एआई ने 500 मिलियन वर्षों के विकास की अनुकृति की – और एक नए प्रोटीन का निर्माण किया!

विकास ने आणविक स्तर पर जीवन को अरबों वर्षों से परिष्कृत किया है। प्रोटीन, जीवन के मूलभूत निर्माण खंड, विभिन्न जैविक कार्यों को करने के लिए इस प्रक्रिया के माध्यम से विकसित हुए हैं, संक्रमण से लड़ने से लेकर भोजन को पचाने तक। ये जटिल अणु लंबे अमीनो एसिड शृंखलाओं से बने होते हैं जो उनकी संरचना और कार्य को निर्धारित करने वाले सटीक क्रम में व्यवस्थित होते हैं। जबकि प्रकृति ने प्रोटीन की असाधारण विविधता का उत्पादन किया है, उनकी संरचना को समझना और पूरी तरह से नए प्रोटीन को डिज़ाइन करना वैज्ञानिकों के लिए लंबे समय से एक जटिल चुनौती रही है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता में हाल की प्रगति हमारी क्षमता को बदल रही है कि हम जीव विज्ञान की कुछ सबसे महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना कैसे करते हैं। पहले, एआई का उपयोग एक दिए गए प्रोटीन अनुक्रम के मोड़ और व्यवहार की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता था – एक जटिल चुनौती विन्यास की विशाल संख्या के कारण। हाल ही में, एआई पूरी तरह से नए प्रोटीन को एक अभूतपूर्व पैमाने पर उत्पन्न करने में आगे बढ़ा है। यह मील का पत्थर EvolutionaryScale द्वारा डिज़ाइन किए गए एक बहुमोडल जनरेटिव भाषा मॉडल ESM3 के साथ हासिल किया गया है। पारंपरिक एआई प्रणालियों के विपरीत जो पाठ प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन की गई हैं, ESM3 को प्रोटीन अनुक्रम, संरचनाओं और कार्यों को समझने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। जो इसे वास्तव में उल्लेखनीय बनाता है वह इसकी 500 मिलियन वर्षों के विकास की अनुकृति करने की क्षमता है – एक ऐसी उपलब्धि जिसके परिणामस्वरूप एक पूरी तरह से नए फ्लोरोसेंट प्रोटीन का निर्माण हुआ है, जो प्रकृति में पहले कभी नहीं देखा गया है।

यह सफलता जीव विज्ञान को अधिक प्रोग्राम करने योग्य बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम है, जो चिकित्सा, सामगी विज्ञान और उससे परे में अनुकूलित प्रोटीन के डिज़ाइन के लिए नए अवसर खोलता है। इस लेख में, हम ESM3 के काम, इसकी उपलब्धियों और इस प्रगति के महत्व का अन्वेषण करते हैं कि यह जीव विज्ञान और विकास की हमारी समझ को कैसे बदल रहा है।

ESM3 से मिलें: विकास की अनुकृति करने वाला एआई

ESM3 एक बहुमोडल भाषा मॉडल है जिसे प्रोटीन अनुक्रम, संरचनाओं और कार्यों का विश्लेषण करके प्रोटीन को समझने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। AlphaFold के विपरीत, जो मौजूदा प्रोटीन की संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है, ESM3 मूल रूप से एक प्रोटीन इंजीनियरिंग मॉडल है, जो शोधकर्ताओं को कार्यात्मक और संरचनात्मक आवश्यकताओं को निर्दिष्ट करने की अनुमति देता है ताकि पूरी तरह से नए प्रोटीन को डिज़ाइन किया जा सके।

मॉडल में प्रोटीन अनुक्रम, संरचनाओं और कार्यों का गहरा ज्ञान है, साथ ही साथ उपयोगकर्ताओं के साथ बातचीत के माध्यम से प्रोटीन को उत्पन्न करने की क्षमता है। यह क्षमता मॉडल को ऐसे प्रोटीन को उत्पन्न करने की अनुमति देती है जो प्रकृति में मौजूद नहीं हो सकते हैं लेकिन फिर भी जैविक रूप से व्यवहार्य हैं। एक नए हरे फ्लोरोसेंट प्रोटीन (esmGFP) का निर्माण इस क्षमता का एक उल्लेखनीय प्रदर्शन है। फ्लोरोसेंट प्रोटीन, जो मूल रूप से जेलीफ़िश और कोरल में पाए जाते हैं, का व्यापक रूप से चिकित्सा अनुसंधान और जैव प्रौद्योगिकी में उपयोग किया जाता है। esmGFP को विकसित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने ESM3 को ज्ञात फ्लोरोसेंट प्रोटीन की मुख्य संरचनात्मक और कार्यात्मक विशेषताओं के साथ प्रदान किया। मॉडल ने तब एक चेन-ऑफ-थॉट रीजनिंग दृष्टिकोण को लागू करके डिज़ाइन को सुधारने के लिए पुनरावृत्ति की। जबकि प्राकृतिक विकास एक समान प्रोटीन का उत्पादन करने में लाखों वर्ष ले सकता है, ESM3 इस प्रक्रिया को तेज करता है और इसे दिनों या सप्ताहों में प्राप्त करता है।

एआई-संचालित प्रोटीन डिज़ाइन प्रक्रिया

यहाँ शोधकर्ताओं ने esmGFP को विकसित करने के लिए ESM3 का उपयोग कैसे किया है:

1. एआई को प्रेरित करना – शुरू में, उन्होंने फ्लोरोसेंस से संबंधित विशेषताओं की ओर ESM3 को मार्गदर्शन करने के लिए अनुक्रम और संरचनात्मक संकेतों को इनपुट किया।
2. नवीन प्रोटीन का उत्पादन – ESM3 ने संभावित अनुक्रमों की विशाल जगह का अन्वेषण किया और हजारों उम्मीदवार प्रोटीन का उत्पादन किया।
3. फिल्टरिंग और परिष्करण – सबसे आशाजनक डिज़ाइनों को फिल्टर किया गया और प्रयोगशाला परीक्षण के लिए संश्लेषित किया गया।
4. जीवित कोशिकाओं में सत्यापन – चयनित एआई-डिज़ाइन किए गए प्रोटीन को जीवित कोशिकाओं में व्यक्त किया गया ताकि उनकी फ्लोरोसेंस और कार्यक्षमता की पुष्टि की जा सके।

इस प्रक्रिया के परिणामस्वरूप एक फ्लोरोसेंट प्रोटीन (esmGFP) हुआ है जो प्रकृति में मौजूद किसी भी चीज से अलग है।

esmGFP प्राकृतिक प्रोटीन की तुलना में कैसे है

जो esmGFP को असाधारण बनाता है वह यह है कि यह ज्ञात फ्लोरोसेंट प्रोटीन से कितना दूर है। जबकि अधिकांश नए खोजे गए जीएफपी मौजूदा लोगों से थोड़ा भिन्न होते हैं, esmGFP की अपने निकटतम प्राकृतिक रिश्तेदार के साथ केवल 58% अनुक्रम समानता है।

इसे परिप्रेक्ष्य में रखने के लिए, पिछली बार जब इस तरह के विकासवादी दूरी वाले प्रोटीन उभरे थे, तब राजहंस अभी तक दिखाई नहीं दिए थे और बहुकोशिकीय जीवन अभी भी अपने शुरुआती चरणों में था। इसका मतलब है कि एआई ने न केवल विकास को तेज किया है – यह एक पूरी तरह से नए विकासवादी मार्ग की अनुकृति करता है, जो प्रोटीन का उत्पादन करता है जो प्रकृति कभी नहीं बना सकती थी।

यह खोज क्यों महत्वपूर्ण है

यह विकास प्रोटीन इंजीनियरिंग में एक महत्वपूर्ण कदम है और विकास की हमारी समझ को गहरा करता है। कुछ दिनों में लाखों वर्षों के विकास की अनुकृति करके, एआई नए और रोमांचक अवसरों के दरवाजे खोल रहा है:

• तेज़ दवा खोज: कई दवाएं विशिष्ट प्रोटीन को लक्षित करके काम करती हैं, लेकिन सही प्रोटीन को खोजना धीमा और महंगा है। एआई-डिज़ाइन किए गए प्रोटीन इस प्रक्रिया को तेज कर सकते हैं, शोधकर्ताओं को अधिक कुशलता से नए उपचारों की खोज करने में मदद कर सकते हैं।
• जैव अभियांत्रिकी में नए समाधान: प्रोटीन प्लास्टिक कचरे को तोड़ने से लेकर बीमारियों का पता लगाने तक सब कुछ में उपयोग किए जाते हैं। एआई-संचालित डिज़ाइन के साथ, वैज्ञानिक स्वास्थ्य देखभाल, पर्यावरण संरक्षण और यहां तक कि नए पदार्थों के लिए अनुकूलित प्रोटीन बना सकते हैं।
• एआई के रूप में विकासवादी सिम्युलेटर: इस शोध के सबसे आकर्षक पहलुओं में से एक यह है कि यह एआई को विकास के सिम्युलेटर के रूप में स्थापित करता है, न कि केवल विश्लेषण के लिए एक उपकरण। पारंपरिक विकासवादी सिमुलेशन में आमतौर पर जेनेटिक परिवर्तनों के माध्यम से पुनरावृत्ति शामिल होती है, जो व्यवहार्य उम्मीदवारों का उत्पादन करने में महीनों या वर्षों का समय ले सकती है। ESM3, हालांकि, इन धीमी प्रतिबंधों को दरकिनार करके सीधे कार्यात्मक प्रोटीन की भविष्यवाणी करके इन प्रतिबंधों को दरकिनार करता है। यह दृष्टिकोण का परिवर्तन यह意味 करता है कि एआई न केवल विकास की नकल कर सकता है, बल्कि प्रकृति से परे विकासवादी संभावनाओं का अन्वेषण भी कर सकता है। पर्याप्त गणना शक्ति दिए जाने पर, एआई-संचालित विकास कभी प्रकृति में मौजूद नहीं होने वाले नए जैव रासायनिक गुणों का पता लगा सकता है।

नैतिक विचार और जिम्मेदार एआई विकास

जबकि एआई-संचालित प्रोटीन इंजीनियरिंग के लाभ बड़े हैं, यह प्रौद्योगिकी नैतिक और सुरक्षा प्रश्न भी उठाती है। जब एआई मानव समझ से परे प्रोटीन को डिज़ाइन करना शुरू कर देता है तो क्या होता है? हम इन प्रोटीन को चिकित्सा या पर्यावरणीय उपयोग के लिए सुरक्षित कैसे सुनिश्चित करते हैं?

हमें इन चिंताओं से निपटने के लिए जिम्मेदार एआई विकास और व्यापक परीक्षण पर ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है। एआई-जनित प्रोटीन, जैसे esmGFP, को वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों पर विचार करने से पहले व्यापक प्रयोगशाला परीक्षण से गुजरना चाहिए। इसके अलावा, एआई-संचालित जीव विज्ञान के लिए नैतिक ढांचे विकसित किए जा रहे हैं ताकि पारदर्शिता, सुरक्षा और सार्वजनिक विश्वास सुनिश्चित किया जा सके।

नीचे की रेखा

ESM3 का लॉन्च जैव प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण विकास है। ESM3 यह प्रदर्शित करता है कि विकास को एक धीमी, परीक्षण और त्रुटि की प्रक्रिया होने की आवश्यकता नहीं है। 500 मिलियन वर्षों के प्रोटीन विकास को कुछ दिनों में संपीड़ित करना एक भविष्य की ओर इशारा करता है जहां वैज्ञानिक अद्वितीय गति और सटीकता के साथ बिल्कुल नए प्रोटीन को डिज़ाइन कर सकते हैं। ESM3 का विकास यह मतलब है कि हम एआई का उपयोग न केवल जीव विज्ञान को समझने के लिए कर सकते हैं, बल्कि इसे फिर से आकार देने के लिए भी कर सकते हैं। यह सफलता हमें जीव विज्ञान को सॉफ्टवेयर की तरह प्रोग्राम करने की हमारी क्षमता को आगे बढ़ाने में मदद करती है, जो संभावनाओं को अनलॉक करती है जिनकी हम अभी तक कल्पना कर रहे हैं।