स्टैनफोर्ड मेडिसिन लैब से निकली नवीनतम कंपनी में 37,000 कर्मचारी हैं, और उनमें से एक भी इंसान नहीं है। यहां न प्रयोगशाला की जगह है, न पेरोल और न ही दोपहर के भोजन का अवकाश। साइंस जर्नल में 17 सितंबर को प्रकाशित एक अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एक पूरी तरह से एआई-स्टाफ वाली वर्चुअल बायोटेक कंपनी का वर्णन किया है, जिसने हजारों नैदानिक ​​​​परीक्षणों का विश्लेषण किया, एक जैविक संकेत को उजागर किया जो भविष्यवाणी करता है कि कौन सी दवाएं सफल होंगी, और स्वतंत्र रूप से एक फेफड़े के कैंसर थेरेपी को डिजाइन किया, जिसे बाद में एक प्रमुख दवा कंपनी ने अपने दम पर तैयार किया।

एजेंटों से बनी एक पूरी दवा कंपनी

यह परियोजना स्टैनफोर्ड मेडिसिन में बायोमेडिकल डेटा साइंस के एसोसिएट प्रोफेसर जेम्स ज़ू और स्नातक छात्र हैरिसन झांग के दिमाग की उपज है, जिन्होंने इस काम का नेतृत्व किया। यह एआई वैज्ञानिक एजेंटों की "वर्चुअल लैब" पर आधारित है जिसे ज़ोउ के समूह ने 2025 में लॉन्च किया था - लेकिन इस बार टीम आगे बढ़ी, दवा विकास की पूरी पाइपलाइन का समर्थन करने के लिए प्रशिक्षित हजारों एआई एजेंटों के साथ एक पूरी कंपनी बनाई।

"हमारा विचार यह देखना था कि हम इसे कितना आगे बढ़ा सकते हैं। क्या हम एक ऐसी बायोटेक कंपनी बना सकते हैं जो दवा के लक्ष्य तलाशने से लेकर क्लिनिकल परीक्षण डिजाइन करने तक हर काम करेगी?" ज़ू ने स्टैनफोर्ड मेडिसिन घोषणा में कहा। "क्या हमारे पास एक पूरी तरह से एजेंटिक कंपनी हो सकती है जो दवा खोज की बेहद जटिल चुनौतियों से निपट सके?"

वर्चुअल कंपनी एक स्थापित बायोटेक के संगठनात्मक चार्ट को प्रतिबिंबित करती है: एक मुख्य विज्ञान अधिकारी एजेंट विशेष प्रभागों में विभाजित अनुसंधान टीमों का नेतृत्व करता है जो आणविक लक्ष्यों की पहचान करने से लेकर नैदानिक ​​​​परीक्षणों को डिजाइन करने तक दवा डिजाइन के मुख्य तत्वों पर समानांतर रूप से काम करते हैं।

50,000 परीक्षणों में 37,000 एजेंटों को क्या मिला

दवा की खोज में सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक यह भविष्यवाणी करना है कि कौन से अणु नैदानिक ​​परीक्षणों में जीवित रहेंगे - ज़ू नोट करता है कि इस प्रक्रिया में दसियों या सैकड़ों मिलियन डॉलर खर्च हो सकते हैं और इसमें कई साल लग सकते हैं। एजेंटों को एक सावधानीपूर्वक कार्य सौंपा गया था: वैज्ञानिक साहित्य को व्यापक रूप से विस्तारित करने के बजाय, प्रत्येक एजेंट ने एक विशिष्ट नैदानिक ​​​​परीक्षण का विश्लेषण किया और सुरक्षा और प्रभावशीलता पर डेटा पुनर्प्राप्त किया। कुल मिलाकर, उन्होंने एक सप्ताह से भी कम समय में लगभग 50,000 परीक्षणों को सूचीबद्ध किया, ज़ू का कहना है कि इस कार्य में मानव शोधकर्ताओं को वर्षों लग गए होंगे।

फिर एजेंटों ने उन परीक्षणों के दौरान एकत्र किए गए आणविक डेटा की जांच की और दो स्कोरिंग सिस्टम बनाए। पहले में यह मापा गया कि कोई दवा व्यापक रूप से कई प्रकार की कोशिकाओं को प्रभावित करने के बजाय किस प्रकार विशिष्ट कोशिका प्रकार को लक्षित करती है। दूसरा मापा गया "बायमोडालिटी" - क्या लक्षित जीन की गतिविधि एक लाइट स्विच की तरह व्यवहार करती है, चालू और बंद होती है, या मध्यवर्ती राज्यों की एक श्रृंखला के साथ डिमर की तरह व्यवहार करती है।

जो पैटर्न सामने आया वह चौंकाने वाला था। कोशिका-विशिष्ट तरीके से स्विच-जैसे जीन को लक्षित करने वाली दवाएं चरण 1 से चरण 2 परीक्षणों तक आगे बढ़ने की 40% अधिक संभावना थीं, बाजार तक पहुंचने की 48% अधिक संभावना थी, और व्यापक गतिविधि वाली दवाओं की तुलना में 32% कम प्रतिकूल घटनाएं थीं। इसका प्रभाव कैंसर, मस्तिष्क रोग, हृदय रोग और गुर्दे और फेफड़ों की स्थितियों में बना रहा।

ज़ू ने कहा, "एजेंटों ने जो विज्ञान खोजा है वह वास्तव में रोमांचक है, और यह दर्शाता है कि इन एकल-कोशिका विशेषताओं का उपयोग बेहतर दवाएं बनाने के लिए किया जा सकता है।" "यह इस तरह के डेटा को इकट्ठा करने के महत्व की ओर इशारा करता है। इससे पूरे दवा खोज उद्योग को मदद मिल सकती है।"

बी7-एच3 परीक्षण: भविष्यवाणी से सत्यापन तक

निर्णायक सवाल यह था कि क्या एक ऑल-एआई कंपनी एक वास्तविक दवा डिजाइन कर सकती है। यह पता लगाने के लिए, टीम ने एजेंटों को B7-H3 पर इंगित किया, जो फेफड़ों के कैंसर शोधकर्ताओं के लिए लंबे समय से रुचि रखने वाला प्रोटीन है। एजेंटों ने अध्ययन और बायोमेडिकल डेटा रिपॉजिटरी का विश्लेषण किया और पाया कि बी7-एच3 फ़ाइब्रोब्लास्ट में अत्यधिक अभिव्यक्त होता है - संयोजी-ऊतक कोशिकाएं जो अक्सर ट्यूमर कोशिकाओं के पास रहती हैं। स्थानिक ट्रांस्क्रिप्टोमिक डेटा में खुदाई करने पर, उन्होंने पाया कि ये बी 7-एच 3-व्यक्त फ़ाइब्रोब्लास्ट आस-पास की प्रतिरक्षा कोशिकाओं को संकेत दे रहे थे और उन्हें दबा रहे थे, जिससे शरीर की प्राकृतिक सुरक्षा से ट्यूमर को प्रभावी ढंग से छिपाया जा रहा था।

इसके बाद एजेंटों ने एक एंटीबॉडी-ड्रग कंजुगेट तैयार किया - एक लक्षित प्रोटीन जो प्रचुर मात्रा में बी7-एच3 ले जाने वाली कोशिकाओं में रहता है और उन्हें सीधे कीमोथेरेपी पेलोड प्रदान करता है। महत्वपूर्ण रूप से, डिज़ाइन केवल जनवरी 2025 से पहले उपलब्ध जानकारी पर निर्भर था। महीनों बाद, अगस्त 2025 में, एक स्थापित दवा कंपनी ने स्वतंत्र रूप से बी7-एच3 के खिलाफ समान एंटीबॉडी-दवा संयुग्म रणनीति विकसित की। मानव अध्ययन में प्रभावशीलता दिखाने के बाद उस थेरेपी को एफडीए ब्रेकथ्रू थेरेपी पदनाम प्राप्त हुआ - एक परिणाम जिसे ज़ू वर्चुअल बायोटेक के डिजाइन के स्वतंत्र, तीसरे पक्ष के सत्यापन के रूप में वर्णित करता है।

ज़ू बी7-एच3 को आगे नहीं बढ़ा रहा है, क्योंकि एक अन्य कंपनी पहले से ही इसे क्लीनिकों की ओर ले जा रही है। लेकिन उनका कहना है कि वर्चुअल बायोटेक ने इसी तरह से डिज़ाइन किए गए अन्य उम्मीदवार लक्ष्य सामने रखे हैं।

मनुष्य नाली बना हुआ है

एजेंट कार्यबल के पैमाने के बावजूद, ज़ू सीमाओं के बारे में स्पष्ट है। उन्होंने कहा, "मनुष्य, शारीरिक प्रयोग और सत्यापन हमेशा वह माध्यम होंगे जिसके माध्यम से एआई प्रभाव डालता है।" टीम का अगला कदम वर्चुअल बायोटेक के नए निष्कर्षों को वास्तविक प्रयोगशालाओं में ले जाना है ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि भौतिक दुनिया में कितने लोग टिके हुए हैं।

इस शोध को नाइट-हेनेसी स्कॉलरशिप, नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ, नेशनल साइंस फाउंडेशन और चैन जुकरबर्ग बायोहब द्वारा वित्त पोषित किया गया था, जिसमें स्टैनफोर्ड के बायोमेडिकल डेटा साइंस विभाग का अतिरिक्त सहयोग था।

यह क्यों मायने रखता है

एआई को विज्ञान में कैसे लागू किया जाता है, इसमें एक व्यापक बदलाव के बीच यह अध्ययन आया है - ऐसे मॉडल से जो अनुसंधान को सारांशित करते हैं, ऐसे एजेंट सिस्टम तक जो प्रयोगों की योजना बनाते हैं, डेटा का विश्लेषण करते हैं, और उपन्यास चिकित्सा विज्ञान का प्रस्ताव करते हैं। न्यूयॉर्क टाइम्स और जीनोमिक्स उद्योग प्रेस द्वारा काम का कवरेज "वर्चुअल बायोटेक" ढांचे पर ध्यान आकर्षित कर रहा है।

यदि B7-H3 पर डिज़ाइन-पूर्व-सत्यापन परिणाम कोई संकेत है, तो फार्मास्युटिकल उद्योग के पास मूल्यांकन करने के लिए अनुसंधान उपकरण का एक नया वर्ग है: एआई एजेंटों के संगठन जो वर्षों के साहित्य समीक्षा और परीक्षण विश्लेषण को दिनों में संपीड़ित कर सकते हैं। खुला प्रश्न - जिसका ज़ू की टीम अब परीक्षण कर रही है - यह है कि एजेंट जो प्रस्ताव देते हैं उसका कितना हिस्सा भौतिक प्रयोगशाला बेंच के संपर्क में रहता है।

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