एक नई दवा विकसित करने में दस साल से अधिक का समय लगता है और इसके लिए महत्वपूर्ण वित्तीय निवेश की आवश्यकता होती है, जिसमें से अधिकांश धन उन उम्मीदवारों पर खर्च होता है जो अंततः अप्रभावी साबित होते हैं। प्रारंभिक प्रीक्लिनिकल चरणों में अक्सर विफलताएं होती हैं: एक अणु जो कागज़ पर आशाजनक दिखता है, वह विषाक्त, अस्थिर या लक्षित ऊतक तक पहुंचने में असमर्थ हो सकता है। ऐसी प्रत्येक खोज कई वर्षों के प्रयोगशाला अनुसंधान के बाद ही हासिल की जाती है।
टेक्नोलॉजीज कंपनी की स्थापना बेंगलुरु में 2019 में इन खोजों में से कुछ को तेज करने के उद्देश्य से की गई थी। इसके सह-संस्थापकों में नारायणन वेंकटसुब्रह्मणयन शामिल हैं, जो मुख्य कार्यकारी अधिकारी हैं, साथ ही श्रीधर नारायणन, आनंद बुदनी और अमित महाजन भी हैं।
टीम के संस्थापकों ने अपनी विशेषज्ञता को दो आवश्यक विषयों के बीच वितरित किया। वेंकटसुब्रह्मणयन, महाजन और बुदनी कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में अनुभव रखते हैं। नारायणन, जो मुख्य वैज्ञानिक सलाहकार के रूप में कार्य करते हैं, एक फार्माकोलॉजिस्ट हैं जिन्होंने लगभग बीस नैदानिक दवा उम्मीदवारों पर काम किया है और एंटीबायोटिक एनमेटज़ोबैक्टम विकसित करने वाली टीम का नेतृत्व किया है, जिसे अब दुनिया भर में एक्सब्लिफेप नाम से बेचा जाता है।
कंपनी का प्लेटफॉर्म दो मुख्य कार्य करता है: यह नए आणविक संरचनाएं उत्पन्न करता है और उन गुणों की भविष्यवाणी करता है जो निर्धारित करते हैं कि कोई अणु दवा बन सकता है या नहीं। इन गुणों में शरीर में अणु का व्यवहार, इसकी विषाक्तता की संभावना और अनुकूलन की क्षमता शामिल है। लक्ष्य विशाल रासायनिक स्थान को कुछ संभावित उम्मीदवारों तक सीमित करना है।
नए अणुओं के निर्माण के अलावा, कंपनी यौगिकों के पुन: उपयोग और बचाव में लगी हुई है: मौजूदा पदार्थों के लिए नए अनुप्रयोग खोजना या असफल हुए पदार्थों को पुनर्जीवित करना, क्योंकि एक अलग अनुप्रयोग क्षेत्र में इतने प्रतिबंध नहीं हो सकते हैं। पुन: उपयोग किए गए यौगिक के पास पहले से ही सुरक्षा डेटा होता है, जो विकास पथ को काफी कम कर देता है।
यह B2B स्टार्टअप फार्मास्युटिकल कंपनियों, बायोटेक्नोलॉजी फर्मों और कुछ उपभोक्ता वस्तुओं की कंपनियों के साथ सहयोग करता है। जिन चिकित्सीय क्षेत्रों पर यह ध्यान केंद्रित करता है उनमें दुर्लभ रोग, सूजन, ऑन्कोलॉजी और महिला स्वास्थ्य शामिल हैं, जिसमें से अंतिम ऐतिहासिक रूप से अपर्याप्त शोध वित्त पोषण प्राप्त करता रहा है।
इस दृष्टिकोण की प्रभावशीलता का सबसे स्पष्ट प्रमाण कंपनी की प्रमुख संपत्ति है। PEPR-124, जो पुन: उपयोग के माध्यम से प्लेटफॉर्म पर पाया गया एक उम्मीदवार है, को मांसपेशियों के डिस्ट्रॉफी ड्यूशेनन - एक दुर्लभ आनुवंशिक बीमारी जो मांसपेशियों को कमजोर करती है - के लिए विकसित करने हेतु रेवियो थेराप्यूटिक्स कंपनी को विशेष रूप से लाइसेंस प्राप्त हुआ था। कंपनी इस दवा को चरण 2 के लिए तैयार और उत्परिवर्तन-अज्ञेयवादी बताती है, जिसका अर्थ है कि यह रोगी की विशिष्ट आनुवंशिक दोष पर निर्भर नहीं करेगी।
पेप्ट्रिस ने फरवरी 2026 में घोषित सीरीज ए राउंड के हिस्से के रूप में 70 करोड़ रुपये, जो लगभग 7.7 मिलियन अमेरिकी डॉलर है, जुटाए। इस दौर का नेतृत्व IAN अल्फा फंड और स्पेशले इन्वेस्ट ने टेनैसिटी वेंचर्स और BYT वेंचर्स की भागीदारी के साथ किया। इससे पहले, स्पेशले इन्वेस्ट ने दिसंबर 2023 में लगभग 1 मिलियन डॉलर के एक शुरुआती दौर का नेतृत्व किया था।
प्राप्त धन का उपयोग प्रौद्योगिकियों को गहरा करने, विकास पोर्टफोलियो का विस्तार करने, कार्यक्रमों को नैदानिक तैयारी तक आगे बढ़ाने और उत्तरी अमेरिका और यूरोप में साझेदारी स्थापित करने के लिए किया जाएगा, जहां बड़ी फार्मा कंपनियां तेजी से एआई-आधारित दवा खोज कंपनियों के साथ काम कर रही हैं। कुछ धन वैज्ञानिक और तकनीकी टीमों को मजबूत करने के लिए भी उपयोग किया जाएगा।
भारत में जेनेरिक उत्पादन उद्योग मजबूत है, लेकिन दवाओं के क्षेत्र में नवाचार अपेक्षाकृत कम है। निवेशक तर्क देते हैं कि एआई-आधारित दवा खोज इस असंतुलन को बदलने का एक तरीका है बिना पश्चिमी अनुसंधान के बजट मानदंडों का पालन किए।
यूएस फूड एंड ड्रग एडमिनिस्ट्रेशन (United States Food and Drug Administration) द्वारा PEPR-124 को ओरफन ड्रग स्टेटस प्राप्त हुआ है। यह स्थिति दुर्लभ स्थितियों के इलाज के तरीकों के विकास के लिए प्रोत्साहन प्रदान करती है। यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि यह अनुमोदन नहीं है और यह नहीं बताता है कि दवा प्रभावी होगी या नहीं।
पेप्ट्रिस द्वारा खोजी गई किसी भी यौगिक ने नैदानिक परीक्षण पूरा नहीं किया है। 'चरण 2 के लिए तैयार' शब्द उस उम्मीदवार पर लागू होता है जो परीक्षणों में प्रवेश करने के लिए तैयार है, न कि उस पर जिसने उन्हें पहले ही पार कर लिया हो। कंपनी इम्यूनिटोएआई, बोल्ट्जमैन और आरोग्य एआई सहित एआई-आधारित दवा खोज करने वाली भारतीय फर्मों के बढ़ते समूह से प्रतिस्पर्धा करती है।
डिस्कवरी समूह के सूचना प्रौद्योगिकी अधिकारी (CIO) डेरिक विल्कोक्स ने इस विचार का खंडन किया कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता जल्द ही सॉफ्टवेयर डेवलपर्स को अनावश्यक बना देगी। उन्होंने कहा कि एआई-आधारित कोडिंग उपकरणों का उपयोग करते समय उनकी टीमों द्वारा दर्ज की गई उत्पादकता वृद्धि वास्तविक है, लेकिन यह उद्योग में सबसे मुखर आवाज़ों द्वारा दिए गए वादों का केवल एक छोटा हिस्सा है।
टेकसेंट्रल'स मीट द CIO पॉडकास्ट के लिए बातचीत के दौरान, विल्कोक्स ने बताया कि डिस्कवरी के कुछ क्षेत्रों में एआई-आधारित कोडिंग सहायकों के कारण लगभग 20-25% दक्षता वृद्धि देखी गई है। हालांकि, उन्होंने तुरंत इस आंकड़े को स्पष्ट किया, यह उल्लेख करते हुए कि बड़ी कंपनियों के कर्मचारी आमतौर पर अपना केवल 25-30% समय सीधे कोड लिखने में बिताते हैं; बाकी समय वे बैठकों, कोड समीक्षा, परीक्षण और व्यावसायिक उपयोगकर्ताओं के साथ मुलाकातों में बिताते हैं।
विल्कोक्स ने इस बात पर जोर दिया कि डिस्कवरी अपने प्रमुख डिवीजनों और स्वास्थ्य सेवा और जीवन क्षेत्र में अपने अधिकांश सॉफ्टवेयर का स्वयं विकास करता है और पारंपरिक कॉर्पोरेट सॉफ्टवेयर बहुत कम प्राप्त करता है।
विल्कोक्स के अनुसार, तीन समस्याएं पूरी तरह से एजेंट-आधारित कोडिंग प्राप्त करने में बाधा डालती हैं: व्याख्यात्मकता (explainability), दक्षता और एआई-जनरेटेड कोड के समर्थन की क्षमता। आज इन समस्याओं में से कोई भी हल नहीं हुई है। उन्होंने उल्लेख किया कि जो कोई भी एआई-जनरेटेड कोड का उपयोग करके किसी बड़े प्रोजेक्ट पर काम करेगा, वह मॉडल ड्रिफ्ट के बाद एक साल में ऐसा उत्पाद पाएगा जिसे यहां तक कि पिछला एआई भी सटीक रूप से अपना नहीं बता सकता है।
यह घटना जितनी लगती है उससे कहीं अधिक खतरनाक है, क्योंकि कोड न केवल निष्पादन योग्य निर्देशों का एक सेट है, बल्कि कंपनी की व्यावसायिक प्रक्रियाओं का एक व्यवस्थितकरण भी है। विल्कोक्स को उम्मीद है कि निकट भविष्य में महत्वपूर्ण मानवीय नियंत्रण आवश्यक रहेगा।
हालांकि डिस्कवरी के वरिष्ठ डेवलपर्स एजेंट कोडिंग के सभी प्रमुख फ्रेमवर्क का उपयोग करते हैं, समूह ने इन उपकरणों की क्षमताओं को सीमित करने में महत्वपूर्ण निवेश किया है। ये प्रयास एजेंटों की गतिविधियों को नियंत्रित करने, यह सुनिश्चित करने के लिए कि उनके परिणाम डिस्कवरी के कोडिंग मानकों, सुरक्षा और गोपनीयता आवश्यकताओं को पूरा करते हैं, और मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ एकीकृत होते हैं, पर केंद्रित हैं।
विल्कोक्स ने स्वीकार किया कि स्टार्टअप्स के लिए गणना अलग है: आज स्थापित होने वाली कंपनी को अपने लगभग सभी कोड को एआई द्वारा उत्पन्न करने की आवश्यकता को नजरअंदाज करना चाहिए। हालांकि, बड़े विनियमित उद्यमों में, जहां कई पुरानी प्रणालियों और टीमों को प्रभावित करने वाले कोड को लिखना आवश्यक है, डिस्कवरी जानबूझकर एक रूढ़िवादी दृष्टिकोण अपनाता है - एक प्रवृत्ति जिसे वह अन्य CIOs में भी देखता है।
उनकी व्यापक शर्त यह है कि विजेता वे कंपनियां नहीं होंगी जिन्हें सर्वश्रेष्ठ अत्याधुनिक मॉडल तक पहुंच प्राप्त होगी। विजेता वे होंगे जो उस चीज़ का निर्माण करेंगे जिसे 'ढांचा' (scaffolding) के रूप में जाना जाता है - एक ऐसी प्रणाली जो एआई को सुरक्षित और बड़े पैमाने पर लागू करने की अनुमति देती है। उन्होंने जोड़ा कि जो कंपनियां अभी इसमें निवेश कर रही हैं, वे एआई के क्षेत्र में भविष्य के विजेता बनेंगी।
यह दृष्टिकोण डिस्कवरी की भर्ती रणनीति में भी परिलक्षित होता है। विल्कोक्स का मानना है कि उद्योग ने उस दशक को समाप्त कर दिया है जब केवल कोडिंग करने की क्षमता नौकरी पाने के लिए पर्याप्त थी। कोडिंग अभी भी महत्वपूर्ण है, लेकिन कंप्यूटर विज्ञान की डिग्री से मिलने वाले मूलभूत ज्ञान भी उतने ही महत्वपूर्ण हैं: आर्किटेक्चर की समझ, एल्गोरिदम के कार्य सिद्धांतों, डिजाइन-उन्मुख दृष्टिकोण, साथ ही जोखिमों और मानदंडों का प्रबंधन करने की क्षमता। इसमें टीम वर्क और संचार की क्षमता जोड़ें, और सबसे महत्वपूर्ण शेष योग्यता निरंतर सीखना है। उन्होंने चेतावनी दी कि केवल एक छोटे प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रम के आधार पर करियर बनाना अगले दशक में पिछले दशक की तुलना में अधिक कठिन होगा।
डिस्कवरी के स्नातकों का वार्षिक हैकाथॉन, जहां विश्वविद्यालयों और प्रशिक्षण अकादमियों की टीमें सप्ताहांत में प्रतिस्पर्धा करती हैं, ने उन्हें दिखाया कि उपकरण कितने उन्नत हो गए हैं: टीमें अब दो दिनों में एक पूर्ण उत्पाद जारी करने में सक्षम हैं, जो आठ या दस साल पहले असंभव था।
उन्हें मौजूदा कर्मचारियों के पुन: प्रशिक्षण से अधिक आश्चर्य हुआ। डिस्कवरी ने अपने आईटी पेशेवरों को प्रसिद्ध ऑनलाइन अकादमियों तक मुफ्त पहुंच प्रदान की, और विल्कोक्स ने उम्मीद की थी कि 3-4% इसका उपयोग करेंगे। इसके बजाय, 50-60% कर्मचारियों ने कम से कम एक AWS या Google कार्यक्रम पूरा किया। आज एजेंट सुरक्षा या उन्नत एआई मॉडल में पूर्ण विशेषज्ञ होने वाले विशेषज्ञ को नियुक्त करना लगभग असंभव है। हालांकि, ऐसे स्नातक को नियुक्त करना जो इन कौशलों को जल्दी से सीख सके, पूरी तरह से संभव है।
