پروٹین سماجی مخلوق ہیں۔ وہ بھی گرگٹ ہیں۔ ایک خلیے کی ضروریات پر منحصر ہے، وہ تیزی سے ساخت میں تبدیل ہو جاتے ہیں اور ایک پیچیدہ رقص میں دوسرے حیاتیاتی مالیکیولز پر قبضہ کر لیتے ہیں۔
یہ مالیکیولر ڈنر تھیٹر نہیں ہے۔ بلکہ یہ شراکتیں حیاتیاتی عمل کا مرکز ہیں۔ کچھ جین کو آن یا آف کر دیتے ہیں۔ دوسرے لوگ عمر بڑھنے والے "زومبی" خلیوں کو خود کو تباہ کرنے یا دماغی نیٹ ورکس کو نئی شکل دے کر ہماری ادراک اور یادداشت کو ٹپ ٹاپ شکل میں رکھتے ہیں۔
ان رابطوں نے پہلے ہی علاج کی ایک وسیع رینج کو متاثر کیا ہے — اور نئے علاج کو اے آئی کے ذریعے تیز کیا جا سکتا ہے جو بائیو مالیکیولز کو ماڈل اور ڈیزائن کر سکتے ہیں۔ لیکن پچھلے AI ٹولز نے مکمل طور پر پروٹینز اور ان کے تعاملات پر توجہ مرکوز کی، ان کے نان پروٹین پارٹنرز کو ایک طرف رکھا۔
اس ہفتے، پڑھائی in سائنس دیگر بائیو مالیکیولز کی وسیع اقسام کو ماڈل بنانے کی اے آئی کی صلاحیت کو بڑھایا جو جسمانی طور پر پروٹین پر قبضہ کرتے ہیں، بشمول آئرن پر مشتمل چھوٹے مالیکیول جو آکسیجن کیریئرز کا مرکز بنتے ہیں۔
واشنگٹن یونیورسٹی میں ڈاکٹر ڈیوڈ بیکر کی قیادت میں، نیا AI بائیو مالیکولر ڈیزائن کے دائرہ کار کو وسیع کرتا ہے۔ RoseTTAFold All-Atom کے نام سے موسوم، یہ صرف پروٹین کے لیے ایک سابقہ نظام پر بناتا ہے جس میں ڈی این اے اور آر این اے جیسے دیگر بائیو مالیکیولز کو شامل کیا جاتا ہے۔ اس میں چھوٹے مالیکیولز بھی شامل ہوتے ہیں — مثال کے طور پر، آئرن — جو کہ پروٹین کے کچھ افعال کے لیے لازمی ہیں۔
AI نے صرف اجزاء کی ترتیب اور ساخت سے سیکھا — ان کے 3D ڈھانچے کا کوئی خیال کیے بغیر — لیکن جوہری سطح پر پیچیدہ مالیکیولر مشینوں کا نقشہ بنا سکتا ہے۔
مطالعہ میں، جب جنریٹیو AI کے ساتھ جوڑا بنایا گیا تو، RoseTTAFold All-Atom نے ایسے پروٹین بنائے جو آسانی سے دل کی بیماری کی دوا پر گرفت میں آجاتے ہیں۔ الگورتھم نے پروٹین بھی بنائے جو ہیم کو منظم کرتے ہیں، ایک آئرن سے بھرپور مالیکیول جو خون کو آکسیجن لے جانے میں مدد کرتا ہے، اور بلین، پودوں اور بیکٹیریا میں ایک کیمیکل جو ان کے میٹابولزم کے لیے روشنی جذب کرتا ہے۔
یہ مثالیں تصور کا محض ثبوت ہیں۔ ٹیم سائنسدانوں کے لیے RoseTTAFold All-Atom کو عوام کے لیے جاری کر رہی ہے تاکہ وہ اکیلے پروٹین کمپلیکس سے کہیں زیادہ پیچیدگی کے ساتھ ایک سے زیادہ تعامل کرنے والے بائیو اجزاء بنا سکیں۔ اس کے نتیجے میں، تخلیقات نئے علاج کی قیادت کر سکتے ہیں.
مطالعہ کے مصنف ووڈی آہرن نے ایک پریس ریلیز میں کہا، "یہاں ہمارا مقصد ایک AI ٹول بنانا تھا جو مزید جدید ترین علاج اور دیگر مفید مالیکیولز پیدا کر سکے۔"
پر خواب
2020 میں، Google DeepMind کے AlphaFold اور Baker Lab کے RoseTTAFold نے پروٹین کے ڈھانچے کی پیشن گوئی کے مسئلے کو حل کیا جس نے نصف صدی سے سائنسدانوں کو حیران کر رکھا تھا اور پروٹین کی تحقیق کے ایک نئے دور کا آغاز کیا۔ ان الگورتھم کے تازہ ترین ورژن نے تمام پروٹین ڈھانچے کو سائنس کے لیے معلوم اور نامعلوم دونوں طرح سے نقشہ بنایا۔
اس کے بعد، جنریٹو AI — OpenAI کی ChatGPT اور Google کی Gemini کے پیچھے موجود ٹیکنالوجی — نے سرگرمی کی ایک متاثر کن حد کے ساتھ ڈیزائنر پروٹین کے تخلیقی جنون کو جنم دیا۔ کچھ نئے پیدا ہونے والے پروٹین نے ایک ہارمون کو منظم کیا جس نے کیلشیم کی سطح کو چیک میں رکھا۔ دوسروں نے مصنوعی انزائمز یا پروٹین کی قیادت کی جو کر سکتے تھے آسانی سے ان کی شکل تبدیل کریں جیسے الیکٹرانک سرکٹس میں ٹرانزسٹر۔
پروٹین کے ڈھانچے کی ایک نئی دنیا کو دھوکہ دے کر، جنریٹو AI ہماری حیاتیات اور صحت کو منظم کرنے کے لیے مصنوعی پروٹینوں کی ایک نسل کا خواب دیکھنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔
لیکن ایک مسئلہ ہے۔ ڈیزائنر پروٹین AI ماڈلز میں ٹنل ویژن ہوتا ہے: وہ ہیں۔ بھی پروٹین پر توجہ مرکوز.
زندگی کے مالیکیولر اجزاء کا تصور کرتے وقت، پروٹین، ڈی این اے، اور فیٹی ایسڈ ذہن میں آتے ہیں۔ لیکن ایک خلیے کے اندر، یہ ڈھانچے اکثر چھوٹے مالیکیولز کے ذریعے اکٹھے ہوتے ہیں جو ارد گرد کے اجزاء کے ساتھ مل کر ایک فعال بائیو اسمبلی بناتے ہیں۔
ایک مثال ہیم ہے، ایک انگوٹھی کی طرح کا مالیکیول جو لوہے کو شامل کرتا ہے۔ ہیم خون کے سرخ خلیات میں ہیموگلوبن کی بنیاد ہے، جو پورے جسم میں آکسیجن کو شٹل کرتا ہے اور مختلف قسم کے کیمیائی بانڈز کا استعمال کرتے ہوئے ارد گرد کے پروٹین "ہکس" کو پکڑتا ہے۔
پروٹین یا ڈی این اے کے برعکس، جسے سالماتی "حروف" کی ایک تار کے طور پر ماڈل بنایا جا سکتا ہے، چھوٹے مالیکیولز اور ان کے تعامل کو پکڑنا مشکل ہے۔ لیکن وہ حیاتیات کی پیچیدہ مالیکیولر مشینوں کے لیے اہم ہیں اور ان کے افعال کو ڈرامائی طور پر تبدیل کر سکتے ہیں۔
یہی وجہ ہے کہ، ان کے نئے مطالعہ میں، محققین کا مقصد AI کے دائرہ کار کو پروٹین سے آگے بڑھانا ہے۔
مصنفین نے اپنے مقالے میں لکھا، "ہم نے ایک حیاتیاتی مالیکیول کے لیے، جس میں پروٹین، ڈی این اے، اور دیگر ترمیمات شامل ہیں، تمام ایٹموں کے لیے 3D کوآرڈینیٹ پیدا کرنے کے قابل ڈھانچہ کی پیشن گوئی کا طریقہ تیار کرنا شروع کیا۔"
ٹیگ ٹیم
ٹیم نے دوسرے مالیکیولز کو شامل کرنے کے لیے پچھلی پروٹین ماڈلنگ AI میں ترمیم کرکے شروع کیا۔
AI تین سطحوں پر کام کرتا ہے: پہلا ایک پروٹین کے ایک جہتی "حروف" ترتیب کا تجزیہ کرتا ہے، جیسے صفحہ پر موجود الفاظ۔ اگلا، ایک 2D نقشہ ٹریک کرتا ہے کہ ہر ایک پروٹین "لفظ" دوسرے سے کتنا دور ہے۔ آخر میں، 3D کوآرڈینیٹ — تھوڑا سا GPS کی طرح — پروٹین کی مجموعی ساخت کا نقشہ بناتے ہیں۔
پھر اپ گریڈ آتا ہے۔ ماڈل میں چھوٹے مالیکیول کی معلومات کو شامل کرنے کے لیے، ٹیم نے پہلی دو تہوں میں جوہری مقامات اور کیمیائی رابطوں کے بارے میں ڈیٹا شامل کیا۔
تیسرے میں، انہوں نے chirality پر توجہ مرکوز کی- یعنی، اگر کسی کیمیکل کی ساخت بائیں یا دائیں ہاتھ کی ہو۔ ہمارے ہاتھوں کی طرح، کیمیکلز میں بھی آئینہ دار ڈھانچے ہوسکتے ہیں۔ بڑے پیمانے پر مختلف حیاتیاتی نتائج. دستانے پہننے کی طرح، کیمیکل کا صرف صحیح "ہاتھ" ہی دیے گئے بائیو اسمبلی "دستانے" کو فٹ کر سکتا ہے۔
اس کے بعد RoseTTAFold All-Atom کو پروٹین، چھوٹے مالیکیولز، اور ان کے تعاملات کو بیان کرنے والے سیکڑوں ہزاروں ڈیٹا پوائنٹس کے ساتھ متعدد ڈیٹاسیٹس پر تربیت دی گئی۔ آخر کار، اس نے چھوٹے مالیکیولز کی عمومی خصوصیات سیکھیں جو قابل عمل پروٹین اسمبلیوں کی تعمیر کے لیے مفید ہیں۔ سنجیدگی کی جانچ کے طور پر، ٹیم نے اعلیٰ معیار کی پیشین گوئیوں کی شناخت کے لیے ایک "اعتماد گیج" بھی شامل کیا — جو کہ مستحکم اور فعال بائیو اسمبلیوں کا باعث بنتے ہیں۔
ٹیم نے لکھا کہ صرف پروٹین والے AI ماڈلز کے برعکس، RoseTTAFold All-Atom "مکمل بائیو مالیکیولر سسٹمز کو ماڈل بنا سکتا ہے۔"
ٹیسٹوں کی ایک سیریز میں، اپ گریڈ شدہ ماڈل نے پچھلے طریقوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کیا جب چھوٹے مالیکیولز کو کسی مخصوص پروٹین پر "ڈاک" کرنا سیکھا جو کہ منشیات کی دریافت کا ایک اہم جزو ہے- پروٹین اور نان پروٹین مالیکیولز کے درمیان تعاملات کی تیزی سے پیش گوئی کر کے۔
بہادر نئی دنیا
چھوٹے مالیکیولز کو شامل کرنے سے حسب ضرورت پروٹین ڈیزائن کی پوری نئی سطح کھل جاتی ہے۔
تصور کے ثبوت کے طور پر، ٹیم نے RoseTTAFold All-Atom کو ایک جنریٹیو AI ماڈل کے ساتھ میش کیا۔ پہلے ترقی یافتہ اور تین مختلف چھوٹے مالیکیولز کے لیے پروٹین پارٹنرز کو ڈیزائن کیا۔
پہلا digoxigenin تھا، جو دل کی بیماریوں کے علاج کے لیے استعمال ہوتا ہے لیکن اس کے مضر اثرات ہو سکتے ہیں۔ ایک پروٹین جو اس پر پکڑتا ہے زہریلا کو کم کرتا ہے۔ یہاں تک کہ مالیکیول کی پیشگی معلومات کے بغیر، AI نے کئی پروٹین بائنڈرز ڈیزائن کیے جو مہذب خلیوں میں ٹیسٹ کیے جانے پر ڈیگوکسیجنن کی سطح کو بہتر بناتے ہیں۔
AI نے ایسے پروٹین بھی ڈیزائن کیے جو ہیم سے منسلک ہوتے ہیں، خون کے سرخ خلیوں میں آکسیجن کی منتقلی کے لیے ایک چھوٹا مالیکیول، اور بلین، جو کہ مختلف مخلوقات کو روشنی جذب کرنے میں مدد کرتا ہے۔
پچھلے طریقوں کے برعکس، ٹیم نے وضاحت کی، AI "آسانی سے نئے پروٹین تیار کر سکتا ہے" جو بغیر کسی ماہر کی معلومات کے چھوٹے مالیکیولز پر قبضہ کر لیتا ہے۔
یہ جوہری سطح پر پروٹینوں اور چھوٹے مالیکیولز کے درمیان رابطوں کی مضبوطی کے بارے میں بھی انتہائی درست پیشین گوئیاں کر سکتا ہے، جس سے پیچیدہ بایو مالیکیولر ڈھانچے کی ایک پوری نئی کائنات کو عقلی طور پر بنانا ممکن ہو جاتا ہے۔
بیکر نے کہا، "سائنس دانوں کو ہر جگہ بااختیار بنا کر بے مثال درستگی کے ساتھ بائیو مالیکیولز پیدا کرنے کے لیے، ہم زمینی دریافتوں اور عملی ایپلی کیشنز کے دروازے کھول رہے ہیں جو طب، مادّی سائنس اور اس سے آگے کے مستقبل کی تشکیل کریں گے۔"
تصویری کریڈٹ: ایان سی ہیڈن
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://singularityhub.com/2024/03/08/this-ai-can-design-biomolecular-machines-with-atomic-precision/
