अल्फाफोल्ड 3 से भी आश्चर्यजनक ···"जीवन का रहस्य सुलझा"

एआई, जीवन के रहस्यों को उजागर करता है··· नई दवा विकास की दुनिया बदल रही है
एआई जीवन के रहस्यों को उजागर करता है... दवा विकास को बदलना

लेखक ㅣ चोई बोंग-ह्युक स्तंभकार ㅣ दईएसजी समाचार
स्तंभकार चोई बोंग-ह्युक द्वारा लेख | theesg समाचार

प्रोटीन की संरचना जीवन के घटनाक्रम को समझने की कुंजी है। लेकिन, इस संरचना की भविष्यवाणी करना जीवन विज्ञान में दशकों से एक चुनौती बनी हुई थी। इस समस्या का जवाब आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने दिया है। इसका नायक गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित एआई 'अल्फाफोल्ड' है।
प्रोटीन संरचना जीवन की घटनाओं को समझने की कुंजी है। हालाँकि, इस संरचना की भविष्यवाणी करना जीवन विज्ञान में दशकों से एक चुनौती बनी हुई है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) ने इस समस्या का जवाब दिया है। नायक 'अल्फाफोल्ड' है, जो गूगल डीपमाइंड द्वारा विकसित एक एआई है।

अल्फाफोल्ड एक एआई प्रोग्राम है जो केवल अमीनो एसिड अनुक्रमों का उपयोग करके प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना की सटीक भविष्यवाणी करता है। सरल शब्दों में, इसका मतलब है कि एआई पहले प्रोटीन के मुड़ने और मुड़ने को रेखांकित करता है, जो उलझे हुए धागों की तरह लंबे और जटिल होते हैं। चूंकि प्रोटीन को ठीक से कार्य करने के लिए विशिष्ट संरचनाओं में मुड़ना चाहिए, इसलिए अल्फाफोल्ड की भविष्यवाणियां जीवन की घटनाओं को समझने और नई दवाएं विकसित करने के लिए क्रांतिकारी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।
अल्फाफोल्ड एक एआई प्रोग्राम है जो केवल अमीनो एसिड अनुक्रमों का उपयोग करके प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना की सटीक भविष्यवाणी करता है। सरल शब्दों में, इसका मतलब है कि एआई पहले प्रोटीन के घुमावों और मोड़ों को रेखांकित करता है, जो उलझे धागों के समान लंबे और जटिल होते हैं। चूंकि प्रोटीन को ठीक से कार्य करने के लिए विशिष्ट संरचनाओं में मुड़ना चाहिए, इसलिए अल्फाफोल्ड की भविष्यवाणियां जीवन की घटनाओं को समझने और नई दवाएं विकसित करने के लिए क्रांतिकारी अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं।

'प्रोटीन फोल्डिंग' पहेली को चुनौती देना
'प्रोटीन फोल्डिंग' पहेली को चुनौती देना

2010 के दशक के मध्य में, दुनिया को अपने शतरंज और गो एआई 'अल्फागो' से चकित करने के बाद, डीपमाइंड ने एक और चुनौती शुरू की। इस बार, यह जीवन विज्ञान का 'प्रोटीन फोल्डिंग समस्या' थी, जिसे अक्सर 'पवित्र प्याला' कहा जाता है। पहले, प्रोटीन संरचनाओं को उजागर करने के लिए वर्षों के प्रयोगों और भारी शोध निधि की आवश्यकता होती थी। डीपमाइंड का मानना ​​था कि एआई की पैटर्न पहचान क्षमता और विशाल डेटा संसाधन इस समस्या का समाधान कर सकते हैं।
2010 के दशक के मध्य में, अपने शतरंज और गो एआई 'अल्फागो' से दुनिया को चकित करने के बाद, डीपमाइंड ने एक और चुनौती शुरू की। इस बार, यह 'प्रोटीन फोल्डिंग समस्या' थी, जिसे अक्सर जीवन विज्ञान का 'पवित्र प्याला' कहा जाता है। पहले, प्रोटीन संरचनाओं को उजागर करने के लिए वर्षों के प्रयोगों और भारी शोध निधि की आवश्यकता होती थी। डीपमाइंड का मानना ​​था कि एआई की पैटर्न पहचान क्षमता और विशाल डेटा संसाधन इस समस्या का समाधान कर सकते हैं।

एआई प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी ओलंपिक में अपनी क्षमता साबित करना
एआई प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी ओलंपिक में अपनी क्षमता साबित करना

अल्फाफोल्ड ने 2018 के अंतर्राष्ट्रीय प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी प्रतियोगिता 'कैस्प' में अपनी शुरुआत की। संस्करण 1.0 होने के बावजूद, इसने किसी भी मौजूदा भविष्यवाणी विधि की तुलना में उच्च सटीकता हासिल की, जिससे पहला स्थान मिला। उस समय, यह अभी प्रयोगों को बदलने के स्तर पर नहीं था, लेकिन इसने जीवन विज्ञान के प्रतिमान को बदलने के लिए एआई की क्षमता साबित कर दी।
अल्फाफोल्ड ने 2018 के अंतर्राष्ट्रीय प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी प्रतियोगिता 'कैस्प' में अपनी शुरुआत की। संस्करण 1.0 होने के बावजूद, इसने किसी भी मौजूदा भविष्यवाणी विधि की तुलना में उच्च सटीकता हासिल की, जिससे पहला स्थान मिला। उस समय, यह अभी प्रयोगों को बदलने के स्तर पर नहीं था, लेकिन इसने जीवन विज्ञान के प्रतिमान को बदलने के लिए एआई की क्षमता साबित कर दी।

2020 में, अल्फाफोल्ड 2.0 ने उसी प्रतियोगिता में पूरी तरह से नए स्तर का प्रदर्शन प्रदर्शित किया। इसने वास्तविक प्रयोगात्मक परिणामों के बराबर या उससे भी अधिक भविष्यवाणी सटीकता हासिल की। वैज्ञानिक समुदाय ने इसे "प्रोटीन फोल्डिंग समस्या का आभासी समाधान" बताया।
2020 में, अल्फाफोल्ड 2.0 ने उसी प्रतियोगिता में पूरी तरह से नए स्तर का प्रदर्शन प्रदर्शित किया। इसने वास्तविक प्रयोगात्मक परिणामों के बराबर या उससे भी अधिक भविष्यवाणी सटीकता हासिल की। वैज्ञानिक समुदाय ने इसे "प्रोटीन फोल्डिंग समस्या का आभासी समाधान" बताया।

डेटा प्रकटीकरण के माध्यम से विज्ञान के परिदृश्य को बदलना
डेटा प्रकटीकरण के माध्यम से विज्ञान के परिदृश्य को बदलना

2021 में, डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड के भविष्यवाणी मॉडल और स्रोत कोड को दुनिया भर के वैज्ञानिकों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया। साथ ही, इसने लाखों प्रोटीन की 3डी संरचनाओं की भविष्यवाणी की और डेटाबेस बनाया। यह डेटा अब दवा विकास, रोग अनुसंधान और एंजाइम इंजीनियरिंग सहित कई जीवन विज्ञान क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। शोध जो कभी वर्षों लेता था, अब मिनटों में पूरा किया जा सकता है, जिससे दवा विकास का समय और लागत काफी कम हो जाती है।
2021 में, डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड के भविष्यवाणी मॉडल और स्रोत कोड को दुनिया भर के वैज्ञानिकों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया। साथ ही, इसने लाखों प्रोटीन की 3डी संरचनाओं की भविष्यवाणी की और डेटाबेस बनाया। यह डेटा अब दवा विकास, रोग अनुसंधान और एंजाइम इंजीनियरिंग सहित कई जीवन विज्ञान क्षेत्रों में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। शोध जो कभी वर्षों लेता था, अब मिनटों में पूरा किया जा सकता है, जिससे दवा विकास का समय और लागत काफी कम हो जाती है।

https://www.esgre100.com/news/articleView.html?idxno=3586