प्रोटीन सामाजिक प्राणी हैं। वे भी गिरगिट हैं. कोशिका की ज़रूरतों के आधार पर, वे तेजी से संरचना में परिवर्तन करते हैं और एक जटिल नृत्य में अन्य जैव अणुओं को पकड़ लेते हैं।
यह मॉलिक्यूलर डिनर थियेटर नहीं है। बल्कि, ये साझेदारियाँ जैविक प्रक्रियाओं का हृदय हैं। कुछ जीन को चालू या बंद कर देते हैं। अन्य लोग उम्र बढ़ने वाली "ज़ोंबी" कोशिकाओं को आत्म-विनाश करने या मस्तिष्क नेटवर्क को दोबारा आकार देकर हमारी अनुभूति और स्मृति को शीर्ष आकार में रखने के लिए प्रेरित करते हैं।
इन कनेक्शनों ने पहले से ही उपचारों की एक विस्तृत श्रृंखला को प्रेरित किया है - और नए उपचारों को एआई द्वारा त्वरित किया जा सकता है जो बायोमोलेक्यूल्स को मॉडल और डिज़ाइन कर सकता है। लेकिन पिछले एआई उपकरण पूरी तरह से प्रोटीन और उनके इंटरैक्शन पर ध्यान केंद्रित करते थे, अपने गैर-प्रोटीन भागीदारों को एक तरफ रख देते थे।
इस हफ्ते, एक खोज in विज्ञान अन्य जैव अणुओं की एक विस्तृत विविधता को मॉडल करने के लिए एआई की क्षमता का विस्तार किया गया जो भौतिक रूप से प्रोटीन को पकड़ते हैं, जिसमें आयरन युक्त छोटे अणु भी शामिल हैं जो ऑक्सीजन वाहक का केंद्र बनाते हैं।
वाशिंगटन विश्वविद्यालय में डॉ. डेविड बेकर के नेतृत्व में, नया एआई जैव-आणविक डिजाइन के दायरे को व्यापक बनाता है। इसे रोज टीटीएएफफोल्ड ऑल-एटम नाम दिया गया है, यह डीएनए और आरएनए जैसे असंख्य अन्य बायोमोलेक्यूल्स को शामिल करने के लिए पिछली प्रोटीन-केवल प्रणाली पर आधारित है। यह छोटे अणुओं को भी जोड़ता है - उदाहरण के लिए, लोहा - जो कुछ प्रोटीन कार्यों के अभिन्न अंग हैं।
एआई ने केवल घटकों के अनुक्रम और संरचना से सीखा - उनकी 3डी संरचना के किसी भी विचार के बिना - लेकिन परमाणु स्तर पर जटिल आणविक मशीनों को मैप कर सकता है।
अध्ययन में, जब जेनेरिक एआई के साथ जोड़ा गया, तो रोज़ टीटीएएफफोल्ड ऑल-एटम ने ऐसे प्रोटीन बनाए जो आसानी से हृदय रोग की दवा बन गए। एल्गोरिदम ने प्रोटीन भी उत्पन्न किया जो हेम को नियंत्रित करता है, एक लौह युक्त अणु जो रक्त को ऑक्सीजन ले जाने में मदद करता है, और बिलिन, पौधों और बैक्टीरिया में एक रसायन जो उनके चयापचय के लिए प्रकाश को अवशोषित करता है।
ये उदाहरण केवल अवधारणा के प्रमाण हैं। टीम वैज्ञानिकों के लिए रोज़ टीटीएएफफोल्ड ऑल-एटम को जनता के लिए जारी कर रही है ताकि वे अकेले प्रोटीन कॉम्प्लेक्स की तुलना में कहीं अधिक जटिलता वाले कई इंटरैक्टिंग जैव-घटक बना सकें। बदले में, रचनाएँ नए उपचारों को जन्म दे सकती हैं।
अध्ययन के लेखक वुडी अहर्न ने एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा, "यहां हमारा लक्ष्य एक एआई उपकरण बनाना था जो अधिक परिष्कृत उपचार और अन्य उपयोगी अणु उत्पन्न कर सके।"
पर ड्रीम
2020 में, Google DeepMind के AlphaFold और बेकर लैब के RoseTTAFold ने प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी समस्या को हल किया, जिसने वैज्ञानिकों को आधी सदी तक भ्रमित किया था और प्रोटीन अनुसंधान के एक नए युग की शुरुआत की। इन एल्गोरिदम के अद्यतन संस्करणों ने विज्ञान के लिए ज्ञात और अज्ञात सभी प्रोटीन संरचनाओं को मैप किया।
इसके बाद, जेनरेटिव एआई-ओपनएआई की चैटजीपीटी और गूगल की जेमिनी के पीछे की तकनीक-ने गतिविधि की एक प्रभावशाली श्रृंखला के साथ डिजाइनर प्रोटीन का एक रचनात्मक उन्माद पैदा किया। कुछ नव निर्मित प्रोटीन एक हार्मोन को नियंत्रित करते हैं जो कैल्शियम के स्तर को नियंत्रण में रखता है। दूसरों ने कृत्रिम एंजाइमों या प्रोटीन का नेतृत्व किया जो कर सकते थे आसानी से अपना आकार बदलें इलेक्ट्रॉनिक सर्किट में ट्रांजिस्टर की तरह।
प्रोटीन संरचनाओं की एक नई दुनिया की कल्पना करके, जेनरेटिव एआई में हमारे जीव विज्ञान और स्वास्थ्य को विनियमित करने के लिए सिंथेटिक प्रोटीन की एक पीढ़ी का सपना देखने की क्षमता है।
लेकिन एक समस्या है. डिज़ाइनर प्रोटीन एआई मॉडल में सुरंग दृष्टि है: वे हैं भी प्रोटीन पर ध्यान केंद्रित किया।
जीवन के आणविक घटकों की कल्पना करते समय, प्रोटीन, डीएनए और फैटी एसिड दिमाग में आते हैं। लेकिन एक कोशिका के अंदर, इन संरचनाओं को अक्सर छोटे अणुओं द्वारा एक साथ रखा जाता है जो आसपास के घटकों के साथ मिलकर एक कार्यात्मक जैव-संयोजन बनाते हैं।
एक उदाहरण हेम है, एक अंगूठी जैसा अणु जिसमें लोहा शामिल होता है। हीम लाल रक्त कोशिकाओं में हीमोग्लोबिन का आधार है, जो पूरे शरीर में ऑक्सीजन पहुंचाता है और विभिन्न रासायनिक बंधनों का उपयोग करके आसपास के प्रोटीन "हुक" को पकड़ लेता है।
प्रोटीन या डीएनए के विपरीत, जिसे आणविक "अक्षरों" की एक श्रृंखला के रूप में तैयार किया जा सकता है, छोटे अणुओं और उनकी बातचीत को पकड़ना मुश्किल होता है। लेकिन वे जीवविज्ञान की जटिल आणविक मशीनों के लिए महत्वपूर्ण हैं और नाटकीय रूप से उनके कार्यों को बदल सकते हैं।
यही कारण है कि, अपने नए अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एआई के दायरे को प्रोटीन से परे विस्तारित करने का लक्ष्य रखा है।
लेखकों ने अपने पेपर में लिखा है, "हम प्रोटीन, डीएनए और अन्य संशोधनों सहित एक जैविक अणु के लिए सभी परमाणुओं के लिए 3डी निर्देशांक उत्पन्न करने में सक्षम एक संरचना भविष्यवाणी विधि विकसित करने के लिए तैयार हैं"।
टैग टीम
टीम ने अन्य अणुओं को शामिल करने के लिए पिछले प्रोटीन मॉडलिंग एआई को संशोधित करके शुरुआत की।
एआई तीन स्तरों पर काम करता है: पहला प्रोटीन के एक-आयामी "अक्षर" अनुक्रम का विश्लेषण करता है, जैसे किसी पृष्ठ पर शब्द। इसके बाद, एक 2डी मानचित्र ट्रैक करता है कि प्रत्येक प्रोटीन "शब्द" दूसरे से कितनी दूर है। अंत में, 3डी निर्देशांक-कुछ हद तक जीपीएस की तरह-प्रोटीन की समग्र संरचना को मैप करता है।
फिर अपग्रेड आता है. मॉडल में छोटे अणु की जानकारी को शामिल करने के लिए, टीम ने पहली दो परतों में परमाणु साइटों और रासायनिक कनेक्शन के बारे में डेटा जोड़ा।
तीसरे में, उन्होंने चिरैलिटी पर ध्यान केंद्रित किया - अर्थात, यदि किसी रसायन की संरचना बाएँ या दाएँ हाथ की है। हमारे हाथों की तरह, रसायनों में भी प्रतिबिंबित संरचनाएं हो सकती हैं बड़े पैमाने पर भिन्न जैविक परिणाम. दस्ताने पहनने की तरह, केवल रसायन की सही "सौम्यता" ही किसी दिए गए बायो-असेंबली "दस्ताने" में फिट हो सकती है।
इसके बाद RoseTTAFold ऑल-एटम को प्रोटीन, छोटे अणुओं और उनकी अंतःक्रियाओं का वर्णन करने वाले सैकड़ों हजारों डेटापॉइंट के साथ कई डेटासेट पर प्रशिक्षित किया गया। अंततः, इसने संभावित प्रोटीन संयोजनों के निर्माण के लिए उपयोगी छोटे अणुओं के सामान्य गुणों को सीखा। विवेक जांच के रूप में, टीम ने उच्च-गुणवत्ता वाली भविष्यवाणियों की पहचान करने के लिए एक "आत्मविश्वास गेज" भी जोड़ा - जो स्थिर और कार्यात्मक जैव-असेंबली की ओर ले जाते हैं।
पिछले प्रोटीन-केवल एआई मॉडल के विपरीत, रोज़ टीटीएएफफोल्ड ऑल-एटम "पूर्ण जैव-आणविक प्रणालियों को मॉडल कर सकता है," टीम ने लिखा।
परीक्षणों की एक श्रृंखला में, उन्नत मॉडल ने प्रोटीन और गैर-प्रोटीन अणुओं के बीच तेजी से बातचीत की भविष्यवाणी करके दवा की खोज का एक प्रमुख घटक - किसी दिए गए प्रोटीन पर छोटे अणुओं को "डॉक" करना सीखते समय पिछले तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया।
बहादुर नई दुनिया
छोटे अणुओं को शामिल करने से कस्टम प्रोटीन डिज़ाइन का एक नया स्तर खुल जाता है।
अवधारणा के प्रमाण के रूप में, टीम ने अपने पास मौजूद जेनेरिक एआई मॉडल के साथ रोज़ टीटीएएफफोल्ड ऑल-एटम को जोड़ा पहले विकसित और तीन अलग-अलग छोटे अणुओं के लिए प्रोटीन साझेदार तैयार किए।
पहला डिगॉक्सिजेनिन था, जिसका उपयोग हृदय रोगों के इलाज के लिए किया जाता है लेकिन इसके दुष्प्रभाव हो सकते हैं। एक प्रोटीन जो इसे पकड़ लेता है, विषाक्तता कम कर देता है। अणु के पूर्व ज्ञान के बिना भी, एआई ने कई प्रोटीन बाइंडर्स डिज़ाइन किए, जो सुसंस्कृत कोशिकाओं में परीक्षण किए जाने पर डिगॉक्सिजेनिन स्तर को नियंत्रित करते हैं।
एआई ने ऐसे प्रोटीन भी डिज़ाइन किए हैं जो लाल रक्त कोशिकाओं में ऑक्सीजन स्थानांतरण के लिए महत्वपूर्ण एक छोटे अणु हीम और बिलिन से जुड़ते हैं, जो विभिन्न प्राणियों को प्रकाश को अवशोषित करने में मदद करता है।
पिछले तरीकों के विपरीत, टीम ने समझाया, एआई "आसानी से नए प्रोटीन उत्पन्न कर सकता है" जो बिना किसी विशेषज्ञ ज्ञान के छोटे अणुओं को पकड़ लेता है।
यह परमाणु स्तर पर प्रोटीन और छोटे अणुओं के बीच संबंधों की ताकत के बारे में अत्यधिक सटीक भविष्यवाणी भी कर सकता है, जिससे जटिल जैव-आणविक संरचनाओं के एक पूरे नए ब्रह्मांड का तर्कसंगत रूप से निर्माण करना संभव हो जाता है।
बेकर ने कहा, "हर जगह वैज्ञानिकों को अभूतपूर्व परिशुद्धता के साथ बायोमोलेक्यूल्स उत्पन्न करने के लिए सशक्त बनाकर, हम अभूतपूर्व खोजों और व्यावहारिक अनुप्रयोगों के द्वार खोल रहे हैं जो चिकित्सा, सामग्री विज्ञान और उससे आगे के भविष्य को आकार देंगे।"
छवि क्रेडिट: इयान सी. हेडन
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- स्रोत: https://singularityhub.com/2024/03/08/this-ai-can-design-biomolecular-machines-with-atomic-precision/
