एआई विज्ञान को ज्ञात लगभग हर प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करता है

2020 में, डीपमाइंड नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला ने ऐसी तकनीक का अनावरण किया जो प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी कर सकती है – सूक्ष्म तंत्र जो मानव शरीर और अन्य सभी जीवित चीजों के व्यवहार को संचालित करते हैं।

एक साल बाद, लैब ने वैज्ञानिकों के साथ अल्फ़ाफोल्ड नामक उपकरण साझा किया और मानव जीनोम द्वारा व्यक्त सभी प्रोटीनों सहित 350,000 से अधिक प्रोटीनों के लिए अनुमानित आकार जारी किए। इसने तुरंत जैविक अनुसंधान के पाठ्यक्रम को स्थानांतरित कर दिया। यदि वैज्ञानिक प्रोटीन के आकार की पहचान कर सकते हैं, तो वे बीमारियों को समझने, नई दवाएं बनाने और अन्यथा पृथ्वी पर जीवन के रहस्यों की जांच करने की क्षमता को तेज कर सकते हैं।

अब, डीपमाइंड ने विज्ञान के लिए ज्ञात लगभग हर प्रोटीन के लिए भविष्यवाणियां जारी की हैं। Google के समान मूल कंपनी के स्वामित्व वाली लंदन स्थित प्रयोगशाला ने गुरुवार को कहा कि इसने दुनिया भर के वैज्ञानिकों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध ऑनलाइन डेटाबेस में 200 मिलियन से अधिक भविष्यवाणियां जोड़ी हैं।

इस नई रिलीज के साथ, डीपमाइंड के वैज्ञानिक अधिक अस्पष्ट जीवों में अनुसंधान को गति देने और मेटाप्रोटेमिक्स नामक एक नए क्षेत्र को चिंगारी करने की उम्मीद करते हैं।

डीपमाइंड के मुख्य कार्यकारी डेमिस हसाबिस ने एक फोन साक्षात्कार में कहा, “वैज्ञानिक अब इस पूरे डेटाबेस का पता लगा सकते हैं और पैटर्न की तलाश कर सकते हैं – प्रजातियों और विकासवादी पैटर्न के बीच संबंध जो अब तक स्पष्ट नहीं हो सकते हैं।”

प्रोटीन रासायनिक यौगिकों के तार के रूप में शुरू होते हैं, फिर तीन-आयामी आकृतियों में मुड़ते और मोड़ते हैं जो परिभाषित करते हैं कि ये अणु दूसरों से कैसे जुड़ते हैं। यदि वैज्ञानिक किसी विशेष प्रोटीन के आकार को इंगित कर सकते हैं, तो वे समझ सकते हैं कि यह कैसे काम करता है।

यह ज्ञान अक्सर बीमारी और बीमारी के खिलाफ लड़ाई का एक महत्वपूर्ण हिस्सा होता है। उदाहरण के लिए, बैक्टीरिया कुछ प्रोटीनों को व्यक्त करके एंटीबायोटिक दवाओं का विरोध करते हैं। यदि वैज्ञानिक समझ सकें कि ये प्रोटीन कैसे काम करते हैं, तो वे एंटीबायोटिक प्रतिरोध का मुकाबला करना शुरू कर सकते हैं।

पहले, एक प्रोटीन के आकार को इंगित करने के लिए एक प्रयोगशाला बेंच पर एक्स-रे, सूक्ष्मदर्शी और अन्य उपकरणों को शामिल करते हुए व्यापक प्रयोग की आवश्यकता होती थी। अब, प्रोटीन बनाने वाले रासायनिक यौगिकों की स्ट्रिंग को देखते हुए, अल्फाफोल्ड इसके आकार की भविष्यवाणी कर सकता है।

तकनीक सही नहीं है। लेकिन यह एक प्रोटीन के आकार की सटीकता के साथ भविष्यवाणी कर सकता है जो कि स्वतंत्र बेंचमार्क परीक्षणों के अनुसार, लगभग 63% समय में शारीरिक प्रयोग करता है। हाथ में एक भविष्यवाणी के साथ, वैज्ञानिक इसकी सटीकता को अपेक्षाकृत जल्दी सत्यापित कर सकते हैं।

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन फ्रांसिस्को के एक शोधकर्ता क्लिमेंट वर्बा, जो कोरोनोवायरस को समझने और इसी तरह की महामारियों के लिए तैयार करने के लिए तकनीक का उपयोग करते हैं, ने कहा कि प्रौद्योगिकी ने इस काम को “सुपरचार्ज” किया था, अक्सर प्रयोग के महीनों की बचत होती है। दूसरों ने उपकरण का उपयोग किया है क्योंकि वे गैस्ट्रोएंटेराइटिस, मलेरिया और पार्किंसंस रोग से लड़ने के लिए संघर्ष करते हैं।

प्रौद्योगिकी ने मानव शरीर से परे अनुसंधान को भी गति दी है, जिसमें मधुमक्खियों के स्वास्थ्य में सुधार के प्रयास भी शामिल हैं। डीपमाइंड का विस्तारित डेटाबेस वैज्ञानिकों के एक बड़े समुदाय को समान लाभ प्राप्त करने में मदद कर सकता है।

हसाबिस की तरह, वर्बा का मानना ​​​​है कि डेटाबेस यह समझने के नए तरीके प्रदान करेगा कि प्रोटीन प्रजातियों में कैसे व्यवहार करता है। वह इसे नई पीढ़ी के वैज्ञानिकों को शिक्षित करने के तरीके के रूप में भी देखता है। सभी शोधकर्ता इस प्रकार के संरचनात्मक जीव विज्ञान में पारंगत नहीं हैं; सभी ज्ञात प्रोटीनों का एक डेटाबेस प्रवेश के बार को कम करता है। “यह संरचनात्मक जीव विज्ञान को जन-जन तक पहुंचा सकता है,” वर्बा ने कहा।

यह लेख मूल रूप से द न्यूयॉर्क टाइम्स में छपा था।