औषध शोधात महत्त्वाचे आव्हान आहे; एवोटेकच्या संगणकीय रसायनज्ञ डेविड पार्डो यांच्या म्हणण्यानुसार, गेल्या शतकात विकसित झालेल्या औषध उपचार पर्यायांपैकी 7, 000 दुर्मिळ रोगांपैकी फक्त अंदाजे 500 रोगांची उपचार पद्धत उपलब्ध आहे. या प्रक्रियेची लांब आणि महागडी निसर्ग कृत्रिम बुद्धिमत्तेने (एआय) उपाय सुचवू शकते. एआय औषधांच्या संभाव्य अणूंच्या 3D रचनांच्या आणि अण्विक वैशिष्ट्यांचा समावेश करून लक्ष्य प्रोटीनशी त्यांच्या सुसंगततेची तपासणी करू शकते, यामुळे औषधाची कार्यक्षमता वाढवण्यास मदत होऊ शकते आणि नव्या लक्ष्यांचा शोध लागत असताना रुग्णांच्या जटिल जैविक वातावरणाला ध्यानात घेतले जाऊ शकते. जागतिक पातळीवर तयार केलेले जैविक डेटा औषध विकासासाठी एआय अनुप्रयोगांचे मजबूत पात्र प्रदान करतात. तथापि, डेटा गुणवत्तेची समस्या महत्त्वाची आहे, जी अनेकदा बिनसलेले प्रयोगात्मक पद्धतींमुळे आणि फक्त अनुकूल परिणाम प्रकाशित करण्याच्या प्रवृत्तिने बाधित होते. जरी काही लोकांचा विश्वास आहे की डेटा वर्धित केल्याने या समस्या सोडवता येतील, तिथे अनेक तज्ज्ञांनी डेटा गुणवत्ता वाढवण्यासाठी शैक्षणिक व औद्योगिक सहयोगाची आवश्यकता अधोरेखित केली आहे. मुख्य शिफारसींमध्ये विविध प्रयोगशाळांमधील डेटामधील विसंगती कमी करण्यासाठी रिपोर्टिंग आणि पद्धतींचा मानकीकरण समाविष्ट आहे.

मानवी पेशी अटलस सारख्या उपक्रमांचा उद्देश एआय विश्लेषणासाठी सुसंगत डेटा संच तयार करणे आहे, तर पोलारिस प्रकल्प डेटा पारदर्शकता आणि गुणवत्तेचे सुधार करण्यासाठी मार्गदर्शक विकसित करत आहे. याशिवाय, केवळ यशस्वी परिणाम प्रकाशित करण्याकडे एक लक्षवेधक पूर्वपक्षपाती आहे, जी एआय मॉडेल्सना सकारात्मक परिणामांकडे वळवते. औषध कार्यक्षमता आणि सुरक्षिततेच्या अधिक अचूक समजासाठी सकारात्मक आणि नकारात्मक परिणामांची एकत्रित मांडणी करणाऱ्या उपक्रमांद्वारे याचा समाधान करणे आवश्यक आहे. “अवॉइड-ओम” उपक्रमाने औषध विकासाशी संबंधित PFME घटकांवरील मौल्यवान माहिती प्रदान करण्याचा उद्देश आहे. याशिवाय, फार्मास्युटिकल कंपनांकडे विस्तृत डेटा असल्यास, ते संगोपनाबद्दल संकोच करतात, ज्यामुळे एआयसाठी संभाव्य लाभ कमी होतो. मेल्लोडी सारख्या सहकार्य प्रकल्पांनी दर्शवले आहे की संघटनात्मक शिक्षण मॉडेलची अचूकता सुधारू शकते तरीही मालकीची माहिती सुरक्षित ठेवता येऊ शकते. सारांशतः, एआयद्वारे औषध शोध वाढवण्यासाठी डेटा मानकीकरणाची सुधारणा, नकारात्मक परिणामांचे मूल्य मान्यता देणे आणि डेटा सामायिकरणात सहकार्य वाढवणे आवश्यक आहे. या आव्हानांना सामोरे जाऊन, औषध विकासाची कार्यक्षमता आणि परिणामकारकता महत्त्वपूर्णपणे वाढवण्याची आशा आहे.