अल्फाफोल्ड (AlphaFold) ने 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन की 3D आकार की भविष्यवाणी की है

एक आर्टिफीसियल इंटेलिजेंस (AI) ने विज्ञान को ज्ञात लगभग हर प्रोटीन के 3D आकार की भविष्यवाणी की है। Google के स्वामित्व वाली कंपनी डीपमाइंड ने घोषणा की कि उसने अल्फाफोल्ड तकनीक (AlphaFold) का उपयोग करके 200 मिलियन से अधिक प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचनाओं (three-dimensional structures) की भविष्यवाणी की है।

AlphaFold: क्यों है महत्वपूर्ण उपलब्धि?

अल्फाफोल्ड एक AI-आधारित प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी उपकरण है। इसने यूनिवर्सल प्रोटीन रिसोर्स (यूनिप्रोट) डेटाबेस में जमा किए गए पूरे 214 मिलियन यूनिक प्रोटीन सीक्वेंस की संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए “प्रशिक्षण, सीखने, पुन: प्रशिक्षण और पुनः सीखने” पर आधारित प्रक्रियाओं का उपयोग किया।

यह उपलब्धि प्रोटीन-जो हमारे जीवन का बिल्डिंग ब्लॉक है, में वैज्ञानिक खोज के अनसुलझे रहस्यों को जानने का मार्ग प्रशस्त करती है।

यूरोपीय आणविक जीवविज्ञान प्रयोगशाला के यूरोपीय जैव सूचना विज्ञान संस्थान (EMBL–EBI) में वैज्ञानिकों के सहयोग से, डीपमाइंड ने जुलाई 2021 में अल्फाफोल्ड भविष्यवाणियों के अपने पहले बैच का अनावरण किया।

अल्फाफोल्ड अमीनो एसिड सीक्वेंस के आधार पर प्रोटीन के 3D आकार की भविष्यवाणी करता है। यह एक क्रांतिकारी उपकरण जैविक अनुसंधान को बदल देगा और दवा की खोज में तेजी लाएगा।

किसी दिए गए प्रोटीन के आकार को समझकर, वैज्ञानिक इस बात पर पकड़ बना सकते हैं कि प्रोटीन कैसे काम करता है, जैसे- यह समझने में कि कोशिकाओं के अंदर इसकी मुख्य भूमिका क्या है।

प्रोटीन एक जीवित कोशिका के अंदर सभी कार्यों को पूरा करते हैं। इसलिए, मानव रोगों को समझने के लिए प्रोटीन संरचना और कार्य को जानना आवश्यक है।

फ़िलहाल वैज्ञानिक एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी, न्यूक्लियरर मैग्नेटिक रेजोनेंस स्पेक्ट्रोस्कोपी (nuclear magnetic resonance spectroscopy), या क्रायोजेनिक इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी का उपयोग करके प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करते हैं। ये तकनीकें केवल समय लेने वाली ही नहीं हैं, बल्कि इनमें अक्सर वर्षों लग जाते हैं और ये मुख्य रूप से परीक्षण-और-त्रुटि विधियों पर आधारित होती हैं।

अल्फाफोल्ड के विकास ने यह सब बदल दिया है। यह विशेष रूप से विज्ञान और संरचनात्मक जीव विज्ञान (structural biology) में एक महत्वपूर्ण घटनाक्रम है।

लगभग एक साल पहले डेटाबेस की पहली सार्वजनिक रिलीज के बाद से अल्फाफोल्ड ने पहले ही सैकड़ों वैज्ञानिकों को टीका और दवा विकास में अपनी खोजों में तेजी लाने में मदद की है।