اربوں ڈالر کے فنڈز کا خاتمہ: وجے پانڈے کی بائیو میڈیسن اور مصنوعی ذہانت میں نئی پیشرفت

اینڈریاسن ہوروٹز (a16z) کے سابق سینئر پارٹنر وجے پانڈے، جنہوں نے ادارہ کے 4 ارب ڈالر کے بائیو اینڈ ہیلتھ فنڈ کی قیادت کی، اب VZVC کے نام سے ایک بالکل نیا اور توجہ مرکوز فنڈ شروع کر چکے ہیں۔ وجے پانڈے کا مقصد روایتی سرمائے کی اندھا دھند تقسیم کے بجائے بائیو ٹیکنالوجی اور مصنوعی ذہانت کے امتزاج سے چند منتخب لیکن انقلاب انگیز منصوبوں پر سرمایہ کاری کرنا ہے۔ وہ بائیو لوجی کو محض ایک "دریافت" (Discovery) کے بجائے ایک جدید "انجیئرنگ" (Engineering) کے شعبے میں تبدیل ہوتا دیکھ رہے ہیں۔

اربوں ڈالر کے رواں فنڈز کا نیا متبادل

گزشتہ چند دہائیوں کے دوران، لائف سائنسز اور بائیو ٹیک کے شعبے میں سرمایہ کاری کا انداز انتہائی مہنگا اور غیر یقینی رہا ہے۔ روایتی فنڈز سالانہ 30 یا اس سے زائد تجرباتی منصوبوں میں کروڑوں ڈالر جھونک دیتے تھے، جس کا مقصد محض یہ ہوتا تھا کہ کوئی ایک دوائیں تیار کرنے میں کامیاب ہو جائے۔ وجے پانڈے، جنہوں نے سلیکان ویلی کے سب سے بڑے ہیلتھ کیئر فنڈز میں سے ایک کی تعمیر کی، اب اس روایتی ماڈل سے الگ ہو چکے ہیں۔

VZVC کے ذریعے وجے پانڈے نے اپنے دائرہ کار کو محدود لیکن حد درجے موثر بنا دیا ہے۔ وہ ہر سال درجنوں کمپنیوں میں پیسے لگانے کے بجائے محض چند ایسے برقی اور تکنیکی فاؤنڈرز کو سپورٹ کر رہے ہیں جو انسانی بائیو لوجی کو ایک پیچیدہ پہیلی سمجھنے کے بجائے ایک جدید کوڈنگ سافٹ ویئر کی طرح دیکھتے ہیں۔

وجے پانڈے کا کہنا ہے: "ہم سالانہ 30 شرطیں یا داؤ نہیں لگا رہے۔" ان کی نئی حکمت عملی مصنوعی ذہانت کے ذریعے ادویات کی تیاری کے ابتدائی دورانیے کو سالوں سے کم کر کے مہینوں میں لانا ہے، تاکہ لیبارٹری کی روایتی خامیوں کو کمپیوٹنگ پاور سے بدلا جا سکے۔

خلیاتی سائنس سے کوڈنگ تک: حیاتیاتی نظام کی ڈیزائننگ

پانڈے کے اس نئے نظریے کی بنیاد اس حقیقت پر ہے کہ حیاتیات اب محض ایک مشاہداتی سائنس نہیں رہی بلکہ یہ ایک طے شدہ ڈیجیٹل انجیئرنگ بن چکی ہے۔ ماضی میں، ادویات کی تحقیق اتفاقیہ دریافتوں یا ہزاروں کیمیکلز کے نامعلوم تجربات پر منحصر ہوا کرتی تھی۔ لیکن اب جدید الگورتھمز اور مصنوعی ذہانت کے ماڈلز نے خلیاتی نظام کے رویوں کو قابلِ پیشگوئی بنا دیا ہے۔

جدید کمپیوٹیشنل ماڈلز پروٹینز کی ساخت، آر این اے کی حرکیات، اور ڈی این اے کے رویوں کا باریک بینی سے تجزیہ کر سکتے ہیں۔ جب حیاتیاتی ڈیٹا کو ڈیجیٹل کوڈ کی شکل دے دی جاتی ہے، تو سافٹ ویئر انجیئرنگ کے اصول براہِ راست ادویات کی ساخت پر لاگو ہوتے ہیں۔

اس تبدیلی سے ہیلتھ کیئر اسٹارٹ اپس کا مالیاتی ڈھانچہ بھی بدل جاتا ہے۔ روایتی لیبارٹریز کے مقابلے میں جہاں کروڑوں ڈالر کا سامان اور مواد ضائع ہوتا تھا، وہاں سافٹ ویئر کے ذریعے نقلی ماحول (Simulations) میں ادویات کی برقی ازخود اصلاح کی جا سکتی ہے، جس سے وقت اور سرمائے کی زبردست بچت ہوتی ہے۔

ڈیٹا کی تقسیم اور کلینکل ٹرائلز کی رکاوٹیں

مصنوعی ذہانت کی اس بے مثال پیشرفت کے باوجود، طبی صنعت کو دو بڑے چیلنجز کا سامنا ہے: ڈیٹا کی نجکاری اور کلینکل ٹرائلز کے بھاری اخراجات۔ وجے پانڈے ان کمپنیوں کے سخت ناقد ہیں جو طبی ڈیٹا کو اپنے پاس بند کر کے رکھتی ہیں۔

ان کے مطابق، مصنوعی ذہانت کے ماڈلز کو تربیت دینے کے لیے کھلے اور مشترکہ ڈیٹا بیسز کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگر تمام بائیو ٹیک کمپنیاں اپنا ڈیٹا چھپا کر رکھیں گی تو اے آئی کے بنیادی ماڈلز کی درستگی اور افادیت متاثر ہوگی۔ اوپن ڈیٹا سسٹمز ہی بیماریوں کے پیچیدہ پیٹرنز کو سمجھنے کا واحد حل ہیں۔

اس کے علاوہ، اگرچہ سافٹ ویئر کے ذریعے ادویات کے ماڈل جلد تیار ہو جاتے ہیں، لیکن انسانی جسم پر ان کی آزمائش (Clinical Trials) کا طریقہ کار اب بھی روایتی اور حد درجے مہنگا ہے۔ ایک نئی دوا کو مارکیٹ میں لانے کے لیے اوسطاً 2 ارب ڈالر اور کئی سال درکار ہوتے ہیں۔ الگورتھمز مریضوں کے انتخاب اور خطرات کو کم تو کر سکتے ہیں، لیکن وہ انسانی سیکیورٹی ٹرائلز کے قدرتی وقت کو مکمل طور پر ختم نہیں کر سکتے۔

پاکستان اور ترقی پذیر ممالک جیسے خطوں کے لیے، جہاں علاج کے اخراجات عام آدمی کی پہنچ سے باہر ہیں، بائیو ٹیک کی یہ انجیئرنگ پر مبنی پیشرفت امید کی ایک نئی کرن ہے۔ جیسے جیسے ڈرگ ڈیزائننگ سستی ہوگی، آنے والے ادوار میں مہلک بیماریوں کا علاج بھی عام انسان کی جیب کے مطابق ممکن ہو سکے گا۔

اکثر پوچھے گئے سوالات

What is VZVC and how does it differ from Vijay Pande's previous fund at a16z?

VZVC is an AI-native biotech fund founded by Vijay Pande that makes a small number of focused investments each year. Unlike the $4 billion a16z Bio + Health fund which backed dozens of high-risk wet-lab startups annually, VZVC exclusively targets startups using software engineering and artificial intelligence to design therapeutics.

Why is biology shifting from a 'discovery' science to an 'engineering' discipline?

Biology is shifting to engineering because modern deep learning models can accurately simulate protein structures and cellular dynamics on silicon compute platforms. This allows researchers to deliberately design novel therapeutic molecules via code rather than relying on empirical, trial-and-error laboratory experiments.

Why does Vijay Pande advocate for open datasets over proprietary data silos in AI healthcare?

Pande argues that open, shared datasets provide much broader distributions for training AI models, leading to better therapeutic outcomes across diverse disease profiles. Proprietary, walled-off data silos restrict model generalization and slow down systemic innovation across the medical industry.