गूगल डीपमाइंड ने अल्फाजीनोम लॉन्च किया है जो मानव जीनोम फंक्शन को डिकोड करता है

गूगल डीपमाइंड ने 28 जनवरी को अल्फाजीनोम लॉन्च किया, जो एक एआई मॉडल है जो डीएनए सीक्वेंस को जैविक फंक्शन में कैसे अनुवादित किया जाता है, इसकी भविष्यवाणी करता है, जो एक बार में एक मिलियन बेस-जोड़े तक प्रोसेस कर सकता है और 26 में से 25 वेरिएंट प्रभाव भविष्यवाणी बेंचमार्क में मौजूदा मॉडलों को पीछे छोड़ देता है।

मॉडल, जो नेचर में प्रकाशित हुआ है और डीपमाइंड ब्लॉग पर विस्तार से बताया गया है, कम्प्यूटेशनल जेनोमिक्स में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। जहां पहले के मॉडलों को अलग-अलग प्रणालियों की आवश्यकता थी अलग-अलग भविष्यवाणी कार्यों के लिए, अल्फाजीनोम जीन एक्सप्रेशन से लेकर क्रोमैटिन एक्सेसिबिलिटी तक एक ही एकीकृत आर्किटेक्चर में सब कुछ संभालता है।

“अल्फाजीनोम एक लंबे डीएनए खंड के एक्सटेंड को देख सकता है और यह भविष्यवाणी कर सकता है कि महत्वपूर्ण नियामक तत्व कहां हैं और उनके जीन एक्सप्रेशन पर डाउनस्ट्रीम प्रभाव क्या हैं,” डीपमाइंड टीम ने अपनी घोषणा में लिखा है। मॉडल की मिलियन-टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो इसे दूरस्थ डीएनए क्षेत्रों के बीच लंबी दूरी की बातचीत को पकड़ने की अनुमति देती है जो जीन को चालू और बंद करने के तरीके को प्रभावित करती है।

यह कैसे काम करता है

अल्फाजीनोम दो न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को जोड़ती है: एक बोर्ज़ोई-शैली का 1डी कॉन्वोल्यूशनल नेटवर्क रॉ डीएनए सीक्वेंस को प्रोसेस करने के लिए और एक यू-नेट आर्किटेक्चर जो इमेज सेगमेंटेशन से अनुकूलित है। यह हाइब्रिड दृष्टिकोण मॉडल को डीएनए की अनुक्रमिक प्रकृति और नियामक तत्वों के बीच जटिल स्थानिक संबंधों दोनों को संभालने की अनुमति देता है।

प्रशिक्षण डेटा लगभग 7,000 जीनोमिक ट्रैक्स को कवर करता है जो ENCODE और FANTOM कंसोर्टिया से हैं – जीनोम के कार्यात्मक तत्वों को कैटलॉग करने के लिए विशाल सहयोगी प्रयास। मॉडल जीन एक्सप्रेशन, डीएनए एक्सेसिबिलिटी, प्रोटीन बाइंडिंग और क्रोमैटिन संशोधनों को मापने वाले प्रयोगात्मक परीक्षणों से संकेतों की भविष्यवाणी करने के लिए सीखता है।

शोधकर्ताओं के लिए, व्यावहारिक मूल्य वेरिएंट प्रभाव भविष्यवाणी में निहित है। जब एक रोगी के जीनोम में एक उत्परिवर्तन होता है, तो चिकित्सकों को यह जानने की आवश्यकता होती है कि क्या उस वेरिएंट का कोई महत्व है। अल्फाजीनोम एक ही न्यूक्लियोटाइड परिवर्तन के पूरे नियामक परिदृश्य पर प्रभाव की भविष्यवाणी कर सकता है, संभावित रूप से बीमारी का कारण बनने वाले वेरिएंट को झंडा दिखा सकता है जो वर्तमान विधियों से चूक जाते हैं।

मॉडल ने जीन एक्सप्रेशन और नियामक तत्व गतिविधि पर जेनेटिक वेरिएंट के प्रभाव की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता का परीक्षण करने वाले बेंचमार्क पर मजबूत परिणाम हासिल किए। एक्सप्रेशन क्वांटिटेटिव ट्रेट लोकी (ईक्यूटीएलएस) – जीन एक्सप्रेशन स्तरों को प्रभावित करने वाले वेरिएंट पर – अल्फाजीनोम ने विशेष रूप से उन कार्यों के लिए प्रशिक्षित विशेषज्ञ मॉडलों को मिलाना या पार करना हासिल किया।

ओपन सोर्स उपलब्धता

डीपमाइंड ने अल्फाजीनोम के सोर्स कोड को गिटहब पर जारी किया गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए, प्रयोगशाला द्वारा सार्वजनिक रूप से उपलब्ध कराई गई मूल जीव विज्ञान उपकरणों की श्रृंखला को जारी रखा। रिपॉजिटरी में मॉडल वजन, अनुमान कोड और कस्टम अनुक्रमों पर भविष्यवाणियां चलाने के लिए दस्तावेज शामिल हैं।

ओपन रिलीज अल्फाफोल्ड के मॉडल का अनुसरण करता है, डीपमाइंड के प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी उपकरण का उपयोग 2021 की रिलीज के बाद से 3 मिलियन से अधिक शोधकर्ताओं द्वारा किया जा रहा है। अल्फाजीनोम एक पूरक समस्या का समाधान करता है: जबकि अल्फाफोल्ड यह भविष्यवाणी करता है कि प्रोटीन कैसा दिखता है, अल्फाजीनोम यह भविष्यवाणी करता है कि जीन कब और कहां उन प्रोटीनों का उत्पादन करते हैं।

गूगल डीपमाइंड के सीईओ डेमिस हसाबिस ने जीव विज्ञान को प्रयोगशाला की एआई क्षमताओं के लिए एक प्राथमिक अनुप्रयोग डोमेन के रूप में स्थापित किया है। जीनोमिक्स कार्य डीपमाइंड की महत्वाकांक्षाओं को विस्तारित करता है जो कि जेमिनी जैसे उत्पादों को शक्ति प्रदान करने वाले कॉन्वर्सेशनल एआई और भाषा मॉडल से परे हैं।

यह क्यों महत्वपूर्ण है

मानव जीनोम में लगभग 3 अरब बेस-जोड़े हैं, लेकिन केवल लगभग 1.5% सीधे प्रोटीन के लिए कोड करते हैं। शेष 98.5% – जिसे पहले “जंक डीएनए” के रूप में खारिज कर दिया गया था – नियामक तत्वों को शामिल करता है जो नियंत्रित करते हैं कि जीन कब, कहां और कितना अभिव्यक्त किया जाता है। गैर-कोडिंग क्षेत्रों में उत्परिवर्तन बीमारियों का कारण बनते हैं, लेकिन यह पता लगाना असाधारण रूप से कठिन रहा है कि कौन से वेरिएंट महत्वपूर्ण हैं।

पारंपरिक तरीकों को व्यक्तिगत वेरिएंट का परीक्षण करने के लिए महंगे, समय लेने वाले प्रयोगों की आवश्यकता होती है। अल्फाजीनोम जैसे मशीन लर्निंग मॉडल हजारों वेरिएंट को गणनात्मक रूप से स्क्रीन कर सकते हैं, जो उन लोगों को प्राथमिकता देते हैं जिन्हें प्रयोगात्मक अनुवर्ती कार्रवाई की आवश्यकता है। दुर्लभ बीमारी निदान के लिए, जहां रोगियों में अक्सर अज्ञात प्रभाव वाले नए वेरिएंट होते हैं, यह क्षमता निदान के लिए अनुक्रमण से तेजी से त्वरण कर सकती है।

मॉडल की मिलियन बेस-जोड़े संदर्भ विंडो की क्षमता विशेष रूप से महत्वपूर्ण है। जीन नियामक तत्व जीन को नियंत्रित करने वाले जीन से सैकड़ों हजारों बेस-जोड़े दूर बैठ सकते हैं, जटिल 3डी डीएनए मोड़ के माध्यम से संवाद करते हैं। पहले के मॉडल जिनके पास छोटे संदर्भ विंडो थे, वे इन दूरस्थ निर्भरताओं को पकड़ नहीं सकते थे।

अल्फाजीनोम जीव विज्ञान अनुसंधान को बदलने वाले एआई टूल्स के बढ़ते पारिस्थितिकी तंत्र में शामिल हो जाता है। प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी, दवा खोज, और अब जीन नियमन मशीन लर्निंग के लिए तेजी से सुलभ समस्याएं बन रही हैं। जेनेटिक्स अनुसंधान समुदाय के लिए, इन मॉडलों की खुली उपलब्धता उन कंप्यूटेशनल क्षमताओं तक पहुंच को लोकतांत्रिक बनाती है जो पहले अच्छी तरह से वित्तपोषित प्रयोगशालाओं तक ही सीमित थीं।

मॉडल की सीमाएं भी डीपमाइंड की प्रस्तुति से स्पष्ट हैं। जबकि अल्फाजीनोम प्रयोगात्मक माप की भविष्यवाणी में उत्कृष्टता प्राप्त करता है, भविष्यवाणियों को नैदानिक परिणामों में अनुवाद करने के लिए अतिरिक्त सत्यापन की आवश्यकता है। क्रोमैटिन एक्सेसिबिलिटी की भविष्यवाणी और बीमारी जोखिम की भविष्यवाणी के बीच का अंतर अभी भी महत्वपूर्ण है।

अब के लिए, अल्फाजीनोम एक अनुसंधान उपकरण के रूप में कार्य करता है – जो जीनोम के कार्य के बारे में समझ को तेजी से बढ़ा सकता है, भले ही नैदानिक अनुप्रयोग अभी भी वर्षों दूर हों। मॉडल का उपयोग करने वाले 160 देशों में 3,000 वैज्ञानिकों का सुझाव है कि अनुसंधान समुदाय को लगता है कि डीपमाइंड ने जो बनाया है उसमें तुरंत मूल्य है।