Google कम्पनी DeepMind को एक कृत्रिम बुद्धिमत्ताले 200 मिलियन प्रोटिनको संरचनाको सफलतापूर्वक भविष्यवाणी गरेको छ, लगभग सबै विज्ञानलाई थाहा छ। यी डाटा, जो कोहीको लागि स्वतन्त्र रूपमा उपलब्ध छन्, ग्रहमा सबै जीवित चीजहरूको जीवविज्ञान बुझ्नको लागि आवश्यक छ र प्लास्टिक प्रदूषण वा एन्टिबायोटिक प्रतिरोध विरुद्ध नयाँ औषधि वा प्रविधिहरूको विकास गर्न सक्छ।
प्रोटीनहरू जीवनको निर्माण ब्लकहरू हुन्। एमिनो एसिडको चेनहरू मिलेर बनेको, पूर्ण आकारहरूमा फोल्ड गर्ने, एउटा 3D संरचना जसले तिनीहरूको कार्यलाई धेरै हदसम्म निर्धारण गर्छ। प्रोटिनलाई कसरी फोल्ड गर्ने भन्ने थाहा पाउँदा यसले कसरी काम गर्छ र यसले कसरी व्यवहार गर्छ भन्ने कुरा बुझ्ने प्रयास गर्न पाएको छ, जुन पाँच वर्षभन्दा बढी समयदेखि जीवविज्ञानको ठूलो चुनौतीहरूमध्ये एक हो।
गत वर्ष, DeepMind ले AlphaFold को लागि कोड जारी गरेर वैज्ञानिक समुदायलाई चकित पारेको थियो। मानव शरीरका सबै प्रोटिनहरू सहित दश लाख प्रोटिनको संरचना, युरोपेली आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशाला (EMBL), अन्तर्राष्ट्रिय अनुसन्धान संस्थानसँग मिलेर बनेको डेटाबेसमा उपलब्ध छ।
आविष्कारले जीवविज्ञान र चिकित्सालाई सधैंको लागि परिवर्तन गर्यो। केही मिनेटमा र ठूलो परिशुद्धताका साथ, अनुसन्धानकर्ताहरूले उच्च सान्दर्भिक जानकारी प्राप्त गर्न सक्षम भए, उदाहरणका लागि, विभिन्न रोगहरूमा संलग्न प्रोटीनहरूको बारेमा। उक्त कार्यलाई ‘विज्ञान’ पत्रिकाले वर्षको सबैभन्दा महत्वपूर्ण वैज्ञानिक अनुसन्धानका रूपमा मान्यता दिएको छ ।
खाद्य असुरक्षा र रोग
200 मिलियन प्रोटीनको साथ नयाँ अपडेट, प्रारम्भिक मिलबाट ठूलो गतिमा, बिरुवाहरू, ब्याक्टेरिया, जनावरहरू, र धेरै, अन्य जीवहरूको संरचनाहरू समावेश गर्दछ, जसले अल्फाफोल्डको लागि दिगोपन, इन्धन जस्ता महत्त्वपूर्ण मुद्दाहरूमा प्रभाव पार्ने ठूलो अवसरहरू खोल्छ। , खाद्य असुरक्षा र उपेक्षित रोगहरू ", ब्रिटिस डेमिस हसबिस भन्छन्, डिपमाइन्डका संस्थापक र सीईओ, विश्वको सबैभन्दा ठूलो कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसन्धान कम्पनीहरू मध्ये एक। यस वर्ष वैज्ञानिक र प्राविधिक अनुसन्धानका लागि अस्टुरियासको राजकुमारी अवार्डबाट सम्मानित, हासाबिस, जो चेसको एक बाल प्रतिभा र कम्प्युटर गेमको डिजाइनर थिए, वैज्ञानिकहरूले रोगहरू अझ राम्ररी बुझ्न र औषधिहरूको खोजमा नवाचारलाई गति दिन खोजहरू प्रयोग गर्न सक्ने विश्वास गर्छन्। र जीवविज्ञान।
2020 मा यसको सुरुवात पछि, 500 देशका 000 भन्दा बढी अनुसन्धानकर्ताहरूले 190 मिलियन भन्दा बढी संरचनाहरूको लागि AlphaFold पहुँच गरेका छन्। तिनीहरूले यसलाई प्रयोग गरेका छन्, अन्य चीजहरू बीच, माहुरीहरूको स्वास्थ्यलाई असर गर्ने प्रोटिनहरू पत्ता लगाउन र मलेरिया विरुद्ध प्रभावकारी खोप जारी गर्न। मेमा, अक्सफोर्ड विश्वविद्यालयको नेतृत्वमा अनुसन्धानकर्ताहरूले घोषणा गरे कि उनीहरूले मुख्य मलेरिया परजीवी प्रोटीनको संरचना निर्धारण गर्न मद्दत गर्न यो एल्गोरिथ्म प्रयोग गरे र प्रमाणित गरे कि एन्टिकोआगुलेन्टहरूले परजीवी प्रसारण रोक्न सक्ने सम्भावना छ।
परमाणु छिद्रहरू
AlphaFold को अर्को सफल प्रयोगले परमाणु पोर कम्प्लेक्सलाई सँगै राख्यो, जीवविज्ञानको सबैभन्दा शैतानी पजलहरू मध्ये एक। संरचनाले सयौं प्रोटीन भागहरू समावेश गर्दछ र सेल न्यूक्लियस भित्र र बाहिर जाने सबै कुरालाई नियन्त्रण गर्दछ। यो लेशम्यानियासिस र चागास रोग जस्ता रोगहरूलाई लक्षित गर्न पनि प्रयोग गरिएको छ, जसले विश्वको सबैभन्दा गरीब भागहरूमा असमान रूपमा मानिसहरूलाई असर गर्छ, वा कुष्ठरोग र स्किस्टोसोमियासिस, परजीवी कीराहरूले गर्दा हुने एक तीव्र र दीर्घकालीन रोग। विश्वभरि अरबौं मानिसहरू।
उपकरणले अनुसन्धानकर्ताहरूलाई धेरै समय बचाउनेछ, यो प्रोटिनको संरचनाको भविष्यवाणी गर्न एक कठिन कार्य हो। "अल्फाफोल्ड जीवन विज्ञानमा एक अद्वितीय र महत्त्वपूर्ण प्रगति हो जसले AI को शक्ति प्रदर्शन गर्दछ। प्रोटिनको थ्रीडी संरचना निर्धारण गर्न धेरै महिना वा वर्ष लाग्थ्यो, अब सेकेन्ड लाग्छ,” स्क्रिप्स रिसर्च इन्स्टिच्युटका संस्थापक र निर्देशक एरिक टोपोल भन्छन्। हसबिसले यसलाई गुगल खोजी गर्ने जस्तो सरल चीजसँग तुलना गरे।
म्याड्रिडको कम्प्लुटेन्स युनिभर्सिटीमा आणविक जीवविज्ञान र बायोकेमिस्ट्रीका प्राध्यापक पेर जेसस पेरेज गिल, अल्फाफोल्डको भविष्यवाणीले यसको अनुसन्धान क्षमतामा "एक ठूलो परिवर्तन" सुझाव दिन्छ। आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको विश्वसनीयता «अहिलेसम्म शानदार रहेको छ, कल्पना गर्न सकिने भन्दा धेरै राम्रो छ। यो आश्चर्यजनक छ कि यी धेरै संरचनाहरू प्रयोगात्मक रूपमा हेर्दा धेरै समान देखिन्छन्," उनले स्वीकार गरे। शोधकर्ताले सम्झाउँछन् कि यी सिमुलेशनहरू हुन्, र ती सबै प्रयोगात्मक अध्ययनहरूद्वारा पुष्टि हुनुपर्छ। अर्को चरणमा प्रोटिनको संरचना बुझ्न मात्र नभई तिनीहरूले एकअर्कासँग वा अन्य आणविक तत्वहरूसँग अन्तरक्रिया गर्दा तिनीहरू कसरी परिवर्तन हुन्छन् भन्ने कुरा पनि पत्ता लगाउने छन्।
"प्रोटिनहरूले कोशिका र तन्तुहरूमा अधिकांश कार्यहरू गर्छन्। तिनीहरू कसरी बन्छन् र तिनीहरूले एकअर्कासँग वा अन्य अणुहरूसँग अन्तरक्रिया गर्दा उनीहरूले कसरी व्यवहार गर्छन् भन्ने कुरा थाहा पाउँदा हामीलाई औषधिहरूको लागि चिकित्सीय लक्ष्यहरू विकास गर्न, खाद्य उद्योग, औद्योगिक प्रक्रियाहरू वा वातावरणीय स्थायित्वमा बायोटेक्नोलजिकल वा औद्योगिक अनुप्रयोगहरूको खोजी गर्न अनुमति दिनेछ ", पेरेज गिलले संकेत गर्दछ। ।
