क्या अल्फाफोल्ड ने वास्तव में जीव विज्ञान की प्रोटीन-फोल्डिंग समस्या को हल कर दिया है?

जनता से रिश्ता वेबडेस्क।  छवियां 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन की अनुमानित 3-डी आकार हैं, जिन्हें अल्फाफोल्ड नामक एक कृत्रिम बुद्धि प्रणाली द्वारा प्रदान किया गया है। "आप इसे पूरे प्रोटीन ब्रह्मांड को कवर करने के बारे में सोच सकते हैं," डेमिस हसाबिस ने 26 जुलाई की समाचार ब्रीफिंग में कहा। हसबिस लंदन स्थित कंपनी डीपमाइंड के कोफाउंडर और सीईओ हैं, जिन्होंने सिस्टम बनाया था। कई डीप-लर्निंग तकनीकों को मिलाकर, कंप्यूटर प्रोग्राम को संरचनाओं में पैटर्न को पहचानकर प्रोटीन आकृतियों की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है जो पहले से ही इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोप और अन्य तरीकों का उपयोग करके दशकों के प्रयोगात्मक कार्य के माध्यम से हल किए गए हैं।

एआई का पहला स्पलैश 2021 में आया, जिसमें 350,000 प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी की गई - जिसमें लगभग सभी ज्ञात मानव प्रोटीन शामिल थे। डीपमाइंड ने सार्वजनिक डेटाबेस में संरचनाओं को उपलब्ध कराने के लिए यूरोपीय आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशाला के यूरोपीय जैव सूचना विज्ञान संस्थान के साथ भागीदारी की।

जुलाई के बड़े पैमाने पर नई रिलीज ने पुस्तकालय का विस्तार "ग्रह पर लगभग हर जीव के लिए किया है, जिसका जीनोम अनुक्रमित है," हसबिस ने कहा। "आप एक प्रोटीन की 3-डी संरचना को लगभग उतनी ही आसानी से देख सकते हैं जितना कि एक कीवर्ड Google खोज कर रहा है।"

ये भविष्यवाणियां हैं, वास्तविक संरचनाएं नहीं। फिर भी शोधकर्ताओं ने संभावित नए मलेरिया टीके विकसित करने, पार्किंसंस रोग की समझ में सुधार करने, हनीबी स्वास्थ्य की रक्षा करने, मानव विकास में अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और बहुत कुछ करने के लिए 2021 की कुछ भविष्यवाणियों का उपयोग किया है। डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड को उपेक्षित उष्णकटिबंधीय रोगों पर भी ध्यान केंद्रित किया है, जिसमें चागास रोग और लीशमैनियासिस शामिल हैं, जो इलाज न किए जाने पर दुर्बल या घातक हो सकते हैं।

प्रोटीन ब्रह्मांड का विस्तार

दशकों के धीमे-धीमे प्रयोगों ने 194,000 से अधिक प्रोटीनों की संरचना का खुलासा किया है, जो सभी प्रोटीन डेटा बैंक में रखे गए हैं। 2021 में, अल्फाफोल्ड परियोजना ने लगभग सभी ज्ञात मानव प्रोटीन सहित लगभग 1 मिलियन प्रोटीन के लिए अनुमानित संरचनाएं जारी कीं। इस साल, अल्फाफोल्ड डेटाबेस में 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन के लिए अनुमानित संरचनाओं के साथ विस्फोट हुआ।

पहचानी गई और अनुमानित प्रोटीन संरचनाओं की कुल संख्या

प्रोटीन डेटा बैंक (194,000+), 2021 में अल्फाफोल्ड डेटाबेस (~ 1 मिलियन), और वर्तमान अल्फाफोल्ड डेटाबेस (200+ मिलियन) द्वारा पहचाने और अनुमानित प्रोटीन संरचनाओं की कुल संख्या दिखाने वाला एक सर्कल ग्राफिक।

टी. टिबिट्स

विशाल डेटासेट के विमोचन का कई वैज्ञानिकों ने उत्साह के साथ स्वागत किया। लेकिन दूसरों को चिंता है कि शोधकर्ता अनुमानित संरचनाओं को प्रोटीन के वास्तविक आकार के रूप में लेंगे। अभी भी ऐसी चीजें हैं जो अल्फाफोल्ड नहीं कर सकता - और ऐसा करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया था - जिसे प्रोटीन ब्रह्मांड पूरी तरह से ध्यान में आने से पहले निपटने की जरूरत है।

अस्पताल फॉर सिक चिल्ड्रेन और टोरंटो विश्वविद्यालय में प्रोटीन बायोफिजिसिस्ट जूली फॉर्मन-के कहते हैं, "सभी के लिए नया कैटलॉग खुला होना" एक बड़ा लाभ है। कई मामलों में, AlphaFold और RoseTTAFold, एक अन्य AI शोधकर्ता उत्साहित हैं, उन आकृतियों की भविष्यवाणी करते हैं जो प्रयोगों से प्रोटीन प्रोफाइल के साथ अच्छी तरह से मेल खाते हैं। लेकिन, वह चेतावनी देती है, "यह पूरे बोर्ड में ऐसा नहीं है।"

कुछ प्रोटीनों के लिए भविष्यवाणी दूसरों की तुलना में अधिक सटीक होती है। गलत भविष्यवाणियां कुछ वैज्ञानिकों को यह सोचकर छोड़ सकती हैं कि वे समझते हैं कि प्रोटीन कैसे काम करता है, जबकि वास्तव में वे नहीं करते हैं। फॉर्मन-के कहते हैं कि प्रोटीन कैसे गुना होता है, यह समझने के लिए श्रमसाध्य प्रयोग महत्वपूर्ण हैं। "अब यह समझ में आ गया है कि लोगों को प्रयोगात्मक संरचना निर्धारण करने की ज़रूरत नहीं है, जो सच नहीं है।"

यह पादप प्रोटीन एक काइनेज है, जो फॉस्फेट को अन्य अणुओं से जोड़ता है, संभावित रूप से उनके कार्यों को बदल देता है।

नोट: अल्फाफोल्ड की भविष्यवाणियों का विश्वास स्तर प्रत्येक प्रोटीन के भीतर भिन्न होता है। एक अनुमानित संरचना पर गहरे नीले और हल्के नीले रंग का मतलब है कि एल्गोरिदम अपेक्षाकृत निश्चित है। कुछ निश्चित भविष्यवाणियां पीले और नारंगी रंग की होती हैं।

प्लोडिंग प्रगति

प्रोटीन अमीनो एसिड की लंबी श्रृंखला के रूप में शुरू होते हैं और कई कर्लीक्यूज़ और अन्य 3-डी आकृतियों में बदल जाते हैं। कुछ 1980 के दशक के पर्म या एक अकॉर्डियन के प्लीट्स के तंग कॉर्कस्क्रू रिंगलेट्स से मिलते जुलते हैं। दूसरों को बच्चे के सर्पिलिंग स्क्रिबल्स के लिए गलत माना जा सकता है।

एक प्रोटीन की वास्तुकला सिर्फ सौंदर्यशास्त्र से कहीं अधिक है; यह निर्धारित कर सकता है कि प्रोटीन कैसे कार्य करता है। उदाहरण के लिए, एंजाइम नामक प्रोटीन को एक पॉकेट की आवश्यकता होती है जहां वे छोटे अणुओं को पकड़ सकें और रासायनिक प्रतिक्रियाएं कर सकें। और प्रोटीन जो एक प्रोटीन कॉम्प्लेक्स में काम करते हैं, दो या दो से अधिक प्रोटीन जो मशीन के कुछ हिस्सों की तरह परस्पर क्रिया करते हैं, उन्हें अपने भागीदारों के साथ बनने के लिए सही आकार की आवश्यकता होती है।

प्रोटीन के आकार के सिलवटों, कुंडलियों और छोरों को जानने से वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद मिल सकती है कि कैसे, उदाहरण के लिए, एक उत्परिवर्तन उस आकार को बीमारी का कारण बनता है। वह ज्ञान शोधकर्ताओं को बेहतर टीके और दवाएं बनाने में भी मदद कर सकता है।

वर्षों से, वैज्ञानिकों ने एक्स-रे, फ्लैश फ्रोजन कोशिकाओं के साथ प्रोटीन क्रिस्टल पर बमबारी की है और उच्च शक्ति के तहत उनकी जांच की है