रोश ने रिकर्जन फार्मास्यूटिकल्स के साथ पहले AI-पहचानित दवा लक्ष्य को आगे बढ़ाया

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26 अगस्त, 2026 को, रोश और रिकर्ज़न फार्मास्यूटिकल्स ने घोषणा की कि उन्होंने अपना पहला AI-पहचानित दवा लक्ष्य, एक अनउल्लेखित न्यूरोडिजनरेटिव रोग के लिए न्यूरोसाइंस उम्मीदवार को आगे बढ़ाया है। यह अपडेट रिकर्ज़न के Q2 2026 के वित्तीय परिणामों के साथ आया। यह साझेदारी, जिसकी शुरुआत दिसंबर 2021 में रोश के जेनेंटेक द्वारा $150 मिलियन के प्रारंभिक भुगतान के साथ हुई थी, 40 कार्यक्रमों तक फैली हुई है और कुल संभावित मूल्य $12 बिलियन है। यह समझौता दवा खोज में AI की बढ़ती भूमिका को उजागर करता है और AI + crypto समाचार के व्यापक प्रवृत्तियों के साथ संगत है। ऑन-चेन समाचार अभी भी दिखा रहा है कि ब्लॉकचेन और AI वित्त के अलावा अन्य क्षेत्रों को कैसे पुनर्गठित कर रहे हैं।

लगभग पांच साल की सहयोग के बाद, रोश और रिकर्जन फार्मास्यूटिकल्स के पास कुछ स्पष्ट परिणाम हैं। 5 अगस्त, 2026 को, दोनों कंपनियों ने पुष्टि की कि उनका पहला AI-पहचानित दवा लक्ष्य आगे बढ़ा दिया गया है, जो एक अनउल्लेखित न्यूरोडिजनरेटिव रोग के उपचार के लिए न्यूरोसाइंस उम्मीदवार है।

यह मील का पत्थर Recursion के द्वितीय तिमाही 2026 के वित्तीय परिणामों के साथ आया। यह एक सहयोग का पहला सत्यापित आउटपुट है, जो दिसंबर 2021 से चल रहा है, जब Roche की बायोटेक सहायक कंपनी Genentech ने Recursion के साथ काम करने के लिए हस्ताक्षर किए और शुरुआत के लिए $150 मिलियन पहले से ही दे दिए।

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वास्तविक डील कैसी दिखती है

कुल संभावित मूल्य $12 बिलियन तक हो सकता है, जो अधिकतम 40 कार्यक्रमों में वितरित किया गया है। प्रत्येक कार्यक्रम में विकास और व्यावसायीकरण शुल्क के रूप में अधिकतम $300 मिलियन के कदम भुगतान शामिल हैं।

सहयोग मुख्य रूप से न्यूरोसाइंस को कवर करता है, जबकि ऑन्कोलॉजी को द्वितीयक ध्यान के रूप में शामिल किया गया है। रिकर्ज़ियन के सीईओ नाजात खान ने खोज के पीछे के इंजन के रूप में कंपनी के एआई प्लेटफॉर्म, रिकर्ज़ियन ओएस की ओर इशारा किया। यह प्लेटफॉर्म कोशिकीय छवि और आनुवंशिक विक्षेप प्रयोगों से बनाए गए बड़े पैमाने पर डेटासेट का विश्लेषण करके काम करता है। इस न्यूरोसाइंस लक्ष्य के लिए विशेष रूप से, विश्लेषण न्यूरोनल कोशिकाओं से पूरे जीनोम CRISPR क्नॉकआउट डेटा पर आधारित था। प्लेटफॉर्म में लगभग 46 मिलियन छवियों से बनाई गई माइक्रोग्लियल मैप भी शामिल है, जो न्यूरोडिजनरेटिव स्थितियों के सबसे प्रासंगिक इम्यून कोशिकाओं की विस्तृत छवि प्रदान करती है।

खान का तर्क है कि पारंपरिक दवा खोज जैविक बुद्धिमत्ता और क्रमिक परिकल्पना परीक्षण पर निर्भर करती है। रिकर्ज़न का दृष्टिकोण जैविकता को उस स्केल पर मैप करता है जिसे मनुष्य व्यक्तिगत रूप से व्याख्या नहीं कर सकते, और फिर मशीन लर्निंग का उपयोग उस डेटा में पैटर्न ढूंढने के लिए करता है जो नए लक्ष्यों की ओर इशारा करते हैं। उन्होंने कहा कि न्यूरोसाइंस परिणाम यह दर्शाता है कि प्लेटफॉर्म ऐसे लक्ष्यों को प्रकट कर सकता है जिन्हें पारंपरिक विधियाँ नहीं ढूंढ पाई हैं।

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