আমরা যদি কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে জীবনের সবচেয়ে বড় রহস্যের উত্তর দিতে পারি - প্রোটিন ভাঁজ করা? বিজ্ঞানীরা কয়েক দশক ধরে এটি নিয়ে কাজ করছেন।
মেশিনগুলি এখন গভীর শিক্ষার মডেল, ওষুধের উন্নয়ন, জৈবপ্রযুক্তি এবং মৌলিক জৈবিক প্রক্রিয়া সম্পর্কে আমাদের জ্ঞান পরিবর্তন করে আশ্চর্যজনক নির্ভুলতার সাথে প্রোটিন কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
AI প্রোটিন ভাঁজ করার কৌতুহলপূর্ণ রাজ্যে একটি অন্বেষণে আমার সাথে যোগ দিন, যেখানে অত্যাধুনিক প্রযুক্তি জীবনের জটিলতার সাথে সংঘর্ষ করে।
প্রোটিন ভাঁজ রহস্য উন্মোচন
প্রোটিনগুলি আমাদের দেহে ছোট মেশিনের মতো কাজ করে খাদ্য ভাঙ্গা বা অক্সিজেন পরিবহনের মতো গুরুত্বপূর্ণ কাজগুলি সম্পাদন করতে। কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য এগুলিকে অবশ্যই সঠিকভাবে ভাঁজ করতে হবে, ঠিক যেমন একটি তালাতে ফিট করার জন্য একটি চাবি সঠিকভাবে কাটা উচিত। প্রোটিন তৈরি হওয়ার সাথে সাথে একটি খুব জটিল ভাঁজ প্রক্রিয়া শুরু হয়।
প্রোটিন ভাঁজ হল এমন একটি প্রক্রিয়া যার মাধ্যমে অ্যামিনো অ্যাসিডের দীর্ঘ চেইন, প্রোটিনের বিল্ডিং ব্লক, ত্রিমাত্রিক কাঠামোতে ভাঁজ করে যা প্রোটিনের কাজকে নির্দেশ করে।
একটি সুনির্দিষ্ট আকারে আদেশ করা আবশ্যক জপমালা একটি দীর্ঘ স্ট্রিং বিবেচনা করুন; যখন একটি প্রোটিন ভাঁজ হয় তখন এটি ঘটে। তবুও, পুঁতির বিপরীতে, অ্যামিনো অ্যাসিডগুলির অনন্য বৈশিষ্ট্য রয়েছে এবং একে অপরের সাথে বিভিন্ন উপায়ে যোগাযোগ করে, প্রোটিন ভাঁজ করা একটি জটিল এবং সংবেদনশীল প্রক্রিয়া করে।
এখানে ছবিটি মানুষের হিমোগ্লোবিনকে প্রতিনিধিত্ব করে, যা একটি সুপরিচিত ভাঁজ করা প্রোটিন
প্রোটিনগুলিকে অবশ্যই দ্রুত এবং সুনির্দিষ্টভাবে ভাঁজ করতে হবে, নতুবা তারা ভুল ভাঁজ এবং ত্রুটিপূর্ণ হয়ে যাবে। এটি আলঝাইমার এবং পারকিনসনের মতো অসুস্থতার কারণ হতে পারে। তাপমাত্রা, চাপ এবং কোষে অন্যান্য অণুর উপস্থিতি সবই ভাঁজ প্রক্রিয়ার উপর প্রভাব ফেলে।
কয়েক দশকের গবেষণার পরে, বিজ্ঞানীরা এখনও ঠিক কীভাবে প্রোটিন ভাঁজ করে তা বের করার চেষ্টা করছেন।
সৌভাগ্যক্রমে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অগ্রগতি সেক্টরের উন্নয়নে উন্নতি করছে। বিজ্ঞানীরা ব্যবহার করে প্রোটিনের গঠন আগের চেয়ে আরও সঠিকভাবে অনুমান করতে পারেন মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিপুল পরিমাণ ডেটা পরীক্ষা করতে।
এটি ওষুধের বিকাশকে পরিবর্তন করার এবং অসুস্থতা সম্পর্কে আমাদের আণবিক জ্ঞান বাড়াতে সক্ষম।
মেশিনগুলি কি ভাল কাজ করতে পারে?
প্রচলিত প্রোটিন ভাঁজ প্রযুক্তির সীমাবদ্ধতা আছে
বিজ্ঞানীরা কয়েক দশক ধরে প্রোটিন ভাঁজ বের করার চেষ্টা করছেন, কিন্তু প্রক্রিয়াটির জটিলতা এটিকে একটি চ্যালেঞ্জিং বিষয় করে তুলেছে।
প্রচলিত প্রোটিন গঠন ভবিষ্যদ্বাণী পদ্ধতিগুলি পরীক্ষামূলক পদ্ধতি এবং কম্পিউটার মডেলিংয়ের সংমিশ্রণ ব্যবহার করে, তবে, এই সমস্ত পদ্ধতির ত্রুটি রয়েছে।
এক্স-রে ক্রিস্টালোগ্রাফি এবং নিউক্লিয়ার ম্যাগনেটিক রেজোন্যান্স (NMR) এর মতো পরীক্ষামূলক কৌশলগুলি সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল হতে পারে। এবং, কম্পিউটার মডেলগুলি কখনও কখনও সাধারণ অনুমানের উপর নির্ভর করে, যা ভুল ভবিষ্যদ্বাণীর দিকে নিয়ে যেতে পারে।
AI এই বাধাগুলি অতিক্রম করতে পারে
সৌভাগ্য যে, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা আরো সঠিক এবং দক্ষ প্রোটিন গঠন পূর্বাভাসের জন্য নতুন প্রতিশ্রুতি প্রদান করছে। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম বিপুল পরিমাণ ডেটা পরীক্ষা করতে পারে। এবং, তারা এমন নিদর্শন উন্মোচন করে যা লোকেরা মিস করবে।
এর ফলে অতুলনীয় নির্ভুলতার সাথে প্রোটিন গঠনের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম নতুন সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম এবং প্ল্যাটফর্ম তৈরি হয়েছে।
প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাসের জন্য সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম
Google এর দ্বারা নির্মিত আলফাফোল্ড সিস্টেম DeepMind দল এই এলাকায় সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল অগ্রগতি এক. এটি ব্যবহার করে সাম্প্রতিক বছরগুলিতে দুর্দান্ত অগ্রগতি অর্জন করেছে গভীর শেখার অ্যালগরিদম তাদের অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্সের উপর ভিত্তি করে প্রোটিনের গঠনের পূর্বাভাস দিতে।
নিউরাল নেটওয়ার্ক, সাপোর্ট ভেক্টর মেশিন এবং র্যান্ডম ফরেস্ট হল আরও মেশিন লার্নিং পদ্ধতি যা প্রোটিন গঠনের পূর্বাভাস দেওয়ার প্রতিশ্রুতি দেখায়।
এই অ্যালগরিদমগুলি বিশাল ডেটাসেট থেকে শিখতে পারে। এবং, তারা বিভিন্ন অ্যামিনো অ্যাসিডের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক অনুমান করতে পারে। তো, দেখা যাক এটা কিভাবে কাজ করে।
সহ-বিবর্তনীয় বিশ্লেষণ এবং প্রথম আলফাফোল্ড জেনারেশন
এর সাফল্য আলফাফোল্ড একটি গভীর নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেলের উপর নির্মিত যা সহ-বিবর্তনীয় বিশ্লেষণ ব্যবহার করে তৈরি করা হয়েছিল। সহ-বিবর্তনের ধারণাটি বলে যে যদি একটি প্রোটিনের দুটি অ্যামিনো অ্যাসিড একে অপরের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে তবে তারা তাদের কার্যকরী সংযোগ বজায় রাখতে একসাথে বিকাশ করবে।
অসংখ্য অনুরূপ প্রোটিনের অ্যামিনো অ্যাসিড ক্রম তুলনা করে গবেষকরা 3D কাঠামোতে কোন জোড়া অ্যামিনো অ্যাসিডের সংস্পর্শে থাকতে পারে তা সনাক্ত করতে পারেন।
এই ডেটা আলফাফোল্ডের প্রথম পুনরাবৃত্তির ভিত্তি হিসাবে কাজ করে। এটি অ্যামিনো অ্যাসিড জোড়ার মধ্যে দৈর্ঘ্যের পাশাপাশি পেপটাইড বন্ধনের কোণগুলির পূর্বাভাস দেয় যা তাদের সংযুক্ত করে। এই পদ্ধতিটি সিকোয়েন্স থেকে প্রোটিন গঠনের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য সমস্ত পূর্বের পন্থাগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে, যদিও কোনও আপাত টেমপ্লেট ছাড়া প্রোটিনের জন্য সঠিকতা এখনও সীমাবদ্ধ ছিল।
আলফাফোল্ড 2: একটি আমূল নতুন পদ্ধতি
AlphaFold2 হল DeepMind দ্বারা তৈরি একটি কম্পিউটার সফ্টওয়্যার যা প্রোটিনের 3D কাঠামোর পূর্বাভাস দিতে প্রোটিনের অ্যামিনো অ্যাসিড ক্রম ব্যবহার করে।
এটি তাৎপর্যপূর্ণ কারণ একটি প্রোটিনের গঠন নির্দেশ করে যে এটি কীভাবে কাজ করে এবং এর কার্যকারিতা বোঝা বিজ্ঞানীদের প্রোটিনকে লক্ষ্য করে এমন ওষুধ তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে।
AlphaFold2 নিউরাল নেটওয়ার্ক ইনপুট হিসাবে প্রোটিনের অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্সের সাথে সাথে সেই সিকোয়েন্সটি কিভাবে ডাটাবেসের অন্যান্য সিকোয়েন্সের সাথে তুলনা করে সে সম্পর্কে বিশদ বিবরণ পায় (এটিকে "সিকোয়েন্স অ্যালাইনমেন্ট" বলা হয়)।
নিউরাল নেটওয়ার্ক এই ইনপুটের উপর ভিত্তি করে প্রোটিনের 3D গঠন সম্পর্কে একটি ভবিষ্যদ্বাণী করে।
AlphaFold2 ছাড়া এটি কি সেট করে?
অন্যান্য পদ্ধতির বিপরীতে, AlphaFold2 প্রোটিনের প্রকৃত 3D কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী করে না শুধুমাত্র অ্যামিনো অ্যাসিডের জোড়ার মধ্যে বিচ্ছেদ বা তাদের সংযোগকারী বন্ডগুলির মধ্যে কোণগুলি (আগের অ্যালগরিদমের মতো)।
নিউরাল নেটওয়ার্কের জন্য একবারে সম্পূর্ণ কাঠামোর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য, কাঠামোটি এন্ড-টু-এন্ড এনকোড করা হয়।
AlphaFold2 এর আরেকটি মূল বৈশিষ্ট্য হল এটি তার পূর্বাভাসে কতটা আত্মবিশ্বাসী তার একটি অনুমান অফার করে। এটি প্রত্যাশিত কাঠামোতে একটি রঙের কোডিং হিসাবে উপস্থাপন করা হয়েছে, লাল উচ্চ আত্মবিশ্বাসের প্রতিনিধিত্ব করে এবং নীল কম আত্মবিশ্বাসের পরামর্শ দেয়।
এটি দরকারী কারণ এটি বিজ্ঞানীদের ভবিষ্যদ্বাণীর স্থায়িত্ব সম্পর্কে অবহিত করে৷
বেশ কয়েকটি সিকোয়েন্সের সম্মিলিত কাঠামোর পূর্বাভাস
Alphafold2 এর সর্বশেষ সম্প্রসারণ, যা Alphafold Multimer নামে পরিচিত, বেশ কয়েকটি সিকোয়েন্সের সম্মিলিত কাঠামোর পূর্বাভাস দেয়। এটি এখনও উচ্চ ভুল হার আছে এমনকি যদি এটি আগের কৌশলগুলির থেকে অনেক ভাল পারফর্ম করে। 25 প্রোটিন কমপ্লেক্সের মাত্র 4500% সফলভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল।
যোগাযোগ গঠনের রুক্ষ অঞ্চলগুলির 70% সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল, কিন্তু দুটি প্রোটিনের আপেক্ষিক অভিযোজন ভুল ছিল। যখন মাঝারি প্রান্তিককরণের গভীরতা প্রায় 30 সিকোয়েন্সের কম হয়, তখন আলফাফোল্ড মাল্টিমার ভবিষ্যদ্বাণীগুলির যথার্থতা উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস পায়।
আলফাফোল্ড ভবিষ্যদ্বাণীগুলি কীভাবে ব্যবহার করবেন
AlphaFold থেকে ভবিষ্যদ্বাণী করা মডেলগুলি একই ফাইল ফর্ম্যাটে দেওয়া হয় এবং পরীক্ষামূলক কাঠামোর মতো একই উপায়ে ব্যবহার করা যেতে পারে। ভুল বোঝাবুঝি রোধ করার জন্য মডেলের সাথে দেওয়া নির্ভুলতা অনুমানগুলি বিবেচনায় নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
এটি বিশেষত জটিল কাঠামোর জন্য সহায়ক যেমন আন্তঃবোনা হোমোমার বা প্রোটিন যা শুধুমাত্র একটির উপস্থিতিতে ভাঁজ করে।
অজানা লিগ্যান্ড।
কিছু চ্যালেঞ্জ
ভবিষ্যদ্বাণী করা কাঠামো ব্যবহার করার ক্ষেত্রে প্রধান সমস্যা হল ডায়নামিক্স, লিগ্যান্ড সিলেক্টিভিটি, কন্ট্রোল, অ্যালোস্ট্রি, পোস্ট-ট্রান্সলেশনাল পরিবর্তন, এবং প্রোটিন এবং বায়োফিজিকাল ডেটা অ্যাক্সেস ছাড়াই বাইন্ডিংয়ের গতিবিদ্যা বোঝা।
মেশিন লার্নিং এবং পদার্থবিদ্যা ভিত্তিক আণবিক গতিবিদ্যা গবেষণা এই সমস্যা অতিক্রম করতে ব্যবহার করা যেতে পারে.
এই তদন্তগুলি বিশেষ এবং দক্ষ কম্পিউটার আর্কিটেকচার থেকে উপকৃত হতে পারে। যদিও আলফাফোল্ড প্রোটিন কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে অসাধারণ অগ্রগতি অর্জন করেছে, কাঠামোগত জীববিজ্ঞানের ক্ষেত্রে এখনও অনেক কিছু শেখার আছে, এবং আলফাফোল্ডের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি ভবিষ্যতের অধ্যয়নের জন্য শুধুমাত্র সূচনা বিন্দু।
অন্যান্য উল্লেখযোগ্য সরঞ্জাম কি কি?
রোজটিটাফোল্ড
RoseTTAFold, ইউনিভার্সিটি অফ ওয়াশিংটন গবেষকদের দ্বারা তৈরি, একইভাবে প্রোটিন কাঠামোর পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য গভীর শিক্ষার অ্যালগরিদম নিয়োগ করে, তবে এটি ভবিষ্যদ্বাণীকৃত কাঠামোর উন্নতি করতে "টরশন অ্যাঙ্গেল ডাইনামিকস সিমুলেশন" নামে পরিচিত একটি অভিনব পদ্ধতিকেও একীভূত করে।
এই পদ্ধতিটি উত্সাহজনক ফলাফল দিয়েছে এবং বিদ্যমান AI প্রোটিন ভাঁজ করার সরঞ্জামগুলির সীমাবদ্ধতা কাটিয়ে উঠতে কার্যকর হতে পারে।
ট্ররোসেটা
আরেকটি টুল, trRosetta, a ব্যবহার করে প্রোটিন ভাঁজ করার পূর্বাভাস দেয় স্নায়বিক নেটওয়ার্ক লক্ষ লক্ষ প্রোটিন সিকোয়েন্স এবং স্ট্রাকচারের উপর প্রশিক্ষিত।
এটি একটি "টেমপ্লেট-ভিত্তিক মডেলিং" কৌশল ব্যবহার করে তুলনামূলক পরিচিত কাঠামোর সাথে লক্ষ্য প্রোটিনের তুলনা করে আরও সুনির্দিষ্ট ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে।
এটা প্রমাণিত হয়েছে যে ট্ররোসেটা ক্ষুদ্র প্রোটিন এবং প্রোটিন কমপ্লেক্সের গঠন ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম।
DeepMetaPSICOV
DeepMetaPSICOV হল আরেকটি টুল যা প্রোটিন যোগাযোগ মানচিত্র ভবিষ্যদ্বাণী করার উপর ফোকাস করে। এগুলি, প্রোটিন ভাঁজ ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি গাইড হিসাবে ব্যবহৃত হয়। এটি ব্যবহার করে গভীর জ্ঞানার্জন প্রোটিনের ভিতরে অবশিষ্টাংশের মিথস্ক্রিয়া হওয়ার সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতি।
এগুলি পরবর্তীতে সামগ্রিক যোগাযোগ মানচিত্রের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহৃত হয়। DeepMetaPSICOV প্রোটিন কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী করার সম্ভাবনা দেখিয়েছে দুর্দান্ত নির্ভুলতার সাথে, এমনকি যখন পূর্ববর্তী পদ্ধতিগুলি ব্যর্থ হয়েছে।
ভবিষ্যতে কী হবে?
এআই প্রোটিন ভাঁজ করার ভবিষ্যৎ উজ্জ্বল। গভীর শিক্ষা-ভিত্তিক অ্যালগরিদম, বিশেষ করে AlphaFold2, সম্প্রতি প্রোটিন গঠন নির্ভরযোগ্যভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষেত্রে দারুণ অগ্রগতি করেছে।
এই অনুসন্ধানে বিজ্ঞানীদের প্রোটিনের গঠন এবং কার্যকারিতা আরও ভালভাবে বুঝতে অনুমতি দিয়ে ওষুধের বিকাশকে রূপান্তরিত করার সম্ভাবনা রয়েছে, যা সাধারণ থেরাপিউটিক লক্ষ্য।
তবুও, প্রোটিন কমপ্লেক্সের পূর্বাভাস এবং প্রত্যাশিত কাঠামোর বাস্তব কার্যকরী অবস্থা সনাক্ত করার মতো সমস্যাগুলি রয়ে গেছে। এই সমস্যাগুলি সমাধান করতে এবং এআই প্রোটিন ভাঁজ অ্যালগরিদমের নির্ভুলতা এবং নির্ভরযোগ্যতা বাড়ানোর জন্য আরও গবেষণা প্রয়োজন।
তবুও, এই প্রযুক্তির সম্ভাব্য সুবিধাগুলি প্রচুর, এবং এটি আরও কার্যকর এবং সুনির্দিষ্ট ওষুধ উৎপাদনের দিকে পরিচালিত করার সম্ভাবনা রয়েছে।
নির্দেশিকা সমন্ধে মতামত দিন