प्रयोग 10वें हिस्से में? कम मात्रा के डेटा के साथ दवा निर्माण को तेज करने वाली AI रसायन विज्ञान अनुसंधान को बदल रही है।

दवा की खोज में AI का प्रवेश हो रहा है। ऐसा सुनकर, कई लोग प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी या नई दवा उम्मीदवारों की स्क्रीनिंग की कल्पना कर सकते हैं। लेकिन वास्तव में दवा की खोज के क्षेत्र में समय और पैसा "अच्छे अणु" को खोजने के बाद ही काफी खर्च होता है। लक्षित अणु को कैसे कुशलतापूर्वक और वांछित त्रि-आयामी संरचना में बनाया जाए। इस साधारण और भारी प्रक्रिया में, अंततः एक AI आया है जो वास्तव में प्रभावी हो सकता है। अमेरिकी यूटा विश्वविद्यालय और UCLA सहित अनुसंधान टीम द्वारा प्रस्तुत नई विधि, विशाल मात्रा में सीखने के डेटा को पूर्व शर्त नहीं मानती है, बल्कि थोड़ी मात्रा में प्रयोगात्मक डेटा से भी अगली परीक्षण योग्य प्रतिक्रिया शर्तों को काफी समझदारी से सीमित कर सकती है। Phys.org ने 9 मार्च को इस शोध की रिपोर्ट की, जिसमें मुख्य बिंदु यह है कि AI रसायनज्ञों के काम को प्रतिस्थापित नहीं करता है। बल्कि, यह रसायनज्ञों को वास्तव में परीक्षण करने योग्य प्रयोगों के उम्मीदवारों को पहले से छानने में मदद करता है।

इस शोध का विषय असममित संश्लेषण के रूप में जाना जाता है। दवाओं के अणुओं में, भले ही एक ही परमाणु एक ही क्रम में जुड़े हों, वे त्रि-आयामी व्यवस्था में केवल दर्पण छवि के रूप में "दाएं हाथ" और "बाएं हाथ" के संबंध में हो सकते हैं। ये दिखने में भले ही समान हों, लेकिन जैविक रूप से ये पूरी तरह से अलग व्यवहार कर सकते हैं। एक हाथ दवा के रूप में काम कर सकता है, जबकि दूसरा अपेक्षित प्रभाव नहीं दिखा सकता है या दुष्प्रभाव का कारण बन सकता है। इसलिए, फार्मास्यूटिकल्स में, वांछित "हाथ" के अणु को उच्च अनुपात में चुनना और बनाना अत्यंत महत्वपूर्ण होता है। Phys.org के लेख में भी, इस "अणु के हाथ" को नियंत्रित करने की कठिनाई को दवा की खोज की लागत और समय बढ़ाने वाले कारक के रूप में प्रस्तुत किया गया है।

शोध टीम ने निकेल उत्प्रेरक का उपयोग करके असममित क्रॉस-कपलिंग प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी पर काम किया। संक्षेप में, यह कई कार्बन कंकालों को जोड़कर अधिक जटिल और मूल्यवान अणु बनाने की तकनीक है। हालांकि, इसमें केवल धातु उत्प्रेरक ही नहीं, बल्कि उत्प्रेरक से जुड़े "लिगैंड" भी शामिल होते हैं, जो प्रतिक्रिया की दिशा और त्रि-आयामी चयनात्मकता को प्रभावित करते हैं, और साथ ही सब्सट्रेट की संरचना भी प्रभाव डालती है। अर्थात, थोड़ी सी शर्त बदलने पर परिणाम बदल सकते हैं। पारंपरिक रूप से, इस विशाल संयोजन को हाथ से जांचकर ही इष्टतम शर्तों को खोजा जा सकता था। इस शोध पत्र का उद्देश्य इस परीक्षण और त्रुटि को सांख्यिकीय मॉडल और तंत्र वर्णन पर आधारित विशेषता डिज़ाइन के माध्यम से काफी कम करना है। Nature में प्रकाशित शोध के सारांश में कहा गया है कि उत्प्रेरक और सब्सट्रेट बदलने पर एनांटियो चयनात्मकता निर्धारित करने वाले चरण में परिवर्तन हो सकता है, और इस बिंदु को शामिल करते हुए वर्णनकर्ता निर्माण रणनीति को अपनाया गया है, जिससे नए लिगैंड और प्रतिक्रिया साझेदारों के लिए भविष्यवाणी को स्थानांतरित करने की संभावना दिखाई गई है।

यहां दिलचस्प बात यह है कि यह "AI बड़े डेटा को खाकर मजबूत होता है" की सामान्य धारणा से थोड़ा अलग है। जैसा कि शोध टीम ने खुद जोर दिया है, रसायन विज्ञान में उच्च गुणवत्ता वाले प्रयोगात्मक डेटा को बड़ी मात्रा में एकत्र करना स्वयं एक उच्च लागत का काम है। इसलिए, उन्होंने मौजूदा डेटा से प्रतिक्रिया तंत्र के अनुरूप विशेषताएं निकालकर, केवल एक ब्लैक बॉक्स के रूप में नहीं, बल्कि एक समझने योग्य रूप में भविष्यवाणी से जोड़ा। Nature के लेख पृष्ठ पर इस शोध के बारे में बताया गया है कि यह सीमित प्रतिक्रिया उदाहरणों के बावजूद, पहले से रिपोर्ट की गई प्रतिक्रिया समूहों से सीखे गए ज्ञान को नए रासायनिक स्थान में "मात्रात्मक रूप से स्थानांतरित" करने का मार्ग खोलता है। नोट्रे डेम विश्वविद्यालय के C-CAS द्वारा की गई प्रस्तुति में भी कहा गया है कि यदि प्रतिक्रिया की तंत्र जानकारी कुछ हद तक ज्ञात है, तो इसे लागू किया जा सकता है, और उत्प्रेरक खोज और प्रतिक्रिया अनुकूलन के लिए आवश्यक महंगे और समय लेने वाले प्रयोगों को कम किया जा सकता है।

इस शोध का व्यावहारिक महत्व इसलिए है क्योंकि इसमें संख्याएं ठोस हैं। Phys.org के अनुसार, सह-लेखक Erin Bucci ने कहा है कि जहां पारंपरिक रूप से 50-60 प्रतिक्रियाएं चलाई जाती थीं, इस उपकरण का उपयोग करके इसे 5-10 प्रतिक्रियाओं तक सीमित किया जा सकता है। प्रत्येक प्रयोग में रसायनों की खरीद लागत, निर्माण लागत, उपकरण उपयोग का समय, विश्लेषण का प्रयास, और असफल नमूनों का निपटान शामिल होता है। यदि यह 10 में से 1 तक संकुचित हो जाता है, तो यह प्रयोगशाला स्तर पर भी बड़ा प्रभाव डालेगा, और फार्मास्यूटिकल कंपनियों के लिए तो और भी अधिक। विशेष रूप से पूर्व-नैदानिक और नैदानिक परीक्षणों के लिए सक्रिय संघटक संश्लेषण में, "साहित्यिक प्रतिक्रिया मौजूद है, लेकिन यह जरूरी नहीं कि हमारी कंपनी के लक्षित यौगिक के लिए काम करे" जैसी बाधाओं का बार-बार सामना होता है। शोध टीम द्वारा परिकल्पित अनुप्रयोग स्थल इस "अंतिम चरण" के करीब है, जो संकेतात्मक है।

महत्वपूर्ण बात यह है कि यह विधि केवल समय बचाने का उपकरण नहीं है। Phys.org के लेख में, सह-लेखक Abigail Doyle ने बताया है कि यह वर्कफ़्लो एक ब्लैक बॉक्स नहीं है, और यहां तक कि यदि भविष्यवाणी गलत हो जाती है, तो भी रसायन विज्ञान को समझा जा सकता है। अर्थात, AI के उत्तर पर सीधे विश्वास करने के बजाय, "क्यों उस स्थिति को सुझाया गया" और "क्यों गलत हुआ" को मानव रासायनिक ज्ञान के साथ मिलाकर, तंत्र की समझ को गहरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। AI और रसायनज्ञों की भूमिका के विभाजन के रूप में देखा जाए तो, यह काफी स्वस्थ है। जनरेटिव AI के उत्साह के मजबूत चरणों में, अक्सर "सब कुछ स्वचालित किया जा सकता है" जैसी बातें पहले आती हैं। लेकिन वास्तविक संश्लेषण रसायन विज्ञान में, यह सवाल कि प्रतिक्रिया काम करती है या नहीं, से अधिक महत्वपूर्ण है, कौन सी सह-प्रतिक्रिया शुरू होती है, शुद्धिकरण संभव है या नहीं, और स्केल-अप के दौरान पुनरावृत्ति होती है या नहीं, जैसी कई समस्याएं होती हैं। इसलिए, इस शोध की सराहना की जाती है क्योंकि यह AI को सर्वशक्तिमान नहीं बनाता है, बल्कि इसे निर्णय लेने के उपकरण के रूप में प्रस्तुत करता है।

सोशल मीडिया और आसपास की ऑनलाइन प्रतिक्रियाओं को देखने पर, ध्यान का केंद्र वहीं है। X पर, रसायन विज्ञान समाचार खातों ने इस लेख को प्रस्तुत किया है, और कम से कम सार्वजनिक खोज में देखे जा सकने वाले दायरे में, यह एक सामान्य सार्वजनिक वायरल होने के बजाय, विशेषज्ञ समुदाय के बीच साझा किया जा रहा है। Nature के लेख पृष्ठ पर Altmetric 28 के रूप में प्रदर्शित है, और लेख के प्रकाशन के कुछ समय बाद, यह अकादमिक और उद्योग के आसपास के क्षेत्रों में लगातार संदर्भित होता दिख रहा है। दूसरी ओर, ऐसा नहीं लगता कि हर कोई उत्साहित है, बल्कि "यह प्रयोगात्मक खोज को कम करने के लिए एक व्यावहारिक सहायक रेखा है" के रूप में इसे समझा जा रहा है। सार्वजनिक खोज में पाए गए LinkedIn पोस्ट में भी, दवा विकास और रसायन विज्ञान के संदर्भ में "सीमित डेटा से एनांटियो चयनात्मकता की भविष्यवाणी करने की क्षमता महत्वपूर्ण है" और "लागत और अपशिष्ट को कम करने की संभावना" जैसी समीक्षाएं प्रमुखता से देखी गईं।

हालांकि, सोशल मीडिया प्रतिक्रियाओं की मात्रा इस समय तक विस्फोटक नहीं है। इसे शांतिपूर्वक देखा जाना चाहिए। सार्वजनिक खोज में देखे जा सकने वाले दायरे में, आम उपभोक्ताओं के लिए AI समाचार की तरह बड़े पैमाने पर प्रसार अभी तक नहीं हुआ है। इसके बजाय, लेख की प्रस्तुति और शोध समुदाय के भीतर साझा किया जा रहा है। इसका मतलब यह हो सकता है कि यह उपलब्धि "सिर्फ सुर्खियों में दिखने वाला AI" नहीं है, बल्कि वास्तव में हाथों से काम करने वाले शोधकर्ताओं और दवा खोजकर्ताओं के लिए अधिक मूल्यवान है। AI दवा खोज की चर्चा अक्सर "नई दवा तुरंत मिल जाएगी" जैसी उम्मीदों से घिरी होती है, लेकिन क्षेत्र के लिए महत्वपूर्ण यह है कि अच्छे उम्मीदवारों को कैसे उच्च पुनरावृत्ति, तेजी से और सस्ते में बनाया जाए। इस पर प्रतिक्रिया देने वाले शोध, व्यापक और सतही वायरल होने के बजाय, विशेषज्ञों की नजर में शांतिपूर्वक मूल्यांकित होते हैं।

बेशक, सीमाएं भी हैं। यह शोध विशेष प्रतिक्रिया समूहों, विशेष रूप से निकेल उत्प्रेरक का उपयोग करने वाले असममित C(sp3) कपलिंग पर केंद्रित है, और इसे तुरंत सभी संश्लेषण प्रतिक्रियाओं पर सामान्यीकृत किया जा सकता है, ऐसा नहीं कहा गया है। Nature लेख के सारांश में भी कहा गया है कि तंत्र के अनुसार अर्थपूर्ण विशेषताएं निकालना संभव होना चाहिए। इसका मतलब यह है कि तंत्र की समझ के बिना प्रतिक्रियाओं या प्रयोगात्मक स्थितियों के बड़े उतार-चढ़ाव वाले सिस्टम में, इसे समान सटीकता के साथ उपयोग नहीं किया जा सकता है। फिर भी, इसका महत्व इसलिए है क्योंकि इसने "बड़े पैमाने पर डेटा के बिना AI बेकार है" जैसी सामान्य धारणा के खिलाफ, रसायन विज्ञान के संदर्भ में एक वैकल्पिक मार्ग दिखाया है। अर्थात, डेटा की कमी को तंत्र ज्ञान और विशेषता डिज़ाइन से पूरा किया जाता है। यह विचार न केवल दवा की खोज तक सीमित है, बल्कि प्रयोगात्मक विज्ञान के सभी क्षेत्रों में फैल सकता है।

वास्तव में, इस शोध की पहुंच केवल दवा कंपनियों के अनुसंधान केंद्रों तक ही सीमित नहीं है। विश्वविद्यालयों के संश्लेषण प्रयोगशालाओं के लिए भी, सीमित बजट में कौन सी प्रतिक्रिया को प्राथमिकता दी जाए, यह जीवन-मरण का सवाल है। रसायनों की कीमतों में वृद्धि, छात्रों और शोधकर्ताओं के समय की सीमाएं, और सुरक्षा प्रबंधन की कड़ी निगरानी के चलते, अंधाधुंध परीक्षण और त्रुटि प्रयोग और भी कठिन होते जा रहे हैं। कम प्रयोगों से अगले कदम को उच्च संभावना के साथ हिट करने की तकनीक, अनुसंधान और विकास के लोकतंत्रीकरण से जुड़ती है। यह न केवल बड़ी वित्तीय क्षमता वाली बड़ी कंपनियों के लिए, बल्कि छोटे और मध्यम आकार की प्रयोगशालाओं के लिए भी प्रतिस्पर्धा का अवसर बढ़ाती है। C-CAS की प्रस्तुति में कहा गया है कि यह वर्कफ़्लो सार्वजनिक रूप से सुलभ है और तंत्र जानकारी वाले प्रतिक्रियाओं पर लागू किया जा सकता है। यदि यह आगे विकसित होता है, तो "अनुभवी मास्टर की अंतर्दृष्टि" पर निर्भरता को साझा करने योग्य अर्ध-मात्रात्मक ज्ञान में बदलने की प्रवृत्ति मजबूत हो सकती है।

जब AI वैज्ञानिक अनुसंधान में प्रवेश करता है, तो वास्तव में महत्वपूर्ण यह है कि यह शोधकर्ताओं के हाथों को नहीं छीनता है, बल्कि शोधकर्ताओं को उपयोग करने के लिए समय वापस देता है। यह शोध इस सिद्धांत को काफी ईमानदारी से प्रस्तुत करता है। बड़े डेटा पर आधारित भव्य सर्वशक्तिमान सिद्धांत के बजाय, यह कम डेटा और तंत्र की समझ को मिलाकर, अगले प्रयोग को समझदारी से कम करता है। दूसरे शब्दों में, यह वैज्ञानिकों के परिकल्पना निर्माण और परीक्षण और त्रुटि को वास्तविक लागत के दायरे में एक कदम आगे बढ़ाने का उपकरण है। दवा की खोज केवल अंतर्दृष्टि या गणना से नहीं चलती है। अंत में, इसे टेस्ट ट्यूब में ही जांचना होता है। हालांकि, यदि "जांचने का तरीका" बदला जा सकता है, तो दवा बनाने की गति और विफलता की गुणवत्ता भी काफी बदल सकती है। यह AI नई दवाओं को जादुई रूप से उत्पन्न करने वाला उपकरण नहीं है। लेकिन, यह दवा के जन्म तक के लंबे रास्ते को निश्चित रूप से छोटा करने वाली तकनीक के रूप में काफी वास्तविक है।

स्रोत URL

1. Phys.org ने इस शोध की सामान्य व्याख्या, शोधकर्ता की टिप्पणियाँ, और प्रयोगों की संख्या को 50-60 से 5-10 तक कम करने की संभावना की पुष्टि की।
   https://phys.org/news/2026-03-ai-tool-drug-synthesis-lab.html

2. Nature में प्रकाशित मूल लेख पृष्ठ। लेख का शीर्षक, लेखक, प्रकाशन तिथि, सारांश, शोध की तकनीकी स्थिति, Altmetric मूल्य की पुष्टि की गई।
   https://www.nature.com/articles/s41586-026-10239-7

3. DOI पृष्ठ। मूल लेख के औपचारिक पहचानकर्ता को दर्शाने वाला संदर्भ।
   https://doi.org/10.1038/s41586-026-10239-7

4. University of Notre Dame / NSF Center for Computer Assisted Synthesis का परिचय लेख। शोध की पृष्ठभूमि, कम डेटा, तंत्र पर आधारित विशेषताएं, अनदेखी प्रतिक्रियाओं के लिए स्थानांतरण की संभावना, सार्वजनिक रूप से सुलभ वर्कफ़्लो की पुष्टि की गई।
   https://ccas.nd.edu/news-events/news/accelerated-article-preview-from-doyle-and-sigman-labs-published-by-nature/

5. X पर Chemistry News द्वारा लेख परिचय पोस्ट। सार्वजनिक दायरे में देखे गए SNS शेयरिंग का एक उदाहरण।
   https://x.com/ChemistryNews/status/2021718428965646726

6. LinkedIn पर Joel Walker की पोस्ट। विशेषज्ञ समुदाय के बीच साझा किए गए उदाहरण के रूप में पुष्टि की गई।
   https://www.linkedin.com/posts/joel-walker-23764715_transferable-enantioselectivity-models-from-activity-7428082839583313920-Gan6

7. LinkedIn पर INFO FIELDS पोस्ट। कम डेटा से भविष्यवाणी और दवा खोज/संश्लेषण दक्षता में सुधार की उम्मीद को दर्शाने वाले साझा उदाहरण के रूप में संदर्भित किया गया।
   https://www.linkedin.com/posts/info-fields_transferable-enantioselectivity-models-from-activity-7427386888996597760-S51-