Google कंपनी, डीपमाइंड की एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता ने 200 मिलियन प्रोटीन की संरचना की सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की है, लगभग सभी विज्ञान के लिए ज्ञात हैं। किसी के लिए भी स्वतंत्र रूप से उपलब्ध ये डेटा, ग्रह पर सभी जीवित चीजों के जीव विज्ञान को समझने के लिए आवश्यक हैं और प्लास्टिक प्रदूषण या एंटीबायोटिक प्रतिरोध के खिलाफ नई दवाओं या प्रौद्योगिकियों के विकास को बढ़ावा दे सकते हैं।
प्रोटीन जीवन के निर्माण खंड हैं। अमीनो एसिड की श्रृंखला से बना, पूर्ण आकार में तह, एक 3 डी संरचना जो काफी हद तक उनके कार्य को निर्धारित करती है। यह जानने के लिए कि प्रोटीन को कैसे मोड़ना है, हमें यह समझने की कोशिश करने की अनुमति मिली कि यह कैसे काम करता है और यह कैसे व्यवहार करता है, जो कि पांच वर्षों से अधिक समय से जीव विज्ञान की बड़ी चुनौतियों में से एक रहा है।
पिछले साल, डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड के लिए कोड जारी करके वैज्ञानिक समुदाय को चौंका दिया था। मानव शरीर में सभी प्रोटीनों सहित एक लाख प्रोटीन की संरचनाएं, एक अंतरराष्ट्रीय शोध संस्थान, यूरोपीय आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशाला (ईएमबीएल) के साथ मिलकर बनाए गए डेटाबेस में उपलब्ध हैं।
इस खोज ने हमेशा के लिए जीव विज्ञान और चिकित्सा को बदल दिया। कुछ ही मिनटों में और बड़ी सटीकता के साथ, शोधकर्ता अत्यधिक प्रासंगिक जानकारी प्राप्त करने में सक्षम थे, उदाहरण के लिए, विभिन्न रोगों में शामिल प्रोटीन के बारे में। इस काम को पत्रिका 'साइंस' ने वर्ष के सबसे महत्वपूर्ण वैज्ञानिक शोध के रूप में मान्यता दी थी।
खाद्य असुरक्षा और रोग
200 मिलियन प्रोटीन के साथ नया अपडेट, प्रारंभिक मिल से एक प्रमुख गति, पौधों, बैक्टीरिया, जानवरों और कई अन्य जीवों के लिए संरचनाएं शामिल हैं, अल्फाफोल्ड के लिए स्थिरता, ईंधन जैसे महत्वपूर्ण मुद्दों पर प्रभाव डालने के लिए जबरदस्त अवसर खोलना , खाद्य असुरक्षा और उपेक्षित बीमारियाँ, ”ब्रिटिश डेमिस हसाबिस, दीपमाइंड के संस्थापक और सीईओ, दुनिया की सबसे बड़ी कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान कंपनियों में से एक कहते हैं। इस साल प्रिंसेस ऑफ अस्टुरियस अवार्ड फॉर साइंटिफिक एंड टेक्निकल रिसर्च से सम्मानित, हसबिस, जो शतरंज का बच्चा था और कंप्यूटर गेम का डिज़ाइनर था, का मानना है कि वैज्ञानिक निष्कर्षों का उपयोग बीमारियों को बेहतर ढंग से समझने और दवाओं की खोज में नवाचार में तेजी लाने के लिए कर सकते हैं। और जीव विज्ञान।
2020 में इसकी शुरुआत के बाद से, 500 देशों के 000 से अधिक शोधकर्ताओं ने 190 मिलियन से अधिक संरचनाओं के लिए अल्फाफोल्ड का उपयोग किया है। उन्होंने मधुमक्खियों के स्वास्थ्य को प्रभावित करने वाले प्रोटीन की खोज करने और मलेरिया के खिलाफ एक प्रभावी टीका जारी करने के लिए अन्य चीजों के साथ इसका इस्तेमाल किया है। मई में, ऑक्सफोर्ड विश्वविद्यालय के नेतृत्व वाले शोधकर्ताओं ने घोषणा की कि उन्होंने इस एल्गोरिथ्म का उपयोग एक प्रमुख मलेरिया परजीवी प्रोटीन की संरचना को निर्धारित करने में मदद करने के लिए किया और सत्यापित किया कि एंटीकोआगुलंट्स परजीवी संचरण को अवरुद्ध करने की संभावना रखते थे।
परमाणु छिद्र
अल्फ़ाफोल्ड के एक और सफल प्रयोग ने न्यूक्लियर पोयर कॉम्प्लेक्स को एक साथ रखा, जो जीव विज्ञान की सबसे शैतानी पहेली में से एक है। संरचना में सैकड़ों प्रोटीन भाग होते हैं और कोशिका नाभिक के अंदर और बाहर जाने वाली हर चीज को नियंत्रित करते हैं। इसका उपयोग लीशमैनियासिस और चगास रोग जैसी बीमारियों को लक्षित करने के लिए भी किया गया है, जो दुनिया के सबसे गरीब हिस्सों में लोगों को असमान रूप से प्रभावित करते हैं, या कुष्ठ और शिस्टोसोमियासिस, परजीवी कीड़े के कारण होने वाली एक तीव्र और पुरानी बीमारी है। दुनिया भर में अरबों लोग।
उपकरण शोधकर्ताओं को बहुत समय बचाएगा, यह भविष्यवाणी करना आवश्यक है कि प्रोटीन की संरचना एक कठिन काम है। "अल्फाफोल्ड जीवन विज्ञान में एक अद्वितीय और महत्वपूर्ण प्रगति है जो एआई की शक्ति को प्रदर्शित करता है। स्क्रिप्स रिसर्च इंस्टीट्यूट के संस्थापक और निदेशक एरिक टोपोल कहते हैं, "प्रोटीन की 3 डी संरचना का निर्धारण करने में कई महीने या साल लगते थे, अब इसमें कुछ सेकंड लगते हैं।" हसबिस ने इसकी तुलना Google खोज करने जैसी सरल चीज़ से की।
मैड्रिड के कॉम्प्लूटेंस यूनिवर्सिटी में मॉलिक्यूलर बायोलॉजी और बायोकैमिस्ट्री के प्रोफेसर जीसस पेरेज़ गिल के लिए, अल्फाफोल्ड की भविष्यवाणियां इसकी शोध क्षमता में "एक बहुत बड़ा बदलाव" का सुझाव देती हैं। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की विश्वसनीयता "अब तक शानदार रही है, जितनी कल्पना की जा सकती थी, उससे कहीं बेहतर है। यह आश्चर्यजनक है कि प्रयोगात्मक रूप से देखे जाने पर इनमें से कई संरचनाएं एक जैसी दिखती हैं," उन्होंने स्वीकार किया। शोधकर्ता याद दिलाता है कि ये सिमुलेशन हैं, और इन सभी की पुष्टि प्रायोगिक अध्ययनों से की जानी चाहिए। अगले चरण में न केवल प्रोटीन की संरचना को समझना होगा, बल्कि यह भी जानना होगा कि जब वे एक दूसरे के साथ या अन्य आणविक तत्वों के साथ बातचीत करते हैं तो वे कैसे बदलते हैं।
"प्रोटीन वे हैं जो कोशिकाओं और ऊतकों में अधिकांश कार्य करते हैं। यह जानना कि वे कैसे बनते हैं और जब वे एक दूसरे के साथ या अन्य अणुओं के साथ बातचीत करते हैं तो वे कैसे व्यवहार करते हैं, हमें दवाओं के लिए चिकित्सीय लक्ष्य विकसित करने, खाद्य उद्योग, औद्योगिक प्रक्रियाओं या पर्यावरणीय स्थिरता में जैव प्रौद्योगिकी या औद्योगिक अनुप्रयोगों की खोज करने की अनुमति देगा", पेरेज़ गिल इंगित करता है .
