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  "type": "article",
  "title": "लैब के परीक्षणों को छोड़ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस से नई दवाएं खोज रही है पोटेंशियल साइंसेज",
  "summary": "पोटेंशियल साइंसेज नामक एक नया स्टार्टअप भौतिकी के सिद्धांतों का उपयोग करके बड़े पैमाने पर रासायनिक डेटासेट तैयार कर रहा है, जिससे महंगी और लंबी लैब प्रक्रिया के बिना ही विशिष्ट बीमारियों के लिए सटीक दवाएं विकसित की जा सकें।",
  "content": "दवाओं की खोज की लंबी और जटिल प्रक्रिया को पीछे छोड़ते हुए पोटेंशियल साइंसेज ने एक नया रास्ता अपनाया है। यह स्टार्टअप पारंपरिक प्रयोगशाला प्रयोगों पर निर्भर रहने के बजाय आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और भौतिकी के नियमों के जरिए सीधे तौर पर नए अणु तैयार करने की दिशा में काम कर रहा है। कंपनी का मुख्य उद्देश्य ऐसी उन्नत तकनीक और मॉडल विकसित करना है जो कम समय में सटीक परिणाम दे सकें।\n\nइस नई तकनीक के जरिए कंपनी का प्रयास है कि जिन अणुओं के मानव शरीर पर कारगर होने की संभावना नहीं है, उन्हें शुरुआती चरण में ही छांट लिया जाए। इस प्रक्रिया से शोधकर्ताओं को यह समझने में आसानी होती है कि विभिन्न रासायनिक तत्व इंसानी जीव विज्ञान के साथ किस तरह प्रतिक्रिया करते हैं।\n\nबीती 5 नवंबर को अपनी शुरुआत करने वाले इस स्टार्टअप को सोवएआई और ट्विन पाथ वेंचर्स जैसे निवेशकों से करोड़ों डॉलर का शुरुआती वित्तपोषण प्राप्त हुआ है। हालांकि, संस्थापकों ने इस निवेश की सटीक राशि या कंपनी के कुल मूल्यांकन का खुलासा करने से इनकार कर दिया है।\n\nयदि यह योजना सफल होती है, तो यह विभिन्न प्रकार की बीमारियों के इलाज के विकास को भारी गति दे सकती है। प्रयोगों के खर्च में कमी आने से दवा कंपनियों के लिए दुर्लभ बीमारियों पर काम करना भी आर्थिक रूप से सुलभ हो जाएगा, जिन पर अब तक पर्याप्त ध्यान नहीं दिया गया है।\n\nकंपनी का लक्ष्य भविष्य में अधिक व्यक्तिगत और विशिष्ट उपचार उपलब्ध कराना है, जिससे हर मरीज की अनोखी शारीरिक बनावट के अनुसार एक बार इस्तेमाल होने वाले आणविक संयोजन तैयार किए जा सकें।\n\nहालांकि, इस बात को लेकर अभी अनिश्चितता बनी हुई है कि यह स्टार्टअप रोग से जुड़ी प्रोटीनों के साथ दवा के जुड़ने की क्षमता का अनुमान कितनी सटीक से लगा पाएगा, जिसके लिए इस तकनीक में एक बड़ा सुधार होना आवश्यक है।\n\nराइस यूनिवर्सिटी के रसायन विज्ञान के प्रोफेसर पीटर वोलाइन्स का मानना है कि इस क्षेत्र में कुछ सुधार जरूर देखने को मिलेगा, लेकिन प्रोटीन इंजीनियरिंग के मौजूदा स्तर को अभी काफी आगे जाना बाकी है।\n\nगूगल डीपमाइंड के डेमिस हसाबिस जैसे दिग्गज वैज्ञानिक मानते हैं कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में हो रहे विकास से भविष्य में कई बड़े वैज्ञानिक चमत्कार सामने आएंगे। पोटेंशियल साइंसेज जैसे नए स्टार्टअप्स को पूरी उम्मीद है कि चिकित्सा और औषधि निर्माण का क्षेत्र इस तकनीक से सबसे पहले बदलने वाले क्षेत्रों में शामिल होगा।\n\nवर्तमान में अधिकांश एआई ड्रग डिस्कवरी लैब्स एक ही सार्वजनिक डेटाबेस पर आधारित मॉडल विकसित कर रही हैं, जिसमें दशकों के प्रयोगों के बाद 3डी परमाणु संरचनाओं को शामिल किया गया है। लेकिन विशेषज्ञों का मानना है कि दवाओं की खोज की गति को तेजी से बढ़ाने के लिए यह डेटाबेस अब भी आकार में काफी छोटा है।\n\nब्रह्मांड में मौजूद परमाणुओं को ऐसे अणुओं में बदलने के अनगिनत रास्ते हैं जिन्हें इंसानों को दिया जा सके। दवा की खोज को एक जटिल खोज समस्या के रूप में देखा जाना चाहिए, जिसमें यह तय करना होता है कि किसी खास बीमारी के लिए सही अणुओं की पहचान कितनी तेजी से की जा सके।\n\nइसी कमी को दूर करने के लिए पोटेंशियल साइंसेज विभिन्न रासायनिक यौगिकों के बीच होने वाली प्रतिक्रियाओं का अनुकरण करके कृत्रिम डेटा से बड़े पैमाने पर डेटाबेस तैयार कर रही है। इन विशाल डेटा भंडारों के आधार पर कंपनी और अधिक उन्नत एआई मॉडल को प्रशिक्षित करने की योजना बना रही है।\n\nकैम्ब्रिज यूनिवर्सिटी के एमेरिटस प्रोफेसर एलन फेर्श्त का कहना है कि यदि कोशिका के भीतर के सभी अणुओं की आपसी प्रतिक्रियाओं का सटीक हिसाब लगाया जा सके, तो यह दवा विकास के पूरे स्वरूप को पूरी तरह से बदल सकता है।\n\nसोवएआई से निवेश प्राप्त करने वाले स्टार्टअप्स की सूची में पोटेंशियल साइंसेज के अलावा बेसकैंप रिसर्च, आइसोमॉर्फिक लैब्स और कस्पएआई जैसी कंपनियां भी शामिल हैं।\n\nब्रिटिश सरकार द्वारा इस वर्ष स्थापित किए गए इस निवेश फंड के पास लगभग 80 करोड़ डॉलर की पूंजी है और यह अपनी पोर्टफोलियो कंपनियों को देश के राष्ट्रीय एआई सुपरकंप्यूटर तक पहुंच प्रदान कर सकता है।\n\nसोवएआई की वेंचर्स प्रमुख जोसफिन कांत का कहना है कि रसायन विज्ञान के भौतिकी दृष्टिकोण से काम करना इस स्टार्टअप को अन्य कंपनियों से अलग पहचान देता है।\n\nबाजार में कड़ी प्रतिस्पर्धा के बावजूद इस स्टार्टअप को सरकारी सहायता का लाभ मिल रहा है, हालांकि इस क्षेत्र में पहले से ही कई उद्यमी और शिक्षाविद समान चुनौतियों से निपटने में जुटे हुए हैं।\n\nदवाओं के संभावित विकल्पों की पहचान जल्दी होने मात्र से उनकी सुरक्षा और प्रभावशीलता की जांच में लगने वाला समय और लागत कम नहीं हो जाती है।\n\nप्रोफेसर पीटर वोलाइन्स का कहना है कि किसी दवा की वास्तविक लागत उसकी डिजाइनिंग से कहीं अधिक इस बात पर निर्भर करती है कि वह चूहों और गंभीर रूप से बीमार रोगियों पर कैसा प्रभाव डालती है।\n\nइस तकनीक के आगे बढ़ने के साथ ही स्टार्टअप्स के सामने यह जोखिम भी होगा कि प्रभावी इलाज खोजने वाले उपकरणों का दुरुपयोग करके खतरनाक रसायनों का निर्माण भी किया जा सकता है।\n\nसंस्थापक हेटेम हेलाल का स्वीकार करना है कि यदि कोई तकनीक विषाक्तता को पूरी तरह कम करने के उपकरण डिजाइन कर सकती है, तो उसका उल्टा यानी इसे बढ़ाना भी संभव हो सकता है।\n\nपोटेंशियल साइंसेज के पास अभी अपनी सभी योजनाओं के स्पष्ट उत्तर नहीं हैं, और कंपनी ने अभी यह तय नहीं किया है कि अपने मॉडलों को सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराया जाए या नहीं।\n\nइसके बावजूद हेलाल का मानना है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के माध्यम से इस दिशा में प्रयास करना एक अत्यंत महत्वपूर्ण और प्रभावशाली कदम है।\n\nइसका आप पर असर\nदवा अनुसंधान और विकास के क्षेत्र में एआई के उपयोग से भविष्य में स्वास्थ्य सेवाओं की लागत कम हो सकती है और दुर्लभ बीमारियों के इलाज तेजी से बाजार में आ सकते हैं।\n\n• भारत में: देश के दवा निर्माण और अनुसंधान संस्थानों में इस प्रकार की उन्नत तकनीकों के आने से कम लागत पर नए उपचार विकसित करने में मदद मिल सकती है।\n• वैश्विक स्तर पर: दुनिया भर में फार्मास्युटिकल कंपनियों के लिए प्रयोगशाला परीक्षणों का समय घटने से विशेष और व्यक्तिगत चिकित्सा उपचारों तक आम लोगों की पहुंच आसान हो सकती है।\n• लागत और मूल्य: शुरुआती चरण के प्रयोगों का खर्च घटने से भविष्य में दवा विकास की कुल लागत पर सकारात्मक प्रभाव पड़ सकता है।\n• स्वास्थ्य सेवा: दुर्लभ और उपेक्षित बीमारियों से जूझ रहे मरीजों के लिए विशेष रूप से तैयार की जाने वाली दवाओं के विकास में तेजी आ सकती है।\n• अनुसंधान का दायरा: वैज्ञानिक और अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए कंप्यूटिंग संसाधनों के उपयोग से जटिल जैविक संरचनाओं को समझना अधिक सरल हो जाएगा।\n\nऐसा क्यों हुआ\nपारंपरिक प्रयोगशाला आधारित दवा खोज की प्रक्रिया अत्यधिक धीमी और महंगी होती है, जिसके कारण शोधकर्ताओं को कृत्रिम बुद्धिमत्ता और भौतिकी सिमुलेशन का सहारा लेना पड़ रहा है।\n\n• सीमित डेटाबेस: मौजूदा सार्वजनिक डेटाबेस का आकार बहुत छोटा होने के कारण उन्नत एआई मॉडल को प्रशिक्षित करना कठिन हो रहा था।\n• उच्च लागत और समय: पारंपरिक तरीकों में नए अणुओं की जांच करने में वर्षों का समय और भारी मात्रा में धन खर्च होता है।\n• सरकारी सहायता: वैश्विक आपूर्ति श्रृंखला में रणनीतिक बढ़त हासिल करने के लिए ब्रिटिश सरकार द्वारा विशेष वेंचर फंड के जरिए इस क्षेत्र में निवेश किया जा रहा है।\n\nसवाल-जवाब\n\n1. पोटेंशियल साइंसेज ने अपनी शुरुआत कब की थी?\nइस स्टार्टअप की शुरुआत 5 नवंबर को हुई थी।\n\n2. कंपनी को शुरुआती वित्तपोषण किन निवेशकों से मिला है?\nकंपनी को सोवएआई और ट्विन पाथ वेंचर्स सहित अन्य निवेशकों से करोड़ों डॉलर का वित्तपोषण मिला है।\n\n3. सोवएआई किस देश का वेंचर कैपिटल फंड है?\nसोवएआई यूनाइटेड किंगडम सरकार का आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वेंचर कैपिटल फंड है।\n\n4. कंपनी दवाओं की खोज के लिए किस तकनीक का उपयोग कर रही है?\nकंपनी भौतिकी के सिद्धांतों के जरिए परमाणु और आणविक प्रतिक्रियाओं का अनुकरण कर बड़े पैमाने पर सिंथेटिक डेटा तैयार कर रही है।\n\n5. हेटेम हेलाल कौन हैं?\nहेटेम हेलाल पोटेंशियल साइंसेज के संस्थापक और मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं।",
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  "publishedAt": "2026-11-08",
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    "आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस",
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    "पोटेंशियल साइंसेज",
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    "फार्मास्युटिकल"
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