دوا سازی کی صنعت میں مصنوعی ذہانت کا کردار

جویریہ کرن

ہم اِس وقت مصنوعی ذہانت (AI) کی غیر معمولی ترقّی کے دَور کا مشاہدہ کر رہے ہیں۔ عالمی اے آئی مارکیٹ کی آئندہ چند برسوں میں 800 ارب ڈالرز سے تجاوز کی توقّع ہے۔ اِس طرح کہا جاسکتا ہے کہ اے آئی اب ایک نئی قوّت کے طور پر اُبھر رہی ہے، جو صنعت، حکم رانی، صحت، تعلیم اور دفاع سمیت مختلف شعبوں میں انقلابی امکانات کے دروازے کھول رہی ہے۔ عالمی سطح پر اے آئی کی دوڑ اب محض معاشی مقابلہ نہیں رہی۔

یہ بڑی طاقتوں کے درمیان ایک اعلیٰ سطحی جغرافیائی و سیاسی کشمکش بن چُکی ہے۔ بہت سے تزویراتی حلقوں میں یہ رائے عام ہے کہ جو مُلک اے آئی میں برتری حاصل کرے گا، وہ ہی مستقبل کی عالمی طاقت کا توازن متعیّن کرے گا۔ پاکستان نے مصنوعی ذہانت سے مؤثر طور پر استفادے کے لیے پہلا قدم اُٹھا لیا ہے، جس کا اندازہ گزشتہ دنوں وزیرِ اعظم شہباز شریف کی جانب سے اِس شعبے کی ترقّی کے لیے ایک ارب ڈالرز کی سرمایہ کاری کے عزم کے اظہار سے ہوتا ہے، تاہم اے آئی میں ترقّی کے لیے اب حُکم رانوں کو تیزی اور مؤثر حکمتِ عملی کے ساتھ وسیع پیمانے پر اِس منصوبے کو عملی جامہ پہنانا ہوگا۔

اب پاکستان کا مستقبل اِس امر پر منحصر ہوگا کہ آیا ہم ایک ماہر اے آئی افرادی قوّت، جدید ڈیجیٹل انفرا اسٹرکچر اور عالمی معیار کے تحقیقی نظام تشکیل دے سکتے ہیں یا نہیں۔ واضح ویژن، پالیسی میں ہم آہنگی اور مسلسل سرمایہ کاری کے ذریعے پاکستان نہ صرف اپنا مستقبل محفوظ بنا سکتا ہے، بلکہ عالمی اے آئی معیشت میں بامعنی حصّہ بھی حاصل کر سکتا ہے۔

اے آئی میں ترقّی کے لیے وزیرِ اعظم کے اعلان کردہ اِس اقدام کے تحت تمام وفاقی اسکولز میں اے آئی نصاب متعارف کروانے،2030ء تک اے آئی میں ایک ہزار سے زائد مکمل فنڈڈ پی ایچ ڈی وظائف دینے( تاکہ عالمی معیار کی تحقیقی صلاحیت پیدا کی جا سکے) اور10 لاکھ غیر آئی ٹی پیشہ وَر افراد کو اے آئی مہارتوں کی تربیت دینے کا منصوبہ شامل ہے۔ 

عالمی سطح پر مقابلے کے لیے پاکستان کو فوری طور پر اے آئی کے شعبے میں انسانی سرمائے اور بنیادی ڈھانچے کو مضبوط بنانا ہوگا۔ حکومت اِس امر کو تسلیم کرنے پر داد کی مستحق ہے کہ اے آئی کوئی اختیاری شعبہ نہیں، بلکہ معاشی بقا کی بنیاد بن چُکا ہے۔

دیگر شعبۂ حیات کی طرح دواسازی کی صنعت میں بھی مصنوعی ذہانت نے کام یابی کی نئی راہیں کھولی ہیں۔ ادویہ ساز کمپنیز نے پیچیدہ بائیوفارماسیوٹیکلز کی بڑھتی طلب پوری کرنے کے لیے اپنے عملی ماڈل میں تبدیلی کی ہے۔ اِن تبدیلیوں نے فارماسیوٹیکل صنعت کو مؤثر اور پائے دار حل فراہم کرنے کے ساتھ، آگے بڑھنے کا بھی موقع دیا ہے۔ کارکردگی سے بڑھ کر، فارماسیوٹیکل صنعت نے جدید ٹیکنالوجیز سے فائدہ اُٹھاتے ہوئے ادویہ کی دریافت اور تیاری کے عمل کو حقیقی وقت کے تجزیاتی طریقۂ کار کے ذریعے ازسرِنو تشکیل دینا شروع کر دیا ہے۔

فارماسیوٹیکل صنعت نے بدلتے حالات سے آگاہ رہنے، ادویاتی کارکردگی بہتر بنانے، ادویہ کی مسلسل طلب پوری کرنے، سپلائی چین مؤثر بنانے اور دیگر متعلقہ اہداف حاصل کرنے کے لیے اے آئی سے استفادے کو وسعت دی ہے۔ دواسازی کے شعبے میں بھی مصنوعی ذہانت کا استعمال محض ایک وقتی رجحان نہیں، بلکہ یہ ٹیکنالوجی خاموشی کے ساتھ اُس طریقۂ کار کو بدل رہی ہے، جس کے ذریعے ادویہ کی دریافت، آزمائش، تیاری کے ساتھ اُنھیں مریضوں تک پہنچایا جاتا ہے۔

دواسازی کی صنعت میں دل چسپی رکھنے والے حلقے اِس امر سے بخوبی واقف ہیں کہ یہ صنعت طویل عرصے سے ایک تضاد کا شکار ہے۔ سائنسی صلاحیت تیزی سے ترقّی کر چکی ہے، مگر ادویہ کی تیاری اب بھی سُست، منہگا اور غیر یقینی عمل ہے۔ کسی نئی دوا کو مارکیٹ تک پہنچانے میں عموماً ایک دہائی سے زیادہ وقت اور اربوں ڈالرز خرچ ہوتے ہیں، لیکن مصنوعی ذہانت اب ایک ایسی انقلابی قوّت کے طور پر اُبھر رہی ہے، جو اِن دیرینہ مسائل کو حل کرتے ہوئے جدّت کی رفتار تیز، حفاظت بہتر اور لاگت کم کر رہی ہے۔

روایتی طور پر دوا کی دریافت برسوں کے آزمائشی تجربات پر مشتمل ہوتی تھی، مصنوعی ذہانت نے اِس ماڈل کو بنیادی طور پر بدل دیا ہے۔ مصنوعی ذہانت کے استعمال سے مشین لرننگ الگورتھمز وسیع حیاتیاتی ڈیٹا کا تجزیہ کرکے٭ممکنہ ادویاتی اہداف کی نشان دہی کرتے ہیں٭سالماتی معاملات کی پیش گوئی کرتے ہیں٭لاکھوں مرکبات کو کمپیوٹر ہی پر جانچتے ہیں اور٭پھر اس کی بہتر کیمیائی ساخت سے متعلق تجاویز دیتے ہیں۔

اِسے اِس طرح سمجھا جاسکتا ہے کہ اس نے جیسے کمپنی DeepMind کی تیار کردہ پروٹین ساخت کی پیش گوئی کرنے والی ٹیکنالوجی میں، AlphaFold، ساختی حیاتیات میں نمایاں پیش رفت ممکن بنائی۔ دراصل درست پروٹین ساخت معلوم ہونے سے دوا ساز کمپنیز زیادہ درستی اور تیزی کے ساتھ ادویہ ڈیزائن کر سکتی ہیں۔ اِسی طرح کچھ معاملات میں اِس تبدیلی نے ابتدائی تحقیقی مرحلے کو برسوں سے کم کرکے چند مہینوں تک محدود کر دیا ہے۔

دوا سازی کی صنعت میں کلینیکل ٹرائلز، دوا سازی کا سب سے منہگا اور ناکامی کا زیادہ امکان رکھنے والا مرحلہ ہوتے ہیں۔ مصنوعی ذہانت اِس مرحلے کو کئی طریقوں سے بہتر بناتی ہے، جن میں٭الیکٹرانک طبّی ریکارڈز کے تجزیے سے موزوں مریضوں کا انتخاب٭مریضوں کے ردِعمل اور ممکنہ مضر اثرات کی پیش گوئی٭آزمائش کا ڈیزائن بہتر بنانا اور٭حقیقی وقت میں ڈیٹا کی نگرانی وغیرہ شامل ہے۔

بہتر مریضوں کے انتخاب اور حفاظتی خطرات کی بروقت نشان دہی سے آزمائشوں کی ناکامی کی شرح کم ہوتی ہے اور کارکردگی بڑھتی ہے۔ نتیجتاً زندگی بچانے والی ادویہ تیزی سے مارکیٹ تک پہنچ سکتی ہیں۔ مصنوعی ذہانت جینیاتی معلومات، طرزِ زندگی اور طبّی تاریخ کا تجزیہ کرکے انفرادی علاج کی حکمتِ عملی تیار کرنے میں مدد دیتی ہے۔ اب’’ایک ہی دوا سب کے لیے‘‘کا تصوّر بدل رہا ہے اور ہر مریض کے لیے مخصوص علاج ممکن ہو رہا ہے۔ 

یہ پیش رفت خاص طور پر سرطان(کینسر) کے علاج کے ضمن میں انقلابی ہے، جہاں مصنوعی ذہانت سرطان پیدا کرنے والی جینیاتی تبدیلیوں کی نشان دہی کرکے موزوں ادویاتی منصوبہ تجویز کرتی ہے، اس سے نہ صرف علاج کے نتائج بہتر ہوتے ہیں، بلکہ غیر ضروری مضر اثرات بھی کم ہوجاتے ہیں۔

یہ حقیقت سب ہی جانتے ہیں کہ نئی دوا تیار کرنا منہگا اور خطرناک عمل ہے۔ مصنوعی ذہانت بیماریوں اور سالماتی راستوں کا تجزیہ کرکے پہلے سے موجود ادویہ کے نئے استعمال دریافت کرنے میں مدد دیتی ہے۔ مثال کے طور پر کمپنی ABC-AI نے مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کے ذریعے ایسی موجودہ ادویہ کی نشان دہی کی، جو ابھرتی ہوئی بیماریوں کے علاج میں مؤثر ثابت ہو سکتی تھیں۔ 

اِس طریقے سے ترقیاتی وقت نمایاں طور پر کم ہو جاتا ہے، کیوں کہ حفاظتی ڈیٹا پہلے ہی دست یاب ہوتا ہے۔ مصنوعی ذہانت صرف دریافت تک محدود نہیں، یہ دواسازی کی تیاری میں بھی بہتری لاتی ہے، جس میں٭مشینری کی خرابی کی پیش گوئی٭معیار کی حقیقی اور بروقت نگرانی٭پیداواری زیاں میں کمی اور ٭طلب کی پیش گوئی اور قلّت کی روک تھام شامل ہے۔

اس کے علاوہ، اسمارٹ مینوفیکچرنگ سسٹمز اعتبار بڑھاتے اور لاگت کم کرتے ہیں، جس سے ادویہ عالمی سطح پر زیادہ قابلِ رسائی ہو سکتی ہیں۔ مارکیٹ میں آنے کے بعد ادویہ کی نگرانی، مریضوں کی حفاظت کے لیے نہایت اہم ہے اور مصنوعی ذہانت طبّی ریکارڈز، تحقیقی مضامین، حتیٰ کہ سوشل میڈیا کا تجزیہ کرکے مضر اثرات کی ابتدائی علامات کا پتا لگا سکتی ہے۔

یہ پیشگی نگرانی، ریگولیٹری اداروں کے ردّ ِعمل کو بہتر بناتی اور عوامی صحت کا تحفّظ کرتی ہے۔ ترقیاتی مدّت کم کرنے، آزمائشوں کی ناکامی گھٹانے اور عملی کارکردگی بہتر بنانے سے مصنوعی ذہانت مجموعی لاگت کم کرتی ہے۔ تحقیق و ترقّی کے اخراجات میں کمی کا مطلب زیادہ سستی ادویہ اور وسیع تر عالمی رسائی ہو سکتا ہے۔

پاکستان جیسے کم اور متوسّط آمدنی والے ممالک میں، جہاں صحت کے بجٹ محدود ہوتے ہیں، صحت کے ضمن میں یہ بہت بڑی عوامی پیش رفت ثابت ہو سکتی ہے۔مصنوعی ذہانت فارماسیوٹیکل انڈسٹری میں ٹیکنالوجی کے بنیادی رجحانات میں سے ایک ہے۔ اِس صنعت کی ترقّی کے لیے وقت کی ضروریات نمایاں طور پر مختصر کر دی ہیں۔ اے آئی ماڈلز اعلیٰ افادیت کے ساتھ اہداف کی نشان دہی میں مدد دیتے ہیں اور یہ پیش گوئی بھی کرتے ہیں کہ حیاتیات کی اندرونی ساختی تبدیلیاں کس طرح ادویہ کی مجموعی حفاظت اور افادیت بہتر بنا سکتی ہیں۔ ٹارگٹ مالیکیول شناخت کے علاوہ، اے آئی الگورتھم کلینکل ٹرائلز میں ایک قابلِ قدر ٹول ہو سکتا ہے۔

اے آئی ریئل ٹائم ڈیٹا اکٹھا اور نامناسب یا خام ڈیٹا فلٹر کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔ نیز، ڈیٹا بہتر بنانے کا یہ طریقہ اعلیٰ افادیت کے ساتھ نتائج کی پیش گوئی میں بھی مدد دے سکتا ہے، جس سے کم وقت میں ادویہ کی منظوری کے لیے دستاویزات تیار کرنے میں مزید مدد ملتی ہے، یوں مصنوعات کی مجموعی پیداوار کے وقت اور لاگت میں نمایاں کمی آتی ہے۔

کوانٹم کمپیوٹنگ، فارماسیوٹیکل انڈسٹری کے لیے ایک اُمید افزا تیکنیکی حل کے طور پر اُبھری ہے۔ ادویہ کے مالیکیولز کی متعدّد خصوصیات کا پتا لگانے کی اس کی صلاحیت، اِسے تیار کردہ دوا کی نشوونما کے لیے گیم چینجر ٹیکنالوجی بناتی ہے۔ مثال کے طور پر، دوا ساز کمپنیز کوانٹم کمپیوٹنگ ٹیکنالوجی کو ادویہ کی اصلاح کے عمل میں ضم کر رہی ہیں تاکہ یہ سمجھ سکیں کہ ایک ممکنہ دوا کس طرح جسم میں ہدف پروٹین کے ساتھ تعاون کرے گی۔

یہ ٹیکنالوجی مخصوص حیاتیاتی پروفائلز کے ساتھ ٹارگٹڈ ادویہ کو ڈیزائن کرنے کے لیے پروٹین ہائیڈریشن اور لیگنڈپروٹین بائنڈنگ کو بہتر بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔جب کوانٹم کمپیوٹنگ کو موجودہ تحقیقی ٹولز کے ساتھ مربوط کیا جاتا ہے، تو یہ نایاب یا نظرانداز شدہ بیماریوں پر تحقیق بڑھانے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔ ادویہ کو بہتر بنانے کی صلاحیت، وبائی مرض کے دوران لچک پیدا کرنے میں مدد کر سکتی ہے، جس سے محقّقین کو تبدیل شدہ ادویہ کی ترقّی کو تیز کرنے کا موقع مل سکتا ہے۔

دوا ساز کمپنیز بیماریوں کی شناخت اور ادویہ کی تیاری کے لیے حقیقی دنیا کے شواہد سے تحقیقی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے بھی مصنوعی ذہانت کے استعمال پر توجّہ مرکوز کر رہی ہیں۔ یہ طریقہ بڑے اعداد و شمار کے تجزیات سے فائدہ اٹھاتا ہے اور بیماریوں کی نشان دہی کرنے، ادویہ کے ردّ ِعمل کا اندازہ لگانے اور علاج کی افادیت کا جائزہ لینے کے لیے طبّی آلات، الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈز اور مریضوں کے سروے سے ڈیٹا کو شامل کرتا ہے۔

یہ نقطۂ نظر نہ صرف محقّقین کو حقیقی دنیا کی مثالوں کی بنیاد پر علاج کے لیے دست یاب ادویہ کی افادیت کا تعیّن کرنے کے قابل بنا سکتا ہے، بلکہ حقیقی دنیا کے شواہد سے جمع کی گئی معلومات سے محقّقین کو ادویہ کی تحقیق و ترقّی میں بھی مدد مل سکتی ہے۔ محقّقین ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے اے آئی ڈیپ سیکھنے اور مشین لرننگ کا بھی فائدہ اُٹھا رہے ہیں، جو مزید موزوں ادویہ کی نشوونما میں مدد کر سکتے ہیں۔

دوا کی افادیت اور حفاظت کے تعیّن کے لیے کلینیکل ٹرائلز انتہائی اہم عمل ہے۔ جس میں روایتی طور پر مریض کی بھرتی اور سائٹ کے انتخاب کی ضرورت ہوتی ہے، جو خاصامشکل اور وقت طلب ہوتا ہے۔ ان چیلنجز سے نمٹنے کے لیے، فارماسیوٹیکل انڈسٹری ورچوئل کلینیکل ٹرائلز کی طرف منتقل ہو گئی ہے تاکہ رسائی، کارکردگی اور مریض کی بہتری کا عمل بہتر بنایا جا سکے۔ ان ورچوئل کلینیکل ٹرائلز میں ٹیلی میڈیسن، اے آئی سے چلنے والے تجزیاتی ٹولز اور ڈیجیٹل ہیلتھ کیئر مانیٹرنگ ٹولز وغیرہ شامل ہیں۔

ٹیکنالوجی کے اِس نئے رجحان نے کلینیکل ٹرائل کے منظرنامے کو مکمل طور پر تبدیل کر دیا ہے کہ ورچوئل کلینیکل ٹرائلز سے لاگت کم کرنے میں مدد ملتی ہے اور مریضوں کی شرکت میں اضافہ ہوتا ہے۔ مینوفیکچرنگ کے پورے عمل اور سپلائی چین کے دوران ادویہ کا معیار برقرار رکھنا بغیر ڈیٹا کے پتا لگانے کے لیے مشکل ہو سکتا ہے، تو بلاک چین ٹیکنالوجی نے آپریشنل کارکردگی بہتر بنانے اور سپلائی چینز میں ڈیٹا کی ٹریس ایبلٹی یقینی بنانے کے لیے ڈیٹا کو ڈی سینٹرلائز کرنے میں اہم کردار ادا کیا ہے۔

یہ جدید ٹیکنالوجی کا رجحان بائیو فارماسیوٹیکل مصنوعات کے لیے دستاویز کی آڈٹ ٹریل بناتا ہے، جو جعلی ادویہ کو سپلائی چین میں داخل ہونے سے روکتا ہے۔ اس کے علاوہ، بلاک چین ٹیکنالوجی منفرد شناخت کنندگان کی خصوصیات رکھتی ہے، جو یقینی بناتی ہے کہ ہر علاج کی دوا کا ایک منفرد سیریل نمبر یا کیو آر کوڈ ہو، جس سے سپلائی چین کے اندر ڈیٹا کی شناخت کے لیے علاج کی مصنوعات کا ایک ڈیجیٹل متبادل پیدا ہو۔ اس ڈیٹا کو اسکین کیا جا سکتا ہے، کیوں کہ مینوفیکچرنگ سے لے کر تقسیم تک ایک پراڈکٹ سپلائی چین میں اپنا راستہ بناتی ہے، جس کے ہر ہر قدم پر شفّافیت ناگزیر ہے۔

ان تمام تر فوائد کے باوجود، مصنوعی ذہانت کا ذمّے دارانہ استعمال ضروری ہے۔ ڈیٹا کی رازداری، الگورتھمز کا درست استعمال، ریگولیٹری منظوری اور شفّافیت جیسے معاملات بے حد اہم ہیں۔ ریگولیٹری ادارے تاحال اے آئی پر مبنی طریقوں کے جائزے کے لیے اپنا نظام اَپ ڈیٹ کر رہے ہیں۔ کہا جاسکتا ہے کہ اگر اخلاقی اصولوں اور شفّافیت کے ساتھ اس کا نفاذ ممکن ہو جائے، تو مصنوعی ذہانت دوا سازی کی تاریخ کی سب سے اُمید افزا تیکنیکی پیش رفتوں میں سے ایک ثابت ہو سکتی ہے۔

واضح رہے، مصنوعی ذہانت سائنس دانوں کی جگہ نہیں لے رہی، بلکہ اُن کی صلاحیتوں کو وسعت دے رہی ہے۔ ادویہ کی دریافت میں تیزی، ذاتی نوعیت کے علاج اور مضبوط سپلائی چین کے ذریعے یہ صنعت کو زیادہ تیز، ذہین اور بہترین بنا رہی ہے۔20 ویں صدی کو انقلابی ادویہ نے پہچان دی اور اب 21 ویں صدی میں شاید یہ طے کرنا ہوگا کہ ہم اُنہیں کتنی ذہانت سے دریافت کرتے ہیں۔

(مضمون نگار نے کراچی یونی ورسٹی سے بائیو ٹیکنالوجی میں ماسٹرز کیا اور اِن دنوں ایک مقامی فارماسیوٹیکل کمپنی میں خدمات انجام دے رہی ہیں)