جرمنی اور امریکہ کے سائنسدانوں نے گوگل کے ڈیپ مائنڈ کے ذریعہ تیار کردہ مصنوعی ذہانت (AI) سسٹم الفا فولڈ کا استعمال کرتے ہوئے پروٹین میں اب تک کی سب سے زیادہ پیچیدہ گرہ کی پیش گوئی کی ہے۔ الفا فولڈ کے ذریعہ تیار کردہ اعداد و شمار کے ان کے مکمل تجزیے سے پروٹین میں پہلی جامع گرہوں کا بھی انکشاف ہوا: ایک ہی تار پر دو الگ الگ گرہوں پر مشتمل ٹاپولوجیکل ڈھانچے۔ اگر دریافت شدہ پروٹین ناٹس کو تجرباتی طور پر دوبارہ بنایا جا سکتا ہے تو یہ الفا فولڈ کی طرف سے کی گئی پیشین گوئیوں کی درستگی کی تصدیق کرنے میں مدد کرے گا۔
پروٹین پیچیدہ ٹاپولوجیکل ڈھانچے کی تشکیل کے لئے جوڑ سکتے ہیں۔ ان میں سے سب سے زیادہ دلچسپ پروٹین گرہیں ہیں - ایسی شکلیں جو اگر پروٹین کو دونوں سروں سے کھینچ لیا جائے تو وہ الگ نہیں ہوں گی۔ پیٹر ویرناؤجوہانس گٹنبرگ یونیورسٹی مینز کے ایک نظریاتی طبیعیات دان بتاتے ہیں۔ طبیعیات کی دنیا کہ اس وقت تقریباً 20 سے 30 معلوم ناٹڈ پروٹین موجود ہیں۔ ویرناو بتاتے ہیں کہ یہ ڈھانچے دلچسپ سوالات اٹھاتے ہیں کہ یہ کیسے فولڈ ہوتے ہیں اور کیوں موجود ہیں۔
ایک پروٹین کی شکل کو اس کے کام کے ساتھ قریب سے جوڑا جا سکتا ہے، لیکن جب کہ پروٹین ناٹس کی فعالیت اور مقصد کے بارے میں کچھ نظریات موجود ہیں، ان کی پشت پناہی کرنے کے لیے بہت کم ثبوت موجود ہیں۔ ویرناؤ کا کہنا ہے کہ مثال کے طور پر، وہ خاص طور پر تھرمل اتار چڑھاو کے خلاف مزاحم ہو کر پروٹین کو مستحکم رکھنے میں مدد کر سکتے ہیں، لیکن یہ کھلے سوالات ہیں۔ اگرچہ پروٹین کی گرہیں نایاب ہیں، لیکن وہ ارتقاء کے ذریعہ انتہائی محفوظ بھی دکھائی دیتے ہیں۔
"اگر ایک گرہ شدہ پروٹین موجود ہے، مثال کے طور پر، خمیر میں، اس بات کا بہت زیادہ امکان ہے کہ یہ انسانوں میں اسی پروٹین میں بھی گرا ہوا ہے،" ویرناو بتاتے ہیں۔ "لہذا، یہ وہ ڈھانچے ہیں جو کروڑوں سالوں سے موجود ہیں۔"
پروٹین ناٹ ریسرچ میں ایک دیرینہ مسئلہ پروٹین گرہوں کی تلاش اور شناخت رہا ہے۔ اگرچہ پیچیدہ پروٹین ڈھانچے کو تجربہ گاہوں میں تجرباتی طور پر طے کیا گیا ہے، یہ مشکل اور وقت طلب ہو سکتا ہے۔ حال ہی میں، ڈیپ مائنڈ نے ایک AI نظام تیار کیا جس کے نام سے جانا جاتا ہے۔ الفا فولڈ کہ اس کا دعویٰ ہے کہ ناقابل یقین رفتار اور درستگی کے ساتھ پروٹین کے ڈھانچے کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔ گہرائی سے سیکھنے کا نظام معلوم پروٹینوں اور ان کے امینو ایسڈ کی ترتیب کے ایک بڑے ڈیٹا بیس پر کام کرتا ہے۔ یہ پروٹین کے تین جہتی ڈھانچے کی پیش گوئی کرنے کے لیے امینو ایسڈ کے بنیادی ڈھانچے پر ان ترتیبوں اور معلومات کا استعمال کرتا ہے۔ اس کی تربیت پروٹین کے ڈھانچے کی ارتقائی، جسمانی اور ہندسی رکاوٹوں پر مبنی ہے۔
الفا فولڈ نے کئی لاکھ پروٹین ڈھانچے کی پیش گوئی کی ہے، جن میں سے زیادہ تر ابھی تک کیٹلاگ میں نہیں آئے ہیں۔ اس تازہ ترین کام میں، میں شائع ہوا۔ پروٹین سائنس، ویرناؤ اور اس کے ساتھیوں نے پہلے نامعلوم پیچیدہ پروٹین ناٹس کے لیے الفا فولڈ کے ڈیٹا بینک کو تلاش کیا۔ انہوں نے نو نئی گرہیں دریافت کیں۔ اس میں پہلے 7 شامل تھے۔1-knot - سات کراسنگ پوائنٹس کے ساتھ ایک گرہ جو کسی پروٹین میں پائی جانے والی ٹاپولوجیکل طور پر سب سے زیادہ پیچیدہ گرہ ہے۔
محققین کو کئی چھ پار کرنے والی جامع گرہیں بھی ملیں۔ ان میں سے ہر ایک میں دو ٹریفوئل ناٹس ہیں، جو کہ تین کراسنگ کے ساتھ گرہیں ہیں۔ انہوں نے پانچ ضروری کراسنگ کے ساتھ دو پہلے نامعلوم گرہیں بھی دریافت کیں، ایک 51-گرہ اور ایک 52-گرہ
ٹیم اب بائیو کیمسٹ کے ساتھ کام کر رہی ہے۔ ٹوڈ ییٹس، یونیورسٹی آف کیلیفورنیا لاس اینجلس میں، الفا فولڈ کے ذریعے تجرباتی طور پر شناخت کیے گئے پروٹین بنانے کے لیے اس بات کی تصدیق کرنے کے لیے کہ وہ پیش گوئی شدہ ٹوپولوجیکل ڈھانچے کی تشکیل کرتے ہیں۔ ویرناؤ کہتے ہیں، "مجھے پورا یقین ہے کہ ہم تجرباتی طور پر ان ڈھانچے کی تصدیق کر سکیں گے۔"
کوانٹم اپروچ تیزی سے پروٹین فولڈنگ کو ظاہر کرتا ہے۔
اگر ان ٹاپولوجیکل چیلنجنگ ڈھانچے کو تجرباتی طور پر بنایا جا سکتا ہے تو یہ ظاہر کرے گا کہ الفا فولڈ توقع کے مطابق کام کر رہا ہے اور کم پیچیدہ پروٹین کی شکلوں کی اپنی پیشین گوئیوں پر اعتماد فراہم کرتا ہے۔ "پروٹین گرہیں اس کا صرف ایک معمولی پہلو ہو سکتا ہے، لیکن اس کے باوجود یہ عام طور پر ان ٹولز کی توثیق کے طور پر کام کر سکتا ہے،" ویرناؤ بتاتے ہیں۔
مستقبل میں ان AI ٹولز کو پروٹین انجینئرنگ کے لیے استعمال کرنا ممکن ہو سکتا ہے۔ پروٹین کو گرہوں اور دیگر پیچیدہ ڈھانچے پر مشتمل ڈیزائن کیا جا سکتا ہے جو انہیں مخصوص کاموں کے لیے فعالیت فراہم کرتے ہیں، حالانکہ یہ کم از کم چند سال دور ہے۔
