2026 का सबसे संभावित आविष्कार हो सकती है AI से बनी एक दवा

यह बदलाव पहले ही शुरू हो चुका है। नई दवाओं की खोज लंबे समय से आधुनिक विज्ञान के सबसे धीमे और सबसे महंगे हिस्सों में से एक रही है। एक नई दवा को शुरुआती रिसर्च से बाज़ार तक लाने में अक्सर एक दशक से ज़्यादा का समय लगता है। इसकी लागत अरबों डॉलर हो सकती है। JAMA में प्रकाशित 2020 के एक विश्लेषण के अनुसार, नई दवाओं के रिसर्च और डेवलपमेंट की औसत लागत लगभग 1 अरब डॉलर या उससे ज़्यादा थी। ज़्यादातर संभावित दवाएं असफल हो जाती हैं। कई तो शुरुआती परीक्षण से आगे ही नहीं बढ़ पातीं। यह प्रक्रिया देरी, बर्बादी और वैज्ञानिक नाकामियों के लिए जानी जाती है।

AI ने जीव विज्ञान की कठोर सच्चाइयों को नहीं बदला है। यह सिर्फ इच्छा से किसी दवा को नहीं बना सकता। लेकिन यह खोज की गति और तरीके को बदलना शुरू कर रहा है। शोधकर्ता अब यह अनुमान लगाने के लिए मशीन लर्निंग सिस्टम का उपयोग करते हैं कि अणु किसी लक्ष्य से कैसे जुड़ सकते हैं, वे कितने ज़हरीले हो सकते हैं, और लैब में कौन सी दवाएं बनाने लायक हैं। DeepMind के AlphaFold ने तब दुनिया का ध्यान खींचा जब उसने बड़ी संख्या में प्रोटीन की संरचनाओं की भविष्यवाणी की। यह एक ऐसी समस्या थी जिसने दशकों से जीव विज्ञानियों को रोक रखा था। इससे तुरंत नई दवाएं तो नहीं बनीं, लेकिन इसने एक बड़ी बाधा को दूर कर दिया। इसने वैज्ञानिकों को उन आणविक आकृतियों का एक स्पष्ट नक्शा दिया, जिन्हें वे प्रभावित करने की कोशिश कर रहे हैं।

अमेरिका, यूरोप, चीन और यूनाइटेड किंगडम में बायोटेक कंपनियां पिछले कुछ सालों से इसी नींव पर काम कर रही हैं। कुछ कंपनियों का कहना है कि AI-आधारित सिस्टम लाखों संभावित दवाओं में से कुछ गंभीर उम्मीदवारों को सालों के बजाय महीनों में चुन सकते हैं। AI से डिज़ाइन की गई या AI की मदद से बनी कई संभावित दवाएं पहले ही क्लिनिकल ट्रायल में पहुंच चुकी हैं। सबसे ज़रूरी बात यह नहीं है कि इनमें से हर दवा काम करेगी। कई नहीं करेंगी। ज़रूरी बात यह है कि यह प्रक्रिया अब केवल सैद्धांतिक नहीं रही। यह मार्केटिंग की भाषा से निकलकर असल दुनिया के परीक्षणों में आ गई है।

इसलिए 2026 का साल अहम है। तब तक, जनता को वादों से ज़्यादा कुछ ठोस देखने को मिल सकता है: ट्रायल के बीच के चरणों का मज़बूत डेटा, और इस बात का स्पष्ट सबूत कि AI द्वारा चुनी गई दवाएं क्लिनिकल डेवलपमेंट की कठिन प्रक्रियाओं से गुज़र सकती हैं। और शायद पहली ऐसी जानी-मानी दवा, जिसकी खोज का समय इन तकनीकों की वजह से सचमुच कम हो गया हो। यह कोई साइंस फिक्शन नहीं होगा। यह एक नई रिसर्च पद्धति होगी जो आम लोगों के जीवन में प्रवेश कर रही होगी।

इसका मूल कारण सरल है। जीव विज्ञान इतना ज़्यादा डेटा पैदा करता है कि इंसानी टीमें अकेले उसकी कुशलता से जांच नहीं कर सकतीं। किसी एक बीमारी की प्रक्रिया में हज़ारों जीन, प्रोटीन और रासायनिक इंटरैक्शन शामिल हो सकते हैं। शोधकर्ताओं के सामने एक विशाल रासायनिक दुनिया भी है। कुछ अनुमानों के अनुसार, दवा जैसी संभावित अणुओं की संख्या बहुत ही ज़्यादा है। पारंपरिक स्क्रीनिंग इसके बहुत छोटे हिस्से का ही परीक्षण कर सकती है। AI यहां इसलिए उपयोगी है क्योंकि यह किसी डॉक्टर की तरह बीमारी को नहीं समझता, बल्कि यह उस पैमाने पर पैटर्न को रैंक, सॉर्ट और अनुमानित कर सकता है, जिसका मुकाबला इंसान नहीं कर सकते।

इसी के साथ, प्रयोगशालाओं में ऑटोमेशन बेहतर हुआ है। क्लाउड कंप्यूटिंग सस्ती और ज़्यादा शक्तिशाली हो गई है। कई रिसर्च संस्थानों में जीनोमिक सीक्वेंसिंग अब एक आम बात है। सार्वजनिक और निजी डेटाबेस का विस्तार हुआ है। दूसरे शब्दों में, AI अकेले नहीं आया। यह एक ऐसे वैज्ञानिक सिस्टम में आया, जिसने इन मॉडलों को व्यावहारिक बनाने के लिए पर्याप्त डेटा, स्टोरेज और लैब क्षमता तैयार कर ली थी। इसी मिश्रण के कारण निकट भविष्य में एक आविष्कार की संभावना है। यह कोई एक जादुई खोज नहीं है। यह कई छोटी-छोटी खोजों का संगम है।

इसका प्रभाव व्यापक हो सकता है। पहला परिणाम है गति। कैंसर, दुर्लभ बीमारियों या दवा-प्रतिरोधी संक्रमणों के मरीज़ों के लिए समय बहुत कीमती होता है। तेज़ी से लक्ष्य चुनने और बेहतर अणु डिज़ाइन करने से शुरुआती देरी कम हो सकती है। दूसरा परिणाम लागत है, हालांकि इस बिंदु पर सावधानी बरतने की ज़रूरत है। दवा कंपनियां खोज में पैसा बचा सकती हैं, लेकिन यह मरीज़ों के लिए सस्ती कीमतों की गारंटी नहीं देता। दवा उद्योग का इतिहास बताता है कि वैज्ञानिक कुशलता अपने आप किफ़ायती नहीं हो जाती। फिर भी, कम रिसर्च लागत के कारण कुछ उपेक्षित या छोटे मरीज़ समूहों के लिए दवा बनाना ज़्यादा आकर्षक हो सकता है।

इसका एक सार्वजनिक स्वास्थ्य से जुड़ा कारण भी है कि यह अब क्यों मायने रखता है। एंटीबायोटिक प्रतिरोध लगातार बढ़ रहा है। विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) ने एंटीमाइक्रोबियल प्रतिरोध को दुनिया के सबसे बड़े सार्वजनिक स्वास्थ्य खतरों में से एक बताया है। फिर भी, एंटीबायोटिक का विकास सालों से पिछड़ रहा है क्योंकि इसका बाज़ार कमज़ोर है और विज्ञान कठिन है। AI टूल जो नई आणविक संरचनाओं को ज़्यादा कुशलता से खोज सकते हैं, वे यहां मदद कर सकते हैं। 2023 में, MIT और मैकमास्टर यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं ने खतरनाक रोगाणुओं के खिलाफ नए एंटीबायोटिक उम्मीदवारों की पहचान के लिए AI तरीकों का उपयोग करने की जानकारी दी। यह रातों-रात एंटीबायोटिक संकट को हल नहीं करता, लेकिन यह दिखाता है कि इस तकनीक का सबसे स्पष्ट सार्वजनिक मूल्य कहां हो सकता है।

हालांकि, इस उत्साह के बीच जोखिमों को नहीं भूलना चाहिए। AI मॉडल ऐसे तरीकों से गलत हो सकते हैं जो भरोसेमंद दिखते हैं। वे पुराने डेटासेट में मौजूद पूर्वाग्रहों को बढ़ा सकते हैं। वे उन बीमारियों के लिए बेहतर काम कर सकते हैं, जिनके पास भरपूर डेटा है, और कम रिसर्च वाली बीमारियों को पीछे छोड़ सकते हैं। नियामकों के सामने भी एक नई चुनौती है। अगर कोई कंपनी कहती है कि AI सिस्टम ने एक दवा को चुनने या ट्रायल के नतीजे की भविष्यवाणी करने में मदद की, तब भी एजेंसियों को इस बात के पुख्ता सबूत चाहिए कि अंतिम उत्पाद सुरक्षित और प्रभावी है। दवा के क्षेत्र में, गति तभी उपयोगी है जब विश्वास बना रहे।

एक और चिंता है जिस पर कम ध्यान दिया जाता है। अगर AI खोज का केंद्र बन जाता है, तो वैज्ञानिक शक्ति कुछ अमीर कंपनियों और रिसर्च संस्थानों में और भी ज़्यादा केंद्रित हो सकती है। जिन देशों और कंपनियों के पास सबसे अच्छा डेटा, सबसे मज़बूत कंप्यूटिंग इंफ्रास्ट्रक्चर और सबसे बड़े पेटेंट पोर्टफोलियो हैं, वे अपनी बढ़त को और बढ़ा सकते हैं। इससे न केवल यह तय होगा कि किसे फायदा होता है, बल्कि यह भी कि किन बीमारियों पर ध्यान दिया जाता है। कम आय वाले देशों के लोगों ने यह पैटर्न पहले भी देखा है। जो बीमारियां उन्हें परेशान करती हैं, वे हमेशा उन बाज़ारों के अनुरूप नहीं होतीं जिन्हें निवेशक पसंद करते हैं।

इसका सबसे अच्छा जवाब विज्ञान को धीमा करना नहीं है, बल्कि इसे अच्छी तरह से नियंत्रित करना है। सार्वजनिक फंड देने वालों को ओपन बायोलॉजिकल डेटाबेस, साझा प्रोटीन रिसर्च और ऐसे ट्रायल डिज़ाइनों का समर्थन करना चाहिए जो सुरक्षा नियमों को कमज़ोर किए बिना नई दवाओं का तेज़ी से परीक्षण कर सकें। सिर्फ बड़ी कंपनियों को ही नहीं, बल्कि विश्वविद्यालयों और गैर-लाभकारी लैब को भी कंप्यूटिंग संसाधनों तक पहुंच मिलनी चाहिए। नियामकों को डेवलपर्स से यह बताने के लिए कहना चाहिए कि AI टूल का उपयोग कैसे किया गया और उनकी सीमाएं क्या हैं। और स्वास्थ्य प्रणालियों को अभी से एक बुनियादी राजनीतिक सवाल की योजना बनानी शुरू कर देनी चाहिए: अगर AI शुरुआती खोज की लागत कम करता है, तो उस बचत से किसे फायदा होना चाहिए?

तो, 2026 का संभावित आविष्कार शायद उस नाटकीय तरीके से नहीं आएगा जिसकी लोग उम्मीद करते हैं। यह किसी दुकान की शेल्फ पर नहीं रखा होगा या किसी सड़क पर नहीं चल रहा होगा। यह किसी क्लिनिकल पेपर, रेगुलेटरी फाइलिंग या ट्रायल के नतीजे के रूप में सामने आ सकता है, जो यह दिखाएगा कि मशीन की मदद से खोजी गई दवा असली मरीज़ों का इलाज कर सकती है। यह किसी घरेलू रोबोट की तरह फिल्मी नहीं है। लेकिन यह कहीं ज़्यादा प्रभावशाली है।

विज्ञान के भविष्य को अक्सर एक तमाशे के रूप में गलत समझा जाता है। असल में, यह अक्सर एक पुराने मानवीय संघर्ष में डाला गया एक बेहतर उपकरण होता है। 2026 में, सबसे महत्वपूर्ण आविष्कार वह हो सकता है जो शोधकर्ताओं को तेज़ी से दवा खोजने, विचारों का बेहतर परीक्षण करने और मरीज़ों को किसी नई चीज़ से ज़्यादा कीमती कुछ देने में मदद करे: ज़िंदगी के लिए थोड़ा और समय।