AI ড্রাগ ডিসকভারিতে মনোযোগ বৃদ্ধির সাথে বায়ো টোকেন ১০৫% বৃদ্ধি পায়

লেখক: মুহাম্মদ ইউসুফ,গবেষণা @Delphi_Digital

সংকলন: শেনচাও টেকফ্লো

শিয়াওয়ে সারাংশ: এআই এজেন্ট peptAI 24 ঘন্টায় ADHD-এর জন্য একটি ওষুধের প্রার্থী ডিজাইন করেছে, BIO Protocol টোকেন 105% বৃদ্ধি পেয়েছে, এবং ক্রিপ্টো টুইটার এখন "DeSci" দিয়ে ভরে গেছে। কিন্তু ডেটা দেখে শান্ত হন: এআই দ্বারা আবিষ্কৃত ওষুধের I পর্যায়ের ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের সফলতার হার 80-90% এরও বেশি, কিন্তু I পর্যায়ে শুধুমাত্র "এটি মানুষকে মারবে কিনা" পরীক্ষা করা হয়, আসলে চিকিৎসার সক্ষমতা নির্ধারণ করে III পর্যায়ের ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল, এখনও 173টি AI-ভিত্তিক ওষুধের পাইপলাইনের মধ্যে কোনটিই III পর্যায়ের ট্রায়াল শেষ করেনি। সবচেয়ে আশাবাদী পূর্বানুমান হল 2028 সালেই FDA-এর প্রথম অনুমোদন পাওয়ার সম্ভাবনা, কিন্তু ক্রিপ্টো মার্কেটের মনোযোগের চক্র 6 মাসও টিকেনা—এই খেলার শেষ, DeSci-এর 4-বছরের ক্লিনিক্যাল সাইকেলের জন্য ফান্ডিংয়ের উপযুক্ত মechanism-এর সন্ধান, অথবা আবারও একটি নির্মিত-বিশ্বাসের (narrative bubble)ভাঙন।

একটি peptAI নামের এআই এজেন্ট ২৪ ঘন্টায় শূন্য থেকে একটি নতুন ADHD পেপটাইড প্রার্থী ওষুধ ডিজাইন করে, আটটি যাচাইকরণ প্রক্রিয়া চালায় এবং একটি সরাসরি ওয়েট ল্যাবে পরীক্ষার জন্য পাঠানোর যোগ্য অণু আউটপুট দেয়। ল্যাবের কাজে কেবলমাত্র কয়েকহাজার ডলার খরচ হয়েছে। BIO Protocol-এর টোকেন ১০৫% বৃদ্ধি পায়, কয়েক ঘন্টার মধ্যে, অর্ধেক ক্রিপ্টো টুইটারের বায়োগুলিতে "DeSci" যোগ করা হয়, যেমনটি ছিল ছয় মাস আগে "AI" যোগ করা।

ওপেন-সোর্স প্রোটিন ফোল্ডিং মডেল এখন অ্যালফা ফোল্ড 3-এর স্তরে শূন্য লাইসেন্স খরচে পৌঁছাতে পারে, প্রকাশিত জৈবিক ক্রিয়াশীল ডেটাবেস 25 লক্ষ যৌগকে কভার করে, এবং ওয়েট ল্যাব যাচাইয়ের খরচ 2000 ডলারের কম। এআই ঔষধ আবিষ্কারের খরচ এবং সময়কে চাপছে।

আমি এক সপ্তাহ ধরে চিন্তা করেছি যে এবার কী আসলে ভিন্ন হয়েছে।

প্রচলিত সংখ্যাটি হল যে AI দ্বারা আবিষ্কৃত ওষুধের I পর্যায়ের ক্লিনিক্যাল সফলতার হার 80-90%, যেখানে প্রাচীন ওষুধের ক্ষেত্রে এটি প্রায় 47%। কিন্তু যা কেউ যোগ করে না তা হল, I পর্যায়ে শুধুমাত্র পরীক্ষা করা হয় যে ওষুধটি আপনাকে মারবে কিনা, এটি আপনাকে সুস্থ করবে কিনা তা পরীক্ষা করা হয় না। I পর্যায়ে পাস করা মানে শুধুমাত্র এটি যে আপনার যৌগটি যথেষ্ট নিরাপদ, যাতে এটি আরও গবেষণার জন্য অগ্রসর হতে পারে, কিন্তু FDA-এর অনুমোদনের জন্য বাকি সমস্ত প্রক্রিয়াগুলি সম্পন্ন করতে হবে।

এইচআইআই পর্যায়ের ডেটা থেকে এআই আবিষ্কৃত যৌগের সংখ্যা ৪০-এর কম, এবং এইচআইআইআই পর্যায় সম্পন্ন করা যৌগের সংখ্যা শূন্য। ইনসিলিকো মেডিসিনের রেন্টোসার্টিব বর্তমানে সবচেয়ে এগিয়ে থাকা এআই-আবিষ্কৃত যৌগ, যা ২০২৫ সালের মধ্যে ন্যাচার মেডিসিনে আইডিওপ্যাথিক পুলমোনারি ফাইব্রোসিসের জন্য ইতিবাচক এইচআইআইএ ফলাফল প্রকাশিত হয়েছে, এবং ২০২৫ সালের চতুর্থ ত্রৈমাসিকে চীনে এইচআইআইআই পর্যায়ের অংশগ্রহণকারীদের ভর্তি শুরু হয়। যদি সবকিছু পারফেক্টভাবে চলে (২০২৭ সালে ভর্তি সম্পন্ন, ২০২৮ সালে ডেটা প্রকাশ, ২০২৯ সালে FDA-এর পর্যালোচনা), তবে আপনি কমপক্ষে তিন বছরের সময়কালটি দেখছেন—এটি ১৭৩টি ওষুধের পাইপলাইনের মধ্যে সেরা প্রার্থী, যার মধ্যে ২০২৫ সালে অ্যাটোপিক ডার্মাটাইটিস, সাইকোসিস এবংক্যান্সারের ক্ষেত্রে টার্গেটগুলি অপসারণের কারণে অনেকগুলি যৌগকেই বন্ধ করে দেওয়া হয়। 독립 분석가들은 2027년까지 FDA 승인을 받을 첫 번째 AI 설계 약물의 확률을 60%로 보고 있으며, 현재까지 AI 설계 약물 중 이 프로세스를 완료한 것은 하나도 없습니다.

এই সময়রেখাগুলি মনে রাখুন, তারপর BIO Protocol-এর ক্যান্ডলস্টিক চার্টটি দেখুন। টোকেনটি 0.89 ডলার থেকে 0.018 ডলার পর্যন্ত পড়েছিল, তারপর peptAI-এর সংবাদের পর 105% বৃদ্ধি পেয়েছিল, 7.2 বিলিয়ন ডলারের ট্রেডিং ভলিউম 68 মিলিয়ন ডলারের মার্কেট ক্যাপে ঘুরছিল। সম্পূর্ণ DeSci ফান্ডিং লজিকের ভিত্তি হলো, টোকেন হোল্ডাররা 7 থেকে 10 বছরের ক্লিনিক্যাল প্রজেক্টের জন্য ধৈর্যশীল হবে, কিন্তু ক্রিপ্টো টুইটার I-ফেজ ডেটা ডিব্লাইন্ডের আগেই পরবর্তী ন্যারেটিভে চলে যাবে।

Pump Science গিটহাবে তাদের ব্যক্তিগত চাবি প্রকাশ করেছে, যার ফলে একটি আসলেই Cocaine নামের কয়েনসহ অসংখ্য প্রতারণামূলক টোকেন তৈরি হয়েছে। IP-NFT-এর বাস্তবায়ন কখনও আদালতে পরীক্ষিত হয়নি।

যদি আমরা প্রতিক্রিয়াত্মক আত্মবঞ্চনা এবং দীর্ঘস্থায়ী বিনিয়োগে পড়ি না, তবে ডি-সায়েন্স ওপেন সোর্স বিজ্ঞানে একটি আশা রাখে।

২০২৫ সালের অক্টোবরে, ওপেনফোল্ড কনসোর্টিয়াম Apache 2.0 লাইসেন্সের অধীনে ওপেনফোল্ড3 প্রকাশ করে। এটি সম্পূর্ণরূপে ট্রেন করা যায়, বাণিজ্যিকভাবে ব্যবহারযোগ্য, এবং ৩০ লাখেরও বেশি পরীক্ষাগতভাবে নির্ধারিত কাঠামোর উপর ভিত্তি করে তৈরি (যেমন অ্যালফাফোল্ড3, যা গুগল শুধুমাত্র শিক্ষাগত ব্যবহারের জন্য সীমাবদ্ধ করেছে)। MIT এবং Recursion-এর মিলিত প্রয়াসে বল্টজ-2 প্রকাশিত হয়, যা ভৌত পদ্ধতির চেয়ে ১০০০ গুণ দ্রুত প্রোটিনের কাঠামো এবং বন্ধন প্রতিক্রিয়াশীলতা পূর্বানুমান করে। বেকার ল্যাব ১২-এ RFdiffusion3 প্রকাশ করে। ChEMBL-এ ২.৫ মিলিয়নটি জৈব-সক্রিয় যৌগ রয়েছে, যাদের ADMET প্রোফাইলটি সম্পূর্ণভাবে উপলব্ধ, এবং যেকোনো ল্যাপটপধারীই এটি বিনামূল্যে ব্যবহার করতে পারে। অতীতে ফার্মা কোম্পানিগুলির 1000000+ডলারেরও বেশি খরচের সঙ্গেই তৈরি করতে হত, এই ইনফ্রাস্ট্রাকচারটি এখন GitHub-এর উপরে,宽松লাইসেন্সে,এবং 5টি ফার্মা কোম্পানি OpenFold3-এর ফেডারেটেড প্রকল্পের মধ্যেই,তাদেরসম্পদ-প্রোটিনলাইব্রেরিগুলিকেফেডারেটডভাবেট্রেইনকরছে।এইসবকিছুক্রিপ্টোটুইট-একেউআলোচনা‌হয়না,কারণএগুলিরজন‌্যকোনওটোকেন‌উপলব্ধনয়,এবংআমি‌সত্যিই‌সন্দেহ‌করি‌যে‌এইকোডবেসগুলিরমূল‌অবদানকারীদের‌টোকেন‌নিয়ে‌উত্‌সাহ‌হবে‌কিনা।

2025 সালে, 7,800-এরও বেশি NIH এবং NSF গ্র্যান্ট বাতিল বা স্থগিত করা হয়েছে এবং 50 বিলিয়ন ডলারেরও বেশি অর্থ জমা রাখা হয়েছে। NIH (মার্কিন জাতীয় স্বাস্থ্য প্রতিষ্ঠান, পৃথিবীর সবচেয়ে বড় জৈব-চিকিৎসা গবেষণার সরকারি অর্থায়নকারী, প্রতি বছর প্রায় 470 বিলিয়ন ডলার) বাজেট স্থির রাখা হয়েছে, কারণ কংগ্রেস অর্থায়ন চালিয়েছে, তবে সরকার এখনও প্রকল্পগুলির অর্থায়ন জমা রেখেছে। 2024 আর্থিক বছরে 11,659টি নতুন প্রতিযোগিতামূলক গ্র্যান্ট 2025 আর্থিক বছরে 6,095টিতে পতন হয়েছে, 48% হ্রাস। গবেষকদের অনুদানের জন্য আবেদনের সফলতার হার 21% থেকে 13% এ下降 করেছে, Fred Hutch-এ 5.08 বিলিয়ন ডলার, Harvard-এ 9.45 বিলিয়ন ডলার ক্ষতি।

ফান্ডিং গ্যাপ হল ডি-সাই-এর প্রচারের সুযোগের কারণ—যদি এটি সঠিকভাবে করা হয়। ২০২৫ সালের জুলাইয়ে, ভাইটাডাও দ্বারা অনুদানপ্রাপ্ত জেরো এবং চীনা-জাপানি ফার্মাসিউটিক্যালস (রোশের সহযোগী, প্রায় ১০০ বিলিয়ন ডলারের বাজার মূল্য, মেম নয়) এর মধ্যে গবেষণা এবং লাইসেন্সিং চুক্তি স্বাক্ষরিত হয়, যার মাইলফলক পেমেন্ট ২.৫ বিলিয়ন ডলার পর্যন্ত। এটি প্রথমবারের মতো DAO-অনুদানপ্রাপ্ত প্রকল্প থেকে একটি প্রকৃত ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানির সাথে ৯-অঙ্কের মূল্যায়নের জন্য কিছু তৈরি হয়েছে। এই প্রক্রিয়াটি কোনও গভর্নেন্স সংঘর্ষ বা রানওয়েভিংয়ের ছাড়াই সম্পন্ন হয়েছিল, এটি এখনও এই ক্ষেত্রের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ঘটনা।

বর্তমান বছরে ১৫ থেকে ২০টি এআই আবিষ্কৃত ওষুধ তৃতীয় পর্যায়ে প্রবেশ করবে, রেন্টোসার্টিবের ডেটা ২০২৮ সাল পর্যন্ত প্রকাশিত হবে না, যার অর্থ এই সবকিছু মানবদেহে কার্যকর ওষুধে রূপান্তরিত হবে কিনা তার প্রকৃত বিচার আরও বছরখানেক দেরি করতে হবে। যাইহোক, টোকেন থাকুক বা না থাকুক, ওপেন-সোর্স টেকস্ট্যাক খরচ কমাতেই চলবে, আর ফান্ডিংয়ের ফাঁকটি গবেষকদের যারা চেক লিখতে প্রস্তুত, তাদের দিকে ঠেলে দেবে। ওপেন-সোর্স প্রোটিন ফোল্ডিং মডেলগুলি এখন AlphaFold3-এর সমতলে অনুমতি বিনা খরচে পৌঁছাচ্ছে, আর আর্দ্র-ল্যাব যাচাইয়ের খরচ ২,০০০ ডলারেরও কম। NIH-এর গ্রান্টের সফলতার হার ২০ বছরের মধ্যে সবচেয়ে কম। AI-এর সমর্থকদের প্রতিশ্রুতির সবকিছুই পূরণ হলেও, ওষুধের উন্নয়নের সময়সূচীকে অর্ধেকে কমিয়ে, ৪-৫ বছরেরও ৪-৫-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছরের 4-5-বছरेर 4–5–वर्ष का अनुमान है, और यह भी एक आशावादी परिदृश्य है जिसमें चरण III की सफलता वास्तव में बढ़ गई है। चार साल एक अनंत काल है, एक ऐसे क्षेत्र में जहां निवेश पोर्टफोलियो की विश्वासयोग्यता तिमाही आय परिणाम कॉल के साथ घूमती है, टोकन होल्डर्स छह महीने के होल्डिंग पीरियड को अनंत काल की सजा मानते हैं।

প্রতি ত্রৈমাসিক, টোকেন কেনার উপস্থিতি বা অনুপস্থিতির সম্পর্ক ছাড়াই আবিষ্কার ও উদ্ভাবনের খরচ কমে যাচ্ছে। NIH-এর কারণে তৈরি হওয়া ফান্ডিং ফাঁকও একটি সমস্যা। এই দুটি কারণের মধ্যে, একটি সম্ভাব্য সংস্করণ থাকতে পারে যেখানে টোকেনগুলি নির্দিষ্ট ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের জন্য ফান্ডিং প্রদান করে, নির্দিষ্ট মাইলস্টোনগুলি সেট করে, এবং গভর্নেন্সের অধিকারটি বিষয়টি বুঝে থাকা ব্যক্তিদের দেওয়া হয়। Gero/চীনা-জাপানি ফার্মাসিউটিক্যালসের লেনদেনটি প্রথম প্রমাণ, DAO-এর দ্বারা ফান্ডড প্রকল্পগুলি সত্যিকারের ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলিকে 9-অঙ্কের দামে কিনতে উৎসাহিত করতে পারে। হুড়োহুড়ি বাদ দিয়ে, আমি জিজ্ঞাসা করছি, কি কেউ সত্যিকারের DeSci-এর জন্য একটি প্রতিরোধযোগ্য ফান্ডিং ইনফ্রাস্ট্রাকচার তৈরি করবে?