जनरेटिव एआई डिज़ाइन को सेकंडों में एक अनुकूलित प्रोटीन देखें

जनरेटिव एआई डिज़ाइन को सेकंडों में एक अनुकूलित प्रोटीन देखें

टाइम स्टैम्प: 7 सितंबर, 2023 शाम 1:27 बजे
जेनरेटिव एआई डिज़ाइन को सेकंडों में एक अनुकूलित प्रोटीन प्लेटोब्लॉकचेन डेटा इंटेलिजेंस देखें। लंबवत खोज. ऐ.

2020 के अंत में, AI अग्रणी डीपमाइंड ने निर्माण में 50 वर्षों में एक सफलता हासिल की. परमाणु सटीकता के साथ प्रोटीन के आकार की भविष्यवाणी करके, इसका गहन शिक्षण एल्गोरिदम, अल्फाफोल्ड, जीवविज्ञान की बड़ी चुनौतियों में से एक को लगभग सभी ने हल कर लिया.

चयापचय से लेकर मस्तिष्क की कार्यप्रणाली तक, प्रोटीन वे अणु हैं जो हमारे शरीर को संचालित करते हैं। जब वे गलत हो जाते हैं, तो चीज़ें टूट जाती हैं और हमें कष्ट होता है। अधिकांश आधुनिक चिकित्सा रोग के इस पहलू पर ध्यान केंद्रित करती है: एक निष्क्रिय प्रोटीन अपराधी की पहचान करना और उसके साथ बातचीत करने के लिए विशेष रूप से चयनित एक अन्य अणु - एक दवा - के साथ उसके व्यवहार को संशोधित करना।

बात यह है कि प्रोटीन बेहद जटिल होते हैं। सैकड़ों या हजारों आणविक निर्माण खंडों, जिन्हें अमीनो एसिड कहा जाता है, से बने होते हैं, वे लंबी रिबन जैसी श्रृंखला बनाते हैं जो सूक्ष्म तरीकों से अपने आप में मुड़ जाते हैं। इन परतों के भीतर सक्रिय साइटें स्थित हैं जो अन्य प्रोटीनों से जुड़कर या रासायनिक प्रतिक्रियाओं को उत्प्रेरित करके प्रोटीन को अपना कार्य प्रदान करती हैं।

प्रभावी दवाओं को डिज़ाइन करना प्रोटीन के आकार, उसके कार्यात्मक स्थलों की भविष्यवाणी करने और किसी अन्य प्रोटीन या अणु की पहचान करने पर निर्भर करता है जो उन्हें गोद ले सकता है।

अल्फ़ाफोल्ड, अल्फ़ाफ़ोल्ड 2, और रोज़टीटीएफ़ोल्ड नामक एक एल्गोरिदम, द्वारा विकसित किया गया वाशिंगटन विश्वविद्यालय में बेकर लैबने इस प्रक्रिया में तेजी लाने के लिए महत्वपूर्ण कदम उठाए। डीपमाइंड ने कहा कि 2022 के मध्य तक अल्फाफोल्ड 2 हो जाएगा 200 मिलियन प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी की- लगभग सभी ज्ञात - और उन्हें एक खुले डेटाबेस में पेश किया।

लेकिन बात यहीं ख़त्म नहीं हुई. निर्माण तब से प्रोटीन संरचनाओं ने केंद्र चरण ले लिया है। ये नए एल्गोरिदम DALL-E और GPT-4 के समान परिवार में हैं - ChatGPT के पीछे का एल्गोरिदम - केवल चित्र या लिखित मार्ग उत्पन्न करने के बजाय, वे नवीन प्रोटीन उत्पन्न करते हैं.

बेकर लैब, विशेष रूप से, प्रोटीन डिजाइन करने के लिए रोजटीटीफोल्ड पर निर्माण कर रही है। इस गर्मी, में प्रकाशित एक पेपर में प्रकृतिटीम ने कहा कि उनका नवीनतम एल्गोरिदम, आरएफडिफ्यूजन, तेज़ और अधिक सटीक था। एल्गोरिथ्म एनवीडिया चिप पर 100 सेकंड में 11-अमीनो-एसिड प्रोटीन उत्पन्न कर सकता है, जबकि पुराने एल्गोरिदम के साथ यह 8.5 मिनट में उत्पन्न होता है। आरएफडिफ्यूजन नए प्रोटीन उत्पन्न करने में भी लगभग 100 गुना अधिक प्रभावी है जो ज्ञात प्रोटीन पर रुचि की साइटों पर मजबूती से बांधता है।

टीम ने जुलाई पेपर में लिखा, "टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से छवियों की पीढ़ी की याद दिलाते हुए, आरएफडिफ्यूजन न्यूनतम विशेषज्ञ ज्ञान के साथ, न्यूनतम आणविक विशिष्टताओं से कार्यात्मक प्रोटीन की पीढ़ी को संभव बनाता है।"

यह सब कल्पना करना कठिन हो सकता है। इन एल्गोरिदम को क्रियान्वित होते देखने का कोई विकल्प नहीं है। चैटजीपीटी के वायरल हिट होने का कारण यह कम था कि यह एक शून्य से एक सफलता थी - तकनीक कई वर्षों से अधिक परिष्कृत हो रही थी - और अधिक यह था कि यह एक सरल पोर्टल था जिसके माध्यम से हम सभी सीधे उस परिष्कार का अनुभव कर सकते थे।

सौभाग्य से, यहां, हमारे पास बिंदु को घर तक पहुंचाने के लिए एक दृश्य है। नीचे दिया गया वीडियो, जिसका श्रेय इयान सी. हेडन और यूनिवर्सिटी ऑफ वॉशिंगटन इंस्टीट्यूट फॉर प्रोटीन डिजाइन को दिया जाता है, काम पर आरएफडिफ्यूजन को दिखाता है, जो सेकंड में इंसुलिन रिसेप्टर पर एक विशिष्ट साइट के लिए प्रोटीन डिजाइन करता है।

बेशक, अभी बहुत काम किया जाना बाकी है—प्रभावी नई दवाओं को डिजाइन करना एक कठिन, वर्षों चलने वाली प्रक्रिया है—लेकिन यह स्पष्ट है कि एआई उपकरण जैव प्रौद्योगिकी में तेजी से प्रगति कर रहे हैं।

छवि क्रेडिट: बेकर लैब/वाशिंगटन विश्वविद्यालय

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