एआई-संचालित एंटीबॉडी डिजाइन तेजी से नए एच5एन1 फ्लू स्ट्रेन को लक्षित करता है, जिससे एंटीवायरल विकास में तेजी आती है। AI-driven antibody design rapidly targets new H5N1 flu strain, speeding up antiviral development.

4 नवंबर, 2025 को सेल में प्रकाशित वेंडरबिल्ट के नेतृत्व वाले अध्ययन के अनुसार, एआई-संचालित प्रोटीन भाषा मॉडल एंटीवायरल एंटीबॉडी के निर्माण में तेजी ला रहे हैं। AI-powered protein language models are speeding up the creation of antiviral antibodies, according to a Vanderbilt-led study published in Cell on November 4, 2025. एम. ए. जी. ई. नामक मॉडल का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने मौजूदा टेम्पलेटों पर भरोसा किए बिना वायरल सतह प्रोटीन को लक्षित करने वाले मानव एंटीबॉडी तैयार किए, जो पहले से अनदेखे एच5एन1 तनाव को सफलतापूर्वक बेअसर कर रहे थे। Using a model called MAGE, researchers designed human antibodies targeting viral surface proteins without relying on existing templates, successfully neutralizing a previously unseen H5N1 strain. यह दृष्टिकोण, जो एंटीबॉडी-वायरस इंटरैक्शन की भविष्यवाणी करने के लिए एआई का लाभ उठाता है, एवियन फ्लू और आरएसवी जैसे उभरते खतरों के खिलाफ उपचार के लिए विकास के समय को काफी कम कर सकता है। This approach, which leverages AI to predict antibody-virus interactions, could drastically shorten development time for treatments against emerging threats like avian flu and RSV. वाशिंगटन विश्वविद्यालय के पूरक कार्य ने आर. एफ. एंटीबॉडी की शुरुआत की, जो एक ओपन-सोर्स ए. आई. उपकरण है जो स्थिर एंटीबॉडी बाइंडरों को डिजाइन करने के लिए प्रसार मॉडल का उपयोग करता है, जबकि एम. आई. टी. का बोल्ट्जजेन पहले से अप्रतिरोध्य अणुओं को लक्षित करने के लिए एक और ए. आई.-संचालित विधि प्रदान करता है। Complementary work from the University of Washington introduced RFantibody, an open-source AI tool using diffusion models to design stable antibody binders, while MIT’s BoltzGen offers another AI-driven method for targeting previously undruggable molecules. एन. आई. एच. और ए. आर. पी. ए.-एच. द्वारा समर्थित ये प्रगति, अकादमिक अनुसंधान में बढ़ती प्रवृत्ति को उजागर करती है जहां मुक्त-स्रोत ए. आई. उपकरण दवा की खोज में तेजी ला रहे हैं और संक्रामक रोगों, कैंसर और ऑटोइम्यून विकारों में संभावित अनुप्रयोगों का विस्तार कर रहे हैं। These advances, supported by NIH and ARPA-H, highlight a growing trend in academic research where open-source AI tools are accelerating drug discovery and expanding potential applications in infectious diseases, cancer, and autoimmune disorders.