Outer Biosciences जीवित मानव त्वचा पर AI को ट्रेन कर नए स्किनकेयर इंग्रीडिएंट खोजना चाहता है

Outer Biosciences एक बायोटेक्नोलॉजी स्टार्टअप है, जिसकी शुरुआत 2022 में हुई थी। इसका नेतृत्व माइकल पोलांस्की कर रहे हैं, जो सार्वजनिक रूप से लेडी गागा के पार्टनर के रूप में भी जाने जाते हैं। कंपनी का मूल विचार है—मानव त्वचा को अपेक्षाकृत लंबे समय तक शरीर के बाहर जीवित रखकर उस पर कॉस्मेटिक और स्किन-हेल्थ प्रयोग करना, फिर उन प्रयोगों से मिले जैविक मापों को AI के प्रशिक्षण डेटा में बदलना। 358

यह विचार महत्वाकांक्षी है, लेकिन फिलहाल उपलब्ध प्रमाणों का बड़ा हिस्सा कंपनी या उससे जुड़ी रिपोर्टिंग पर आधारित है। सार्वजनिक जानकारी से अभी स्वतंत्र रूप से यह साबित नहीं होता कि ऊतक को इतने लंबे समय तक जीवित रखने का दावा दोहराया जा चुका है, AI मॉडल के प्रकाशित बेंचमार्क उपलब्ध हैं, या इससे कोई चिकित्सकीय परिणाम, राजस्व अथवा बाजार में उपलब्ध तैयार इंग्रीडिएंट सामने आया है। 1120

माइकल पोलांस्की इस क्षेत्र में कैसे आए?

पोलांस्की की पृष्ठभूमि में अनुप्रयुक्त गणित, वित्त और वेंचर निवेश से जुड़ा काम शामिल बताया जाता है। उनका संबंध ब्रिजवॉटर एसोसिएट्स, सीन पार्कर और फाउंडर्स फंड से जुड़े कार्यों से भी जोड़ा गया है। पूंजी-गहन बायोलॉजी, विशेष डेटा और संभावित लाइसेंसिंग मॉडल पर कंपनी का जोर इसी तरह की पृष्ठभूमि से समझ में आता है। 56

हालांकि, पोलांस्की से जुड़ी हर जीवनी संबंधी जानकारी—जैसे कैंसर इम्यूनोथेरेपी या परोपकार से जुड़े कुछ विशिष्ट दावे—को सार्वजनिक स्रोतों से स्वतंत्र रूप से सत्यापित नहीं किया जा सकता। लेडी गागा इस कंपनी से करीबी तौर पर जुड़ी हैं और उन्होंने इसे सार्वजनिक रूप से प्रचारित करने में मदद की है, लेकिन रिपोर्टों में यह एकसमान नहीं है कि वह औपचारिक रूप से सह-संस्थापक हैं या नहीं। अधिक विशिष्ट रिपोर्टों में सह-संस्थापक के तौर पर पोलांस्की, चीफ साइंटिस्ट क्युंग-जिन जांग, CTO क्रिस हिनोज़ा और चीफ बिजनेस ऑफिसर स्टैनली किंग के नाम दिए गए हैं। 35

सर्जरी के बाद बची त्वचा को प्रयोगशाला में जीवित रखना

कंपनी का कहना है कि उसे सर्जरी के बाद फेंक दी जाने वाली, दाताओं की सहमति से प्राप्त और डी-आइडेंटिफाइड पूरी मोटाई वाली मानव त्वचा मिलती है। इसके सिस्टम में परफ्यूजन और बायोरिएक्टर व्यवस्था के जरिए ऊतक को पोषक तत्व दिए जाते हैं और चयापचय से पैदा होने वाला अपशिष्ट बाहर निकाला जाता है। Outer का दावा है कि इससे त्वचा को शरीर के बाहर 30 दिनों से अधिक समय तक जीवित रखा जा सकता है, जबकि उसके अपने तुलनात्मक आंकड़ों में सामान्य एक्स विवो त्वचा लगभग एक सप्ताह तक ही टिकती है। 21925

यह लंबी अवधि इसलिए महत्वपूर्ण हो सकती है क्योंकि त्वचा की कुछ प्रक्रियाएं छोटे और त्वरित परीक्षणों में पूरी तरह दिखाई नहीं देतीं। Outer का कहना है कि वह इस ऊतक पर UVB से होने वाली क्षति, सूजन, कोलेजन रीमॉडलिंग, पिगमेंटेशन और त्वचा की बाधा की मरम्मत जैसी प्रतिक्रियाओं का अध्ययन करती है। कंपनी के अनुसार, पूरी मोटाई वाले मूल मानव ऊतक में समय के साथ होने वाले बदलावों को देखना, केवल अलग की गई कोशिकाओं या इंजीनियर्ड त्वचा मॉडल पर निर्भर रहने से अलग जानकारी दे सकता है। 813

फिर भी “30 से अधिक दिन” को फिलहाल कंपनी का दावा ही माना जाना चाहिए, स्थापित उद्योग मानक नहीं। सार्वजनिक जानकारी में यह स्पष्ट नहीं है कि जीवित रहने की परिभाषा क्या है, कितने नमूने इस अवधि तक पहुंचते हैं, या किसी बाहरी प्रयोगशाला ने इस परिणाम को दोहराया है। 11

AI का बंद चक्र कैसे काम करता है?

Outer Biosciences जिस प्रक्रिया का वर्णन करती है, उसमें कंप्यूटेशनल भविष्यवाणी और जैविक परीक्षण लगातार एक-दूसरे को प्रभावित करते हैं:

1. जीवित त्वचा के ऊतक को किसी रासायनिक यौगिक के संपर्क में लाया जाता है।
2. आणविक, कोशिकीय और कार्यात्मक प्रतिक्रियाओं को मापा जाता है।
3. कंपनी का आंतरिक AI मॉडल यौगिकों और त्वचा के विशिष्ट कार्यों के बीच संबंध सीखता है।
4. मॉडल उन अज्ञात या अभी तक न परखे गए अणुओं की प्राथमिकता तय करता है, जिनसे वांछित प्रतिक्रिया मिलने की संभावना हो सकती है।
5. इन भविष्यवाणियों को अतिरिक्त जीवित ऊतक पर परखा जाता है।
6. सकारात्मक और नकारात्मक दोनों परिणामों को फिर मॉडल में वापस डाला जाता है।

इसे क्लोज्ड-लूप डिस्कवरी सिस्टम कहा जा सकता है: प्रयोग डेटा तैयार करते हैं, AI अगले प्रयोग चुनने में मदद करता है और नए परिणाम अगली भविष्यवाणियों को बेहतर बनाने के लिए इस्तेमाल होते हैं। 816

इस मॉडल में संभावित प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त केवल AI आर्किटेक्चर नहीं है। असली दावा उस विशेष, लंबे समय तक चलने वाले डेटा-सेट को लेकर है, जो कंपनी अपनी प्रयोगशाला में मानव ऊतक पर प्रयोग करके तैयार करती है। सिद्धांत रूप में, लंबे समय तक एक ही ऊतक में बदलाव देखने से ऐसे संकेत मिल सकते हैं जो छोटे परीक्षणों में छूट जाते हैं। लेकिन यह लाभ तभी वास्तविक होगा जब डेटा पर्याप्त बड़ा, लगातार एकसमान, विविध और प्रयोगशाला के बाहर भी भविष्यवाणी करने में सक्षम हो।

कंपनी कितनी तेजी से नए उम्मीदवार खोजने का दावा करती है?

Outer के अनुसार, शुरुआती लगभग 18 महीनों में जहां केवल कुछ लीड मिलती थीं, वहीं मशीन लर्निंग को प्रक्रिया में शामिल करने के बाद अब करीब हर छह सप्ताह में एक नया उम्मीदवार तैयार हो रहा है। रिपोर्टों में छह सक्रिय लीड और कई दर्जन हिट्स का भी उल्लेख है। 21214

हालांकि, ये स्वतंत्र प्रदर्शन बेंचमार्क नहीं हैं। इन आंकड़ों से यह पता नहीं चलता कि कुल कितने उम्मीदवारों का परीक्षण हुआ, AI की भविष्यवाणियां कितनी बार सही साबित हुईं, यौगिक मानव उपयोग में काम करते हैं या नहीं, अथवा यह तरीका स्थापित खोज प्रक्रियाओं की तुलना में कितना बेहतर है। वास्तविक परीक्षा सुरक्षा, दोहराए जा सकने वाले परिणाम, फॉर्मुलेशन और उपभोक्ताओं में प्रभावशीलता के परीक्षणों में होगी।

दाता की सहमति और डेटा की गोपनीयता

सर्जरी के बाद फेंक दी जाने वाली त्वचा का इस्तेमाल करने से नैतिक और गोपनीयता संबंधी जिम्मेदारियां खत्म नहीं हो जातीं। कंपनी के बताए मॉडल में दाता की सहमति और कंपनी तक पहुंचने से पहले डी-आइडेंटिफिकेशन शामिल है। रिपोर्टों के अनुसार, नमूने टिशू बैंकों, ब्रोकरों और अन्य मध्यस्थों के जरिए भी हासिल किए जाते हैं। 1319

यहां कई व्यावहारिक सवाल उठते हैं: दाता वास्तव में किस उपयोग के लिए सहमति देते हैं? किन परिस्थितियों में संस्थागत समीक्षा बोर्ड यानी IRB की मंजूरी जरूरी होती है? ऊतक के नमूने किस तरह के मेटाडेटा से जोड़े जाते हैं? जैविक डेटा तक किसकी पहुंच होती है? और दोबारा पहचान किए जाने यानी री-आइडेंटिफिकेशन को रोकने के लिए क्या सुरक्षा उपाय हैं?

सार्वजनिक रिपोर्टिंग से Outer के सहमति फॉर्म, IRB प्रोटोकॉल, डेटा-गवर्नेंस व्यवस्था या री-आइडेंटिफिकेशन नियंत्रणों का पर्याप्त आकलन नहीं किया जा सकता। डी-आइडेंटिफिकेशन सीधे पहचान बताने वाली जानकारियां हटा देता है, लेकिन अन्य डेटा के साथ जोड़े जाने पर ऊतक से निकली जानकारी को फिर भी सावधानी से संभालना पड़ सकता है।

कॉस्मेटिक रिसर्च और दवा विकास एक जैसी चीजें नहीं हैं

Outer का शुरुआती फोकस कॉस्मेटिक इंग्रीडिएंट और त्वचा-स्वास्थ्य अनुसंधान पर दिखाई देता है, न कि बीमारी के इलाज से जुड़े चिकित्सकीय दावों पर। इस अंतर से यह तय होता है कि किसी उत्पाद को किस तरह के प्रमाण और किस नियामकीय रास्ते की जरूरत होगी।

एक्स विवो मानव त्वचा परीक्षण में मिला आशाजनक परिणाम अपने-आप यह साबित नहीं करता कि कोई इंग्रीडिएंट उपभोक्ताओं के लिए सुरक्षित या प्रभावी है। न ही ऐसा परीक्षण हर जरूरी सुरक्षा जांच का विकल्प बन जाता है। मौजूदा वैकल्पिक परीक्षण ढांचे में पुनर्निर्मित मानव एपिडर्मिस और OECD के तहत आने वाले इन-विट्रो, इन-केमिको तथा इन-सिलिको तरीकों का संयोजन शामिल है। 1718

इसलिए Outer का प्लेटफॉर्म व्यापक प्रमाण-पैकेज का एक हिस्सा बन सकता है, लेकिन अकेले इसके परीक्षण को नियामकीय मंजूरी या सभी जरूरी जांचों का विकल्प नहीं समझना चाहिए।

बिजनेस मॉडल और फंडिंग

Outer Biosciences ब्यूटी, स्किनकेयर, फार्मा और इंग्रीडिएंट सप्लाई कंपनियों के लिए प्रमाणित इंग्रीडिएंट, परीक्षण और डिस्कवरी प्रोग्राम को लाइसेंस या व्यावसायिक रूप से उपलब्ध कराने की दिशा में बढ़ती दिखती है। कंपनी की पार्टनरशिप जानकारी में बायोटेक, फार्मा, स्किनकेयर और कॉस्मेटिक्स कंपनियों तथा इंग्रीडिएंट सप्लायर्स के साथ काम करने की बात कही गई है। 2627

सार्वजनिक रिपोर्टों में कंपनी की घोषित फंडिंग लगभग 2.3 करोड़ डॉलर बताई गई है। हालांकि, उपलब्ध जानकारी से राजस्व, हस्ताक्षरित पार्टनर कॉन्ट्रैक्ट या बाजार में लॉन्च हुए किसी इंग्रीडिएंट की पुष्टि नहीं होती। 1420

इस मॉडल के तहत Outer मुख्य रूप से उपभोक्ता स्किनकेयर ब्रांड बनने के बजाय जैविक जानकारी और डिस्कवरी क्षमता तक पहुंच बेच सकती है। इसका व्यावसायिक मूल्य इस बात पर निर्भर करेगा कि प्रयोगशाला में खोजे गए यौगिकों को पार्टनर कंपनियां सुरक्षित, दोहराए जा सकने वाले और प्रभावी उत्पादों में बदल पाती हैं या नहीं।

ऑर्गन-ऑन-अ-चिप कंपनियों से यह कैसे अलग है?

Outer उस व्यापक वैज्ञानिक प्रयास का हिस्सा है, जिसका लक्ष्य पारंपरिक प्रयोगशाला और पशु-परीक्षण तरीकों के अधिक मानव-संगत विकल्प तैयार करना है। ऑर्गन-ऑन-अ-चिप, ऑर्गेनॉइड और अन्य माइक्रोफिजियोलॉजिकल सिस्टम इंजीनियर्ड ऊतकों या कोशिका-आधारित संरचनाओं से मानव जीवविज्ञान का मॉडल बनाते हैं और सुरक्षा मूल्यांकन व उत्पाद विकास में मदद कर सकते हैं। 1824

Outer का घोषित अंतर प्रयोग के आधार और डेटा रणनीति में है। कंपनी लंबे समय तक दान की गई, मूल और पूरी मोटाई वाली मानव त्वचा पर प्रयोग करने तथा उसी से मिले डेटा पर अपने परिसर में AI मॉडल प्रशिक्षित करने पर जोर देती है। 416

यह अंतर यह साबित नहीं करता कि Outer ने भौतिक प्रयोगों की जरूरत खत्म कर दी है। कंपनी की दीर्घकालिक महत्वाकांक्षा ऐसा मॉडल बनाने की है, जो ऊतक का इस्तेमाल करने से पहले अधिक प्रयोगों को प्राथमिकता दे सके—और शायद भविष्य में कुछ प्रयोगों का अनुकरण भी कर सके। इसके लिए मॉडल को अलग-अलग दाताओं, त्वचा के रंगों, शारीरिक हिस्सों, रासायनिक वर्गों और वास्तविक उत्पाद फॉर्मुलेशन पर भी सही भविष्यवाणी करनी होगी।

आगे किन बातों पर नजर रहेगी?

सबसे अहम सवाल यह नहीं है कि Outer त्वचा के एक टुकड़े को एक महीने तक जीवित रख सकती है या नहीं। असली सवाल यह है कि क्या उसका प्लेटफॉर्म नए दाताओं और नए यौगिकों पर भी सटीक भविष्यवाणियां कर सकता है, और क्या उन भविष्यवाणियों से सुरक्षित, दोहराए जा सकने वाले तथा मनुष्यों में मापने योग्य लाभ देने वाले इंग्रीडिएंट तैयार होते हैं।

कंपनी की सबसे बड़ी संभावित ताकत जीवित ऊतक और मशीन लर्निंग के बीच बना फीडबैक लूप है। वहीं उसके सबसे बड़े अनसुलझे जोखिम भी मौजूद हैं—सीमित सार्वजनिक सत्यापन, डेटा-सेट का अज्ञात आकार और विविधता, निगरानी व सहमति की अस्पष्ट जानकारी, और प्रयोगशाला में मिले दिलचस्प संकेत से व्यावसायिक रूप से उपयोगी उत्पाद तक की लंबी दूरी। फिलहाल Outer Biosciences को AI-आधारित स्किन-इंग्रीडिएंट खोज को अधिक वास्तविक मानव जीवविज्ञान से जोड़ने की एक संभावनाशील, लेकिन शुरुआती कोशिश के रूप में देखना उचित है।