नए शोध से पता चलता है कि एआई मॉडलिंग प्रोटीन संरचनाओं के बारे में जानकारी प्रदान कर सकती है

यॉर्क विश्वविद्यालय से निकलने वाले कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) एल्गोरिदम में नए शोध से वैज्ञानिकों को मानव शरीर में प्रोटीन संरचनाओं के अधिक पूर्ण मॉडल विकसित करने में मदद मिल रही है। यह चिकित्सा और टीकों के डिजाइन पर बड़ा प्रभाव डाल सकता है।

शोध पत्रिका नेचर स्ट्रक्चरल एंड मॉलिक्यूलर बायोलॉजी में प्रकाशित हुआ है।

मानव प्रोटीन का लगभग 70 प्रतिशत चीनी से घिरा होता है और संरचित होता है, और इसका उनके दिखने और कार्य करने पर प्रभाव पड़ता है। कोविड-19 और इबोला जैसी बीमारियों के पीछे के वायरस भी चीनी से ढके होते हैं, और इसका नाम मॉडिफिकेशन है।

अल्फाफोल्ड एआई प्रोग्राम

शोधकर्ताओं ने पहले अल्फाफोल्ड नामक एक एआई प्रोग्राम के साथ बनाए गए मॉडल में गायब चीनी घटकों को जोड़ने वाले सॉफ्टवेयर विकसित किए, और इससे उन्हें प्रोटीन का अध्ययन करने में मदद मिली। अल्फाफोल्ड को गूगल के डीपमाइंड द्वारा बनाया गया था, और यह प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करता है।

केमिस्ट्री विभाग के डॉ. जॉन एगिरे शोध के वरिष्ठ लेखक हैं, जो डॉ. एलिसा फादा और कार्ल ए फोगार्टी के साथ मयनूथ विश्वविद्यालय में किया गया था। इसमें यॉर्क स्ट्रक्चरल बायोलॉजी लेबोरेटरी में पीएचडी छात्र हारोल्डस बाग्डोनास भी शामिल थे।

“मानव शरीर के प्रोटीन छोटे मशीनें हैं जो अरबों में, हमारे मांस और हड्डियों को बनाते हैं, हमारे ऑक्सीजन को परिवहन करते हैं, हमें कार्य करने देते हैं और रोगाणुओं से बचाते हैं। और जैसे एक हथौड़ा एक धातु के सिरे पर निर्भर करता है ताकि वह तेज वस्तुओं को मार सके, प्रोटीन को अपने काम करने के लिए विशेष आकार और संरचना की आवश्यकता होती है,” डॉ. एगिरे ने कहा।

“प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी के लिए अल्फाफोल्ड विधि जीव विज्ञान में कार्य प्रवाह को क्रांतिकारी बनाने की क्षमता रखती है, जिससे वैज्ञानिकों को एक प्रोटीन और उत्परिवर्तन के प्रभाव को तेजी से समझने में मदद मिलती है।”

“हालांकि, एल्गोरिदम प्रोटीन संरचना और कार्य को प्रभावित करने वाले आवश्यक संशोधनों के लिए खाता नहीं है, जो हमें केवल तस्वीर का एक हिस्सा देता है। हमारे शोध ने दिखाया है कि इसे एक अपेक्षाकृत सरल तरीके से संबोधित किया जा सकता है, जिससे एक अधिक पूर्ण संरचनात्मक भविष्यवाणी होती है।”

सटीक संरचना भविष्यवाणी बनाना

नए अल्फाफोल्ड प्रोग्राम और प्रोटीन संरचनाओं के संबंधित डेटाबेस के माध्यम से, वैज्ञानिकों की टीम सभी ज्ञात मानव प्रोटीन के लिए सटीक संरचना भविष्यवाणी कर सकती है, जो इस क्षेत्र में एक बड़ा कदम है।

“यह देखना हमेशा अच्छा होता है कि एक अंतरराष्ट्रीय सहयोग बढ़ता है और फल देता है, लेकिन यह हमारे लिए बस शुरुआत है,” डॉ. एगिरे ने जारी रखा। “हमारे सॉफ्टवेयर का उपयोग एसएआरएस-सीओवी -2 के खिलाफ एमआरएनए टीकों के लिए अंतर्निहित ग्लाइकन संरचनात्मक कार्य में किया गया था, लेकिन अब अल्फाफोल्ड तकनीकी छलांग के कारण हम बहुत कुछ कर सकते हैं। यह अभी भी शुरुआती चरण है, लेकिन उद्देश्य ग्लाइकन शील्ड में परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करने से आगे बढ़ना है और उन्हें पहले से ही समझना है।”