ड्रग डिस्कवरी के लिए AI: एक चरण-दर-चरण गाइड (2026)

अपडेट किया गया 16 अक्टूबर 2026 · Zekai संपादकीय टीम द्वारा समीक्षा

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस अब फार्मास्युटिकल और बायोटेक R&D में एक मानक उपकरण है, लेकिन यह कोई एकल, जादुई समाधान नहीं है। यह एक नए ड्रग को बाजार में लाने की लंबी, महंगी और विफलता-प्रवण प्रक्रिया के विभिन्न चरणों में लागू की जाने वाली कंप्यूटेशनल तकनीकों का एक सेट है। कार्यरत शोधकर्ताओं के लिए, महत्वपूर्ण यह जानना है कि किस कार्य के लिए किस प्रकार के AI का उपयोग करना है। यह गाइड सितंबर 2026 तक उद्योग में उपयोग किए जाने वाले व्यावहारिक, चरण-दर-चरण वर्कफ़्लो को प्रदान करता है, जिसमें शामिल सॉफ़्टवेयर और प्रक्रियाओं का नाम दिया गया है।

यह वर्कफ़्लो है कि कैसे प्रमुख फार्मा और बायोटेक इनोवेशन लैब के शोधकर्ता AI को अपने दैनिक कार्य में एकीकृत करते हैं। ZEKAI सभी उपकरणों की स्वतंत्र रूप से समीक्षा करता है; हमारी सिफारिशें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा और वर्तमान बाजार के हमारे विश्लेषण पर आधारित हैं।

AI-खोज वाली दवाओं के लिए चरण II नैदानिक ​​परीक्षण की सफलता दर लगभग 40% है, जो ऐतिहासिक उद्योग औसत के बराबर है। जबकि AI ने चरण I सुरक्षा सफलता दरों को नाटकीय रूप से 80-90% तक सुधार दिया है, इसने नैदानिक ​​प्रभावकारिता की बड़ी चुनौती को अभी तक हल नहीं किया है।

6-चरणीय AI ड्रग डिस्कवरी वर्कफ़्लो

AI वैज्ञानिक पद्धति की जगह नहीं लेता; यह इसे गति देता है और परिष्कृत करता है। सबसे प्रभावी डिस्कवरी प्रोग्राम AI और लैब प्रयोगों का एक निरंतर फीडबैक लूप में उपयोग करते हैं: AI संभावनाएं प्रस्तावित करता है, प्रयोग उन्हें मान्य करते हैं, और परिणामी डेटा मॉडल की अगली पीढ़ी में सुधार करता है।

यहां प्रारंभिक जैविक परिकल्पना से लेकर नियामक जमा करने की तैयारी तक की छह-चरणीय प्रक्रिया दी गई है।

चरण 1: टारगेट पहचान और सत्यापन

यह क्या है: पहला कदम यह तय करना है कि *किस* जैविक प्रक्रिया को लक्षित करना है। इसमें एक प्रोटीन, जीन, या मार्ग की पहचान करना शामिल है जो किसी बीमारी में कारणभूत भूमिका निभाता है और “ड्रगेबल” है—जिसका अर्थ है कि एक छोटा अणु या जैविक सुरक्षित रूप से इसकी गतिविधि को नियंत्रित कर सकता है।

AI कैसे मदद करता है: यह चरण पारंपरिक रूप से वर्षों के अकादमिक शोध पर निर्भर था। आज, AI प्लेटफॉर्म शक्तिशाली ज्ञान इंजन के रूप में कार्य करते हैं। वे विशाल, भिन्न डेटासेट—जीनोमिक्स, प्रोटिओमिक्स, नैदानिक ​​डेटा, और लाखों वैज्ञानिक पेपर—को ग्रहण और कनेक्ट करते हैं ताकि जीन और बीमारियों के बीच नए कनेक्शन उजागर हो सकें।

• नॉलेज ग्राफ़ (Knowledge Graphs): BenevolentAI और Insilico Medicine के PandaOmics जैसे प्लेटफॉर्म जैविक संबंधों के विशाल नेटवर्क बनाते हैं ताकि नए टारगेट प्रस्तावित हो सकें जिन्हें मानव शोधकर्ता चूक सकते हैं।
• साहित्य विश्लेषण (Literature Analysis): NLP मॉडल लाखों प्रकाशनों को छांटते हैं ताकि संभावित टारगेट के लिए समर्थक या विरोधाभासी साक्ष्य मिल सकें, जिससे हजारों शोध घंटों की बचत होती है।
• ओमिक्स विश्लेषण (Omics Analysis): मशीन लर्निंग मॉडल रोगी आबादी से जीनोमिक और प्रोटिओमिक डेटा का विश्लेषण करते हैं ताकि विशिष्ट जैविक मार्करों और बीमारी की स्थितियों के बीच सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सहसंबंध मिल सकें।

इस चरण का आउटपुट एक ड्रग नहीं है; यह एक मजबूत जैविक और डेटा-समर्थित तर्क के साथ एक अत्यधिक मान्य परिकल्पना है।

चरण 2: वर्चुअल स्क्रीनिंग और डी नोवो अणु निर्माण

यह क्या है: एक बार जब एक टारगेट का चयन हो जाता है, तो एक “हिट” की तलाश शुरू होती है। ऐतिहासिक रूप से, इसमें हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग (HTS) शामिल थी, जहां रोबोट भौतिक रूप से एक रासायनिक लाइब्रेरी से लाखों यौगिकों का टारगेट प्रोटीन के खिलाफ परीक्षण करते थे। यह धीमा, महंगा और लाइब्रेरी की सामग्री द्वारा सीमित था।

AI कैसे मदद करता है: AI दो तेज़, सस्ते और अधिक व्यापक दृष्टिकोण प्रदान करता है।

1. वर्चुअल हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग (vHTS): भौतिक स्क्रीनिंग के बजाय, AI मॉडल भविष्यवाणी करते हैं कि अरबों डिजिटल यौगिक टारगेट से कितनी अच्छी तरह बंधेंगे। Atomwise जैसे प्लेटफॉर्म विशाल वर्चुअल लाइब्रेरी (पृथ्वी पर मौजूद अणुओं से अधिक अणु युक्त) को दिनों में, महीनों में नहीं, स्क्रीन करने के लिए डीप लर्निंग का उपयोग करते हैं, जिससे संश्लेषण के लिए उम्मीदवारों का एक छोटा, अधिक आशाजनक सेट पहचाना जाता है।
2. डी नोवो (जनरेटिव) डिज़ाइन (De Novo (Generative) Design): यहीं पर जनरेटिव AI चमकता है। मौजूदा अणुओं को केवल स्क्रीन करने के बजाय, ये प्लेटफॉर्म टारगेट की विशिष्ट 3D संरचना और वांछित गुणों के लिए अनुकूलित, शुरुआत से पूरी तरह से नए अणुओं को डिज़ाइन करते हैं। यह शोधकर्ताओं को मौजूदा लाइब्रेरी से परे नए रासायनिक स्थान का अन्वेषण करने की अनुमति देता है।

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चरण 3: ADMET और विषाक्तता भविष्यवाणी

यह क्या है: एक अणु जो अपने टारगेट से पूरी तरह से बंधता है, बेकार है अगर वह जहरीला है, शरीर द्वारा अवशोषित नहीं किया जा सकता है, या तुरंत मेटाबोलाइज्ड हो जाता है। ADMET का अर्थ है अवशोषण, वितरण, चयापचय, उत्सर्जन और विषाक्तता—प्रमुख गुण जो यह निर्धारित करते हैं कि एक यौगिक दवा बन सकता है या नहीं।

AI कैसे मदद करता है: ADMET गुणों की जल्दी भविष्यवाणी करना AI के सबसे महत्वपूर्ण योगदानों में से एक है। ऐतिहासिक रूप से, ADMET मुद्दे देर-चरण की विफलताओं का प्राथमिक कारण थे, जब सैकड़ों मिलियन डॉलर खर्च हो चुके थे।

AI मॉडल ऐतिहासिक यौगिक डेटा के विशाल डेटासेट पर प्रशिक्षित होते हैं ताकि इन गुणों की *इन सिलिको* (कंप्यूटेशनल रूप से) भविष्यवाणी की जा सके, इससे पहले कि कोई अणु कभी संश्लेषित हो। यह टीमों को अनुमति देता है:

• जल्दी छांटना (Triage Early): डिज़ाइन चरण में विषाक्तता या खराब फार्माकोकाइनेटिक्स (PK) की उच्च संभावना वाले यौगिकों को हटाना।
• सुरक्षा के लिए अनुकूलित करें (Optimize for Safety): एक आशाजनक यौगिक को संशोधित करने के लिए जनरेटिव मॉडल का उपयोग करें, इसकी सुरक्षा प्रोफ़ाइल में सुधार करते हुए शक्ति बनाए रखना।
• पशु परीक्षण कम करें (Reduce Animal Testing): संभावित विफलताओं को कंप्यूटेशनल रूप से चिह्नित करके, AI उन यौगिकों की संख्या को कम करता है जिन्हें प्रीक्लिनिकल पशु अध्ययनों में आगे बढ़ाने की आवश्यकता होती है।

हालांकि कोई भी मॉडल सही नहीं है, AI-संचालित ADMET भविष्यवाणी उन उम्मीदवारों की गुणवत्ता में काफी सुधार करती है जो आगे बढ़ते हैं, यही एक प्रमुख कारण है कि AI-खोज वाली दवाएं चरण I सुरक्षा परीक्षणों में 80-90% सफलता दर दिखाती हैं।

चरण 4: लीड ऑप्टिमाइजेशन

यह क्या है: चरण 2 से “हिट” यौगिक शायद ही कभी सही होते हैं। लीड ऑप्टिमाइजेशन एक पुनरावृत्तीय चक्र है जहां रसायनज्ञ एक आशाजनक अणु के दर्जनों विविधताओं को संश्लेषित और परीक्षण करते हैं ताकि इसके गुणों में सुधार हो सके—शक्ति बढ़ाना, चयनात्मकता में सुधार करना, और इसकी ADMET प्रोफ़ाइल को परिष्कृत करना।

AI कैसे मदद करता है: “डिज़ाइन-बनाओ-परीक्षण-विश्लेषण” का यह चक्र AI द्वारा नाटकीय रूप से त्वरित होता है।

• मल्टी-पैरामीटर ऑप्टिमाइजेशन (MPO): Iktos जैसे जनरेटिव प्लेटफॉर्म एक लीड यौगिक ले सकते हैं और ऐसे संशोधनों का सुझाव दे सकते हैं जो एक साथ कई गुणों में सुधार करते हैं, जटिल व्यापार-बंदों को नेविगेट करते हैं जो औषधीय रसायनज्ञों को चुनौती देते हैं।
• भविष्य कहनेवाला मार्गदर्शन (Predictive Guidance): केवल रासायनिक अंतर्ज्ञान पर निर्भर रहने के बजाय, रसायनज्ञ AI भविष्यवाणियों का उपयोग यह तय करने के लिए करते हैं कि कौन से संशोधन सफल होने की सबसे अधिक संभावना है, सर्वोत्तम दांव पर लैब संसाधनों को केंद्रित करते हैं।
• डेटा प्रबंधन (Data Management): Convexia जैसे प्लेटफॉर्म इस पुनरावृत्तीय चक्र के दौरान उत्पन्न होने वाले भारी मात्रा में डेटा को प्रबंधित करने में मदद करते हैं। विभिन्न प्रयोगों (जैसे, शक्ति परख, घुलनशीलता परीक्षण) से डेटा को संरचित करके, वे अगले चक्र के लिए अधिक सटीक भविष्य कहनेवाला मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक उच्च-गुणवत्ता वाले डेटासेट बनाते हैं।

यह वेट-लैब/ड्राई-लैब लूप, जहां कंप्यूटेशनल भविष्यवाणियां लैब के काम का मार्गदर्शन करती हैं और लैब के परिणाम मॉडल को परिष्कृत करते हैं, आधुनिक, AI-संचालित ड्रग डिस्कवरी का मूल है।

चरण 5: संश्लेषण योजना (रेट्रोसिंथेसिस)

यह क्या है: एक खूबसूरती से डिज़ाइन किया गया अणु बेकार है अगर रसायनज्ञ यह पता नहीं लगा सकते कि इसे कैसे बनाया जाए। रेट्रोसिंथेसिस अंतिम अणु से पीछे की ओर काम करने की प्रक्रिया है ताकि एक व्यवहार्य चरण-दर-चरण रासायनिक प्रतिक्रिया मार्ग निर्धारित किया जा सके।

AI कैसे मदद करता है: AI-संचालित रेट्रोसिंथेसिस उपकरण एक टारगेट अणु का विश्लेषण करते हैं और एक संश्लेषण योजना प्रस्तावित करते हैं, अक्सर मिनटों में। PostEra के Manifold और Iktos के Spaya जैसे प्लेटफॉर्म लाखों प्रकाशित रासायनिक प्रतिक्रियाओं पर प्रशिक्षित होते हैं। वे कर सकते हैं:

• ज्ञात प्रतिक्रिया मार्गों की पहचान करें।
• एक प्रतिक्रिया की सफलता की संभावना की भविष्यवाणी करें।
• महंगे या कम-उपज वाले चरणों से बचने के लिए वैकल्पिक मार्गों का सुझाव दें।

यह क्षमता जनरेटिव AI के लिए महत्वपूर्ण है। डिज़ाइन प्रक्रिया में सीधे संश्लेषण क्षमता स्कोर को एकीकृत करके, ये प्लेटफॉर्म “काल्पनिक अणुओं” के निर्माण से बचते हैं जिन्हें उत्पादन करना असंभव है, यह सुनिश्चित करते हुए कि कंप्यूटेशनल रचनात्मकता वास्तविक दुनिया की केमिस्ट्री में निहित है।

चरण 6: नियामक और अनुपालन चेकपॉइंट

यह क्या है: ड्रग डेवलपमेंट कठोर नियामक निरीक्षण के तहत संचालित होता है, मुख्य रूप से U.S. फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (FDA) जैसी एजेंसियों से। एक नए ड्रग आवेदन का समर्थन करने के लिए प्रस्तुत सभी डेटा विश्वसनीय, भरोसेमंद और ऑडिट करने योग्य होना चाहिए।

AI कैसे मदद करता है: AI को नियामक आवश्यकताओं पर छूट नहीं मिलती है। GxP (गुड प्रैक्टिस) वातावरण में इसका उपयोग नई अनुपालन चुनौतियां पेश करता है, विशेष रूप से डेटा अखंडता और मॉडल सत्यापन के आसपास।

• ऑडिट ट्रेल्स (21 CFR पार्ट 11): कोई भी AI सिस्टम जो नियामक जमा करने में उपयोग किए गए रिकॉर्ड को बनाता या संशोधित करता है, उसे 21 CFR पार्ट 11 का पालन करना चाहिए। इसका मतलब है कि सिस्टम में सुरक्षित, कंप्यूटर-जनित, टाइम-स्टैम्प्ड ऑडिट ट्रेल्स होने चाहिए जो हर कार्रवाई का दस्तावेजीकरण करें। एक AI के लिए, इसमें केवल उपयोगकर्ता की कार्रवाई ही नहीं, बल्कि उपयोग किया गया मॉडल संस्करण, इनपुट डेटा, और मानव समीक्षा से पहले कच्चा आउटपुट भी शामिल होना चाहिए।
• मॉडल-इन्फॉर्म्ड ड्रग डेवलपमेंट (MIDD): FDA अपने मॉडल-इन्फॉर्म्ड ड्रग डेवलपमेंट (MIDD) प्रोग्राम के माध्यम से कंप्यूटेशनल मॉडल के उपयोग को सक्रिय रूप से प्रोत्साहित करता है। यह ढांचा प्रायोजकों को नियामक जमा करने में AI/ML मॉडल के उनके उपयोग पर चर्चा और प्रतिक्रिया प्राप्त करने के लिए एक मार्ग प्रदान करता है, मॉडल के आउटपुट को ठीक से मान्य होने पर साक्ष्य के वैध स्रोत के रूप में मानता है।
• AI/ML एक्शन प्लान: FDA का AI/ML एक्शन प्लान अनुकूली “लर्निंग” एल्गोरिदम को विनियमित करने के लिए अपने दृष्टिकोण की रूपरेखा तैयार करता है, जिसमें “पूर्व निर्धारित परिवर्तन नियंत्रण योजना” की अवधारणा भी शामिल है, जहां निर्माता पूर्व-निर्दिष्ट कर सकते हैं कि उनका मॉडल अनुमोदन के बाद कैसे विकसित होगा, हर अपडेट के लिए एक नया सबमिशन की आवश्यकता के बिना।

शोधकर्ताओं के लिए, इसका मतलब है कि हर AI उपकरण के लिए “उपयोग के संदर्भ” का दस्तावेजीकरण करना: इसका उपयोग किस प्रश्न का उत्तर देने के लिए किया गया था, इसे किस डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था, इसे कैसे मान्य किया गया था, और इसके आउटपुट की समीक्षा और रिकॉर्ड कैसे किया जाता है?

सामान्य कमियां और सीमाएं

AI एक शक्तिशाली उपकरण है, लेकिन यह कोई रामबाण नहीं है। मुख्य बाधाएं अक्सर एल्गोरिदम नहीं, बल्कि डेटा होती हैं।

• डेटा गुणवत्ता (Data Quality): AI मॉडल केवल उतने ही अच्छे होते हैं जितना डेटा उन पर प्रशिक्षित किया जाता है। शोरगुल वाला, विरल, या खराब संरचित प्रायोगिक डेटा अविश्वसनीय भविष्यवाणियों की ओर ले जाता है।
• “प्रॉक्सी” समस्या (The “Proxy” Problem): अधिकांश लैब परीक्षण (प्रॉक्सी) मानव शरीर में क्या होता है, इसके लिए अपूर्ण विकल्प होते हैं। एक AI मॉडल एक दोषपूर्ण प्रॉक्सी एंडपॉइंट के लिए पूरी तरह से अनुकूलित हो सकता है, जिससे एक यौगिक बनता है जो एक डिश में काम करता है लेकिन एक मरीज में विफल रहता है।
• व्याख्यात्मकता (Interpretability): कई डीप लर्निंग मॉडल “ब्लैक बॉक्स” होते हैं, जिससे यह समझना मुश्किल हो जाता है कि *क्यों* उन्होंने एक निश्चित भविष्यवाणी की। इससे वैज्ञानिकों के लिए आउटपुट पर भरोसा करना और नई परिकल्पनाएं बनाना मुश्किल हो सकता है।
• प्रभावकारिता की बाधा (The Efficacy Bottleneck): जबकि AI सुरक्षित अणुओं को डिजाइन करने में प्रभावी साबित हुआ है (चरण I को पार करना), इसने अभी तक चरण II की विफलता दर में उल्लेखनीय सुधार नहीं किया है, जहां दवाओं का प्रभावकारिता के लिए परीक्षण किया जाता है। यह उद्योग की प्राथमिक चुनौती बनी हुई है।

ड्रग डिस्कवरी में AI का भविष्य उच्च-गुणवत्ता वाले, अधिक प्रासंगिक जैविक डेटा उत्पन्न करने और ऐसे मॉडल बनाने पर निर्भर करता है जो मानव वैज्ञानिकों के लिए अधिक व्याख्यात्मक हों जिन्हें अंततः निर्णय लेने होंगे। फार्मा और बायोटेक R&D में एक पेशेवर के रूप में, इन उपकरणों की शक्ति और सीमाओं दोनों को समझना आवश्यक है।