औषधनिर्माणशास्त्र आणि कृत्रिम बुद्धिमत्ता एकत्र आल्यावर वैद्यकीय क्षेत्रात किती मोठा बदल घडू शकतो, याचे जिवंत उदाहरण म्हणजे 'एजंटिक एआय' होय. सामान्यतः बाजारात एखादे नवीन औषध येण्यासाठी साधारणपणे १० ते १२ वर्षांचा काळ आणि अब्जावधी रुपयांचा खर्च लागतो. हजारो रसायनांमधून योग्य ते रसायन शोधणे, त्याच्या चाचण्या घेणे ही प्रक्रिया अत्यंत किचकट असते. परंतु, एजंटिक एआयने आपल्या स्वायत्त निर्णयक्षमतेच्या जोरावर या संपूर्ण प्रक्रियेचा चेहरामोहरा बदलण्यास सुरुवात केली आहे. हे तंत्रज्ञान केवळ माहितीचे विश्लेषण करत नाही, तर मानवी शास्त्रज्ञांप्रमाणे स्वतः विचार करून औषध संशोधनाचा वेग अनेक पटींनी वाढवत आहे.
हे तंत्रज्ञान समजून घेण्यासाठी आपण एका साध्या प्रयोगाचे उदाहरण घेऊया. समजा, एखाद्या शास्त्रज्ञाला एका विशिष्ट प्रकारच्या विषाणूवर नवीन औषध शोधायचे आहे. जर आपण पारंपरिक एआय वापरले, तर ते शास्त्रज्ञाला फक्त जगभरातील उपलब्ध रसायनांची आणि जुन्या औषधांची यादी काढून देईल. याउलट, एजंटिक एआय एका हुशार डिजिटल शास्त्रज्ञासारखे काम करेल. ते त्या विषाणूची रचना स्वतः समजून घेईल, त्याच्यावर मात करू शकतील अशा नवीन रासायनिक रेणूंची स्वतःच कल्पना करेल, प्रयोगशाळेत ते रसायन कसे तयार करायचे याचा मार्ग ठरवेल आणि त्या औषधाचे संभाव्य दुष्परिणाम काय असू शकतात, याचे डिजिटल सिम्युलेशनही मानवी हस्तक्षेपाशिवाय पूर्ण करेल. म्हणजेच, हे तंत्रज्ञान संपूर्ण संशोधन प्रक्रियेत एका मार्गदर्शकाची भूमिका बजावते.
सध्या जागतिक पातळीवरील नामांकित औषधनिर्माण कंपन्यांमध्ये एजंटिक एआयचा वापर अतिशय वेगाने केला जात आहे. औषध संशोधनाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात, म्हणजेच 'ड्रग डिस्कव्हरी' मध्ये याचा वाटा मोठा आहे. हे एआय एजंट्स स्वतःहून अब्जावधी रासायनिक संयुगांची तपासणी करतात आणि त्यातून नेमके कोणते रसायन रोगावर प्रभावी ठरू शकते, याचा अचूक अंदाज वर्तवतात. यामुळे रसायने शोधण्याचा कित्येक वर्षांचा काळ अवघ्या काही दिवसांवर आला आहे.
याशिवाय, क्लिनिकल ट्रायल्स म्हणजेच औषधांच्या मानवी चाचण्यांच्या नियोजनातही या तंत्रज्ञानाचा मोठा फायदा होत आहे. एजंटिक एआय रुग्णांचा वैद्यकीय इतिहास, त्यांची जनुकीय रचना आणि भौगोलिक पार्श्वभूमी तपासून कोणत्या रुग्णावर हे औषध अधिक प्रभावी ठरेल, अशा योग्य रुग्णांची निवड स्वतः करते. यामुळे चाचण्या यशस्वी होण्याची शक्यता वाढते. तसेच, औषध निर्मितीच्या कारखान्यांमध्ये औषधांची गुणवत्ता तपासणे, कच्च्या मालाचा पुरवठा नियंत्रित करणे आणि पॅकेजिंगमधील त्रुटी शोधून त्या स्वयंचलितपणे दुरुस्त करणे, या सर्व जबाबदाऱ्या आता एजंटिक एआय अत्यंत चोखपणे पार पाडत आहे.
भविष्यामध्ये औषधनिर्माणशास्त्र या क्षेत्रात एजंटिक एआयचे रूप अधिक प्रगत आणि आश्चर्यकारक असणार आहे. येत्या काळात 'सेल्फ-ड्रायव्हिंग लॅब्ज' ही संकल्पना प्रत्यक्षात येईल. या प्रयोगशाळांमध्ये मानवी शास्त्रज्ञांची उपस्थिती नसेल; तिथे केवळ एजंटिक एआय आणि रोबोटिक हात असतील. हे एआय स्वतः नवीन औषधाचा फॉर्म्युला तयार करेल, रोबोट्सना रासायनिक प्रयोग करण्याचे आदेश देईल, प्रयोगाचे निकाल पाहून त्यात स्वतःच सुधारणा करेल आणि अंतिम औषध तयार करेल.
या प्रगतीमुळे 'पर्सनलाइज्ड मेडिसिन' म्हणजेच प्रत्येक व्यक्तीच्या शरीराच्या गरजेनुसार स्वतंत्र औषध तयार करणे शक्य होईल. भविष्यात हे एआय एखाद्या व्यक्तीच्या डीएनए चा अभ्यास करून, फक्त त्याच व्यक्तीला लागू पडणारे आणि कोणतेही दुष्परिणाम न करणारे हक्काचे औषध काही तासांत तयार करून देऊ शकेल. कॅन्सर किंवा अल्झायमरसारख्या गंभीर आणि दुर्मिळ आजारांवर अत्यंत स्वस्त आणि प्रभावी औषधे शोधणे या तंत्रज्ञानामुळे येत्या काळात शक्य होणार आहे.
एजंटिक एआयच्या या वाढत्या विस्तारामुळे औषधनिर्माण आणि तंत्रज्ञान क्षेत्राच्या संगमावर नोकऱ्यांच्या अभूतपूर्व संधी निर्माण झाल्या आहेत. सध्या बहुराष्ट्रीय फार्मा कंपन्या आणि आयटी कंपन्यांमध्ये एआय ड्रग डिस्कव्हरी सायंटिस्ट (AI Drug Discovery Scientist) या पदासाठी मोठी मागणी आहे. हे तज्ज्ञ औषध संशोधनासाठी आवश्यक असणारे प्रगत एआय मॉडेल्स तयार करतात. यासोबतच, जीवशास्त्र आणि कॉम्प्युटर सायन्स या दोन्ही विषयांची जाण असणाऱ्या बायो-इन्फॉरमॅटिक्स इंजिनिअर्सची गरज कंपन्यांना मोठ्या प्रमाणावर भासत आहे.
तसेच, औषध संशोधनासाठी एआयला अचूक कमांड्स देणारे आणि वैज्ञानिक माहितीचे विश्लेषण करणारे बायो-प्रॉम्प्ट इंजिनीअर्स म्हणूनही अनेक तरुणांना आकर्षक पॅकेजच्या नोकऱ्या मिळत आहेत. क्लिनिकल ट्रायल्सचा डेटा सुरक्षितपणे हाताळण्यासाठी फार्मा डेटा अनॅलिस्ट आणि एआयने तयार केलेले औषध सरकारी नियमांमध्ये व मानकांनुसार योग्य आहे की नाही हे तपासण्यासाठी एआय रेग्युलेटरी कंम्प्लायन्स स्पेशालिस्ट सारख्या नवीन जबाबदाऱ्या कॉर्पोरेट क्षेत्रात निर्माण झाल्या आहेत. त्यामुळे ज्या युवकांकडे फार्मसी, केमिस्ट्री किंवा लाइफ सायन्सेस या पदवीसोबतच पायथॉन प्रोग्रामिंग, मशीन लर्निंग आणि डेटा सायन्सचे ज्ञान आहे, त्यांच्यासाठी हे क्षेत्र करिअरचे एक अत्यंत उज्ज्वल आणि सुरक्षित भविष्य मानले जात आहे.
चित्र: एआय निर्मित
--- तुषार भ. कुटे
#AI #ArtificialIntelligence #Pharmacy #GenerativeAI #AgenticAI #MachineLearning #Technology #DataScience
