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फार्मास्युटिकल शोधकर्ताओं के लिए 25 AI प्रॉम्प्ट (2026)

फार्मा और बायोटेक शोधकर्ताओं के लिए 25+ AI प्रॉम्प्ट की कॉपी-पेस्ट लाइब्रेरी। ADMET, SAR, टारगेट ID, साहित्य समीक्षा और नियामक लेखन के लिए विशिष्ट

5 सितम्बर 2026· 20 मिनट में पढ़ें

The short answer

जेनरिक AI प्रॉम्प्ट फार्मास्युटिकल R&D में विफल हो जाते हैं क्योंकि उनमें टारगेट आइडेंटिफिकेशन, ADMET विश्लेषण और नियामक दस्तावेज़ीकरण के लिए विशिष्ट संदर्भ की कमी होती है। यह गाइड फार्मा और बायोटेक शोधकर्ताओं के लिए तैयार किए गए 25 कॉपी-पेस्ट प्रॉम्प्ट प्रदान करता है, जो साहित्य संश्लेषण और SAR विश्लेषण से लेकर FDA सबमिशन सेक्शन का मसौदा तैयार करने तक की पूरी खोज पाइपलाइन को कवर करते हैं।

Verified against live pricing pages·30 Aug 2026·How we test

लार्ज लैंग्वेज मॉडल (LLMs) फार्मास्युटिकल शोध के लिए एक शक्तिशाली लेकिन निराशाजनक रूप से कुंद उपकरण लग सकते हैं। एक सामान्य प्रश्न पूछें, एक सामान्य उत्तर प्राप्त करें। उनके मूल्य को अनलॉक करने की कुंजी केवल यह जानना नहीं है कि *क्या* पूछना है, बल्कि यह ठीक से जानना है कि *कैसे* पूछना है। एक अच्छी तरह से संरचित प्रॉम्प्ट एक सामान्य AI को एक विशेषज्ञ सहायक में बदल देता है जो आपके वर्कफ़्लो को गति दे सकता है।

यह ‘वैज्ञानिकों के लिए प्रॉम्प्ट’ की एक और सूची नहीं है। यह ड्रग डिस्कवरी और डेवलपमेंट के विशिष्ट, उच्च-दांव वाले कार्यों के लिए बनाई गई एक क्यूरेटेड लाइब्रेरी है, जो शुरुआती चरण के टारगेट वैलिडेशन से लेकर देर-चरण के नियामक लेखन तक है। हमने उन्हें एक शोध परियोजना के वास्तविक दुनिया के चरणों के अनुसार व्यवस्थित किया है। ZEKAI सभी उपकरणों और वर्कफ़्लो की स्वतंत्र रूप से समीक्षा करता है; हमारी सिफारिशें फार्मा और बायोटेक R&D जैसे क्षेत्रों में काम करने वाले पेशेवरों के लिए व्यावहारिक अनुप्रयोग पर आधारित हैं।

शुरू करने से पहले, एक महत्वपूर्ण चेतावनी: कभी भी मालिकाना, अप्रकाशित, या रोगी-पहचान योग्य डेटा को सार्वजनिक LLM में इनपुट न करें। इन उपकरणों को अविश्वसनीय वातावरण के रूप में मानें। उनका उपयोग केवल सार्वजनिक डेटा का विश्लेषण करने, विचार-मंथन करने और गैर-संवेदनशील जानकारी के आधार पर टेक्स्ट का मसौदा तैयार करने के लिए करें।

हम एक ‘अच्छे’ फार्मा प्रॉम्प्ट को कैसे परिभाषित करते हैं

एक सफल फार्मास्युटिकल शोध प्रॉम्प्ट होना चाहिए:

—

1. टारगेट आइडेंटिफिकेशन और वैलिडेशन के लिए प्रॉम्प्ट

यह मूलभूत चरण है, जहाँ LLMs एक शक्तिशाली साहित्य संश्लेषण और परिकल्पना निर्माण इंजन के रूप में कार्य कर सकते हैं। इसका लक्ष्य बीमारियों, जीनों और पाथवे को तेज़ी से जोड़कर आशाजनक नए टारगेट की पहचान करना है।

Prompt 01 टारगेट-रोग संबंध का सारांश 
एक मॉलिक्यूलर बायोलॉजिस्ट के रूप में कार्य करें। मैं [DISEASE_NAME] की जांच कर रहा हूँ, जो एक [DISEASE_TYPE] विकार है। मेरा प्रस्तावित टारगेट [PROTEIN_NAME] (UniProt: [UNIPROT_ID]) है।
आपके अंतिम अपडेट तक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध साहित्य के आधार पर, [PROTEIN_NAME] और [DISEASE_NAME] के पैथोफिजियोलॉजी के बीच संबंध का समर्थन या खंडन करने वाले साक्ष्य का संक्षिप्त सारांश प्रदान करें।
आउटपुट को निम्नलिखित अनुभागों में व्यवस्थित करें:
1.  **कार्यकारी सारांश (3 वाक्य):** संबंध की समग्र शक्ति बताएं।
2.  **समर्थक साक्ष्य:** आनुवंशिक, प्रीक्लिनिकल और क्लिनिकल अध्ययनों से प्रमुख निष्कर्षों को सूचीबद्ध करें जो टारगेट को बीमारी से जोड़ते हैं। बुलेट पॉइंट का उपयोग करें और जहाँ संभव हो PubMed IDs (PMIDs) उद्धृत करें।
3.  **विरोधाभासी साक्ष्य:** संबंध को चुनौती देने वाले किसी भी निष्कर्ष को सूचीबद्ध करें।
4.  **ज्ञान अंतराल और भविष्य का शोध:** प्रमुख अनुत्तरित प्रश्नों की पहचान करें।
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Prompt 02 टारगेट डोजियर ब्रीफ तैयार करें 
एक ड्रग डिस्कवरी प्रोजेक्ट लीड के रूप में कार्य करें। [THERAPEUTIC_AREA] के संदर्भ में [GENE_SYMBOL] के लिए एक टारगेट डोजियर ब्रीफ बनाएं। ब्रीफ अधिकतम 500 शब्दों का होना चाहिए और स्लाइड प्रस्तुति के लिए स्वरूपित होना चाहिए।
निम्नलिखित अनुभागों को शामिल करें:
- **टारगेट और मैकेनिज्म:** प्रोटीन क्या है और इसका प्राथमिक जैविक कार्य क्या है?
- **रोग से संबंध:** इस टारगेट को [DISEASE_NAME] से जोड़ने वाली मुख्य परिकल्पना क्या है?
- **ड्रगेबिलिटी असेसमेंट:** क्या इस टारगेट क्लास (जैसे, kinase, GPCR, transcription factor) को ड्रगेबल माना जाता है? क्या कोई ज्ञात बाइंडर या मौजूदा टूल कंपाउंड हैं?
- **सुरक्षा/विषाक्तता संबंधी चिंताएं:** टारगेट के एक्सप्रेशन प्रोफाइल या नॉकआउट फेनोटाइप डेटा के आधार पर कोई ज्ञात देनदारियां हैं?
- **प्रस्तावित अगले कदम:** इस टारगेट को मान्य करने के लिए कौन से 2-3 प्रमुख प्रयोगों की आवश्यकता है?
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Prompt 03 ड्रगेबिलिटी एंगल्स पर विचार-मंथन करें 
मेरी टीम [DISEASE] के लिए [PROTEIN_TARGET] पर विचार कर रही है। प्रोटीन एक [PROTEIN_CLASS, उदा., 'कोई ज्ञात सक्रिय साइट वाला स्केफोल्डिंग प्रोटीन'] है।
मेडिसिनल केमिस्ट और केमिकल बायोलॉजिस्ट के एक पैनल के रूप में कार्य करते हुए, इस 'अनड्रगेबल' टारगेट को ड्रग करने के लिए तीन अलग-अलग रणनीतियों पर विचार-मंथन करें। प्रत्येक रणनीति के लिए, वर्णन करें:
1.  **दृष्टिकोण:** (उदा., Molecular Glue, PROTAC, Stabilizer, Allosteric Modulator)।
2.  **तर्क:** यह दृष्टिकोण [PROTEIN_TARGET] के लिए क्यों उपयुक्त है?
3.  **प्रमुख चुनौतियाँ:** इस रणनीति के लिए प्राथमिक बाधाएँ क्या हैं?
4.  **शुरुआती बिंदु:** आप कौन से प्रारंभिक स्क्रीन या एसे प्रस्तावित करेंगे?
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जबकि ये प्रॉम्प्ट प्रारंभिक शोध को गति देते हैं, टारगेट आइडेंटिफिकेशन के लिए समर्पित AI प्लेटफॉर्म, जैसे Standigm ASK, इस विश्लेषण को व्यवस्थित रूप से करने के लिए मालिकाना नॉलेज ग्राफ का उपयोग करते हैं। SERP विश्लेषण सही ढंग से नोट करता है कि Standigm ASK टारगेट आइडेंटिफिकेशन के लिए है, जो Genesis Therapeutics जैसे प्लेटफॉर्म द्वारा किए गए मॉलिक्यूल डिज़ाइन कार्य से पहले आता है।

2. साहित्य संश्लेषण और प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता के लिए प्रॉम्प्ट

शोधकर्ता कागजात और पेटेंट को छानने में बहुत समय बिताते हैं। LLMs इस सूचना प्रवाह को प्रभावी ढंग से छांट और संश्लेषित कर सकते हैं।

$2.6 बिलियन

एक नई दवा विकसित करने की अनुमानित औसत लागत, जिसमें विफलताएं भी शामिल हैं, जो हर चरण में दक्षता की आवश्यकता पर प्रकाश डालती है। Source: ncbi.nlm.nih.gov

Prompt 04 एक प्रतिस्पर्धी लैंडस्केप तालिका बनाएं 
एक बायोटेक फर्म के लिए प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता विश्लेषक के रूप में कार्य करें। मैं [TARGET_NAME] के लिए एक [MODALITY_TYPE, उदा., 'स्मॉल मॉलिक्यूल इनहिबिटर'] विकसित कर रहा हूँ।
सार्वजनिक डोमेन (क्लिनिकल ट्रायल रजिस्ट्री, प्रेस विज्ञप्ति, हालिया प्रकाशन) में खोज करें और [TARGET_NAME] को लक्षित करने वाले सभी ज्ञात दवा उम्मीदवारों का सारांश देने वाली एक मार्कडाउन तालिका बनाएं।
तालिका के कॉलम होने चाहिए:
- **कंपनी का नाम**
- **कंपाउंड का नाम** (यदि सार्वजनिक हो)
- **मोडैलिटी** (उदा., Small Molecule, Antibody, ASO)
- **विकास चरण** (उदा., Preclinical, Phase I, Phase II)
- **सबसे हालिया डेटा पॉइंट** (उदा., 'ASCO 2026 में प्रस्तुत किया गया,' 'Nature में प्रकाशित') और यदि उपलब्ध हो तो स्रोत URL।
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Prompt 05 समीक्षा लेखों का संश्लेषण करें 
मैं [TOPIC, उदा., 'न्यूरोइन्फ्लेमेशन में NLRP3 इन्फ्लेमासोम की भूमिका'] पर तीन समीक्षा लेखों से एब्सट्रैक्ट प्रदान कर रहा हूँ।
एब्सट्रैक्ट 1: [एब्सट्रैक्ट 1 पेस्ट करें]
एब्सट्रैक्ट 2: [एब्सट्रैक्ट 2 पेस्ट करें]
एब्सट्रैक्ट 3: [एब्सट्रैक्ट 3 पेस्ट करें]
इन एब्सट्रैक्ट को 300 शब्दों के एक सुसंगत कथात्मक सारांश में संश्लेषित करें। आपके सारांश में होना चाहिए:
1.  तीनों समीक्षाओं में आम सहमति वाले बिंदुओं की पहचान करें।
2.  असहमति या भिन्न जोर के किसी भी क्षेत्र को उजागर करें।
3.  लेखकों द्वारा उल्लिखित प्रमुख 'भविष्य की संभावनाएं' या 'अनुत्तरित प्रश्न' निकालें।
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Prompt 06 एक पेपर से प्रमुख डेटा निकालें 
मैंने एक वैज्ञानिक पेपर अपलोड किया है: [पेपर टेक्स्ट या लिंक प्रदान करें यदि किसी ऐसे टूल का उपयोग कर रहे हैं जो इसे एक्सेस कर सकता है]।
एक शोध सहायक के रूप में कार्य करें। निम्नलिखित जानकारी निकालें और इसे एक संरचित प्रारूप में प्रस्तुत करें:
- **प्राथमिक परिकल्पना:** अध्ययन का मुख्य प्रश्न क्या था जिसका उत्तर देना था?
- **उपयोग किए गए प्रमुख मॉडल:** (उदा., सेल लाइनें, पशु मॉडल)।
- **प्राथमिक एसे:** (उदा., Western Blot, ELISA, RNA-seq)।
- **मुख्य निष्कर्ष:** मुख्य परिणामों को 3-5 बुलेट पॉइंट में सारांशित करें, जिसमें जहाँ संभव हो मात्रात्मक डेटा भी शामिल हो (उदा., 'कंपाउंड X ने ट्यूमर वॉल्यूम में 50% की कमी दिखाई (p<0.05)')।
- **लेखकों का मुख्य निष्कर्ष:** परिणामों की उनकी अंतिम व्याख्या क्या थी?
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3. ADMET और विषाक्तता भविष्यवाणी व्याख्या के लिए प्रॉम्प्ट

जबकि विशेष मॉडल ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) गुणों की भविष्यवाणी करते हैं, LLMs आउटपुट की व्याख्या करने, सार्वजनिक डेटा के साथ निष्कर्षों को क्रॉस-रेफरेंस करने और गैर-विशेषज्ञों के लिए सारांश का मसौदा तैयार करने में मदद कर सकते हैं।

Prompt 07 अनुमानित ADMET गुणों की व्याख्या करें 
एक कम्प्यूटेशनल टॉक्सिकोलॉजिस्ट के रूप में कार्य करें। मेरे पास एक नई रासायनिक इकाई, [COMPOUND_ID] के लिए निम्नलिखित अनुमानित ADMET गुण हैं:
- **LogP:** 3.8
- **Aqueous Solubility (logS):** -4.5
- **hERG Inhibition (pIC50):** 5.2
- **CYP3A4 Inhibition:** उच्च संभावना
- **अनुमानित Ames Mutagenicity:** नकारात्मक
इस प्रोफाइल के आधार पर, एक जोखिम मूल्यांकन प्रदान करें। अपनी प्रतिक्रिया को इस प्रकार संरचित करें:
1.  **समग्र मूल्यांकन:** कंपाउंड की व्यवहार्यता का एक-वाक्य सारांश।
2.  **प्रमुख देनदारियां:** शीर्ष 2-3 जोखिमों की पहचान करें (उदा., 'CYP3A4 इनहिबिशन की उच्च संभावना महत्वपूर्ण ड्रग-ड्रग इंटरेक्शन जोखिम का सुझाव देती है।')।
3.  **अनुकूल गुण:** प्रोफाइल के कौन से पहलू सकारात्मक हैं?
4.  **शमन/अगले कदम:** देनदारियों को दूर करने के लिए 2-3 विशिष्ट प्रयोगों या रासायनिक संशोधनों का सुझाव दें (उदा., 'hERG जोखिम को कम करने के लिए कम लिपोफिलिसिटी वाले एनालॉग्स को संश्लेषित करें।')।
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Prompt 08 एक गैर-क्लिनिकल विषाक्तता सारांश का मसौदा तैयार करें 
एक नियामक लेखक के रूप में कार्य करें। [DRUG_CANDIDATE] के लिए निम्नलिखित प्रीक्लिनिकल टॉक्सिकोलॉजी निष्कर्षों के आधार पर, एक इन्वेस्टिगेशनल न्यू ड्रग (IND) एप्लिकेशन के लिए एक मसौदा सारांश पैराग्राफ लिखें। टोन औपचारिक, वस्तुनिष्ठ और डेटा-संचालित होनी चाहिए।
**निष्कर्ष:**
- 14-दिवसीय चूहे टॉक्सिकोलॉजी अध्ययन, ओरल गेवेज।
- 100 mg/kg तक कोई मृत्यु दर नहीं।
- 100 mg/kg पर, हल्के, प्रतिवर्ती लिवर एंजाइम (ALT/AST) में वृद्धि (<2x ULN) देखी गई।
- 100 mg/kg पर लिवर की हिस्टोपैथोलॉजी ने न्यूनतम सेंट्रिलोबुलर हाइपरट्रॉफी दिखाई, जो 7-दिवसीय रिकवरी अवधि के बाद ठीक हो गई।
- नो-ऑब्जर्व्ड-एडवर्स-इफेक्ट लेवल (NOAEL) 30 mg/kg निर्धारित किया गया।
**अपेक्षित आउटपुट:** नियामक दर्शकों के लिए इन निष्कर्षों का सारांश देने वाला एक संक्षिप्त पैराग्राफ।
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Prompt 09 एक विषाक्तता फ़्लैग को क्रॉस-रेफरेंस करें 
मेरे लीड कंपाउंड, [COMPOUND_NAME], जिसमें एक [CHEMICAL_SUBSTRUCTURE, उदा., '2-एमिनोपाइरीडीन'] मोइटी है, को एक प्रेडिक्टिव मॉडल में संभावित हेपेटोटॉक्सिसिटी के लिए फ़्लैग किया गया था।
एक मेडिसिनल केमिस्ट के रूप में कार्य करें। सार्वजनिक डेटाबेस (उदा., PubChem, ChEMBL) और साहित्य में [CHEMICAL_SUBSTRUCTURE] स्केफोल्ड से जुड़ी हेपेटोटॉक्सिसिटी के साक्ष्य खोजें।
एक सारांश प्रदान करें जिसमें शामिल हो:
1.  क्या यह लिवर की चोट के लिए एक प्रसिद्ध संरचनात्मक चेतावनी है?
2.  इस मोइटी वाले ज्ञात ड्रग्स या कंपाउंड के 2-3 उदाहरण और उनकी संबंधित लिवर सुरक्षा प्रोफाइल सूचीबद्ध करें।
3.  [CHEMICAL_SUBSTRUCTURE] के लिए बायोआइसोस्टेरिक प्रतिस्थापन का सुझाव दें जो टारगेट गतिविधि को बनाए रखते हुए इस जोखिम को कम कर सकते हैं।
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4. स्ट्रक्चर-एक्टिविटी रिलेशनशिप (SAR) विश्लेषण के लिए प्रॉम्प्ट

LLMs एक मेडिसिनल केमिस्ट की अंतर्ज्ञान को प्रतिस्थापित नहीं कर सकते हैं, लेकिन वे SAR डेटा को व्यवस्थित करने और संश्लेषण के अगले दौर के लिए परिकल्पनाओं का सुझाव देने में मदद कर सकते हैं।

Prompt 10 एक डेटा तालिका से SAR का सारांश 
एक मेडिसिनल केमिस्ट के रूप में कार्य करें। मैं [TARGET_PROTEIN] के खिलाफ इनहिबिटर की एक श्रृंखला के लिए एनालॉग डेटा की एक तालिका प्रदान कर रहा हूँ।
| कंपाउंड ID | R1 ग्रुप | R2 ग्रुप | IC50 (nM) | LE (लिगैंड एफिशिएंसी) |
|---|---|---|---|---|
| Cmpd-01 | H | Phenyl | 500 | 0.25 |
| Cmpd-02 | Me | Phenyl | 250 | 0.26 |
| Cmpd-03 | H | 4-Cl-Phenyl | 50 | 0.31 |
| Cmpd-04 | H | 2-F-Phenyl | 800 | 0.23 |
| Cmpd-05 | Me | 4-Cl-Phenyl | 25 | 0.33 |
इस डेटा के आधार पर, एक संक्षिप्त SAR सारांश तैयार करें।
- R1 पर मिथाइलेशन का क्या प्रभाव है?
- R2 फेनिल रिंग पर प्रतिस्थापन शक्ति को कैसे प्रभावित करता है?
- क्या कोई स्पष्ट 'एक्टिविटी क्लिफ' है (उदा., 2-F प्रतिस्थापन)?
- इस सीमित डेटा के आधार पर, अन्वेषण के लिए सबसे आशाजनक चतुर्थांश क्या है (उदा., 'R1 पर छोटे एल्काइल समूह R2 पर पैरा-हैलोजेनेटेड फेनिल के साथ संयुक्त')?
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Prompt 11 अगले-दौर के एनालॉग्स का प्रस्ताव करें 
पिछले प्रॉम्प्ट से SAR सारांश के आधार पर, और शक्ति और लिगैंड दक्षता दोनों में सुधार के लक्ष्य के साथ, अगले संश्लेषण के लिए 5 विशिष्ट नई रासायनिक संरचनाओं की एक सूची प्रस्तावित करें।
प्रत्येक प्रस्तावित एनालॉग के लिए, प्रदान करें:
1.  **संरचना:** (R1 और R2 समूहों का वर्णन करें)।
2.  **परिकल्पना:** इस एनालॉग का प्रस्ताव क्यों किया जा रहा है? (उदा., 'यह परीक्षण करने के लिए कि क्या R1 पर एक साइक्लोप्रोपाइल समूह Cmpd-05 से शक्ति बनाए रखते हुए LE में सुधार कर सकता है।')।
3.  **संभावित जोखिम:** एक संभावित नकारात्मक परिणाम क्या है? (उदा., 'जोड़ा गया बल्क एक स्टेरिक क्लैश बना सकता है।')।
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Prompt 12 एक ‘सीखे गए सबक’ सारांश का मसौदा तैयार करें 
हमारी परियोजना टीम ने अभी-अभी एक हिट कंपाउंड, [HIT_ID] को अनुकूलित करने के लिए एक अभियान पूरा किया है। हमने 50 एनालॉग्स को संश्लेषित किया। प्रमुख निष्कर्ष थे:
- शक्ति 1 µM से 10 nM तक बेहतर हुई।
- शक्ति का प्राथमिक चालक एक [KEY_INTERACTION, उदा., 'Serine-252 के साथ हाइड्रोजन बॉन्ड'] था।
- हालांकि, सभी शक्तिशाली कंपाउंड खराब पारगम्यता (Caco-2 < 1 x 10^-6 cm/s) और उच्च प्लाज्मा प्रोटीन बाइंडिंग (>99%) से पीड़ित थे।
एक प्रोजेक्ट लीड के रूप में कार्य करें और परियोजना अभिलेखागार के लिए एक 'सीखे गए सबक' पैराग्राफ लिखें। [TARGET_PROTEIN] को लक्षित करने वाली भविष्य की परियोजनाओं के लिए प्रमुख सीखों का सारांश दें।
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5. नियामक और अनुदान लेखन के लिए प्रॉम्प्ट

FDA या NIH के लिए दस्तावेज़ों का मसौदा तैयार करना अत्यधिक संरचित और दोहराव वाला होता है, जिससे यह LLMs के लिए एक आदर्श उपयोग का मामला बन जाता है। वे एक ठोस पहला मसौदा बना सकते हैं जिसे एक मानव विशेषज्ञ बाद में परिष्कृत कर सकता है।

500+

2016 से FDA द्वारा समीक्षा की गई AI/ML घटकों के साथ नियामक सबमिशन की संख्या, जो इन तकनीकों के तेजी से अपनाने और बढ़ती नियामक स्वीकृति को दर्शाती है। Source: fda.gov

Prompt 13 एक IND ‘केमिस्ट्री, मैन्युफैक्चरिंग और कंट्रोल्स’ (CMC) सेक्शन का मसौदा तैयार करें 
एक नियामक CMC विशेषज्ञ के रूप में कार्य करें। मुझे एक IND एप्लिकेशन के लिए एक उप-अनुभाग का मसौदा तैयार करने की आवश्यकता है।
**विषय:** 3.2.S.2.2 विनिर्माण प्रक्रिया और प्रक्रिया नियंत्रण का विवरण
**जानकारी:** दवा पदार्थ, [API_NAME], 3-चरणीय रैखिक संश्लेषण के माध्यम से संश्लेषित किया जाता है।
- चरण 1: पैलेडियम उत्प्रेरक का उपयोग करके [Starting Material A] और [Starting Material B] का Suzuki कपलिंग।
- चरण 2: ट्राइफ्लोरोएसिटिक एसिड का उपयोग करके Boc डीप्रोटेक्शन।
- चरण 3: अंतिम API प्राप्त करने के लिए हाइड्रोक्लोरिक एसिड के साथ नमक का निर्माण।
- प्रत्येक चरण के बाद क्रिस्टलीकरण द्वारा शुद्धिकरण किया जाता है।
इस विनिर्माण प्रक्रिया का विवरण देने वाला एक औपचारिक, वर्णनात्मक पैराग्राफ लिखें जो FDA सबमिशन के लिए उपयुक्त हो। शुरुआती सामग्री, अभिकर्मकों और शुद्धिकरण विधियों का उल्लेख करें।
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Prompt 14 एक अनुदान प्रस्ताव की रूपरेखा तैयार करें 
एक अनुभवी NIH अनुदान लेखक के रूप में कार्य करें। मैं एक R01 अनुदान प्रस्ताव लिखना चाहता हूँ।
**परियोजना विचार:** [TARGET_PROTEIN] के लिए एक उपन्यास PROTAC डिग्रेडर विकसित करना, जो [DISEASE] में निहित है। हमारे पास प्रारंभिक डेटा है जो दर्शाता है कि हमारा लीड डिग्रेडर, [COMPOUND_X], इन विट्रो में प्रोटीन के स्तर को 90% तक कम करता है।
अनुदान के 'विशिष्ट उद्देश्य' पृष्ठ के लिए एक विस्तृत रूपरेखा तैयार करें। रूपरेखा में शामिल होना चाहिए:
- समस्या को स्थापित करने वाला एक सम्मोहक परिचयात्मक पैराग्राफ।
- **विशिष्ट उद्देश्य 1:** (उदा., बेहतर शक्ति और DMPK गुणों के लिए लीड डिग्रेडर को अनुकूलित करें)। 2 उप-उद्देश्यों को शामिल करें।
- **विशिष्ट उद्देश्य 2:** (उदा., [DISEASE] के एक माउस मॉडल में इन विवो प्रभावकारिता प्रदर्शित करें)। 2 उप-उद्देश्यों को शामिल करें।
- अपेक्षित परिणामों और प्रभाव का सारांश देने वाला एक समापन 'पेऑफ' पैराग्राफ।
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Prompt 15 FDA मार्गदर्शन के लिए टेक्स्ट को पुनः स्वरूपित करें 
निम्नलिखित अनौपचारिक टेक्स्ट को लें और इसे FDA मार्गदर्शन दस्तावेज़ की विशिष्ट औपचारिक, निष्क्रिय आवाज में फिर से लिखें।
**अनौपचारिक टेक्स्ट:** 'हमारा मानना है कि हमारा AI मॉडल काफी अच्छा है क्योंकि हमने इसे तीन अलग-अलग अस्पतालों के डेटा सेट पर परीक्षण किया। हमने विभिन्न आयु समूहों के खिलाफ पूर्वाग्रह की जांच सुनिश्चित की और यह ठीक लगा। हम यह सुनिश्चित करने के लिए लॉन्च के बाद इस पर नज़र रखने की योजना बना रहे हैं कि यह भटक न जाए।'
**अपेक्षित आउटपुट:** औपचारिक नियामक भाषा में फिर से लिखा गया एक पैराग्राफ, जिसमें 'वैलिडेशन,' 'उप-जनसंख्या,' 'मजबूती,' और 'पोस्ट-मार्केट सर्विलांस' जैसे शब्दों का उपयोग किया गया हो।
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बोनस: सामान्य उपयोगिता प्रॉम्प्ट

ये प्रॉम्प्ट शोध जीवनचक्र के सभी चरणों में उपयोगी हैं।

जेनरिक प्रश्नों से अत्यधिक संरचित, डोमेन-विशिष्ट प्रॉम्प्ट की ओर बढ़कर, आप एक LLM को अपने शोध में एक वास्तविक रूप से उपयोगी भागीदार बना सकते हैं। ये प्रॉम्प्ट एक शुरुआती बिंदु प्रदान करते हैं; सर्वोत्तम परिणाम आपके विशिष्ट परियोजनाओं और डेटा के लिए उन्हें अनुकूलित और परिष्कृत करने से आएंगे। जैसे-जैसे AI R&D में अधिक एकीकृत होता जाएगा, प्रॉम्प्ट की कला में महारत हासिल करना फार्मा और बायोटेक उद्योग में हर शोधकर्ता के लिए एक महत्वपूर्ण कौशल होगा।

AI ड्रग डिस्कवरी में कैसे मदद कर सकता है?

AI विशाल डेटासेट का विश्लेषण करके नए जैविक टारगेट की पहचान करने, वांछित गुणों वाले उपन्यास अणुओं को डिजाइन करने, एक कंपाउंड की सुरक्षा और प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करने और लाखों वैज्ञानिक पत्रों से जानकारी को संश्लेषित करके ड्रग डिस्कवरी को गति दे सकता है। यह शोधकर्ताओं को अधिक आशाजनक उम्मीदवारों को प्राथमिकता देने और महंगी विफलताओं को कम करने की अनुमति देता है।

क्या ChatGPT का उपयोग ड्रग डिजाइन के लिए किया जा सकता है?

यह निर्भर करता है। जबकि ChatGPT जैसे सामान्य-उद्देश्य वाले LLMs वास्तविक *डी नोवो* ड्रग डिजाइन के लिए आवश्यक जटिल बायोफिजिकल सिमुलेशन नहीं कर सकते हैं, वे आसन्न कार्यों के लिए उपयोगी हैं। इसमें रासायनिक संशोधनों पर विचार-मंथन करना, स्ट्रक्चर-एक्टिविटी रिलेशनशिप का सारांश देना और विश्लेषण के लिए कोड लिखना शामिल है, लेकिन अपने दम पर उपन्यास, मान्य आणविक संरचनाएं उत्पन्न करना नहीं।

फार्मास्युटिकल शोध के लिए AI प्रॉम्प्ट का उपयोग करने की सीमाएं क्या हैं?

प्राथमिक सीमाएं डेटा गोपनीयता, सटीकता और संदर्भ हैं। सार्वजनिक LLMs का उपयोग कभी भी मालिकाना डेटा के साथ नहीं किया जाना चाहिए। उनके आउटपुट आत्मविश्वास से गलत हो सकते हैं (‘भ्रमित’ कर सकते हैं), जिसके लिए हर दावे के लिए विशेषज्ञ सत्यापन की आवश्यकता होती है। उनमें नवीनतम शोध तक वास्तविक समय की पहुंच की भी कमी होती है, जो अक्सर कई महीनों या उससे अधिक समय तक पीछे रहते हैं।

मेरे प्रॉम्प्ट कितने विशिष्ट होने चाहिए?

अत्यंत विशिष्ट। आउटपुट की गुणवत्ता सीधे प्रॉम्प्ट की गुणवत्ता के समानुपाती होती है। एक अच्छा प्रॉम्प्ट AI की भूमिका को परिभाषित करता है, प्रासंगिक संदर्भ प्रदान करता है (जैसे रोग या टारगेट), वांछित आउटपुट प्रारूप (जैसे एक तालिका या सारांश) निर्दिष्ट करता है, और स्पष्ट, असंदिग्ध निर्देश देता है।

क्या AI हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग (HTS) से डेटा की व्याख्या करने में मदद कर सकता है?

हाँ, AI HTS डेटा विश्लेषण के लिए अच्छी तरह से अनुकूल है। जबकि प्राथमिक हिट-चयन क्लासिफायर बनाने के लिए विशेष मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग किया जाता है, एक LLM परिणामों के सारांश का मसौदा तैयार करने, ज्ञात एसे-हस्तक्षेप करने वाले स्केफोल्ड्स के आधार पर संभावित गलत सकारात्मक की पहचान करने और ऐतिहासिक स्क्रीनिंग डेटा के खिलाफ हिट कंपाउंड्स को क्रॉस-रेफरेंस करने में सहायता कर सकता है।

क्या AI का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल डिजाइन के लिए किया जा रहा है?

हाँ, AI का उपयोग क्लिनिकल ट्रायल को अनुकूलित करने के लिए तेजी से किया जा रहा है। अनुप्रयोगों में वास्तविक दुनिया के डेटा का उपयोग करके आदर्श रोगी आबादी की पहचान करना, सर्वोत्तम भर्ती क्षमता वाले ट्रायल साइटों की भविष्यवाणी करना और प्रभावकारिता या सुरक्षा मुद्दों के शुरुआती संकेतों को खोजने के लिए डेटा का विश्लेषण करना शामिल है। यह ट्रायल को तेज और सफल होने की अधिक संभावना बनाने में मदद कर सकता है।

FDA ड्रग डेवलपमेंट में AI को कैसे देखता है?

FDA AI/ML-आधारित उपकरणों के लिए एक नियामक ढांचा सक्रिय रूप से विकसित कर रहा है। उनका दृष्टिकोण, AI/ML SaMD एक्शन प्लान जैसे दस्तावेजों में उल्लिखित, ‘कुल उत्पाद जीवनचक्र’ दृष्टिकोण पर केंद्रित है। इसमें अच्छी मशीन लर्निंग प्रथाएं (GMLP), एल्गोरिथम पूर्वाग्रह का प्रबंधन, और यह योजनाएं शामिल हैं कि अनुमोदन के बाद मॉडल को कैसे अपडेट किया जाएगा (Predetermined Change Control Plans)।

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स्रोत (24)
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