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 کے لیے AI کے ذریعے الزائمر کا ایک "سببی نقشہ" تیار کریں. اب یہ واضح ہوتا جا رہا ہے کہ الزائمر کے صرف ایک نہیں, بلکہ بہت سے محرکات ہیں. اس کا مطلب یہ ہے کہ ہمیں مختلف افراد کے لیے علاجی مداخلت کے مؤثر ترین نکات کی نشاندہی کرنے کے لیے اسباب کے مکمل نیٹ ورک کا نقشہ تیار کرنا چاہیے. حیاتیات میں AI کے جدید ترین شعبے کے محققین, جیسے Arc Institute⁠, کے ساتھ تعاون کر کے ہم یہ سمجھنے کی کوشش کر رہے ہیں کہ ماڈل دماغی “آرگانوئیڈز” جینیاتی اور ماحولیاتی خطرے کے مختلف امتزاجات پر کس طرح ردِعمل ظاہر کرتے ہیں. اس طرح کے بڑے پیمانے کے تجرباتی ڈیٹا کو AI ماڈل کی ٹریننگ کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے جو مستقبل کے تجربات کے لیے رہنمائی فراہم کریں. اس ہائبرڈ انجن کے ذریعے, محققین اپنی دریافتیں دورانِ تحقیق دوسروں کے لیے شیئر کر سکتے ہیں تاکہ وہ ان پر مزید کام کر سکیں, اور مزید جانچ کے لیے ایسے دوا کے اہداف نامزد کر سکتے ہیں جو میکانکی طور پر واضح بنیاد رکھتے ہوں.

2. AI کی مدد سے نئی ادویات ڈیزائن کریں اور لیب میں ان کی جانچ کریں— Institute for Protein Design⁠⁠ جیسے شراکت داروں کے ساتھ اور Mass General Brigham Neuroscience Institute کے ممتاز نیورولوجسٹس اور نیورو سائنٹسٹس کے ساتھ مل کر. سن 2000 سے اب تک الزائمر کی 100 سے زیادہ دوائیں کلینیکل ٹرائلز میں آزمائی جا چکی ہیں, لیکن ان میں سے تقریباً سبھی یا تو مؤثر ثابت نہیں ہوئیں یا ان کے غیر مطلوبہ سائیڈ ایفیکٹس سامنے آئے. 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.

3. ادویاتی سرگرمی کی پیش گوئی کرنے اور مداخلت کے ساتھ اور بغیر بیماری کے بڑھنے کے عمل کا چارٹ تیار کرنے کے لیے اوپن ڈیٹاسیٹس کو سپورٹ کریں. اس میں الزائمر سے متعلق نئے اوپن ڈیٹاسیٹس کی تیاری بھی شامل ہے, جو EvE Bio⁠ جیسے نان پرافٹ فوکسڈ ریسرچ آرگنائزیشنز کے ساتھ مل کر کی جائے گی. اس میں موجودہ لانگیٹیوڈنل اور ایپیڈیمیولوجیکل ڈیٹاسیٹس کی توسیع کی حمایت بھی شامل ہے, ساتھ ہی بایوٹیک کمپنیوں کے ذریعے جمع کیے گئے موجودہ ڈیٹاسیٹس کو ذمہ داری کے ساتھ کھولنے کے مواقع بھی شامل ہیں, جو تمام محققین کے لیے فائدہ مند ہو سکتے ہیں.

4. بیماری کے لیے نئے بایومارکرز قائم کرنا, تشخیص اور کلینیکل ٹرائلز کے انعقاد کے طریقے کو بہتر بنانا, UCSF جیسے شراکت داروں کے ساتھ مل کر. الزائمر کے لیے پہلے خون 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 کلینیکل ٹرائلز میں یہ پیمائش کر سکیں کہ ادویات بیماری کے بڑھنے پر کیا اثر ڈال سکتی ہیں, بشمول ان ٹرائلز میں ثانوی پیمائشوں کے طور پر جو بنیادی طور پر کسی دوسری بیماری کو ہدف بناتے ہیں (جیسا کہ دل کی اور خون کی شریانوں کی 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.

5. پیٹنٹ سے باہر موجود علاجوں کی جانچ کریں اور AI استعمال کر کے آن لائن رپورٹ کیے گئے گمنام مریضوں کے ڈیٹا اور تجربات کو بہترین طور پر سمجھیں. کئی ایسی مداخلتیں ہیں جن کے اثر کے بارے میں اشارہ دینے والے شواہد پائے جاتے ہیں—مثال کے طور پر, لیتھیم اوروٹیٹ⁠ اور آف-پیٹنٹ شِنگلز 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.

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.

تعلیمی 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 National Academies کی رپورٹ⁠, الزائمر کی دوا سازی کی پیشرفت پر یہ جائزہ مضمون⁠, طبی پیشرفت کے اعلٰی سطحی خلاصے جیسے قلبی بیماری سے اموات کی شرح پر یہ تحریر⁠, طب میں پیشرفت کرنے کے سلسلے میں AI کو درپیش مشکلات پر یہ سائنس 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.