गूगल डीपमाइंड ने अल्फाप्रोटियो नामक एक एआई प्रणाली का अनावरण किया है, जो ऐसे नए प्रोटीनों को डिजाइन कर सकती है जो लक्ष्य अणुओं से सफलतापूर्वक जुड़ सकते हैं, जिससे दवा डिजाइन और रोग अनुसंधान में क्रांति आ सकती है।
अल्फाप्रोटियो विभिन्न लक्ष्य प्रोटीनों के लिए नए प्रोटीन बाइंडर उत्पन्न कर सकता है, जिसमें वीईजीएफ-ए भी शामिल है, जो कैंसर और मधुमेह की जटिलताओं से जुड़ा हुआ है। उल्लेखनीय रूप से, यह पहली बार है जब किसी एआई उपकरण ने वीईजीएफ-ए के लिए प्रोटीन बाइंडर को सफलतापूर्वक डिज़ाइन किया है।
प्रणाली का प्रदर्शन विशेष रूप से प्रभावशाली है, जिसने उच्च प्रयोगात्मक सफलता दर और बंधन सम्बन्ध प्राप्त किया है जो परीक्षण किये गये सात लक्ष्य प्रोटीनों में मौजूदा तरीकों की तुलना में 300 गुना बेहतर है:
प्रोटीन से प्राप्त विशाल मात्रा में डेटा पर प्रशिक्षित प्रोटीन डाटा बैंक और अल्फाफोल्ड से 100 मिलियन से अधिक अनुमानित संरचनाओं के साथ, अल्फाप्रोटियो ने आणविक बंधन की पेचीदगियों को सीखा है। लक्ष्य अणु की संरचना और पसंदीदा बंधन स्थानों को देखते हुए, सिस्टम उन विशिष्ट साइटों पर बंधने के लिए डिज़ाइन किया गया एक उम्मीदवार प्रोटीन उत्पन्न करता है।
अल्फाप्रोटियो की क्षमताओं को प्रमाणित करने के लिए, टीम ने लक्ष्य प्रोटीन की विविध श्रेणी के लिए बाइंडर डिज़ाइन किए, जिसमें संक्रमण में शामिल वायरल प्रोटीन और कैंसर, सूजन और ऑटोइम्यून बीमारियों से जुड़े प्रोटीन शामिल हैं। परिणाम आशाजनक थे, जिसमें उच्च बंधन सफलता दर और बोर्ड भर में सर्वश्रेष्ठ बंधन शक्ति देखी गई।
उदाहरण के लिए, वायरल प्रोटीन BHRF1 को लक्षित करते समय, अल्फाप्रोटियो के 88% उम्मीदवार अणु गीले प्रयोगशाला परीक्षण में सफलतापूर्वक बंधे। औसतन, अल्फाप्रोटियो बाइंडर्स ने परीक्षण किए गए लक्ष्यों में सबसे अच्छे मौजूदा डिज़ाइन विधियों की तुलना में 10 गुना अधिक मजबूत बंधन प्रदर्शित किया।
सिस्टम के प्रदर्शन से पता चलता है कि यह अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला में प्रोटीन बाइंडरों से जुड़े प्रारंभिक प्रयोगों के लिए आवश्यक समय को काफी कम कर सकता है। हालांकि, टीम स्वीकार करती है कि अल्फाप्रोटियो की सीमाएँ हैं, क्योंकि यह TNFɑ (रुमेटॉइड गठिया जैसी ऑटोइम्यून बीमारियों से जुड़ा एक प्रोटीन) के खिलाफ सफल बाइंडर डिजाइन करने में असमर्थ था।
जिम्मेदार विकास सुनिश्चित करने के लिए, Google DeepMind बाहरी विशेषज्ञों के साथ मिलकर काम कर रहा है ताकि इस काम को साझा करने के लिए चरणबद्ध दृष्टिकोण को सूचित किया जा सके और सर्वोत्तम प्रथाओं को विकसित करने में सामुदायिक प्रयासों में योगदान दिया जा सके – जिसमें NTI की नई पहल भी शामिल है। एआई बायो फोरम.
जैसे-जैसे तकनीक विकसित होती है, टीम वैज्ञानिक समुदाय के साथ मिलकर काम करने की योजना बना रही है ताकि प्रभावशाली जीव विज्ञान समस्याओं पर अल्फाप्रोटियो का लाभ उठाया जा सके और इसकी सीमाओं को समझा जा सके। वे आइसोमॉर्फिक लैब्स में दवा डिजाइन अनुप्रयोगों की भी खोज कर रहे हैं।
जबकि अल्फाप्रोटियो प्रोटीन डिजाइन में एक महत्वपूर्ण कदम है, मजबूत बंधन प्राप्त करना आमतौर पर व्यावहारिक अनुप्रयोगों के लिए प्रोटीन डिजाइन करने में पहला कदम है। अनुसंधान और विकास प्रक्रिया में कई बायोइंजीनियरिंग चुनौतियों को दूर करना बाकी है।
फिर भी, गूगल डीपमाइंड की उन्नति में अनुसंधान के व्यापक क्षेत्र में प्रगति को गति देने की जबरदस्त क्षमता है, जिसमें दवा विकास, कोशिका और ऊतक इमेजिंग, रोग की समझ और निदान, और यहां तक कि कीटों के प्रति फसल प्रतिरोध भी शामिल है।
आप पूर्ण अल्फाप्रोटिओ श्वेतपत्र पा सकते हैं यहाँ (पीडीएफ)
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अल्फाप्रोटियो: गूगल डीपमाइंड ने प्रोटीन डिजाइन सिस्टम का अनावरण किया यह पोस्ट सबसे पहले एआई न्यूज पर दिखाई दी।