Isomorphic Labs వద్ద AI-తో రూపొందించిన మందులు మానవ పరీక్షలకు మరింత దగ్గరవుతున్నాయి

AI drug-discovery పై ఒక పెద్ద వాదన కొత్త దశకు చేరింది

Google DeepMind spinoff అయిన Isomorphic Labs, AlphaFold-ఆధారిత drug discovery చుట్టూ నిర్మితమైన సంస్థ, తన AI సాంకేతికతతో రూపొందించిన మందుల మానవ trials ప్రారంభించేందుకు సిద్ధమవుతోందని చెప్పింది. ఈ అప్‌డేట్‌ను కంపెనీ అధ్యక్షుడు Max Jaderberg లండన్‌లో జరిగిన WIRED Healthలో తెలిపారు; అక్కడ ఆయన startup “broad and exciting pipeline of new medicines” నిర్మించిందని, ఇప్పుడు క్లినిక్‌లోకి ప్రవేశించేందుకు సిద్ధమవుతోందని అన్నారు.

ఈ ప్రకటన ముఖ్యమైనది, ఎందుకంటే ఇది AI-drug కథను ప్రయోగశాల వాగ్దానంనుంచి clinical accountability వైపు తీసుకెళ్తుంది. అనేక సంవత్సరాలుగా biotech రంగంలోని సంస్థలు machine learning మెరుగైన మందుల discoveryని వేగవంతం చేయగలదని వాదిస్తున్నాయి. మానవ పరీక్షలే ఆ సిద్ధాంతం కొలవబడే స్థలం.

Isomorphic ఏమి నిర్మిస్తోంది

Isomorphic Labs 2021లో Google DeepMind నుండి spin off‌గా స్థాపించబడింది. దీని పని AlphaFold‌తో దగ్గరగా ముడిపడి ఉంది, ఇది protein structure predictionను మార్చిన AI system. 2020లో DeepMind AlphaFold 2ను పరిచయం చేసింది, తదుపరి సంవత్సరం open-source versionను విస్తృత శాస్త్రీయ వినియోగానికి విడుదల చేసింది. 2024లో DeepMind మరియు Isomorphic Labs AlphaFold 3ను పరిచయం చేశాయి, system‌ను proteins మాత్రమే కాకుండా DNA, RNA వంటి molecules మరియు proteins‌తో వాటి interactions వరకు విస్తరించింది.

ఈ పురోగతి drug discoveryకి కేంద్రంగా ఉంది. మూల పాఠ్యం ప్రకారం, ఈ platform ఒక small molecule ఒక target‌కు ఎలా bind అవుతుందో, ఇంకా దేనికి bind కావచ్చో అంచనా వేయడంలో సహాయపడుతుంది. ప్రభావవంతమైన మరియు సురక్షితమైన మందులను రూపకల్పన చేయడంలో ఇవి ప్రధాన ప్రశ్నలు.

శాస్త్రీయ నేపథ్యం చాలా పెద్దది. మూలం ప్రకారం, AlphaFold పరిశోధకులకు తెలిసిన దాదాపు 200 million proteins నిర్మాణాన్ని అంచనా వేసింది, మరియు 190 దేశాల్లో 2 million మందికి పైగా దీనిని ఉపయోగించారు. Demis Hassabis మరియు John Jumper chemistry Nobel Prize పొందినప్పుడు దాని ప్రభావం అత్యున్నత స్థాయిలో గుర్తింపు పొందింది.

clinical trialsే నిజమైన పరీక్ష ఎందుకు

AI in drug discovery పట్ల ఉత్సాహం ఉన్నప్పటికీ, రంగం యొక్క ప్రజా కథ ఎక్కువగా patient data కంటే వాగ్దానాలపైనే ఆధారపడింది. కంపెనీలు computational advances, target-selection improvements, preclinical pipelines చూపించగలవు, కానీ AI-తో రూపొందించిన molecules మనుషుల్లో విజయవంతమవుతాయా అన్నదాన్ని ఇవేవీ రుజువు చేయవు. అందుకే Isomorphic తాజా అప్‌డేట్ ప్రత్యేకంగా కనిపిస్తోంది.

ఈ ఈవెంట్‌లో Jaderberg నిర్దిష్ట timeline ఇవ్వలేదు, మరియు ఈ మార్పు గత అంచనాల కంటే ఆలస్యంగా వచ్చిందని వ్యాసం పేర్కొంది. గత సంవత్సరం CEO Demis Hassabis, 2025 చివరికి AI-తో రూపొందించిన మందులు clinical trials‌లో ఉంటాయని చెప్పాడు. అయినప్పటికీ, ప్రస్తుత సందేశం స్పష్టం: సంస్థ ఇప్పుడు ఆ హద్దుకు చేరుకుంటోందని చెబుతోంది.

efficiency, accuracy, molecular insight వంటి విస్తృత వాదనలు medicine development వాస్తవాలను ఎదుర్కోవలసిన క్షణం ఇదే. మానవ trials ఒక molecule target‌ను తాకగలదా మాత్రమే కాకుండా, అది సహించబడుతుందా, శరీరంలో ఊహించినట్లే ప్రవర్తిస్తుందా, అంచనా వేసిన biology clinical benefit‌గా మారుతుందా అనే విషయాలను పరీక్షిస్తాయి.

biotech‌కు విస్తృత ప్రాముఖ్యత

Isomorphic త్వరలో clinical testing‌లోకి ప్రవేశిస్తే, ఆ milestone ఒక startup‌కన్నా విస్తృతంగా ప్రతిధ్వనిస్తుంది. AI ఒక enabling research tool నుండి నేరుగా therapeutic design engine‌గా మారగలదా అన్నదానికి ఇది అత్యంత స్పష్టమైన ప్రారంభ సంకేతాల్లో ఒకటిగా ఉంటుంది.

అంటే ఒక్క program విజయమో వైఫల్యమో మొత్తం విషయాన్ని తేలుస్తుందని కాదు. Drug development అంత సులభం కాదు. కానీ తొలి clinical evidence wave investorలు, pharmaceutical partners, regulators పెరుగుతున్న AI-first biotech కంపెనీల రంగాన్ని ఎలా అంచనా వేస్తారో నిర్ణయిస్తుంది.

AlphaFold ఇప్పటికే biology అధ్యయన విధానాన్ని మార్చింది. తదుపరి ప్రశ్న ఏమిటంటే, ఆ అవగాహనను scale‌లో approved therapies‌గా మార్చగలమా అనేది. కంపెనీ elite AI research మరియు drug-development ambition కలిసే స్థానంలో ఉండటం కూడా ముఖ్యం.

protein prediction నుంచి medicine వరకు

Isomorphic పనిలోని ప్రధాన వాగ్దానం వేగవంతమైన computation మాత్రమే కాదు. biological systems ఎలా కలిసి పని చేస్తాయో మరింత విపుల దృశ్యంతో molecules‌ను రూపకల్పన చేసే అవకాశం. proteins, DNA, RNA, ఇతర molecules మధ్య interactions‌ను model చేయగల AlphaFold 3 సామర్థ్యం platform‌ను medicinal chemistry నిజంగా సమాధానం ఇవ్వాల్సిన ప్రశ్నలకు దగ్గర చేస్తుంది.

అందుకే మానవ trials వైపు ఈ అడుగు గమనించదగినది. ఇది scientific infrastructure నుండి clinical product development‌కు మార్పును సూచిస్తుంది. అనేక technologies biologyని అర్థం చేసుకోవడానికి పరిశోధకులకు సహాయపడతాయి. కానీ చాలా కొద్ది వాటే ఆ దీర్ఘ ప్రయాణాన్ని దాటి medicine‌గా మారతాయి.

ప్రస్తుతం, ఈ ప్రకటనను నిరూపిత ఫలితంగా కాకుండా ఒక కీలక అడుగుగా చూడటం ఉత్తమం. సంస్థ క్లినిక్‌కు దగ్గరగా ఉందని చెబుతోంది, మరియు రాబోయే trials screen‌లపై predictions‌కు బదులుగా patients‌లో ఫలితాలను ఇవ్వగల AI యొక్క అత్యంత ప్రశంసించబడిన scientific advances‌లో ఒకటి ప్రారంభమవుతుందా లేదా చూపిస్తాయి.

ఈ వ్యాసం Wired నివేదికపై ఆధారపడింది. మూల వ్యాసం చదవండి.