AI برائے الزائمرز

الزائمر کی بیماری طب کے میدان میں سب سے مشکل غیر حل شدہ مسائل میں سے ایک ہے اور سب سے تباہ کن بیماریوں میں سے بھی ایک ہے. یہ لاکھوں لوگوں کی جان لے لیتی ہے، خاندانوں پر بہت بڑا بوجھ ڈالتی ہے اور آج بھی طب کی بہت سی صلاحیتوں کو چیلنج کرتی ہے. OpenAI فاؤنڈیشن میں، ہم جدید AI کا استعمال کرتے ہوئے اس بیماری کی روک تھام اور علاج کی سائنس کو تیز کر کے اسے بدلنا چاہتے ہیں.^1⁠ پہلے مرحلے کے طور پر، ہم اس ماہ چھ تحقیقی اداروں میں $100 ملین سے زیادہ کی گرانٹس کو حتمی شکل دینے پر کام کر رہے ہیں، تاکہ الزائمر پر تحقیق کی معاونت کی جا سکے اور اس کی رفتار تیز ہو—نیا ڈیٹا تیار کیا جا سکے، نئی ادویات کے ڈیزائن میں مدد ملے اور علاج تک پہنچنے کے ممکنہ راستوں کو وسعت دی جا سکے.

یہ گرانٹس ہمارے کام کی شروعات کی نمائندگی کرتی ہیں؛ ابھی بہت کچھ کرنا باقی ہے. ہمیں توقع ہے کہ ہم 2026 بھر اور اس کے بعد بھی مزید سائنس دانوں اور تحقیقی اداروں کو الزائمر کے لیے مزید گرانٹس دیں گے، تاکہ ہم مل کر آخرکار الزائمر کی بیماری کی روک تھام اور علاج کر سکیں.

الزائمر پر توجہ کیوں؟

ہمارا مشن یہ یقینی بنانا ہے کہ AGI سے تمام انسانیت کو فائدہ پہنچے. الزائمر ایک بہت بڑا مسئلہ ہے اور آبادیوں کے عمر رسیدہ ہونے کے ساتھ یہ مسئلہ مزید سنگین ہوتا جا رہا ہے اور اس بیماری کی پیچیدگی AI کے لیے موزوں ہے.

الزائمر صرف اُن لاکھوں افراد کو ہی متاثر نہیں کرتا جن میں اس بیماری کی تشخیص ہوئی ہے، بلکہ اُن کے شریکِ حیات، بچوں اور اُن کی دیکھ بھال کرنے والے دوسرے افراد کو بھی متاثر کرتا ہے جو اُن کی مدد کرتے ہیں. یہ بیماری خاندانوں پر شدید جذباتی اور مالی دباؤ ڈالتی ہے.

انسانیت نے گزشتہ چند دہائیوں میں چار بڑی جان لیوا بیماریوں میں سے تین—دل کی بیماری، متعدی بیماری، اور بعض اقسام کے کینسر—کے خلاف نمایاں پیش رفت کی ہے، جس سے کسی بھی عمر میں موت کے خطرے میں کمی واقع ہوئی ہے.

تاہم، چوتھے بڑے جان لیوا سبب—اعصابی تنزلی کی بیماریاں، جیسے الزائمر—کے لیے مؤثر علاج تیار کرنا، انسانیت کے بہترین سائنسدانوں کی کوششوں کے باوجود، اب تک بڑی حد تک ناقابلِ حل ثابت ہوا ہے.

اس کی وجہ یہ ہے کہ الزائمر بظاہر کسی ایک واحد سبب سے پیدا نہیں ہوتا، بلکہ جینیاتی خطرے کے عوامل، پروٹین کی غلط تہہ بندی، سوزش، اعصابی تحریک کا غیر فعال ہونا اور دیگر عوامل کے باہمی تعامل سے پیدا ہوتا ہے— یہ عوامل کئی دہائیوں تک ماحولیاتی عوامل کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، اور یہ سب کچھ دماغ میں وقوع پذیر ہوتا ہے، جو ایک ایسا عضو ہے جس کا مطالعہ کرنا اور جس تک ادویات پہنچانا مشکل ہے. روایتی تحقیقی طریقے اس کو سمجھنے میں مشکلات کا سامنا کرتے رہے ہیں.

AI اس پیچیدگی کا سامنا کرنے کے لیے منفرد طور پر موزوں ہے. مختلف اقسام کے ڈیٹا میں—بشمول مریضوں کی کلینیکل علامات، بیماری کے حیاتیاتی اشاریے، ممکنہ ادویات کی اسکریننگ اور مزید—استدلال کرنے کی اس کی صلاحیت ان عوامل کے باہمی تعامل کو سمجھنے، مناسب ادویاتی اہداف کی نشاندہی کرنے اور مریضوں کے لیے دہائیوں پہلے ہی قابلِ عمل خطرات کی تشخیص کرنے کا ایک بنیادی طور پر نیا طریقہ فراہم کرتی ہے.

ہمارا مقصد سائنسدانوں کو نئے ٹولز ایجاد کرنے میں مدد دینا ہے تاکہ بالآخر الزائمر کی روک تھام اور علاج ممکن ہو سکے. چونکہ اب تک اس مقصد کو حاصل کرنا اتنا مشکل رہا ہے، ہم اسے انسانی ہیلتھ میں ممکنات کو بدلنے کی AI کی صلاحیت کے ایک واضح امتحان کے طور پر دیکھتے ہیں. ہم الزائمر کے خطرے سے دوچار افراد اور ان کے خاندانوں کے لیے بامعنی تبدیلی لانے کے لیے پُرعزم ہیں.

ہمارا ابتدائی طریقہ کار

ہم اپنی ابتدائی حکمت عملیوں کی رہنمائی کے لیے بیرونی سائنسی جائزہ کاروں سے موصول ہونے والی حمایت پر شکر گزار ہیں. اگرچہ ہم عطیات کے ان میں سے ہر شعبے کے بارے میں بے حد پُرجوش ہیں، ہم یہ توقع نہیں رکھتے کہ ہم الزائمر کی روک تھام اور علاج کے اپنے مقصد کو اچانک حاصل کر لیں گے. کچھ تجربات منفی نتائج دیں گے اور راستے میں رکاوٹیں بھی آئیں گی. سائنس کی فطرت یہی ہے—اور ہم جتنی جلدی ممکن ہو سیکھیں گے، اور جیسے جیسے نتائج سامنے آئیں گے، ہم اپنے طریقِ کار کو اپ ڈیٹ کرتے جائیں گے.

ابتدا میں، ہمارے پاس اس بارے میں ابتدائی مفروضے موجود ہیں کہ ہم تحقیقی ماحولیاتی نظام کی اس انداز میں معاونت کیسے کر سکتے ہیں جو موجودہ کوششوں کی تکمیل کرے اور AI کے ذریعے اس چیز سے فائدہ اٹھائے جو اب ممکن ہو چکی ہے. مل کر، یہ سرکردہ تحقیقی اداروں میں سرگرمیوں کا ایک "پانچ پرتوں پر مشتمل اسٹیک" تشکیل دیتا ہے.

1. مداخلت کے اہداف کی توثیق کرنے کے لیے، AI کا استعمال کرتے ہوئے الزائمر کا ایک "سببی نقشہ" تیار کریں. اب یہ واضح ہوتا جا رہا ہے کہ الزائمر کے بہت سے محرکات ہیں، صرف ایک نہیں. اس سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ ہمیں اسبابی عوامل کے مکمل نیٹ ورک کا نقشہ بنانا چاہیے تاکہ مختلف لوگوں کے لیے علاجی مداخلت کے سب سے مؤثر نوڈز کی نشاندہی کی جا سکے. حیاتیات میں AI کے جدید ترین شعبے کے محققین، جیسے Arc انسٹیٹیوٹ⁠، کے ساتھ تعاون کر کے ہمارا مقصد یہ سمجھنا ہے کہ ماڈل دماغی "آرگنائیوڈز" جینیاتی اور ماحولیاتی خطرے کے عوامل کے مختلف امتزاج پر کیسے ردعمل ظاہر کرتے ہیں. اس طرح کے بڑے پیمانے کے تجرباتی ڈیٹا کو AI ماڈل کی تربیت کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو مستقبل کے تجربات کے لیے رہنمائی فراہم کریں. اس ہائبرڈ انجن کے ذریعے، محققین اپنے نتائج دورانِ عمل شیئر کر سکتے ہیں تاکہ دوسرے لوگ ان پر مزید آگے بڑھا سکیں اور میکانیاتی معلومات سے باخبر دوا کے اہداف کو مزید جانچ کے لیے نامزد کر سکتے ہیں.

الزائمر جزوی طور پر علاج کے خلاف اس لیے مزاحمت کرتا رہا ہے کہ یہ پیچیدہ بیماری کی نمائندہ مثال ہے. یہ دہائیوں کے دوران مختلف خلیاتی اقسام میں باہم اثر انداز ہونے والے سینکڑوں جینیاتی اور ماحولیاتی خطرے کے عوامل کا نتیجہ ہے. Arc میں، ہم تجرباتی اور کمپیوٹیشنل ٹیکنالوجیز تیار کر رہے ہیں تاکہ ان تعاملات کی بڑے پیمانے پر نقشہ بندی کی جا سکے.

—پیٹرک ہسو، PhD، Arc Institute کے شریک بانی اور بنیادی محقق

ہم ایسے تغیرات تلاش کرنا چاہتے ہیں جو ایک خلیے کو بیماری کی حالت سے کھینچ کر واپس صحت مند حالت میں لے جا سکیں. ایسا کرنے کے لیے، ہم ایک فعال تعلّماتی چکر چلاتے ہیں: ہم مریضوں کے ڈیٹا کی رہنمائی میں انسانی بافتی ماڈل میں منظم طور پر تبدیلیاں کرتے ہیں، جو کچھ ہوتا ہے اسے ناپتے ہیں اور نتائج کو استعمال کرتے ہوئے الزائمر کی بیماری کے اپنے AI ماڈل کو بار بار بہتر بناتے ہیں. ہر چکر ہمیں اس بات کی ایک مزید واضح سببی تصویر دیتا ہے کہ بیماری کے راستے کہاں آ کر ملتے ہیں اور کہاں مداخلت کرنی ہے.

—سلوانا کونرمین، پی ایچ ڈی، Arc Institute کے شریک بانی اور نگران مدیر

2. AI کی مدد سے نئی ادویات ڈیزائن کریں اور لیب میں ان کی جانچ کریں – انسٹی ٹیوٹ برائے پروٹین ڈیزائن⁠ جیسے شراکت داروں کے ساتھ اور دیگر تحقیقی اداروں کے ممتاز نیورولوجسٹوں اور نیورو سائنس دانوں کے ساتھ مل کر. 2000 سے اب تک الزائمر کی 100 سے زیادہ دوائیں طبی آزمائشوں میں آزمائی جا چکی ہیں، لیکن ان میں سے تقریباً سبھی یا تو کارگر ثابت نہیں ہوئیں یا ان کے غیر مطلوب ضمنی اثرات تھے. ہمیں یقین ہے کہ AI بائیولوجی ٹولز کی مدد سے ڈیزائن کیے گئے مالیکیولز کے وقت کے ساتھ کامیابی کے زیادہ امکانات ہوں گے. لیکن یہ طے کرنے کے لیے کہ آیا یہ درست ہے، محققین کو پہلے خلیات، بافتوں اور جانوروں میں اپنی ڈیجیٹل تخلیقات کی توثیق کرنے کے قابل ہونا چاہیے.

یو ڈبلیو میڈیسن انسٹی ٹیوٹ فار پروٹین ڈیزائن میں ہم ایسے باہمی تعاون پر مبنی سلسلے قائم کرنے کے لیے پُرعزم ہیں جو عالمی فلاح و بہبود پر سب سے زیادہ مثبت اثر ڈالنے پر مرکوز ہوں. اپنے جدید ترین AI سے چلنے والے پروٹین ڈیزائن ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے، ہم نے کامیابی کے ساتھ ایسے مالیکیولز تیار کیے ہیں جو ان ہدفوں کے ساتھ تعامل کرتے ہیں، ان میں تبدیلی کرتے ہیں اور انہیں تحلیل کرتے ہیں جو الزائمر کی بیماری کے بڑھنے میں اہم کردار ادا کرتے ہیں. اس ٹول کٹ کو وسعت دینا، بہتر بنانا اور اُن اعصابی سائنس دانوں کے ساتھ اس کا اشتراک کرنا جو ہمارے تیار کردہ پروٹینز کو اعصابی تنزلی کی پیش گوئی کرنے اور اسے حل کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، ہماری اعلٰی ترین ترجیحات میں سے ایک ہے.

—ڈیوڈ بیکر، PhD، نوبل انعام یافتہ اور یونیورسٹی آف واشنگٹن میں انسٹی ٹیوٹ فار پروٹین ڈیزائن کے ڈائریکٹر

3. ادویات کی فعالیت کی پیش گوئی کرنے اور مداخلت کے ساتھ اور بغیر بیماری کے بڑھاؤ کا نقشہ تیار کرنے کے لیے کھلے ڈیٹا سیٹس کی حمایت کریں. اس میں EvE Bio⁠ جیسی غیر منفعتی تنظیموں کے ساتھ الزائمر سے متعلق نئے اوپن ڈیٹاسیٹس کی تخلیق بھی شامل ہے. اس میں موجودہ طویل مدتی اور وبائیاتی ڈیٹاسیٹس کی توسیع کی معاونت بھی شامل ہے، نیز بایوٹیک کمپنیوں کے ذریعے جمع کیے گئے موجودہ ڈیٹاسیٹس کو ذمہ داری کے ساتھ دستیاب کرنے کے مواقع بھی شامل ہیں، جن سے تمام محققین فائدہ اٹھا سکتے ہیں.

4. بیماری کے لیے نئے بایومارکرز قائم کرنا، تشخیص اور طبی آزمائشوں کے انعقاد کے طریقے کو بہتر بنانا، UCSF جیسے شراکت داروں کے ساتھ. الزائمر کے لیے پہلے خون کے ٹیسٹ کی پچھلے سال⁠ منظوری نے ماہر ڈاکٹروں کو مریض کی حالت کا کم مداخلت کے ساتھ جائزہ لینے کے لیے مزید وسائل فراہم کیے ہیں. خون اور دیگر بایومارکرز محققین کو یہ صلاحیت بھی دیتے ہیں کہ وہ طبی آزمائشوں میں یہ پیمائش کر سکیں کہ ادویات بیماری کے بڑھنے پر کیا اثر ڈال سکتی ہیں، بشمول ان آزمائشوں میں ثانوی پیمائشوں کے طور پر جو بنیادی طور پر کسی دوسری بیماری کو ہدف بناتے ہیں (جیسا کہ قلبی و عروقی بیماری پر اس حالیہ ٹرائل⁠ میں دکھایا گیا ہے). اب جبکہ AI زیادہ پیچیدہ حیاتیاتی اشاروں کو سمجھ سکتا ہے، جدید پروٹیومکس اور مریضوں سے لیے گئے دیگر نمونوں کے ذریعے مزید Go کرنے کے زیادہ مواقع موجود ہیں.

الزائمر طب کے میدان میں بدستور سب سے فوری چیلنجز میں سے ایک ہے اور پیش رفت کا انحصار اس بات پر ہے کہ سائنسی کامیابیوں کو ہمارے مریضوں کی نگہداشت سے جوڑا جائے. یہ تعاون ہمیں دنیا کی صفِ اول کی کوششوں—پروٹین ڈیزائن میں پیش رفت سے لے کر UCSF میں موجود گہری کلینیکل اور حیاتیاتی بصیرتوں تک—کو باہم جوڑنے کے قابل بناتا ہے، تاکہ بیماری کو بہتر طور پر سمجھا جا سکے اور علاج کے نئے راستوں کی نشاندہی کی جا سکے. AI کی مدد سے ان بصیرتوں کو یکجا کرنے اور بے پناہ پیچیدگی کو سمجھنے کے قابل ہو کر، ہمارے پاس دریافتوں کو تیز کرنے کا ایک موقع ہے، جو مریضوں کی زندگیوں میں بامعنی تبدیلی لا سکتی ہیں.

—ایس اینڈریوز جوزفسن، MD، پروفیسر اور چیئر، نیورولوجی، UCSF اور UCSF ویل انسٹیٹیوٹ فار نیوروسائنسز میں

5. پیٹنٹ سے آزاد علاجوں کی جانچ کریں اور AI استعمال کرتے ہوئے گمنام مریضوں کے ڈیٹا اور آن لائن رپورٹ کیے گئے تجربات کو بہترین طور پر سمجھیں. ایسی متعدد مداخلتیں ہیں جن کے اثر کے بارے میں اشارہ دینے والے شواہد موجود ہیں—مثال کے طور پر، لیتھیم اوروٹیٹ⁠ اور آف-پیٹنٹ شنگلز ویکسین⁠—لیکن جن کے لیے مزید اعلٰی معیار کے شواہد درکار ہیں اور نجی شعبے کے پاس طبی آزمائشوں کے لیے ادائیگی کرنے کی ترغیب نہیں ہوتی.

میری امید ہے کہ الزائمر کی بیماری کے چوہا ماڈل میں مرضیاتی تبدیلیوں کو پلٹنے اور یادداشت کو بحال کرنے کی لیتھیم اوروٹیٹ کی جسمانیاتی خوراک کی صلاحیت عمر رسیدہ انسانی آبادی میں بھی مؤثر ثابت ہوگی. لیتھیم ہی وہ چیز ہے جو ہمارے فونز، لیپ ٹاپس اور برقی گاڑیوں کو توانائی فراہم کرتی ہے. میرا خیال ہے کہ دماغ نے ہم سے پہلے اپنی منفرد برقی کیمیائی خصوصیات استعمال کی ہوں گی.

—بروس ینکنر، MD (ڈاکٹر آف میڈیسن)، PhD (ڈاکٹر آف فلسفہ)، ہارورڈ میڈیکل اسکول میں جینیٹکس اور نیورولوجی کے پروفیسر اور ہارورڈ گلین سینٹر فار بایولوجی آف ایجنگ ریسرچ کے شریک ڈائریکٹر

تکراری سیکھنا

ہم ان پانچوں محاذوں پر بیک وقت آگے بڑھیں گے، تاکہ تحقیقی ماحولیاتی نظام میں جاری دیگر کوششوں کی تکمیل ہو سکے. ہم توقع کرتے ہیں کہ جیسے جیسے ہمیں تحقیقی برادری سے مزید فیڈبیک موصول ہوتا رہے گا، ہم اپنے موجودہ طریقہ ہائے کار میں اضافہ کرتے جائیں گے، تاکہ ہم مل کر یہ سمجھ سکیں کہ الزائمر کی روک تھام اور علاج کیسے کیا جائے.

الزائمر کا براہِ راست مقابلہ کر کے، ہمارا مقصد نہ صرف اس بیماری کے رخ کو بدلنے میں مدد کرنا ہے بلکہ ایسے ٹولز اور علم تیار کرنا بھی ہے جو بہت سی دیگر بیماریوں کے خلاف پیش رفت کو تیز کر سکتے ہیں.

* * *

اگر آپ OpenAI Foundation کی جانب سے اپ ڈیٹس حاصل کرنے میں دلچسپی رکھتے ہیں، تو براہ کرم یہاں سبسکرائب کریں⁠. اگر آپ ہماری لائف سائنسز اور امراض کا علاج ٹیم سے رابطہ کرنا چاہتے ہیں، تو ہم سے [email protected]⁠ پر رابطہ کریں.

اکادمیاتی مضامین کے علاوہ، ہم AI اور سائنس پر رپورٹس، طویل مضامین اور بلاگ پوسٹس بھی دلچسپی سے پڑھتے ہیں. اگرچہ ہم ان تحریروں میں کیے گئے تمام دعووں سے اتفاق نہیں کرتے، تاہم ان میں یہ نیشنل اکیڈمیز کی رپورٹ⁠، الزائمر کی دوا سازی کی پیش رفت پر یہ جائزہ مضمون⁠، طبی پیش رفت کے اعلٰی سطحی خلاصے جیسے قلبی بیماری سے اموات کی شرح پر یہ تحریر⁠، طب میں پیش رفت کرنے کے سلسلے میں AI کو درپیش مشکلات پر یہ Science بلاگ پوسٹ⁠ اور IFP کی جانب سے کلینیکل ڈیٹا سے متعلق یہ تصور⁠ شامل ہیں.

ہم آپ کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ اپنے تجزیات عوامی طور پر شائع کریں اور اگر آپ سمجھتے ہیں کہ ہمیں اس نقطۂ نظر سے فائدہ ہو سکتا ہے تو ہمیں اس کا لنک ای میل کریں.