Evo 1 سے Evo 2 تک: NVIDIA کس طرح جینومک ریسرچ اور AI سے چلنے والی حیاتیاتی اختراعات کی نئی تعریف کر رہا ہے

ایک ایسی دنیا کا تصور کریں جہاں ہم صرف حروف کی ترتیب کا تجزیہ کر کے زندگی کے رویے کی پیش گوئی کر سکیں۔ یہ سائنس فکشن یا جادوئی دنیا نہیں ہے بلکہ ایک حقیقی دنیا ہے جہاں سائنسدان برسوں سے اس مقصد کے حصول کے لیے کوشاں ہیں۔ چار نیوکلیوٹائڈس (A، T، C، اور G) سے بنی یہ ترتیبیں، سب سے چھوٹے جرثومے سے لے کر سب سے بڑے ممالیہ تک، زمین پر زندگی کے لیے بنیادی ہدایات پر مشتمل ہیں۔ ان ترتیبوں کو ڈی کوڈ کرنے میں پیچیدہ حیاتیاتی عمل کو کھولنے، ذاتی ادویات اور ماحولیاتی پائیداری جیسے شعبوں کو تبدیل کرنے کی صلاحیت ہے۔

تاہم، اس بے پناہ صلاحیت کے باوجود، یہاں تک کہ سادہ ترین مائکروبیل جینوم کو ڈی کوڈ کرنا ایک انتہائی پیچیدہ کام ہے۔ یہ جینوم لاکھوں ڈی این اے بیس جوڑوں پر مشتمل ہوتے ہیں جو ڈی این اے، آر این اے اور پروٹین کے درمیان تعامل کو منظم کرتے ہیں — مالیکیولر بائیولوجی کے مرکزی عقیدہ کے تین اہم عناصر۔ یہ پیچیدگی متعدد سطحوں پر موجود ہے، انفرادی مالیکیولز سے لے کر پورے جینوم تک، جس سے جینیاتی معلومات کا ایک وسیع میدان پیدا ہوتا ہے جو اربوں سال کے عرصے میں تیار ہوتا ہے۔

روایتی کمپیوٹیشنل ٹولز نے حیاتیاتی ترتیب کی پیچیدگی کو سنبھالنے کے لیے جدوجہد کی ہے۔ لیکن تخلیقی AI کے عروج کے ساتھ، اب یہ ممکن ہو گیا ہے کہ کھربوں سے زیادہ ترتیب کو پیمانہ کیا جا سکے اور ٹوکنز کے سلسلے میں پیچیدہ تعلقات کو سمجھیں۔ اس پیش رفت کی بنیاد پر، آرک انسٹی ٹیوٹ، سٹینفورڈ یونیورسٹی، اور NVIDIA کے محققین ایک ایسے AI نظام کی تعمیر پر کام کر رہے ہیں جو حیاتیاتی ترتیب کو سمجھ سکے جیسے بڑے لینگویج ماڈلز انسانی متن کو سمجھتے ہیں۔ اب، انہوں نے ایک ایسا ماڈل بنا کر ایک اہم ترقی کی ہے جو مرکزی عقیدہ کی کثیر المثال نوعیت اور ارتقا کی پیچیدگیوں دونوں کو اپنی گرفت میں لے لیتا ہے۔ یہ اختراع انفرادی مالیکیول سے لے کر پورے جینوم تک نئے حیاتیاتی سلسلے کی پیشین گوئی اور ڈیزائن کا باعث بن سکتی ہے۔ اس مضمون میں، ہم دریافت کریں گے کہ یہ ٹیکنالوجی کس طرح کام کرتی ہے، اس کے ممکنہ استعمال، اسے درپیش چیلنجز، اور جینومک ماڈلنگ کا مستقبل۔

EVO 1: جینومک ماڈلنگ میں ایک اہم ماڈل

اس تحقیق نے 2024 کے آخر میں توجہ حاصل کی جب NVIDIA اور اس کے ساتھیوں نے متعارف کرایا ایوو 1، ڈی این اے، آر این اے، اور پروٹین میں حیاتیاتی ترتیبوں کا تجزیہ اور تخلیق کرنے کے لیے ایک اہم ماڈل۔ 2.7 ملین پروکاریوٹک اور فیج جینومز پر تربیت یافتہ، کل 300 بلین نیوکلیوٹائڈ ٹوکنز، ماڈل نے مالیکیولر بائیولوجی کے مرکزی عقیدے کو مربوط کرنے پر توجہ مرکوز کی، ڈی این اے سے آر این اے تک جینیاتی معلومات کے بہاؤ کو پروٹین تک ماڈلنگ کیا۔ اس کا StripedHyena فن تعمیر، convolutional filters اور gates کا استعمال کرتے ہوئے ایک ہائبرڈ ماڈل، 131,072 ٹوکنز تک کے طویل سیاق و سباق کو مؤثر طریقے سے ہینڈل کرتا ہے۔ اس ڈیزائن نے ایوو 1 کو چھوٹے ترتیب کی تبدیلیوں کو وسیع تر نظام اور حیاتیات کی سطح کے اثرات سے جوڑنے کی اجازت دی، سالماتی حیاتیات اور ارتقائی جینومکس کے درمیان فرق کو ختم کیا۔

ایوو 1 حیاتیاتی ارتقاء کی کمپیوٹیشنل ماڈلنگ کا پہلا قدم تھا۔ اس نے جینیاتی تسلسل میں ارتقائی نمونوں کا تجزیہ کرکے مالیکیولر تعاملات اور جینیاتی تغیرات کی کامیابی سے پیش گوئی کی۔ تاہم، جیسا کہ سائنسدانوں نے اسے زیادہ پیچیدہ یوکرائیوٹک جینوم پر لاگو کرنے کا ارادہ کیا، ماڈل کی حدود واضح ہو گئیں۔ ایوو 1 نے طویل ڈی این اے تسلسل پر سنگل نیوکلیوٹائڈ ریزولوشن کے ساتھ جدوجہد کی اور بڑے جینوم کے لیے کمپیوٹیشنل طور پر مہنگا تھا۔ ان چیلنجوں کی وجہ سے ایک زیادہ جدید ماڈل کی ضرورت پیش آئی جو متعدد پیمانے پر حیاتیاتی ڈیٹا کو مربوط کرنے کے قابل ہو۔

EVO 2: جینومک ماڈلنگ کے لیے ایک بنیادی ماڈل

Evo-1 سے سیکھے گئے اسباق کی بنیاد پر، محققین نے آغاز کیا۔ ایوو 2 فروری 2025 میں، حیاتیاتی ترتیب ماڈلنگ کے میدان کو آگے بڑھانا۔ تربیت دی حیران کن 9.3 ٹریلین DNA بیس جوڑوں پر، ماڈل نے زندگی کے تمام شعبوں بشمول بیکٹیریا، آثار قدیمہ، پودوں، فنگی اور جانوروں میں جینیاتی تغیرات کے عملی نتائج کو سمجھنا اور پیش گوئی کرنا سیکھ لیا ہے۔ 40 بلین سے زیادہ پیرامیٹرز کے ساتھ، Evo-2 کا ماڈل 1 ملین بیس جوڑوں تک کی ایک بے مثال ترتیب کی لمبائی کو سنبھال سکتا ہے، جس کا انتظام پچھلے ماڈلز، بشمول Evo-1، نہیں کر سکے۔

Evo 2 کو جو چیز اپنے پیشروؤں سے الگ کرتی ہے وہ نہ صرف ڈی این اے کی ترتیب بلکہ ڈی این اے، آر این اے اور پروٹینز کے درمیان تعاملات کو بھی ماڈل بنانے کی صلاحیت ہے۔ یہ Evo 2 کو جینیاتی تغیرات کے اثرات کی درست پیشین گوئی کرنے کی اجازت دیتا ہے، نیوکلیوٹائیڈ کی چھوٹی تبدیلیوں سے لے کر بڑی ساختی تغیرات تک، ان طریقوں سے جو پہلے ناممکن تھے۔

ایوو 2 کی ایک اہم خصوصیت اس کی مضبوط زیرو شاٹ پیشین گوئی کی صلاحیت ہے جو اسے ٹاسک مخصوص فائن ٹیوننگ کی ضرورت کے بغیر میوٹیشنز کے فعال اثرات کی پیش گوئی کرنے کے قابل بناتی ہے۔ مثال کے طور پر، یہ صرف ڈی این اے کی ترتیب کا تجزیہ کرکے، طبی لحاظ سے اہم BRCA1 مختلف حالتوں کو درست طریقے سے درجہ بندی کرتا ہے، جو چھاتی کے کینسر کی تحقیق میں ایک اہم عنصر ہے۔

 بائیو مالیکولر سائنسز میں ممکنہ ایپلی کیشنز

Evo 2 کی صلاحیتیں جینومکس، مالیکیولر بائیولوجی، اور بائیو ٹیکنالوجی میں نئے محاذ کھولتی ہیں۔ سب سے زیادہ امید افزا ایپلی کیشنز میں سے کچھ شامل ہیں:

• صحت کی دیکھ بھال اور منشیات کی دریافت: ایوو 2 یہ پیش گوئی کر سکتا ہے کہ جین کی کون سی قسمیں مخصوص بیماریوں سے وابستہ ہیں، جو ٹارگٹڈ علاج کی ترقی میں معاون ہیں۔ مثال کے طور پر، ٹیسٹوں میں چھاتی کے کینسر سے وابستہ جین BRCA1 کی مختلف حالتوں کے ساتھ، Evo 2 نے یہ پیشین گوئی کرنے میں 90% سے زیادہ درستگی حاصل کی کہ کون سے تغیرات سومی ہیں اور ممکنہ طور پر روگجنک ہیں۔ اس طرح کی بصیرت نئی ادویات اور ذاتی نوعیت کے علاج کی ترقی کو تیز کر سکتی ہے۔ میں
• مصنوعی حیاتیات اور جینیاتی انجینئرنگ: ایوو 2 کی پوری جینوم تیار کرنے کی صلاحیت مطلوبہ خصلتوں کے ساتھ مصنوعی جانداروں کو ڈیزائن کرنے کی نئی راہیں کھولتی ہے۔ محققین Evo 2 کو مخصوص افعال کے ساتھ جینز کو انجینئر کرنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں، بائیو ایندھن، ماحول دوست کیمیکلز، اور نوول علاج کی ترقی کو آگے بڑھا سکتے ہیں۔
• زرعی حیاتیات: اس کا استعمال جینیاتی طور پر تبدیل شدہ فصلوں کو بہتر خصائص کے ساتھ ڈیزائن کرنے کے لیے کیا جا سکتا ہے جیسے کہ خشک سالی کے خلاف مزاحمت یا کیڑوں کی لچک، عالمی غذائی تحفظ اور زرعی پائیداری میں حصہ ڈالتے ہیں۔
• ماحولیاتی سائنس: Evo 2 کو بائیو ایندھن یا انجینئر پروٹین کے ڈیزائن پر لاگو کیا جا سکتا ہے جو تیل یا پلاسٹک جیسے ماحولیاتی آلودگیوں کو توڑتے ہیں، پائیداری کی کوششوں میں حصہ ڈالتے ہیں۔

چیلنجز اور مستقبل کی سمت

اپنی متاثر کن صلاحیتوں کے باوجود، Evo 2 کو چیلنجز کا سامنا ہے۔ ایک اہم رکاوٹ ماڈل کی تربیت اور چلانے میں شامل کمپیوٹیشنل پیچیدگی ہے۔ 1 ملین بیس جوڑوں اور 40 بلین پیرامیٹرز کے سیاق و سباق کے ساتھ، Evo 2 کو مؤثر طریقے سے کام کرنے کے لیے اہم کمپیوٹیشنل وسائل کی ضرورت ہے۔ اس سے چھوٹی ریسرچ ٹیموں کے لیے اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر تک رسائی کے بغیر اپنی صلاحیت کو مکمل طور پر استعمال کرنا مشکل ہو جاتا ہے۔

مزید برآں، جب کہ Evo 2 جینیاتی تبدیلی کے اثرات کی پیش گوئی کرنے میں سبقت لے جاتا ہے، اس کے بارے میں ابھی بھی بہت کچھ سیکھنا باقی ہے کہ اسے شروع سے نئے حیاتیاتی نظام کو ڈیزائن کرنے کے لیے کیسے استعمال کیا جائے۔ حقیقت پسندانہ حیاتیاتی ترتیب پیدا کرنا صرف پہلا قدم ہے۔ اصل چیلنج یہ سمجھنے میں ہے کہ اس طاقت کو فعال، پائیدار حیاتیاتی نظام بنانے کے لیے کیسے استعمال کیا جائے۔

جینومکس میں AI کی رسائی اور جمہوریت

Evo 2 کے سب سے دلچسپ پہلوؤں میں سے ایک یہ ہے۔ آزاد مصدر دستیابی جدید جینومک ماڈلنگ ٹولز تک رسائی کو جمہوری بنانے کے لیے، NVIDIA نے ماڈل پیرامیٹرز، ٹریننگ کوڈ، اور ڈیٹا سیٹس کو عوامی طور پر دستیاب کرایا ہے۔ کھلی رسائی کا یہ طریقہ دنیا بھر کے محققین کو Evo 2 کی صلاحیتوں کو دریافت کرنے اور پھیلانے کی اجازت دیتا ہے، جس سے سائنسی برادری میں جدت کو تیز کیا جا سکتا ہے۔

نیچے کی لکیر

Evo 2 جینومک ماڈلنگ میں ایک اہم پیشرفت ہے، جس میں AI کا استعمال کرتے ہوئے زندگی کی پیچیدہ جینیاتی زبان کو ڈی کوڈ کیا جاتا ہے۔ ڈی این اے کی ترتیب اور آر این اے اور پروٹین کے ساتھ ان کے تعامل کو ماڈل کرنے کی صلاحیت صحت کی دیکھ بھال، منشیات کی دریافت، مصنوعی حیاتیات، اور ماحولیاتی سائنس میں نئے امکانات کو کھولتی ہے۔ ایوو 2 جینیاتی تغیرات کی پیشین گوئی کر سکتا ہے اور نئے حیاتیاتی سلسلے کو ڈیزائن کر سکتا ہے، جو ذاتی نوعیت کی ادویات اور پائیدار حل کے لیے تبدیلی کی صلاحیت پیش کرتا ہے۔ تاہم، اس کی کمپیوٹیشنل پیچیدگی چیلنجز پیش کرتی ہے، خاص طور پر چھوٹی ریسرچ ٹیموں کے لیے۔ Evo 2 کو اوپن سورس بنا کر، NVIDIA دنیا بھر کے محققین کو اس قابل بنا رہا ہے کہ وہ جینومکس اور بائیوٹیکنالوجی میں جدت طرازی کرتے ہوئے اپنی صلاحیتوں کو دریافت کر سکیں۔ جیسا کہ ٹیکنالوجی کا ارتقاء جاری ہے، اس میں حیاتیاتی علوم اور ماحولیاتی پائیداری کے مستقبل کو نئی شکل دینے کی صلاحیت موجود ہے۔