दिल्ली के बायोटेक हब्स की नजरें आइसोमॉर्फिक लैब्स के नए ड्रग डिजाइन इंजन पर टिकीं

ओखला फेज 3 की नम प्रयोगशालाओं और आईआईटी दिल्ली के शांत अनुसंधान गलियारों के भीतर, एक शांत घबराहट के साथ-साथ तीव्र उत्साह का माहौल है। जिन शोधकर्ताओं ने प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए अल्फाफोल्ड (AlphaFold) में महारत हासिल करने में पिछले तीन साल बिताए, उन्हें अचानक एहसास हो रहा है कि लक्ष्य अब बदल चुका है। गूगल डीपमाइंड (Google DeepMind) की सहयोगी कंपनी, लंदन स्थित आइसोमॉर्फिक (Isomorphic) लैब्स ने अभी-अभी अपना प्रोप्राइटरी ड्रग डिजाइन इंजन (Drug Design Engine) पेश किया है, जो एक ऐसा सिस्टम है जो केवल स्थिर प्रोटीन का नक्शा बनाने से आगे बढ़कर यह भविष्यवाणी करता है कि संभावित दवा के अणु एक जीवित कोशिका के भीतर कैसा व्यवहार करते हैं।

दिल्ली के तेजी से बढ़ते बायोटेक इकोसिस्टम के लिए, यह सिर्फ एक शैक्षणिक अपडेट नहीं है। राष्ट्रीय राजधानी क्षेत्र (NCR) में स्थानीय फार्मास्युटिकल दिग्गज और युवा कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी स्टार्टअप पहले से ही यह गणना कर रहे हैं कि शुरुआती चरण की खोज समयसीमा को पांच साल से घटाकर महज कुछ महीने करने के लिए इन प्रेडिक्टिव मॉडलों को कैसे एकीकृत किया जाए।

1. स्टेटिक प्रोटीन मैप्स से आगे बढ़ना

हालांकि अल्फाफोल्ड ने प्रोटीन को मोड़ने (फोल्डिंग) के लिए नोबेल-स्तर की प्रशंसा हासिल की, लेकिन इसने अनिवार्य रूप से केवल 3D स्नैपशॉट तैयार किए। नया इंजन रसायन विज्ञान के गतिशील व्यवहार को मॉडल करता है, जिससे यह भविष्यवाणी की जा सकती है कि छोटे अणु, न्यूक्लिक एसिड और प्रोटीन वास्तविक समय में एक साथ कैसे बंधते हैं। दिल्ली स्थित कॉन्ट्रैक्ट रिसर्च ऑर्गनाइजेशन (CROs), जो वर्तमान में फिजिकल एसेज़ (physical assays) पर लाखों रुपये खर्च करते हैं, इस बदलाव को करीब से देख रहे हैं।

यह देखने के लिए कि क्या वे किसी टारगेट से चिपकते हैं, गीली प्रयोगशाला (wet lab) में भौतिक यौगिकों को संश्लेषित करने के बजाय, शोधकर्ता अब अभूतपूर्व सटीकता के साथ डिजिटल रूप से इन इंटरैक्शन का अनुकरण (simulate) कर सकते हैं। इससे भारी पूंजी की बचत होती है, विशेष रूप से बूटस्ट्रैप्ड भारतीय स्टार्टअप्स के लिए जो हजारों असफल भौतिक परीक्षणों का खर्च नहीं उठा सकते।

"किसी संरचना की भविष्यवाणी करना एक ताले का नक्शा बनाने जैसा है। आइसोमॉर्फिक का नया इंजन वास्तव में हमें दिखाता है कि आणविक दबाव के तहत उस ताले के अंदर चाबी कैसे घूमती है, फिसलती है या टूटती है।"

2. एनसीआर फार्मा के लिए लागत क्रांति

भारत में एक नए दवा अणु को विकसित करने में ऐतिहासिक रूप से 8 अरब रुपये से अधिक की लागत आती थी, जिसका अधिकांश हिस्सा शुरुआती चरण की विफलताओं में चला जाता था। कम्प्यूटेशनल डिजाइन इंजनों का उपयोग करके, स्थानीय कंपनियां ब्लाइंड-स्क्रीनिंग चरण को पूरी तरह से बायपास कर सकती हैं। दवा की खोज के इस लोकतंत्रीकरण का मतलब है कि नोएडा की एक छोटी सी टीम सैद्धांतिक रूप से वैश्विक दिग्गजों के साथ प्रतिस्पर्धा कर सकती है।

📌 मुख्य बिंदु: नया इंजन महंगे आयातित रासायनिक अभिकर्मकों (chemical reagents) पर निर्भरता को कम करता है, जिससे भारतीय दवा खोज की प्राथमिक लागत भौतिक प्रयोगशाला सामग्री से हटकर क्लाउड कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे पर स्थानांतरित हो जाती है।

3. दिल्ली के वैज्ञानिकों की अगली पीढ़ी को प्रशिक्षित करना

जवाहरलाल नेहरू विश्वविद्यालय (JNU) और आईजीआईबी (IGIB) जैसे संस्थान पहले से ही अपने बायोइंफॉर्मेटिक्स पाठ्यक्रमों का पुनर्गठन कर रहे हैं। पारंपरिक रसायनज्ञों की मांग अब हाइब्रिड पेशेवरों की ओर बढ़ रही है जो आणविक जीव विज्ञान और डीप लर्निंग दोनों को समझते हैं। छात्र अब केवल पिपेटिंग नहीं सीख रहे हैं; वे पायथन (Python) सीख रहे हैं।

यह बदलाव दिल्ली के टेक पार्कों में एक अत्यधिक विशिष्ट प्रतिभा युद्ध (talent war) पैदा कर रहा है। कंपनियां सक्रिय रूप से उन स्नातकों की भर्ती कर रही हैं जो इन इंजनों से प्राप्त कच्चे कम्प्यूटेशनल आउटपुट को कार्रवाई योग्य, पेटेंट योग्य भौतिक अणुओं में अनुवादित कर सकें।

मुख्य तथ्य

• पारंपरिक हाई-थ्रूपुट स्क्रीनिंग विधियों की तुलना में व्यवहार्य लीड यौगिकों की 10 गुना तेजी से पहचान।
• आणविक सत्यापन परीक्षणों के लिए शुरुआती चरण की प्रयोगशाला सामग्री की लागत में 50 प्रतिशत से अधिक की कमी।
• दिल्ली-एनसीआर क्षेत्र में 3 प्रमुख अनुसंधान क्लस्टर वर्तमान में एआई-फर्स्ट ड्रग डिस्कवरी फ्रेमवर्क में परिवर्तित हो रहे हैं।

निष्कर्ष

क्या दिल्ली की प्रयोगशालाएं डिजिटल-फर्स्ट केमिस्ट्री के इस नए युग में खुद को सफलतापूर्वक ढाल पाएंगी, या प्रोप्राइटरी कंप्यूटिंग प्लेटफॉर्म की उच्च लागत पश्चिमी टेक दिग्गजों और भारतीय शोधकर्ताओं के बीच की खाई को और चौड़ा कर देगी? इसका उत्तर इस बात पर निर्भर करता है कि स्थानीय संस्थान इन विशाल मॉडलों को बड़े पैमाने पर चलाने के लिए बुनियादी ढांचे का निर्माण कितनी जल्दी करते हैं।