲಾಸಿಕ್ ಬಹು-ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಆಗಿದೆ. ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಸಂಯುಕ್ತವಿದೆ ಎಂದು ನಟಿಸುವ ಬದಲು, ವಿನಿಮಯ ಪರಿಹಾರಗಳ ಗುಂಪನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅಸಾಧಾರಣವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿದೆ . REINVENT 4 Elsevier 2024 ವಿಮರ್ಶೆ (ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು)
ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನಗಳು:
-
ಅನಲಾಗ್ ಸಲಹೆ: "ಕ್ಲಿಯರನ್ಸ್ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಆದರೆ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ 30 ರೂಪಾಂತರಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ"
-
ಬದಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್: ಬಲವಂತದ ಎಣಿಕೆಯ ಬದಲಿಗೆ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಪರಿಶೋಧನೆ.
-
ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ಜಿಗಿತ: ಒಂದು ಕೋರ್ ಗೋಡೆಗೆ ಬಡಿದಾಗ (ಟಾಕ್ಸ್, ಐಪಿ, ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರತೆ)
-
ವಿವರಿಸುವ ಸಲಹೆಗಳು: “ಈ ಧ್ರುವೀಯ ಗುಂಪು ಕರಗುವಿಕೆಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು ಆದರೆ ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಗೆ ಹಾನಿ ಮಾಡಬಹುದು” (ಯಾವಾಗಲೂ ಸರಿಯಲ್ಲ, ಆದರೆ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ)
ಒಂದು ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಆಸ್ತಿ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರಬಹುದು. ನಿಮ್ಮ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವು ನಿಮ್ಮ ರಾಸಾಯನಿಕ ಸರಣಿಗೆ ಹೊಂದಿಕೆಯಾಗದಿದ್ದರೆ, ಮಾದರಿಯು ಖಚಿತವಾಗಿ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು. ಹಾಗೆ, ತುಂಬಾ ತಪ್ಪು. ಮತ್ತು ಅದು ನಾಚಿಕೆಪಡುವುದಿಲ್ಲ. OECD QSAR ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತತ್ವಗಳು (ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆ ಡೊಮೇನ್) ವೀವರ್ 2008 (ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯ QSAR ಡೊಮೇನ್)
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ADMET, ವಿಷತ್ವ, ಮತ್ತು “ದಯವಿಟ್ಟು ಕಾರ್ಯಕ್ರಮವನ್ನು ಕೊಲ್ಲಬೇಡಿ” ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ 🧯
ADMET ಎಂದರೆ ಬಹಳಷ್ಟು ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಫಲರಾಗುತ್ತಾರೆ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಇದು ತಪ್ಪಿಸಬಹುದಾದ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ADMETlab 2.0 Waring 2015 (ಕ್ಷಯಿಸುವಿಕೆ)
ಸಾಮಾನ್ಯ ಪಾತ್ರಗಳು:
-
ಚಯಾಪಚಯ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದು (ಚಯಾಪಚಯ ಕ್ರಿಯೆಯ ತಾಣಗಳು, ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು)
-
ವಿಷತ್ವದ ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು (ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಮಧ್ಯವರ್ತಿ ಪ್ರಾಕ್ಸಿಗಳು)
-
ಕರಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶಸಾಧ್ಯತೆಯ ವ್ಯಾಪ್ತಿಯನ್ನು ಅಂದಾಜು ಮಾಡುವುದು
-
hERG ಅಪಾಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಮಾರ್ಪಾಡುಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸುವುದು 🧪 FDA (ICH E14/S7B ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ) EMA (ICH E14/S7B ಅವಲೋಕನ)
ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾದರಿಯು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ: ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಲು GenAI ಬಳಸಿ, ಆದರೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ವಿಶೇಷ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಂಬುದು ಐಡಿಯಾಷನ್ ಎಂಜಿನ್ ಆಗಿದೆ. ಮೌಲ್ಯೀಕರಣವು ಇನ್ನೂ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳಲ್ಲಿ ವಾಸಿಸುತ್ತದೆ.
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಜೈವಿಕಶಾಸ್ತ್ರ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI 🧬✨
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಕೇವಲ ಸಣ್ಣ ಅಣುಗಳಲ್ಲ. ಉತ್ಪಾದಕ AI ಅನ್ನು ಸಹ ಇವುಗಳಿಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ:
-
ಪ್ರತಿಕಾಯ ಅನುಕ್ರಮ ಉತ್ಪಾದನೆ
-
ಸಂಬಂಧ ಪಕ್ವತೆಯ ಸಲಹೆಗಳು
-
ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸ್ಥಿರತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳು
-
ಕಿಣ್ವ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್
-
ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಚಿಕಿತ್ಸಕ ಪರಿಶೋಧನೆ ಪ್ರೋಟೀನ್MPNN (ವಿಜ್ಞಾನ 2022) ರೈವ್ಸ್ 2021 (ಪ್ರೋಟೀನ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು)
ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮತ್ತು ಅನುಕ್ರಮ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಶಕ್ತಿಯುತವಾಗಿರಬಹುದು ಏಕೆಂದರೆ ಅನುಕ್ರಮಗಳ "ಭಾಷೆ" ML ವಿಧಾನಗಳಿಗೆ ಆಶ್ಚರ್ಯಕರವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದರೆ ಇಲ್ಲಿ ಸಾಂದರ್ಭಿಕ ಹಿನ್ನೆಲೆ ಇದೆ: ಇದು ಚೆನ್ನಾಗಿ ನಕ್ಷೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ... ಅದು ಮಾಡದ ಹೊರತು. ಏಕೆಂದರೆ ಇಮ್ಯುನೊಜೆನಿಸಿಟಿ, ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಗ್ಲೈಕೋಸೈಲೇಷನ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲತೆಯ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಕ್ರೂರವಾಗಿರಬಹುದು. ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ (ನೇಚರ್ 2021) ಪ್ರೋಟೀನ್ ಜನರೇಟರ್ (ನ್ಯಾಟ್ ಬಯೋಟೆಕ್ 2024)
ಆದ್ದರಿಂದ ಉತ್ತಮ ಸೆಟಪ್ಗಳು ಸೇರಿವೆ:
-
ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲತೆ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು
-
ರೋಗನಿರೋಧಕ ಶಕ್ತಿಯ ಅಪಾಯದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
-
ಉತ್ಪಾದನಾ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು
-
ತ್ವರಿತ ಪುನರಾವರ್ತನೆಗಾಗಿ ವೆಟ್ ಲ್ಯಾಬ್ ಲೂಪ್ಗಳು 🧫
ನೀವು ಅವುಗಳನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಟ್ಟರೆ, ನಿರ್ಮಾಣದಲ್ಲಿ ದಿವಾಳಂತೆ ವರ್ತಿಸುವ ಸುಂದರವಾದ ಅನುಕ್ರಮವನ್ನು ನೀವು ಪಡೆಯುತ್ತೀರಿ.
ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡಿ: ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಲಹೆಗಳು 🧰
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಕೇವಲ ಅಣು ಕಲ್ಪನೆಯಲ್ಲ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಗಳಲ್ಲಿಯೂ ನುಸುಳುತ್ತಿದೆ.
ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜಕರು:
-
ಗುರಿ ಸಂಯುಕ್ತಕ್ಕೆ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ
-
ವಾಣಿಜ್ಯಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಆರಂಭಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಿ
-
ಹಂತಗಳ ಎಣಿಕೆ ಅಥವಾ ಗ್ರಹಿಸಿದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತೆಯ ಮೂಲಕ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸಿ
-
"ಮುದ್ದಾದ ಆದರೆ ಅಸಾಧ್ಯ" ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಿ ಐಜಿಂತ್ಫೈಂಡರ್ 2020 ಕೋಲಿ 2018 (CASP)
ಇದು ನೈಜ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ನೀವು ಅನೇಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ. ಆದರೂ, ಮಾನವರು ಇಲ್ಲಿ ಬಹಳ ಮುಖ್ಯ ಏಕೆಂದರೆ:
-
ಕಾರಕ ಲಭ್ಯತೆಯ ಬದಲಾವಣೆಗಳು
-
ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮಾಣದ ಕಾಳಜಿಗಳು ನಿಜ
-
ಕೆಲವು ಹಂತಗಳು ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಕಾಣುತ್ತವೆ ಆದರೆ ಪದೇ ಪದೇ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ
ಇದು ಪರಿಪೂರ್ಣವಲ್ಲದ ರೂಪಕ, ಆದರೆ ನಾನು ಅದನ್ನು ಹೇಗಾದರೂ ಬಳಸುತ್ತೇನೆ: ರೆಟ್ರೋಸಿಂಥೆಸಿಸ್ AI ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸರಿಯಾಗಿರುವ GPS ನಂತಿದೆ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಸರೋವರದ ಮೂಲಕ ಕರೆದೊಯ್ಯುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದು ಶಾರ್ಟ್ಕಟ್ ಎಂದು ಒತ್ತಾಯಿಸುತ್ತದೆ. 🚗🌊 ಕೋಲಿ 2017 (ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆರವಿನ ರೆಟ್ರೋಸಿಂಥೆಸಿಸ್)
ಡೇಟಾ, ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳ ಸುಸ್ತಾದ ವಾಸ್ತವ 🧾🧪
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಡೇಟಾವನ್ನು ಇಷ್ಟಪಡುತ್ತದೆ. ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳು ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾಗದದ ಮೇಲೆ, ಅದು ಸರಳವಾಗಿ ತೋರುತ್ತದೆ.
ಹಾ. ಇಲ್ಲ.
ನಿಜವಾದ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯದ ಡೇಟಾ:
-
ಅಪೂರ್ಣ
-
ಗದ್ದಲದ
-
ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ ಲೀಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು 2010 (ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು) ನೇಚರ್ 2024 (ಕೋಶ ಚಿತ್ರಣದಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು)
-
ಸ್ವರೂಪಗಳಲ್ಲಿ ಹರಡಿಕೊಂಡಿದೆ
-
"ಸೃಜನಶೀಲ" ಹೆಸರಿಸುವ ಸಂಪ್ರದಾಯಗಳಿಂದ ಆಶೀರ್ವದಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ
ಬಹುಮಾದರಿ ಉತ್ಪಾದಕ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ಇವುಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು:
-
ಪರೀಕ್ಷಾ ಫಲಿತಾಂಶಗಳು
-
ರಾಸಾಯನಿಕ ರಚನೆಗಳು
-
ಚಿತ್ರಗಳು (ಸೂಕ್ಷ್ಮದರ್ಶಕ, ಹಿಸ್ಟಾಲಜಿ)
-
ಓಮಿಕ್ಸ್ (ಪ್ರತಿಲೇಖನ, ಪ್ರೋಟಿಯೋಮಿಕ್ಸ್)
-
ಪಠ್ಯ (ಪ್ರೋಟೋಕಾಲ್ಗಳು, ELN ಗಳು, ವರದಿಗಳು) npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ 2025 (ಬಯೋಟೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್) ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ 2025 (ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI)
ಇದು ಕೆಲಸ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದು ಅದ್ಭುತವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ನೀವು ಸ್ಪಷ್ಟವಲ್ಲದ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಒಬ್ಬ ತಜ್ಞರು ತಪ್ಪಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದಾದ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು.
ಅದು ವಿಫಲವಾದಾಗ, ಅದು ಸದ್ದಿಲ್ಲದೆ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದು ಬಾಗಿಲನ್ನು ಮುಚ್ಚುವುದಿಲ್ಲ. ಅದು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ತಪ್ಪು ತೀರ್ಮಾನಕ್ಕೆ ತಳ್ಳುತ್ತದೆ. ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಆಡಳಿತ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಡೊಮೇನ್ ವಿಮರ್ಶೆ ಐಚ್ಛಿಕವಲ್ಲ. ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳು) npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ 2025 (ಭ್ರಮೆ + ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟು)
ಅಪಾಯಗಳು, ಮಿತಿಗಳು ಮತ್ತು “ಸುಲಭ ಔಟ್ಪುಟ್ಗೆ ಮೋಸಹೋಗಬೇಡಿ” ವಿಭಾಗ ⚠️
ನಿಮಗೆ ಒಂದೇ ಒಂದು ವಿಷಯ ನೆನಪಿದ್ದರೆ, ಇದನ್ನು ನೆನಪಿಡಿ: ಉತ್ಪಾದಕ AI ಮನವೊಲಿಸುವ ಗುಣ ಹೊಂದಿದೆ. ಅದು ತಪ್ಪಾಗಿದ್ದರೂ ಸರಿಯಾಗಿ ಧ್ವನಿಸಬಹುದು. ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳು)
ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯಗಳು:
-
ಭ್ರಮೆಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು : ನಿಜವಾದ ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿಯಲ್ಲದ ತೋರಿಕೆಯ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರ (ಭ್ರಮೆಗಳು)
-
ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ: ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತಗಳಿಗೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಏನನ್ನಾದರೂ ಉತ್ಪಾದಿಸುವುದು USENIX 2021 (ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ) Vogt 2023 (ನವೀನತೆ/ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳು)
-
ಅತಿಯಾದ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್: ಇನ್ ವಿಟ್ರೊ ನೇಚರ್ 2023 ರಲ್ಲಿ ಅನುವಾದಿಸದ ಊಹಿಸಲಾದ ಅಂಕಗಳನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವುದು (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
-
ಪಕ್ಷಪಾತ: ತರಬೇತಿ ದತ್ತಾಂಶವು ಕೆಲವು ಕೀಮೋಟೈಪ್ಗಳು ಅಥವಾ ಗುರಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ಓರೆಯಾಗಿದೆ ವೋಗ್ಟ್ 2023 (ಮಾದರಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ + ಪಕ್ಷಪಾತ/ನವೀನತೆ)
-
ತಪ್ಪು ನವೀನತೆ: ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಕ್ಷುಲ್ಲಕ ರೂಪಾಂತರಗಳಾದ "ಹೊಸ" ಅಣುಗಳು Vogt 2023
-
ವಿವರಿಸಬಹುದಾದ ಅಂತರಗಳು: ಪಾಲುದಾರರಿಗೆ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ಸಮರ್ಥಿಸುವುದು ಕಷ್ಟ OECD QSAR ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತತ್ವಗಳು
-
ಭದ್ರತೆ ಮತ್ತು IP ಕಾಳಜಿಗಳು: ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ವಿವರಗಳು 😬 USENIX 2021 (ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆ)
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುವ ತಗ್ಗಿಸುವಿಕೆಗಳು:
-
ಮನುಷ್ಯರನ್ನು ನಿರ್ಧಾರದ ಸರಪಳಿಯಲ್ಲಿ ಇರಿಸಿ
-
ಪತ್ತೆಹಚ್ಚುವಿಕೆಗಾಗಿ ಲಾಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು ಮತ್ತು ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳು
-
ಲಂಬಕೋನೀಯ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ (ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು, ಪರ್ಯಾಯ ಮಾದರಿಗಳು)
-
ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತವಾಗಿ ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ
-
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸತ್ಯ ಮಾತ್ರೆಗಳಲ್ಲ, ಊಹೆಗಳಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಿ OECD QSAR ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ
ಜನರೇಟಿವ್ AI ಒಂದು ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಕರಣ. ವಿದ್ಯುತ್ ಉಪಕರಣಗಳು ನಿಮ್ಮನ್ನು ಬಡಗಿಯನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುವುದಿಲ್ಲ... ನೀವು ಏನು ಮಾಡುತ್ತಿದ್ದೀರಿ ಎಂದು ನಿಮಗೆ ತಿಳಿದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಅವು ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತವೆ.
ಗೊಂದಲವಿಲ್ಲದೆ ತಂಡಗಳು ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ 🧩🛠️
ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿಜ್ಞಾನ ಮೇಳವನ್ನಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸದೆ ಇದನ್ನು ಬಳಸಲು ಬಯಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಅಳವಡಿಕೆ ಮಾರ್ಗವು ಈ ರೀತಿ ಕಾಣುತ್ತದೆ:
-
ಒಂದು ಅಡಚಣೆಯೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿ (ಹಿಟ್ ವಿಸ್ತರಣೆ, ಅನಲಾಗ್ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಸಾಹಿತ್ಯ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ) ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
-
ಬಿಗಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಿ (ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು + ಡಾಕಿಂಗ್ + ಆಸ್ತಿ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು + ರಾಸಾಯನಿಕ ವಿಮರ್ಶೆ) REINVENT 4 AiZynthFinder 2020
-
ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಿರಿ (ಸಮಯ ಉಳಿತಾಯ, ಹಿಟ್ ದರ, ಕ್ಷೀಣತೆ ಕಡಿತ) ವಾರಿಂಗ್ 2015 (ಕ್ಷೀರಸ್ಥಿತಿ)
-
ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಪರಿಕರಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ (ELN, ಸಂಯುಕ್ತ ನೋಂದಣಿ, ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ದತ್ತಸಂಚಯಗಳು) ಎಡಿನ್ಬರ್ಗ್ ELN ಸಂಪನ್ಮೂಲ
-
ಬಳಕೆಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ (ಏನು ಕೇಳಬಹುದು, ಏನು ಆಫ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ, ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ) USENIX 2021 (ಡೇಟಾ ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಅಪಾಯ)
-
ಜನರಿಗೆ ಮೃದುವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ನೀಡಿ (ಗಂಭೀರವಾಗಿ, ಹೆಚ್ಚಿನ ದೋಷಗಳು ಮಾದರಿಯಿಂದಲ್ಲ, ದುರುಪಯೋಗದಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ) ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳು)
ಅಲ್ಲದೆ, ಸಂಸ್ಕೃತಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಬೇಡಿ. ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು AI ಅನ್ನು ತಮ್ಮ ಮೇಲೆ ಹೇರುತ್ತಿದ್ದಾರೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತಾರೆ. ಅದು ಅವರ ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸಿದರೆ ಮತ್ತು ಅವರ ಪರಿಣತಿಯನ್ನು ಗೌರವಿಸಿದರೆ, ಅವರು ಅದನ್ನು ಬೇಗನೆ ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ. ಮನುಷ್ಯರು ಹಾಗೆ ತಮಾಷೆಯಾಗಿರುತ್ತಾರೆ 🙂.
ನೀವು ಝೂಮ್ ಔಟ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಪಾತ್ರವೇನು? 🔭
ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಿದರೆ, ಪಾತ್ರವು "ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದು" ಅಲ್ಲ. ಅದು "ವೈಜ್ಞಾನಿಕ ಬ್ಯಾಂಡ್ವಿಡ್ತ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವುದು". ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಇದು ತಂಡಗಳಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ:
-
ವಾರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಿ
-
ಪ್ರತಿ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಹೆಚ್ಚಿನ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಿ
-
ಪ್ರಯೋಗಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯಿಂದ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ
-
ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷೆಯ ನಡುವೆ ಪುನರಾವರ್ತನೆ ಕುಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸಿ
-
ಸಿಲೋಗಳಲ್ಲಿ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ ಪ್ಯಾಟರ್ನ್ಸ್ 2025 (ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ LLM ಗಳು)
ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅತ್ಯಂತ ಕಡಿಮೆ ಅಂದಾಜು ಮಾಡಲಾದ ಅಂಶವೆಂದರೆ: ಇದು ವ್ಯರ್ಥ ಮಾಡದಂತೆ . ಜನರು ಯಾಂತ್ರಿಕತೆ, ತಂತ್ರ ಮತ್ತು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನದ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಬೇಕು - ಕೈಯಿಂದ ರೂಪಾಂತರ ಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ದಿನಗಳನ್ನು ಕಳೆಯಬಾರದು. ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಹೌದು, ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪಾತ್ರವು ವೇಗವರ್ಧಕ, ಜನರೇಟರ್, ಫಿಲ್ಟರ್ ಮತ್ತು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ತೊಂದರೆ ನೀಡುವ ಸಾಧನವಾಗಿದೆ. ಆದರೆ ಅದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದದ್ದು.
ಮುಕ್ತಾಯ ಸಾರಾಂಶ 🧾✅
ಆಧುನಿಕ ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವಾಗುತ್ತಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಮಾನವರಿಗಿಂತ ವೇಗವಾಗಿ ಅಣುಗಳು, ಊಹೆಗಳು, ಅನುಕ್ರಮಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಬಹುದು - ಮತ್ತು ಇದು ತಂಡಗಳು ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಫ್ರಾಂಟಿಯರ್ಸ್ ಇನ್ ಡ್ರಗ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ 2024 ವಿಮರ್ಶೆ ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ಸಾರಾಂಶ ಬುಲೆಟ್ಗಳು:
-
ಆರಂಭಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಲೂಪ್ಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿದೆ ⚙️ REINVENT 4
-
ಇದು ಸಣ್ಣ ಅಣುಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ GENTRL (ನೇಚರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ 2019) ಪ್ರೋಟೀನ್MPNN (ವಿಜ್ಞಾನ 2022)
-
ಇದು ಐಡಿಯಾ ಫನಲ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಉತ್ಪಾದಕತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
-
ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸದ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಇದಕ್ಕೆ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು, ದೃಢೀಕರಣ ಮತ್ತು ಮಾನವರು ಅಗತ್ಯವಿದೆ OECD QSAR ತತ್ವಗಳು ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳು)
-
ಅತಿದೊಡ್ಡ ಗೆಲುವುಗಳು ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಫೋಮ್ನಿಂದಲ್ಲ, ವರ್ಕ್ಫ್ಲೋ ಏಕೀಕರಣದಿಂದ ಬರುತ್ತವೆ ನೇಚರ್ 2023 (ಲಿಗ್ಯಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ)
ನೀವು ಅದನ್ನು ದೇವದೂತನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸದೆ - ಸಹಯೋಗಿಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ - ಅದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಕಾರ್ಯಕ್ರಮಗಳನ್ನು ಮುಂದಕ್ಕೆ ಕೊಂಡೊಯ್ಯಬಹುದು. ಮತ್ತು ನೀವು ಅದನ್ನು ದೇವದೂತನಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿದರೆ... ಸರಿ, ನೀವು ಆ GPS ಅನ್ನು ಮತ್ತೆ ಸರೋವರದೊಳಗೆ ಅನುಸರಿಸಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆ: ನಿರ್ಬಂಧ-ಮೊದಲ ಅಣು ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು 🧪
ಸನ್ನಿವೇಶ
ಕಾಲ್ಪನಿಕ ಆದರೆ ವಾಸ್ತವಿಕವಾದ ಸಣ್ಣ ಬಯೋಟೆಕ್ ತಂಡವು ಉರಿಯೂತದ ಕಾಯಿಲೆಯ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತಿದೆ. ಅವರು ಈಗಾಗಲೇ ಸ್ಕ್ರೀನಿಂಗ್ನಿಂದ 42 ದೃಢಪಡಿಸಿದ ದುರ್ಬಲ ಹಿಟ್ಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಆದರೆ ಹೆಚ್ಚಿನವು ಕಳಪೆ ಕರಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿವೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಪೇಟೆಂಟ್ ಸ್ಥಳಕ್ಕೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿವೆ.
"ಉತ್ತಮ ಅಣುಗಳನ್ನು ಹುಡುಕಲು" ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಕೇಳುವ ಬದಲು - ಇದು ಮೂಲತಃ ಸೊಗಸಾದ ಅಸಂಬದ್ಧತೆಯನ್ನು ಸ್ವೀಕರಿಸಲು ಆಹ್ವಾನವಾಗಿದೆ - ತಂಡವು ಹಿಟ್ ವಿಸ್ತರಣೆಗಾಗಿ ಬಿಗಿಯಾದ ಕೆಲಸದ ಹರಿವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುತ್ತದೆ.
ಗುರಿ ಸರಳವಾಗಿದೆ: ವಿಶಾಲವಾದ ಅನಲಾಗ್ಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ, ಅವುಗಳನ್ನು ಕಠಿಣವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ಸಮರ್ಥನೀಯ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಕಳುಹಿಸಿ.
ಸಹಾಯಕನಿಗೆ ಏನು ಬೇಕು
ತಂಡವು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ:
ಗುರಿ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಮತ್ತು ತಿಳಿದಿರುವ ಲಿಗಂಡ್ ಮಾಹಿತಿ
ದೃಢಪಡಿಸಿದ 42 ಹೊಡೆತದ ರಚನೆಗಳು
ಆಣ್ವಿಕ ತೂಕ, ಲಾಗ್ಪಿ, ಟಿಪಿಎಸ್ಎ, ಕರಗುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಊಹಿಸಲಾದ ಕ್ಲಿಯರೆನ್ಸ್ಗಾಗಿ ಆಸ್ತಿ ಮಿತಿಗಳು
IP ತಪ್ಪಿಸಲು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ಗಳು ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಮಿತಿಗಳು
ಪೇನ್ಸ್ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಂಪು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು ಬೇಲ್ & ಹಾಲೋವೇ 2010
ADMET ಮುನ್ಸೂಚನೆಯು ADMETlab 2.0 ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತದೆ
AiZynthFinder 2020 ಗಾಗಿ ರೆಟ್ರೋಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳು
ಅಂತಿಮ ಆಯ್ಕೆಗಾಗಿ ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆ ನಿಯಮಗಳು
ಮುಖ್ಯವಾದ ಅಂಶ: ಮಾದರಿಯು ಸ್ವತಃ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಅನುಮತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ನವೀನತೆ, ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲತೆ ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಸಮತೋಲನಗೊಳಿಸಬೇಕು.
ಉದಾಹರಣೆ ಸೂಚನೆ
ಈ ದೃಢಪಡಿಸಿದ ಹಿಟ್ ರಚನೆಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ 150 ಅನಲಾಗ್ ಐಡಿಯಾಗಳನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಆಣ್ವಿಕ ತೂಕವನ್ನು 300 ಮತ್ತು 480 ರ ನಡುವೆ, ಊಹಿಸಲಾದ logP ಅನ್ನು 1.5 ಮತ್ತು 4.0 ರ ನಡುವೆ, TPSA ಅನ್ನು 110 ಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರಿಸಿ ಮತ್ತು IP ಫೈಲ್ನಲ್ಲಿ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಲಾದ ನಿರ್ಬಂಧಿಸಲಾದ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಿ. ಯಾವುದೇ PAINS ಎಚ್ಚರಿಕೆಗಳು, ಸ್ಪಷ್ಟ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಂಪುಗಳಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಐದು ಹಂತಗಳು ಅಥವಾ ಅದಕ್ಕಿಂತ ಕಡಿಮೆ ಇರುವ ತೋರಿಕೆಯ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾರ್ಗವಿಲ್ಲದೆ ರಚನೆಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಪ್ರತಿ ಅಣುವಿಗೆ, ಮುಖ್ಯ ಮಾರ್ಪಾಡು, ಉದ್ದೇಶಿತ ಆಸ್ತಿ ಸುಧಾರಣೆ, ಪ್ರಮುಖ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ತಿರಸ್ಕರಿಸಬೇಕೇ, ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕೇ ಅಥವಾ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಬೇಕೇ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿ.
ಅದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷಿಸುವುದು ಹೇಗೆ
ತಂಡವು ಮೊದಲ ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ನಂಬುವುದಿಲ್ಲ. ಅವರು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಲೂಪ್ ಅನ್ನು ನಡೆಸುತ್ತಾರೆ:
ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಅಣುಗಳು ಆಸ್ತಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಪಾಲಿಸುತ್ತವೆಯೇ ಎಂದು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ
ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತಗಳಿಗೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ನಕಲುಗಳು ಮತ್ತು ರಚನೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
PAINS, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಂಪು ಮತ್ತು ಮೂಲ ವೈದ್ಯಕೀಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ
ADMET ಮುನ್ನೋಟಗಳನ್ನು ಹೋಲಿಸಲು ಎರಡನೇ ಆಸ್ತಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಚಲಾಯಿಸಿ
ಇಬ್ಬರು ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಉನ್ನತ 30 ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳಿಗೆ ಅಂಕಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಕೇಳಿ
ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಚರ್ಚೆಗೆ ಅತಿ ಹೆಚ್ಚು ಅಂಕ ಗಳಿಸಿದ ಕಿರುಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಕಳುಹಿಸಿ
ಒಂದು ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಶ್ನೆಯೆಂದರೆ: "AI ಇದನ್ನು ಸೂಚಿಸದಿದ್ದರೆ ನಾವು ಇನ್ನೂ ಈ ಅಣುವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತೇವೆಯೇ?"
ಉತ್ತರ 'ಇಲ್ಲ' ಎಂದಾಗ, ತಂಡವು ಏಕೆ ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಒಳ್ಳೆಯ ಹೊಸ ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅದು ಮಾದರಿ-ಚಾಲಿತ ಆಶಯದ ಚಿಂತನೆಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಫಲಿತಾಂಶ
ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ಫಲಿತಾಂಶ ಮಾತ್ರ - ನಿಜವಾದ ಕಂಪನಿ ಪ್ರಕರಣ ಅಧ್ಯಯನವಲ್ಲ.
ಮೂರು ಮಾದರಿ ಹಿಟ್-ವಿಸ್ತರಣಾ ಕಾರ್ಯಗಳ ಸಮಯವನ್ನು ಆಧರಿಸಿ, 60 ಅನಲಾಗ್ ವಿಚಾರಗಳನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸೆಯ ಸರದಿ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಹಸ್ತಚಾಲಿತ ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಸುಮಾರು 5 ಗಂಟೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿತು. ನಿರ್ಬಂಧ-ಮೊದಲ GenAI ಕೆಲಸದ ಹರಿವು ಸುಮಾರು 55 ನಿಮಿಷಗಳಲ್ಲಿ 150 ಆರಂಭಿಕ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಿತು.
ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಕೇವಲ 27 ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ಮಾತ್ರ ಪೂರ್ಣ ಪರದೆಯಲ್ಲಿ ಬದುಕುಳಿದರು. ಅವುಗಳಲ್ಲಿ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು 9 ಅನ್ನು ಆಳವಾದ ವಿಮರ್ಶೆಗೆ ಅರ್ಹವೆಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ, 12 "ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಆದರೆ ಅಪಾಯಕಾರಿ" ಮತ್ತು 6 ಅನ್ನು ವಿಮರ್ಶೆಯ ನಂತರ ತಿರಸ್ಕರಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಅಂದರೆ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಔಟ್ಪುಟ್ "150 ಹೊಸ ಅಣುಗಳು" ಆಗಿರಲಿಲ್ಲ. 1 ಗಂಟೆಯೊಳಗೆ 9 ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಮೌಲ್ಯಯುತ ಔಟ್ಪುಟ್ ಆಗಿದ್ದು, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಯಾವ ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಉತ್ತೀರ್ಣರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಅಥವಾ ವಿಫಲರಾಗಿದ್ದಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಸ್ಪಷ್ಟ ಆಡಿಟ್ ಹಾದಿಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಒಂದು ತಂಡವು ಇದನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಪರಿಶೀಲಿಸಬಹುದು:
ಪ್ರತಿ ವಿನ್ಯಾಸ ಚಕ್ರಕ್ಕೆ ಕಳೆದ ಸಮಯ
ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ರಚನೆಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ
ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳಿಂದ ತೆಗೆದುಹಾಕಲಾದ ಶೇಕಡಾವಾರು
ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರ ಸ್ವೀಕಾರ ದರ
ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಆಯ್ಕೆಯಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ
ನಂತರ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ ಸಕ್ರಿಯವಾಗಿರುವ ಸಂಖ್ಯೆ ದೃಢಪಟ್ಟಿತು
ಏನು ತಪ್ಪಾಗಬಹುದು?
ಈ ಮಾದರಿಯು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಉತ್ತಮವಾದ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಬದಲು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಬಹುದು.
ಅಭ್ಯರ್ಥಿಯು ಊಹಿಸಲಾದ ADMET ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು ಆದರೆ ನಿಜವಾದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ತಕ್ಷಣವೇ ವಿಫಲರಾಗಬಹುದು. OECD QSAR ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ತತ್ವಗಳು
ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲದ ಕಾರಕಗಳು, ವಿಚಿತ್ರ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳು ಅಥವಾ ಅಸುರಕ್ಷಿತ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದ್ದಾಗ, ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಸಲಹೆಗಳು ತೋರಿಕೆಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು.
ನವೀನತೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ ಉಪಯುಕ್ತ ಸಂಯುಕ್ತಗಳನ್ನು ತುಂಬಾ ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿಯಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಬಹುದು, ಅಥವಾ ತಿಳಿದಿರುವ ಐಪಿಗೆ ಇನ್ನೂ ಹತ್ತಿರವಿರುವ ಅಣುಗಳನ್ನು ಮೂಲಕ ಬಿಡಬಹುದು.
ಶ್ರೇಯಾಂಕಿತ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸತ್ಯವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸುವುದೇ ದೊಡ್ಡ ತಪ್ಪು. ಇದು ಕೇವಲ ಆದ್ಯತೆಯ ಊಹೆಯ ಪಟ್ಟಿಯಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ತೀರ್ಮಾನ
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಅತ್ಯುತ್ತಮ ಅನ್ವಯಿಕ ಬಳಕೆಯೆಂದರೆ "ಗುಂಡಿಯನ್ನು ಒತ್ತಿ, ಔಷಧ ಪಡೆಯಿರಿ" ಅಲ್ಲ. ಇದು ನಿಯಂತ್ರಿತ ಐಡಿಯಾ ಕಾರ್ಖಾನೆ: ವಿಶಾಲವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಿ, ಕ್ರೂರವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಿ, ಪ್ರತಿ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದಾಖಲಿಸಿ, ಮತ್ತು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲಿ.
ಪದೇ ಪದೇ ಕೇಳಲಾಗುವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳು
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಯ ಪಾತ್ರವೇನು?
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಅಭ್ಯರ್ಥಿ ಅಣುಗಳು, ಪ್ರೋಟೀನ್ ಅನುಕ್ರಮಗಳು, ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾರ್ಗಗಳು ಮತ್ತು ಜೈವಿಕ ಊಹೆಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಆರಂಭಿಕ ಆವಿಷ್ಕಾರ ಮತ್ತು ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ ಐಡಿಯಾ ಫನಲ್ ಅನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ. ಮೌಲ್ಯವು "ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಿ" ಕಡಿಮೆ ಮತ್ತು ಅನೇಕ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ನಂತರ ಕಠಿಣವಾಗಿ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ "ಉತ್ತಮ ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ಆರಿಸಿ" ಹೆಚ್ಚು. ಇದು ಸ್ವತಂತ್ರ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವನಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಶಿಸ್ತುಬದ್ಧ ಕೆಲಸದ ಹರಿವಿನೊಳಗೆ ವೇಗವರ್ಧಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆ ಪೈಪ್ಲೈನ್ನಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಕ AI ಎಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ?
ಊಹೆಯ ಸ್ಥಳವು ವಿಶಾಲವಾಗಿದ್ದು ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತನೆಯು ದುಬಾರಿಯಾಗಿರುವ ಹಿಟ್ ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್, ಡಿ ನೊವೊ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಂತಹವುಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ADMET ಟ್ರೈಜ್, ರೆಟ್ರೋಸಿಂಥೆಸಿಸ್ ಸಲಹೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಾಹಿತ್ಯ ಅಥವಾ ಊಹೆಯ ಬೆಂಬಲಕ್ಕಾಗಿಯೂ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಒಂದೇ ಮಾದರಿಯು "ಸ್ಮಾರ್ಟ್" ಆಗಿರುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸುವ ಬದಲು ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳು, ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯೊಂದಿಗೆ ಪೀಳಿಗೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದೊಡ್ಡ ಲಾಭಗಳು ಬರುತ್ತವೆ
ಉತ್ಪಾದಕ ಮಾದರಿಗಳು ಅನುಪಯುಕ್ತ ಅಣುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸದಂತೆ ನೀವು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಹೊಂದಿಸುತ್ತೀರಿ?
ಉತ್ಪಾದನೆಗೆ ಮೊದಲು ನಿರ್ಬಂಧಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಒಂದು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ: ಆಸ್ತಿ ಶ್ರೇಣಿಗಳು (ಕರಗುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಲಾಗ್ಪಿ ಗುರಿಗಳಂತೆ), ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ಅಥವಾ ಸಬ್ಸ್ಟ್ರಕ್ಚರ್ ನಿಯಮಗಳು, ಬೈಂಡಿಂಗ್-ಸೈಟ್ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ನವೀನತೆಯ ಮಿತಿಗಳು. ನಂತರ ಔಷಧೀಯ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು (PAINS/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಗುಂಪುಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಂತೆ) ಮತ್ತು ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ. ನಿರ್ಬಂಧ-ಮೊದಲ ಪೀಳಿಗೆಯು ಪ್ರಸರಣ-ಶೈಲಿಯ ಆಣ್ವಿಕ ವಿನ್ಯಾಸ ಮತ್ತು REINVENT 4 ನಂತಹ ಚೌಕಟ್ಟುಗಳೊಂದಿಗೆ ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಸಹಾಯಕವಾಗಿದೆ, ಅಲ್ಲಿ ಬಹು-ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಗುರಿಗಳನ್ನು ಎನ್ಕೋಡ್ ಮಾಡಬಹುದು.
ಭ್ರಮೆಗಳು ಮತ್ತು ಅತಿಯಾದ ಆತ್ಮವಿಶ್ವಾಸವನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ತಂಡಗಳು GenAI ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು?
ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಔಟ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ತೀರ್ಮಾನವಲ್ಲ, ಒಂದು ಊಹೆಯಂತೆ ಪರಿಗಣಿಸಿ ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಆರ್ಥೋಗೋನಲ್ ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಆಕ್ರಮಣಕಾರಿ ಫಿಲ್ಟರಿಂಗ್, ಡಾಕಿಂಗ್ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ತವಾದಲ್ಲಿ ಸ್ಕೋರಿಂಗ್ ಮತ್ತು QSAR-ಶೈಲಿಯ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳಿಗಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆ-ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಜೋಡಿಸಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದಾಗ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆಯನ್ನು ಗೋಚರಿಸುವಂತೆ ಮಾಡಿ, ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳು ವಿತರಣೆಯ ಹೊರಗಿನ ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರ ಅಥವಾ ಅಲುಗಾಡುವ ಜೈವಿಕ ಹಕ್ಕುಗಳಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾಸದಿಂದ ತಪ್ಪಾಗಿರಬಹುದು. ಮಾನವ-ಇನ್-ದಿ-ಲೂಪ್ ವಿಮರ್ಶೆಯು ಪ್ರಮುಖ ಸುರಕ್ಷತಾ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವಾಗಿ ಉಳಿದಿದೆ.
ಡೇಟಾ ಸೋರಿಕೆ, ಐಪಿ ಅಪಾಯ ಮತ್ತು "ಕಂಠಪಾಠ ಮಾಡಿದ" ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳನ್ನು ನೀವು ಹೇಗೆ ತಡೆಯಬಹುದು?
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪ್ರೋಗ್ರಾಂ ವಿವರಗಳನ್ನು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಲಾಗ್ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ಗಳು/ಔಟ್ಪುಟ್ಗಳಲ್ಲಿ ಆಕಸ್ಮಿಕವಾಗಿ ಇರಿಸದಂತೆ ಆಡಳಿತ ಮತ್ತು ಪ್ರವೇಶ ನಿಯಂತ್ರಣಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ. ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾದ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳು ತಿಳಿದಿರುವ ಸಂಯುಕ್ತಗಳು ಅಥವಾ ಸಂರಕ್ಷಿತ ಪ್ರದೇಶಗಳಿಗೆ ತುಂಬಾ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿ ಕುಳಿತುಕೊಳ್ಳದಂತೆ ನವೀನತೆ ಮತ್ತು ಹೋಲಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸಿ. ಬಾಹ್ಯ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಮತಿಸಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಸ್ಪಷ್ಟ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯ ಕೆಲಸಕ್ಕಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿತ ಪರಿಸರಗಳಿಗೆ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡಿ. ಮಾನವ ವಿಮರ್ಶೆಯು "ತುಂಬಾ ಪರಿಚಿತ" ಸಲಹೆಗಳನ್ನು ಮೊದಲೇ ಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿ-ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ಗಾಗಿ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಲೀಡ್ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್ನಲ್ಲಿ, ಜನರೇಟಿವ್ AI ಮೌಲ್ಯಯುತವಾಗಿದೆ ಏಕೆಂದರೆ ಅದು ಒಂದೇ "ಪರಿಪೂರ್ಣ" ಸಂಯುಕ್ತವನ್ನು ಬೆನ್ನಟ್ಟುವ ಬದಲು ಬಹು ವಿನಿಮಯ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸಬಹುದು. ಸಾಮಾನ್ಯ ಕಾರ್ಯಪ್ರವಾಹಗಳಲ್ಲಿ ಅನಲಾಗ್ ಸಲಹೆ, ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ ಬದಲಿ ಸ್ಕ್ಯಾನಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ಟಾಕ್ಸ್ ಅಥವಾ ಐಪಿ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಪ್ರಗತಿಯನ್ನು ನಿರ್ಬಂಧಿಸಿದಾಗ ಸ್ಕ್ಯಾಫೋಲ್ಡ್ ಜಿಗಿತ ಸೇರಿವೆ. ಆಸ್ತಿ ಮುನ್ಸೂಚಕಗಳು ದುರ್ಬಲವಾಗಿರಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ತಂಡಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಹು ಮಾದರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅಭ್ಯರ್ಥಿಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸುತ್ತವೆ.
ಜೈವಿಕ ವಿಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಎಂಜಿನಿಯರಿಂಗ್ಗೂ ಜನರೇಟಿವ್ AI ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದೇ?
ಹೌದು - ತಂಡಗಳು ಇದನ್ನು ಪ್ರತಿಕಾಯ ಅನುಕ್ರಮ ಉತ್ಪಾದನೆ, ಸಂಬಂಧ ಪಕ್ವತೆಯ ಕಲ್ಪನೆಗಳು, ಸ್ಥಿರತೆ ಸುಧಾರಣೆಗಳು ಮತ್ತು ಕಿಣ್ವ ಅಥವಾ ಪೆಪ್ಟೈಡ್ ಪರಿಶೋಧನೆಗಾಗಿ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ಪ್ರೋಟೀನ್/ಅನುಕ್ರಮ ಉತ್ಪಾದನೆಯು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯಾಗದೆಯೇ ತೋರಿಕೆಯಾಗಿ ಕಾಣಿಸಬಹುದು, ಆದ್ದರಿಂದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಶೀಲತೆ, ಇಮ್ಯುನೊಜೆನಿಸಿಟಿ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದಕತೆಯ ಫಿಲ್ಟರ್ಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವುದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ. ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ನಂತಹ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪರಿಕರಗಳು ತಾರ್ಕಿಕತೆಯನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ "ನಂಬಬಹುದಾದ ರಚನೆ" ಇನ್ನೂ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿ, ಕಾರ್ಯ ಅಥವಾ ಸುರಕ್ಷತೆಯ ಪುರಾವೆಯಾಗಿಲ್ಲ. ವೆಟ್-ಲ್ಯಾಬ್ ಲೂಪ್ಗಳು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತವೆ.
ಉತ್ಪಾದಕ AI ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ ಮತ್ತು ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಬೆಂಬಲಿಸುತ್ತದೆ?
ಮರುಸಂಶ್ಲೇಷಣಾ ಯೋಜಕರು ಕಲ್ಪನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಸಾಧ್ಯ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ತ್ವರಿತವಾಗಿ ತಳ್ಳಿಹಾಕಲು ಮಾರ್ಗಗಳು, ಆರಂಭಿಕ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳು ಮತ್ತು ಮಾರ್ಗ ಶ್ರೇಯಾಂಕಗಳನ್ನು ಸೂಚಿಸಬಹುದು. ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರಿಂದ ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಕಾರ್ಯಸಾಧ್ಯತಾ ಪರಿಶೀಲನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಜೋಡಿಸಿದಾಗ AiZynthFinder-ಶೈಲಿಯ ಯೋಜನೆಗಳಂತಹ ಪರಿಕರಗಳು ಮತ್ತು ವಿಧಾನಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಲಭ್ಯತೆ, ಸುರಕ್ಷತೆ, ಸ್ಕೇಲ್-ಅಪ್ ನಿರ್ಬಂಧಗಳು ಮತ್ತು ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ವಿಫಲವಾದ "ಕಾಗದದ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳು" ಇನ್ನೂ ಮಾನವ ತೀರ್ಪು ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿ ಬಳಸಿದರೆ, ರಸಾಯನಶಾಸ್ತ್ರವು ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ ಎಂದು ನಟಿಸದೆ ಇದು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಉಲ್ಲೇಖಗಳು
-
ನೇಚರ್ - ಲಿಗಾಂಡ್ ಡಿಸ್ಕವರಿ ವಿಮರ್ಶೆ (2023) - nature.com
-
ಪ್ರಕೃತಿ ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ - GENTRL (2019) - nature.com
-
ನೇಚರ್ - ಆಲ್ಫಾಫೋಲ್ಡ್ (2021) - nature.com
-
ಪ್ರಕೃತಿ - RFdiffusion (2023) - nature.com
-
ನೇಚರ್ ಬಯೋಟೆಕ್ನಾಲಜಿ - ಪ್ರೋಟೀನ್ ಜನರೇಟರ್ (2024) - nature.com
-
ನೇಚರ್ ಕಮ್ಯುನಿಕೇಷನ್ಸ್ - ಸೆಲ್ ಇಮೇಜಿಂಗ್ನಲ್ಲಿ ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು (2024) - nature.com
-
npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ - ಭ್ರಮೆ + ಸುರಕ್ಷತಾ ಚೌಕಟ್ಟು (2025) - nature.com
-
npj ಡಿಜಿಟಲ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ - ಬಯೋಟೆಕ್ನಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ (2025) - nature.com
-
ವಿಜ್ಞಾನ - ಪ್ರೋಟೀನ್MPNN (2022) - science.org
-
ಜೀವಕೋಶ ಮಾದರಿಗಳು - ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ಎಲ್ಎಲ್ಎಂಗಳು (2025) - cell.com
-
ಸೈನ್ಸ್ಡೈರೆಕ್ಟ್ (ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್) - ಡಿ ನೊವೊ ಡ್ರಗ್ ವಿನ್ಯಾಸದಲ್ಲಿ ಜನರೇಟಿವ್ ಮಾದರಿಗಳು (2024) - sciencedirect.com
-
ಸೈನ್ಸ್ಡೈರೆಕ್ಟ್ (ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್) - ವೋಗ್ಟ್ (2023): ನವೀನತೆ/ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯ ಕಾಳಜಿಗಳು - sciencedirect.com
-
ವೈದ್ಯಕೀಯ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ (ಸೈನ್ಸ್ ಡೈರೆಕ್ಟ್) - ವೈದ್ಯಕೀಯದಲ್ಲಿ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI (2025) - sciencedirect.com
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ವೈದ್ಯರ ಮಾರ್ಗದರ್ಶಿ (ಭ್ರಮೆಗಳ ಅಪಾಯ) - nih.gov
-
ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಖಾತೆಗಳು (ACS ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು) - ರಾಸಾಯನಿಕ ಸ್ಥಳ (2015) - acs.org
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ಇರ್ವಿನ್ & ಶೋಯಿಚೆಟ್ (2009): ರಾಸಾಯನಿಕ ಬಾಹ್ಯಾಕಾಶ ಮಾಪಕ - nih.gov
-
ಔಷಧ ಅನ್ವೇಷಣೆಯಲ್ಲಿನ ಗಡಿನಾಡುಗಳು (ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್) - ವಿಮರ್ಶೆ (2024) - nih.gov
-
ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಕೆಮಿಕಲ್ ಇನ್ಫರ್ಮೇಷನ್ ಅಂಡ್ ಮಾಡೆಲಿಂಗ್ (ACS ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್) - ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ಮಾಡೆಲ್ಸ್ ಇನ್ ಡಿ ನೊವೊ ಡ್ರಗ್ ಡಿಸೈನ್ (2024) - acs.org
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ರೀನ್ವೆಂಟ್ 4 (ಮುಕ್ತ ಚೌಕಟ್ಟು) - nih.gov
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ADMETlab 2.0 (ಆರಂಭಿಕ ADMET ವಿಷಯಗಳು) - nih.gov
-
OECD - (Q)SAR ಮಾದರಿಗಳ ನಿಯಂತ್ರಕ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ ಮೌಲ್ಯೀಕರಣದ ತತ್ವಗಳು - oecd.org
-
OECD - (Q)SAR ಮಾದರಿಗಳ ಊರ್ಜಿತಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯ ಕುರಿತು ಮಾರ್ಗದರ್ಶನ ದಾಖಲೆ - oecd.org
-
ರಾಸಾಯನಿಕ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಖಾತೆಗಳು (ACS ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು) - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್-ಸಹಾಯದ ಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ ಯೋಜನೆ / CASP (ಕೋಲಿ, 2018) - acs.org
-
ACS ಕೇಂದ್ರ ವಿಜ್ಞಾನ (ACS ಪ್ರಕಟಣೆಗಳು) - ಕಂಪ್ಯೂಟರ್ ನೆರವಿನ ಪ್ರತಿಸಂಶ್ಲೇಷಣೆ (ಕೋಲಿ, 2017) - acs.org
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ಐಜಿಂತ್ಫೈಂಡರ್ (2020) - nih.gov
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ - ಲಿಪಿನ್ಸ್ಕಿ: 5 ಸಂದರ್ಭದ ನಿಯಮ - nih.gov
-
ಜರ್ನಲ್ ಆಫ್ ಮೆಡಿಸಿನಲ್ ಕೆಮಿಸ್ಟ್ರಿ (ACS ಪಬ್ಲಿಕೇಷನ್ಸ್) - ಬೇಲ್ & ಹಾಲೋವೇ (2010): ನೋವುಗಳು - acs.org
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ - ವಾರಿಂಗ್ (2015): ಅಟ್ರಿಷನ್ - nih.gov
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ - ರೈವ್ಸ್ (2021): ಪ್ರೋಟೀನ್ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು - nih.gov
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ಲೀಕ್ ಮತ್ತು ಇತರರು (2010): ಬ್ಯಾಚ್ ಪರಿಣಾಮಗಳು - nih.gov
-
ಪಬ್ಮೆಡ್ ಸೆಂಟ್ರಲ್ - ಡಿಫ್ಯೂಷನ್ ರಿವ್ಯೂ (2025) - nih.gov
-
FDA - E14 ಮತ್ತು S7B: QT/QTc ಮಧ್ಯಂತರ ದೀರ್ಘೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪ್ರೋಅರಿಥಮಿಕ್ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮತ್ತು ನಾನ್ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ (ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ) - fda.gov
-
ಯುರೋಪಿಯನ್ ಮೆಡಿಸಿನ್ಸ್ ಏಜೆನ್ಸಿ - ICH ಮಾರ್ಗಸೂಚಿ E14/S7B ಅವಲೋಕನ - europa.eu
-
USENIX - ಕಾರ್ಲಿನಿ ಮತ್ತು ಇತರರು (2021): ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳಿಂದ ತರಬೇತಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವುದು - usenix.org
-
ಎಡಿನ್ಬರ್ಗ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯ - ಡಿಜಿಟಲ್ ಸಂಶೋಧನಾ ಸೇವೆಗಳು - ಎಲೆಕ್ಟ್ರಾನಿಕ್ ಲ್ಯಾಬ್ ನೋಟ್ಬುಕ್ (ELN) ಸಂಪನ್ಮೂಲ - ed.ac.uk
-
ಸೈನ್ಸ್ಡೈರೆಕ್ಟ್ (ಎಲ್ಸೆವಿಯರ್) - ವೀವರ್ (2008): ಅನ್ವಯಿಸುವಿಕೆಯ QSAR ಡೊಮೇನ್ - sciencedirect.com