Lilly, AI-নকশা করা ওষুধে নিজের বাজি আরও গভীর করছে

Eli Lilly AI ওষুধ নির্মাতা Insilico Medicine-এর সঙ্গে $2.75 বিলিয়ন পর্যন্ত মূল্যের একটি নতুন চুক্তি করেছে, যা ওষুধ শিল্পের সবচেয়ে বড় চলমান পরীক্ষাগুলোর একটিতে আরও জোর যোগ করেছে: generative AI কি ধারাবাহিকভাবে কার্যকর ওষুধ তৈরি করতে পারে এবং discovery থেকে clinic পর্যন্ত পথ সংক্ষিপ্ত করতে পারে কি না।

কোম্পানিগুলোর ঘোষণায় বলা হয়েছে, Insilico শুরুতে $115 মিলিয়ন পাবে। চুক্তির বাকি মূল্য regulatory এবং commercial milestones-এর পাশাপাশি license fees-এর সঙ্গে যুক্ত। এ ধরনের কাঠামো বড় biotech অংশীদারিত্বে সাধারণ, তবে শিরোনামের অঙ্কটি এখনও AI-assisted drug discovery-তে বাস্তব আস্থার ইঙ্গিত দেয়, এমন এক সময়ে যখন এই ক্ষেত্রের অনেক দাবি দীর্ঘমেয়াদি প্রমাণের চেয়ে এগিয়ে রয়েছে।

দুই কোম্পানি ইতিমধ্যেই 2023 সাল থেকে একসঙ্গে কাজ করছে। এই সর্বশেষ চুক্তি ইঙ্গিত দেয় যে Lilly এই সম্পর্ককে যথেষ্ট মূল্যবান মনে করছে এবং AI development-কে একটি পাশের পরীক্ষা হিসেবে না দেখে সেটিকে আরও এগিয়ে নিতে চাইছে।

Insilico কী তৈরি করেছে বলে দাবি করছে

Insilico-র প্রতিষ্ঠাতা ও প্রধান নির্বাহী Alex Zhavoronkov বলেছেন, কোম্পানিটি generative AI ব্যবহার করে অন্তত 28টি ওষুধ তৈরি করেছে, যার প্রায় অর্ধেক ইতিমধ্যেই clinical trials-এ রয়েছে। এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ দাবি, কারণ AI drug discovery startup-গুলোর সামনে সবচেয়ে কঠিন প্রশ্নটি কম্পিউটারে molecular candidates তৈরি করা কি না, তা নয়; বরং সেই candidates biology, safety, manufacturing, এবং clinical testing-এর অনেক কঠোর ছাঁকনি পেরোতে পারে কি না।

কোম্পানির বক্তব্য হলো, generative systems targets শনাক্ত করতে, compounds ডিজাইন করতে, এবং পুরোনো workflow-এর তুলনায় দ্রুত program এগিয়ে নিতে সাহায্য করতে পারে। এই প্রক্রিয়া যদি বড় বাণিজ্যিক পরিসরে টিকে যায়, তবে তা প্রধান drugmaker-রা কীভাবে early-stage pipeline সংগ্রহ করে, তা বদলে দিতে পারে।

তবে, দেওয়া source text ওই 28টি program-এর clinical outcomes জানায় না, এবং নতুন Lilly চুক্তিতে কোন therapeutic area অন্তর্ভুক্ত তা-ও বলে না। এর মানে, এখানে প্রধান নিশ্চিত উন্নয়নটি আর্থিক ও কৌশলগত: Lilly Insilico-র platform এবং drug-development output-এ প্রবেশাধিকার পেতে বড় অঙ্কের অর্থ দিচ্ছে।

Lilly কেন আগ্রহী

Lilly এই ক্ষেত্রে কোনো passive customer হিসেবে আসছে না। Zhavoronkov CNBC-কে বলেছেন, কিছু AI ক্ষেত্রে Lilly আসলে Insilico-র চেয়েও ভালো করে, যা উল্লেখযোগ্য কারণ এটি দেখায় যে এটি কেবল একটি সাধারণ outsourcing ব্যবস্থা নয়, বরং পরিপূরক সক্ষমতার একটি সমন্বয়। Lilly executive Andrew Adams, Insilico-র AI research-কে Lilly-র নিজস্ব clinical development কাজের শক্তিশালী পরিপূরক হিসেবে বর্ণনা করেছেন।

এই বিভাজন গুরুত্বপূর্ণ। অনেক AI-native biotech কোম্পানি প্রাথমিক computational design-এ শক্তিশালী, আর বড় pharmaceutical কোম্পানি দেরি পর্যায়ের development, regulation, manufacturing, এবং commercialization-এ বেশি সক্ষম। এমন একটি অংশীদারিত্বের উদ্দেশ্য হলো সেই শক্তিগুলোকে সেতুবন্ধন করা, এক পক্ষকে সবকিছু একা তৈরি করতে বাধ্য করা নয়।

source text অনুযায়ী Lilly ইতিমধ্যেই DeepMind-এর একটি subsidiary-র সঙ্গে AI-driven medicine নিয়েও কাজ করছে। সব মিলিয়ে এটি একটি বিস্তৃত কৌশলের দিকে ইঙ্গিত করে: বড় pharma কোম্পানিগুলো একটিমাত্র model বা একটিমাত্র startup-এ একক বাজি ধরছে না। তারা AI সম্পর্কের একটি portfolio তৈরি করছে, যেমন তারা drug mechanism-এর portfolio তৈরি করে।

Model-এর পেছনের বৈশ্বিক বিস্তার

Insilico-র operating footprint-ও দেখায় AI-biotech শিল্প কতটা বৈশ্বিক হয়ে উঠেছে। কোম্পানিটি Canada এবং Middle East-এ AI capability গড়ে তুলছে, আর প্রাথমিক drug development হচ্ছে China-তে। অবস্থানের এই মিশ্রণ দেখায়, talent, computing, lab work, এবং capital এখন আর একক biotech hub-এ কেন্দ্রীভূত নয়, বরং বিভিন্ন অঞ্চলে ছড়িয়ে আছে।

Lilly-র জন্য এটি কেবল software এবং molecular design tools-এ প্রবেশাধিকারই নয়, বরং আরও geographically diversified research engine-এ পৌঁছানোর সুযোগও দিতে পারে। Insilico-র জন্য, একটি প্রধান US drugmaker-এর সঙ্গে অংশীদারিত্ব credibility এবং আরও বিস্তৃত market reach-এর পথ এনে দেয়।

এই জোটগুলো কেন বাড়ছে তার একটি ব্যবহারিক কারণও আছে: drug discovery ব্যয়বহুল, ধীর, এবং ব্যর্থতার ঝুঁকিপূর্ণ। Target selection বা candidate design-এ ছোট উন্নতিও বড় commercial value আনতে পারে, যদি তা late-stage attrition কমায় বা কোম্পানিগুলোকে আশাব্যঞ্জক disease area-তে দ্রুত প্রবেশ করতে সাহায্য করে।

এই চুক্তি কী প্রমাণ করে এবং কী করে না

চুক্তিটি একটি গুরুত্বপূর্ণ commercial signal, কিন্তু এটি চূড়ান্ত প্রমাণ নয় যে AI drug discovery, pharmaceutical research-এর মূল bottleneck-গুলো সমাধান করে ফেলেছে। Milestone-heavy structure এই কারণেই থাকে, কারণ বেশিরভাগ program early discovery এবং approved medicine-এর মাঝামাঝি কোথাও ব্যর্থ হয়। শিরোনামের অঙ্ক সম্ভাব্য মূল্য দেখায়, নিশ্চিত আয় নয়।

তবুও, এই agreement গুরুত্বপূর্ণ, কারণ এটি দেখায় বড় drugmaker-রা পরবর্তী প্রতিযোগিতামূলক সুবিধা কোথা থেকে আসতে পারে বলে ভাবছে। তারা আর AI-কে শুধু back-office analytics tool হিসেবে দেখছে না। তারা এটিকে pipeline creation-এর কেন্দ্রে আরও কাছাকাছি রাখছে।

Insilico-এর মতো কোম্পানি যদি তাদের platform দাবি অনুমোদিত চিকিৎসায় রূপান্তর করতে পারে, তবে এই চুক্তিগুলোর পেছনের commercial logic পরে ফিরে তাকালে স্পষ্ট হবে। যদি না পারে, তবে শিল্প হয়তো মনে করবে AI এখনও drug discovery-র সত্যিকারের পুনর্নির্মাণের বদলে প্রান্তে একটি accelerator হিসেবেই বেশি কার্যকর।

এখনের জন্য, Lilly-র পদক্ষেপ একটি বিষয় স্পষ্ট করে: বড় pharmaceutical কোম্পানিগুলো এখনও AI-designed medicines-এ যথেষ্ট সম্ভাবনা দেখছে, তাই তারা উল্লেখযোগ্য capital commit করতে, বিদ্যমান অংশীদারিত্ব বাড়াতে, এবং দীর্ঘমেয়াদি বিজয়ীরা পুরোপুরি জানা যাওয়ার আগেই access-এর জন্য প্রতিযোগিতা করতে প্রস্তুত।

এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

  • এই চুক্তি বড় drugmaker-দের সবকিছু নিজেদের ভেতরে তৈরি করার বদলে AI-native biotech firm-এর সঙ্গে অংশীদারিত্ব করার প্রবণতাকে শক্তিশালী করে।
  • এটি Insilico-কে নতুন সমর্থন দেয় যে generative AI একটি অর্থবহ drug candidate pipeline তৈরি করতে পারে।
  • এটি দেখায় যে biopharma-তে strategic partnership এখনও সবচেয়ে পরিষ্কার বাস্তব-জগতের পরীক্ষাগুলোর একটি, যার মাধ্যমে বোঝা যায় AI tools commercial confidence-এ রূপান্তরিত হচ্ছে কি না।

এই নিবন্ধটি The Decoder-এর প্রতিবেদনভিত্তিক। মূল নিবন্ধ পড়ুন.