प्रोटीन जीव विज्ञान के कर्ता हैं। मानव शरीर में, वे अधिकांश कार्य कोशिकाओं में करते हैं और शरीर के ऊतकों और अंगों की संरचना, कार्य और विनियमन के लिए आवश्यक होते हैं। प्रत्येक प्रोटीन a . का बना होता है अमीनो एसिड का सटीक क्रम जो इसे अपने कार्य को निर्धारित करने वाले त्रि-आयामी आकार में फोल्ड करने की अनुमति देता है। अतीत में, प्रोटीन की सभी महत्वपूर्ण संरचना केवल कठिन और समय लेने वाली प्रयोगशाला विश्लेषण द्वारा ही पकड़ी जा सकती थी। अब एक नाटकीय नया मोड़ आता है – जीवन के बुनियादी निर्माण खंडों पर एक खिड़की।

डीपमाइंड, यूके स्थित फर्म, जो Google की मूल कंपनी अल्फाबेट का हिस्सा है, ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग सिस्टम विकसित किया है जो प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है, प्रत्येक प्रोटीन को बनाने वाले अमीनो एसिड को डिकोड कर सकता है। पिछले साल, सिस्टम में 350,000 . था प्रविष्टियों. फिर 28 जुलाई को डीपमाइंड के सह-संस्थापक और मुख्य कार्यकारी डेमिस हसाबिस कंपनी के फोल्डेड प्रोटीन के डेटाबेस को 200 मिलियन से अधिक तक विस्तारित करने की घोषणा की – मानव, पौधों, बैक्टीरिया, जानवरों और अन्य जीवों सहित विज्ञान के लिए ज्ञात लगभग सभी सूचीबद्ध प्रोटीन – और यह कि कंपनी उन्हें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध और मुफ्त बना रही है, Google खोज से अधिक प्रयास के साथ सुलभ। डेटाबेस कहा जाता है अल्फाफोल्डऔर यह जीव विज्ञान के लिए एक जेम्स वेब स्पेस टेलीस्कोप के बराबर है, जो दुनिया से परे आश्चर्यजनक नए दृश्य प्रदान करता है।

प्रोटीन तौलिये की तरह बड़े करीने से नहीं फोल्ड होते हैं। बिल्ली के खेलने के बाद कई लोग सूत की खाल की तरह दिखते हैं। उनके पास अक्सर चलने वाले हिस्सों को ठीक से इंजीनियर किया जाता है जो रासायनिक घटनाओं से जुड़े होते हैं और सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि अन्य अणुओं से बंधे होते हैं। उदाहरण के लिए, एंटीबॉडी प्रतिरक्षा प्रणाली द्वारा उत्पादित प्रोटीन होते हैं जो विदेशी अणुओं से बंधते हैं, जैसे कि एक हमलावर वायरस की सतह पर, जैसे कि कोरोनावायरस पर स्पाइक्स। इस प्रकार, वैज्ञानिकों ने दशकों से प्रोटीन की सटीक तह और उनके कार्यों को सीखने की मांग की है। शोधकर्ताओं ने लंबे समय से प्रोटीन की संरचना को बेहतर ढंग से समझने के लिए एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी के रूप में जानी जाने वाली तकनीक का उपयोग किया है, और क्षेत्र के केंद्रीय भंडार में लगभग 185, 000 प्रयोगात्मक रूप से हल की गई संरचनाएं हैं।

फिर आया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। अल्फाफोल्ड एल्गोरिदम ने सीखा कि कैसे प्रोटीन तह की भविष्यवाणी करें अंतर्निहित अमीनो एसिड अनुक्रम के आधार पर, नई जानकारी के विस्फोट के लिए अग्रणी। दूसरा परियोजना बुलाया रोज़ टीटीएफोल्ड वाशिंगटन विश्वविद्यालय के प्रोटीन डिजाइन संस्थान में इसी तरह की खोज है। कुछ मामलों में वास्तविक दुनिया के प्रयोगों द्वारा प्रोटीन तह भविष्यवाणियों को सत्यापन की आवश्यकता होगी। लेकिन दवा और वैक्सीन डेवलपर्स के लिए यह जानना चाहते हैं कि प्रोटीन कैसा दिखता है या व्यवहार करता है, भविष्यवाणी स्वयं – एक दृश्य प्रतिनिधित्व – प्रदान कर सकती है एक उल्लेखनीय पैर ऊपर. दोनों पत्रिकाओं साइंस एंड नेचर मेथड्स ने सफलता को 2021 की सबसे महत्वपूर्ण बताया।

इन नई विधियों का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता यह करने में सक्षम हुए हैं अन्वेषण करना न्यूक्लियर पोर कॉम्प्लेक्स, जो सेल न्यूक्लियस के अंदर और बाहर जाने वाली हर चीज के लिए एक प्रकार के द्वारपाल के रूप में कार्य करता है। इसमें 1,000 से अधिक प्रोटीन सबयूनिट होते हैं, जो एक साथ बुने जाते हैं, इसलिए यह वैज्ञानिकों के लिए एक कठिन पहेली है। अल्फाफोल्ड का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता एक मॉडल को पुराने के रूप में लगभग दोगुना पूरा करने में सक्षम थे, जो दो-तिहाई परिसर को कवर करता था।

अल्फ़ाफोल्ड जीव विज्ञान के सभी रहस्यों को प्रकट नहीं करता है, न ही यह केवल अग्रिम की आवश्यकता है दवाएं विकसित करना या बीमारी से लड़ रहे हैं। लेकिन ये नजारे वाकई हैरान करने वाले हैं।

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