नई दवाओं के विकास में बिग डेटा की भूमिका

बिग डेटा कई उद्योगों में गेम-चेंजर साबित हो सकता है। स्वास्थ्य सेवा क्षेत्र को सबसे ज़्यादा फ़ायदा हो सकता है, क्योंकि यहाँ की प्रगति सिर्फ़ पैसे ही नहीं, बल्कि जीवन भी बचा सकती है। खास तौर पर दवा विकास, बिग डेटा की बदौलत कुछ बड़े कदम आगे बढ़ा सकता है।

दवा विकास प्रक्रिया कैसी दिखती है?

नई दवा विकसित करना एक लंबी और महंगी प्रक्रिया है। 12 वर्षों का औसत दवा को खोज से लेकर लॉन्च तक ले जाने में लाखों डॉलर खर्च होते हैं। ये अत्यधिक समयसीमाएँ और खर्च मुख्य रूप से दो कारकों से उत्पन्न होते हैं - कई विनियामक बाधाओं को दूर करना और बहुत सारी जानकारी एकत्र करना और संसाधित करना।

विकास की सामान्य समय-सीमा कुल मिलाकर पाँच चरणों में आती है। सबसे पहले, वैज्ञानिकों को दवा उम्मीदवारों की खोज करनी चाहिए, जो अणु हैं जो किसी दिए गए स्थिति को संबोधित करने की क्षमता दिखाते हैं। इसके बाद, वे परीक्षण करने और उन्हें प्रयोग करने योग्य दवाओं में बदलने के लिए प्रीक्लिनिकल शोध करते हैं।

एक बार जब दवा कंपनियों के पास कोई दवा आ जाती है, तो उन्हें उसे क्लिनिकल ट्रायल की एक श्रृंखला से गुजरना पड़ता है। यह चार चरणों वाली प्रक्रिया है, और केवल 30% दवाएँ इसे अंतिम चरण तक ले जाएं। इन परीक्षणों को पूरा करने और आवश्यकतानुसार दवा को परिष्कृत करने के बाद, व्यवसाय अनुमोदन के लिए FDA को परिणाम प्रस्तुत करते हैं।

दवा को FDA की मंजूरी मिलने के बाद, फार्मा कंपनियां इसे जनता के लिए जारी कर सकती हैं। हालांकि, उन्हें अभी भी इसकी निगरानी करनी होगी। विकास के इस अंतिम चरण में निरंतर निगरानी शामिल है ताकि किसी भी ऐसे मुद्दे पर नज़र रखी जा सके जो नैदानिक परीक्षणों या FDA समीक्षा में सामने नहीं आए।

चिकित्सा विकास में बिग डेटा की भूमिका

बड़ा डेटा इस प्रक्रिया के लगभग हर चरण में महत्वपूर्ण सुधार करता है। दवा विकास में इसकी बढ़ती भूमिका पर एक नज़दीकी नज़र डालें।

1. एआई दवा खोज को बढ़ावा देना

दवा विकास में बड़े डेटा का पहला और सबसे प्रभावशाली अनुप्रयोग खोज चरण में है। बड़े डेटा वॉल्यूम विभिन्न अणुओं के बीच बातचीत का अनुकरण करने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के लिए आधार तैयार करते हैं। ये AI मॉडल रिकॉर्ड समय में आशाजनक दवा उम्मीदवारों को खोज सकते हैं।

कुछ एआई दवा खोज उपकरणों ने संभावित उपचारों की पहचान की है कुछ ही दिनों में जबकि अन्यथा इसमें महीनों लग जाते। वहां से, मशीन लर्निंग मॉडल प्रीक्लिनिकल रिसर्च चरण को सुव्यवस्थित करने के लिए दवा के प्रदर्शन की भविष्यवाणी कर सकते हैं। इस गति का मतलब है कि जीवन रक्षक दवाएं जल्दी बाजार में आ सकती हैं, जो कि बड़े डेटा के बिना संभव नहीं होगा।

2. अपर्याप्त आवश्यकताओं की पहचान करना

इसी तरह, बड़ा डेटा नई दवाओं के लिए अवसर ढूँढ़ना आसान बना सकता है। एक प्रभावी नया उपचार बनाना काफी हद तक ऐसे क्षेत्र को खोजने का मामला है जहाँ मौजूदा विकल्प हर किसी की ज़रूरतों को पूरा नहीं करते हैं। जनसांख्यिकी के विभिन्न क्षेत्रों से चिकित्सा डेटा इन अंतरों को प्रकट कर सकता है ताकि फार्मा कंपनियों को पता चले कि उन्हें क्या देखना है।

इस तरह का पूर्वानुमानात्मक विश्लेषण स्वास्थ्य सेवा में पहले से ही आम है। कुछ कंपनियाँ बड़े डेटा का उपयोग करती हैं खराब रोगी परिणामों का पता लगाना जो सुधार की आवश्यकता का सुझाव देते हैं। अन्य लोग बीमारी के प्रकोप की भविष्यवाणी करने, दवा विकास प्रक्रिया को गति देने और तेजी से उपचार सुनिश्चित करने के लिए इसका विश्लेषण करते हैं।

3. क्लिनिकल परीक्षणों को सुव्यवस्थित करना

बड़े डेटा के लंबे नैदानिक परीक्षण चरण के लिए भी व्यापक अनुप्रयोग हैं। सबसे पहले, यह आदर्श परीक्षण क्षेत्रों की पहचान करने में मदद कर सकता है। आवश्यक स्थितियों और पर्याप्त विविधता वाले पर्याप्त इच्छुक रोगियों वाली आबादी को ढूंढना चुनौतीपूर्ण है। किसी क्षेत्र की जनसांख्यिकी पर बड़े डेटा को इकट्ठा करना और उसका विश्लेषण करना इसे बहुत तेज़ बनाता है।

फार्मा कंपनियाँ इन परीक्षणों के शुरू होने के बाद उनसे बड़ा डेटा भी प्राप्त कर सकती हैं। इस परीक्षण प्रक्रिया के दौरान यथासंभव वास्तविक समय की जानकारी एकत्र करने से शोधकर्ताओं को भविष्य में FDA समीक्षा के लिए आवश्यक साक्ष्य मिलते हैं। बड़े डेटा की गति का यह भी अर्थ है कि वे संभावित सुरक्षा मुद्दों को जल्दी पहचान सकते हैं और उनका समाधान कर सकते हैं।

4. संभावित समस्याओं की निगरानी

बड़ा डेटा दवा विकास के बाद के बाजार निगरानी चरण में भी सुधार कर सकता है। 1,000 से अधिक दवाएँ इन कार्रवाइयों की ज़रूरत को जल्द ही पहचान लेने से यह सुनिश्चित होगा कि कम लोगों को समस्याओं का सामना करना पड़ेगा।

दवा से संबंधित समस्याओं के चेतावनी संकेतों के लिए विभिन्न स्रोतों और स्थानों से डेटा एकत्र करने से विनियामकों को समस्याओं का जल्द पता लगाने में मदद मिलती है। फिर वे लोगों के स्वास्थ्य की रक्षा के लिए दवा, उसके नुस्खे की सिफारिशों या किसी भी अन्य चीज़ को संशोधित कर सकते हैं।

औषधि विकास में बड़े डेटा से जुड़ी चुनौतियाँ

ये उपयोग मामले जितने लाभकारी हैं, स्वास्थ्य सेवा में बिग डेटा को कुछ बाधाओं का सामना करना पड़ता है। इनमें से सबसे प्रमुख है रोगी की गोपनीयता का मुद्दा। HIPAA जैसे नियम कुछ मेडिकल रिकॉर्ड तक पहुँचना चुनौतीपूर्ण बनाते हैं, और बिग डेटा अनुप्रयोगों को संवेदनशील स्वास्थ्य जानकारी लीक होने से बचाने के लिए गोपनीयता सुनिश्चित करनी चाहिए।

बड़े डेटा टूल भी अक्सर सीखने की अवस्था के साथ आते हैं। कई दवा कंपनियाँ प्रासंगिक प्रतिभा की कमी का हवाला दें इस तकनीक के इस्तेमाल में सबसे बड़ी बाधा यह है कि प्रतिभाओं की कमी के कारण इन उपकरणों को लागू करना और उन्हें किसी खास कंपनी के हिसाब से प्रभावी ढंग से ढालना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।

लागत एक और समस्या है। दवा का विकास पहले से ही महंगा है, और बड़े डेटा को संग्रहीत और संसाधित करने के लिए आवश्यक डिजिटल बुनियादी ढाँचा और AI सॉफ़्टवेयर सस्ते से बहुत दूर हैं। नतीजतन, छोटे फार्मा व्यवसाय इस तकनीक का पूरी तरह से उपयोग करने के लिए संघर्ष कर सकते हैं।

संभावित समाधान

शुक्र है कि इन मुद्दों के संभावित समाधान मौजूद हैं। 55.3% स्वास्थ्य सेवा संगठन पिछले साल में साइबर सुरक्षा बजट में वृद्धि की है। जैसे-जैसे AI और अन्य डेटा तकनीकें आम होती जाएंगी, HIPAA-अनुपालन वाली बड़ी डेटा सेवाएँ भी सामने आएंगी। ये रुझान फार्मा कंपनियों के लिए बड़े डेटा में निवेश को सुरक्षित बनाएंगे।

हालांकि तकनीकी प्रतिभा को आकर्षित करना अभी भी चुनौतीपूर्ण है, लेकिन फार्मा व्यवसाय अपने मौजूदा कार्यबल को फिर से प्रशिक्षित करके कमी से निपट सकते हैं। जैसे-जैसे यह बाजार परिपक्व होता जा रहा है, कई बड़े डेटा और एआई प्लेटफ़ॉर्म भी तेज़ी से उपयोगकर्ता के अनुकूल होते जा रहे हैं। नतीजतन, समय के साथ ये प्रतिभा अंतराल कम चिंता का विषय बन जाएंगे।

इसी तरह, तकनीक में सुधार और बाजार के बढ़ने के साथ ही बड़े डेटा की लागत कम हो जाएगी। फार्मा कंपनियां भी धीरे-धीरे कार्यान्वयन के माध्यम से इन लागतों को फैला सकती हैं। इस तकनीक को छोटे उपयोग के मामले में लागू करने से पहले इसे धीरे-धीरे दूसरों तक विस्तारित करने से निवेश पर बेहतर रिटर्न मिलेगा।

बड़ा डेटा दवा उद्योग को बदल रहा है

हालांकि चुनौतियां बनी हुई हैं, लेकिन बड़ा डेटा पहले से ही दवा उद्योग में हलचल मचा रहा है। इस तकनीक में शोधकर्ताओं द्वारा नई दवाइयों के विकास के तरीके को बदलने की शक्ति है।

इन सुधारों से कम समय में सस्ती और अधिक सुलभ दवाइयाँ उपलब्ध हो सकती हैं। बदले में, अधिक संख्या में रोगियों के लिए स्वास्थ्य परिणाम बेहतर होंगे। यह सब बड़े डेटा की क्षमता को पहचानने से शुरू होता है।