જો આપણે જીવનના સૌથી મોટા રહસ્યો પૈકીના એક - પ્રોટીન ફોલ્ડિંગનો જવાબ આપવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરી શકીએ તો શું? વૈજ્ઞાનિકો દાયકાઓથી આ પર કામ કરી રહ્યા છે.
મશીનો હવે ડીપ લર્નિંગ મોડલ્સ, દવાના વિકાસમાં ફેરફાર, બાયોટેકનોલોજી અને મૂળભૂત જૈવિક પ્રક્રિયાઓ અંગેના આપણા જ્ઞાનનો ઉપયોગ કરીને અદ્ભુત ચોકસાઇ સાથે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી કરી શકે છે.
AI પ્રોટીન ફોલ્ડિંગના રસપ્રદ ક્ષેત્રની શોધમાં મારી સાથે જોડાઓ, જ્યાં અત્યાધુનિક ટેકનોલોજી જીવનની જટિલતા સાથે અથડાય છે.
પ્રોટીન ફોલ્ડિંગનું રહસ્ય ખોલવું
પ્રોટીન્સ આપણા શરીરમાં નાના મશીનોની જેમ કામ કરે છે જે ખોરાકને તોડી નાખે છે અથવા ઓક્સિજનનું પરિવહન કરે છે. તેઓ અસરકારક રીતે કાર્ય કરવા માટે યોગ્ય રીતે ફોલ્ડ કરેલા હોવા જોઈએ, જેમ કે તાળામાં ફિટ કરવા માટે ચાવીને યોગ્ય રીતે કાપવી જોઈએ. જલદી પ્રોટીન બનાવવામાં આવે છે, એક ખૂબ જ જટિલ ફોલ્ડિંગ પ્રક્રિયા શરૂ થાય છે.
પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ એ એવી પ્રક્રિયા છે કે જેના દ્વારા એમિનો એસિડની લાંબી સાંકળો, પ્રોટીનના બિલ્ડીંગ બ્લોક્સ, ત્રિ-પરિમાણીય માળખામાં ફોલ્ડ થાય છે જે પ્રોટીનનું કાર્ય નક્કી કરે છે.
મણકાના લાંબા તારનો વિચાર કરો કે જે ચોક્કસ સ્વરૂપમાં ઓર્ડર કરવો આવશ્યક છે; આ તે છે જ્યારે પ્રોટીન ફોલ્ડ થાય છે. તેમ છતાં, મણકાથી વિપરીત, એમિનો એસિડ અનન્ય લાક્ષણિકતાઓ ધરાવે છે અને વિવિધ રીતે એકબીજા સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે, પ્રોટીન ફોલ્ડિંગને જટિલ અને સંવેદનશીલ પ્રક્રિયા બનાવે છે.
અહીંનું ચિત્ર માનવ હિમોગ્લોબિનનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે જાણીતું ફોલ્ડ પ્રોટીન છે
પ્રોટીન ઝડપથી અને ચોક્કસ રીતે ફોલ્ડ થવું જોઈએ, અથવા તેઓ ખોટા ફોલ્ડ અને ખામીયુક્ત બની જશે. તેનાથી અલ્ઝાઈમર અને પાર્કિન્સન જેવી બીમારીઓ થઈ શકે છે. તાપમાન, દબાણ અને કોષમાં અન્ય પરમાણુઓની હાજરી તમામ ફોલ્ડિંગ પ્રક્રિયા પર અસર કરે છે.
દાયકાઓના સંશોધન પછી, વૈજ્ઞાનિકો હજી પણ પ્રોટીન કેવી રીતે ફોલ્ડ થાય છે તે બરાબર શોધવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે.
સદભાગ્યે, આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ ક્ષેત્રના વિકાસમાં પ્રગતિ થઈ રહી છે. વૈજ્ઞાનિકો ઉપયોગ કરીને પહેલા કરતા વધુ સચોટ રીતે પ્રોટીનની રચનાનો અંદાજ લગાવી શકે છે મશીન લર્નિંગ એલ્ગોરિધમ્સ ડેટાના મોટા જથ્થાને તપાસવા માટે.
આમાં દવાના વિકાસને બદલવાની અને બીમારી વિશેના આપણા પરમાણુ જ્ઞાનમાં વધારો કરવાની ક્ષમતા છે.
શું મશીનો વધુ સારું પ્રદર્શન કરી શકે છે?
પરંપરાગત પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ તકનીકોની મર્યાદાઓ છે
વૈજ્ઞાનિકો દાયકાઓથી પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ શોધવાનો પ્રયાસ કરી રહ્યા છે, પરંતુ પ્રક્રિયાની જટિલતાને કારણે આ એક પડકારજનક વિષય બની ગયો છે.
પરંપરાગત પ્રોટીન માળખું અનુમાન અભિગમ પ્રાયોગિક પદ્ધતિઓ અને કમ્પ્યુટર મોડેલિંગના સંયોજનનો ઉપયોગ કરે છે, જો કે, આ બધી પદ્ધતિઓમાં ખામીઓ છે.
એક્સ-રે ક્રિસ્ટલોગ્રાફી અને ન્યુક્લિયર મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ (NMR) જેવી પ્રાયોગિક તકનીકો સમય માંગી અને ખર્ચાળ હોઈ શકે છે. અને, કોમ્પ્યુટર મોડલ કેટલીકવાર સરળ ધારણાઓ પર આધાર રાખે છે, જે ભૂલભરેલી આગાહીઓ તરફ દોરી શકે છે.
AI આ અવરોધોને દૂર કરી શકે છે
સદભાગ્યે, કૃત્રિમ બુદ્ધિ વધુ સચોટ અને કાર્યક્ષમ પ્રોટીન માળખું અનુમાન માટે તાજા વચન આપી રહ્યું છે. મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ ડેટાના વિશાળ વોલ્યુમની તપાસ કરી શકે છે. અને, તેઓ એવા દાખલાઓ ઉજાગર કરે છે જે લોકો ચૂકી જશે.
આના પરિણામે અપ્રતિમ ચોકસાઇ સાથે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી કરવામાં સક્ષમ નવા સોફ્ટવેર ટૂલ્સ અને પ્લેટફોર્મ્સનું નિર્માણ થયું છે.
પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી માટે સૌથી આશાસ્પદ મશીન લર્નિંગ અલ્ગોરિધમ્સ
Google દ્વારા બનાવવામાં આવેલ આલ્ફાફોલ્ડ સિસ્ટમ Deepmind ટીમ આ ક્ષેત્રમાં સૌથી આશાસ્પદ પ્રગતિમાંની એક છે. તાજેતરના વર્ષોમાં તેનો ઉપયોગ કરીને ઘણી પ્રગતિ મેળવી છે learningંડા શિક્ષણ એલ્ગોરિધમ્સ એમિનો એસિડ સિક્વન્સના આધારે પ્રોટીનની રચનાની આગાહી કરવા.
ન્યુરલ નેટવર્ક્સ, સપોર્ટ વેક્ટર મશીનો અને રેન્ડમ ફોરેસ્ટ એ વધુ મશીન લર્નિંગ પદ્ધતિઓ પૈકી છે જે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી કરવા માટેનું વચન દર્શાવે છે.
આ અલ્ગોરિધમ્સ પ્રચંડ ડેટાસેટ્સમાંથી શીખી શકે છે. અને, તેઓ વિવિધ એમિનો એસિડ વચ્ચેના સહસંબંધોની અપેક્ષા રાખી શકે છે. તો, ચાલો જોઈએ કે તે કેવી રીતે કામ કરે છે.
સહ ઉત્ક્રાંતિ વિશ્લેષણ અને પ્રથમ આલ્ફાફોલ્ડ જનરેશન
ની સફળતા આલ્ફાફોલ્ડ ડીપ ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલ પર બનેલ છે જે સહ ઉત્ક્રાંતિ વિશ્લેષણનો ઉપયોગ કરીને વિકસાવવામાં આવ્યું હતું. સહ-ઉત્ક્રાંતિની વિભાવના જણાવે છે કે જો પ્રોટીનમાં બે એમિનો એસિડ એકબીજા સાથે ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે, તો તેઓ તેમની કાર્યાત્મક લિંકને જાળવી રાખવા માટે એકસાથે વિકાસ કરશે.
સંશોધકો અસંખ્ય સમાન પ્રોટીનના એમિનો એસિડ સિક્વન્સની સરખામણી કરીને 3D સ્ટ્રક્ચરમાં એમિનો એસિડની કઈ જોડી સંપર્કમાં હોવાની શક્યતા છે તે શોધી શકે છે.
આ ડેટા આલ્ફાફોલ્ડના પ્રથમ પુનરાવર્તન માટે પાયા તરીકે કામ કરે છે. તે એમિનો એસિડ જોડી વચ્ચેની લંબાઇ તેમજ પેપ્ટાઇડ બોન્ડના ખૂણાઓની આગાહી કરે છે જે તેમને જોડે છે. આ પદ્ધતિએ અનુક્રમથી પ્રોટીન બંધારણની આગાહી કરવા માટેના તમામ અગાઉના અભિગમોને પાછળ છોડી દીધા હતા, જો કે કોઈ દેખીતા નમૂનાઓ વગરના પ્રોટીન માટે હજુ પણ ચોકસાઈ પ્રતિબંધિત હતી.
આલ્ફાફોલ્ડ 2: એક ધરમૂળથી નવી પદ્ધતિ
આલ્ફાફોલ્ડ2 એ ડીપમાઈન્ડ દ્વારા બનાવેલ કોમ્પ્યુટર સોફ્ટવેર છે જે પ્રોટીનની 3D રચનાની આગાહી કરવા માટે પ્રોટીનના એમિનો એસિડ સિક્વન્સનો ઉપયોગ કરે છે.
આ નોંધપાત્ર છે કારણ કે પ્રોટીનનું માળખું તે કેવી રીતે કાર્ય કરે છે તે નક્કી કરે છે, અને તેના કાર્યને સમજવાથી વૈજ્ઞાનિકોને પ્રોટીનને લક્ષ્ય બનાવતી દવાઓ વિકસાવવામાં મદદ મળી શકે છે.
આલ્ફાફોલ્ડ2 ન્યુરલ નેટવર્ક ઇનપુટ તરીકે પ્રોટીનના એમિનો એસિડ સિક્વન્સ તેમજ ડેટાબેઝમાં અન્ય સિક્વન્સ સાથે કેવી રીતે સરખામણી કરે છે તેની વિગતો મેળવે છે (આને "ક્રમ ગોઠવણી" કહેવામાં આવે છે).
ન્યુરલ નેટવર્ક આ ઇનપુટના આધારે પ્રોટીનની 3D રચના વિશે આગાહી કરે છે.
આલ્ફાફોલ્ડ2 સિવાય તેને શું સેટ કરે છે?
અન્ય અભિગમોથી વિપરીત, આલ્ફાફોલ્ડ2 પ્રોટીનની વાસ્તવિક 3D રચનાની આગાહી કરે છે તેના બદલે એમિનો એસિડની જોડી અથવા તેમને જોડતા બોન્ડ્સ વચ્ચેના ખૂણાઓ વચ્ચેના વિભાજનને બદલે (અગાઉના અલ્ગોરિધમ્સની જેમ).
ન્યુરલ નેટવર્ક એક જ સમયે સંપૂર્ણ માળખું ધારી શકે તે માટે, માળખું એન્ડ-ટુ-એન્ડ એન્કોડેડ છે.
AlphaFold2 ની બીજી મુખ્ય લાક્ષણિકતા એ છે કે તે તેની આગાહીમાં કેટલો વિશ્વાસ છે તેનો અંદાજ આપે છે. આ અપેક્ષિત માળખા પર રંગ કોડિંગ તરીકે રજૂ કરવામાં આવે છે, જેમાં લાલ ઉચ્ચ આત્મવિશ્વાસનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને વાદળી ઓછા આત્મવિશ્વાસનું સૂચન કરે છે.
આ ઉપયોગી છે કારણ કે તે વૈજ્ઞાનિકોને આગાહીની સ્થિરતા વિશે જાણ કરે છે.
કેટલાક સિક્વન્સના સંયુક્ત માળખાની આગાહી કરવી
આલ્ફાફોલ્ડ 2 નું નવીનતમ વિસ્તરણ, જેને આલ્ફાફોલ્ડ મલ્ટિમર તરીકે ઓળખવામાં આવે છે, તે અનેક સિક્વન્સની સંયુક્ત રચનાની આગાહી કરે છે. જો તે અગાઉની તકનીકો કરતાં ઘણી સારી કામગીરી કરે તો પણ તેમાં હજુ પણ ઉચ્ચ ભૂલ દર છે. 25 પ્રોટીન સંકુલમાંથી માત્ર 4500% ની સફળતાપૂર્વક આગાહી કરવામાં આવી હતી.
સંપર્ક રચનાના 70% ખરબચડી પ્રદેશોની સાચી આગાહી કરવામાં આવી હતી, પરંતુ બે પ્રોટીનની સંબંધિત દિશા ખોટી હતી. જ્યારે મધ્ય સંરેખણની ઊંડાઈ આશરે 30 સિક્વન્સ કરતાં ઓછી હોય, ત્યારે આલ્ફાફોલ્ડ મલ્ટિમર અનુમાનોની ચોકસાઈ નોંધપાત્ર રીતે ઘટે છે.
આલ્ફાફોલ્ડ અનુમાનોનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો
આલ્ફાફોલ્ડના અનુમાનિત મોડેલો સમાન ફાઇલ ફોર્મેટમાં ઓફર કરવામાં આવે છે અને તેનો ઉપયોગ પ્રાયોગિક માળખાંની જેમ જ થઈ શકે છે. ગેરસમજને રોકવા માટે મોડેલ સાથે ઓફર કરેલા ચોકસાઈના અંદાજોને ધ્યાનમાં લેવું મહત્વપૂર્ણ છે.
તે ખાસ કરીને ગૂંચવણભરી રચનાઓ માટે મદદરૂપ છે જેમ કે ઇન્ટરવેવન હોમોમર્સ અથવા પ્રોટીન કે જે ફક્ત એકની હાજરીમાં ફોલ્ડ થાય છે.
અજ્ઞાત લિગાન્ડ.
કેટલાક પડકારો
અનુમાનિત સ્ટ્રક્ચરનો ઉપયોગ કરવામાં મુખ્ય સમસ્યા ડાયનેમિક્સ, લિગાન્ડ સિલેક્ટિવિટી, કંટ્રોલ, એલોસ્ટ્રી, પોસ્ટ-ટ્રાન્સલેશનલ ચેન્જીસ અને પ્રોટીન અને બાયોફિઝિકલ ડેટાની એક્સેસ વિના બાઈન્ડિંગની ગતિશાસ્ત્રને સમજવાની છે.
મશીન શિક્ષણ અને આ સમસ્યાને દૂર કરવા માટે ભૌતિકશાસ્ત્ર આધારિત મોલેક્યુલર ડાયનેમિક્સ સંશોધનનો ઉપયોગ કરી શકાય છે.
આ તપાસથી વિશેષ અને કાર્યક્ષમ કોમ્પ્યુટર આર્કિટેક્ચરનો ફાયદો થઈ શકે છે. જ્યારે આલ્ફાફોલ્ડે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી કરવામાં જબરદસ્ત પ્રગતિ હાંસલ કરી છે, ત્યારે માળખાકીય જીવવિજ્ઞાનના ક્ષેત્રમાં હજુ ઘણું શીખવાનું બાકી છે, અને આલ્ફાફોલ્ડની આગાહીઓ ભવિષ્યના અભ્યાસ માટે માત્ર પ્રારંભિક બિંદુ છે.
અન્ય નોંધપાત્ર સાધનો શું છે?
રોઝટ્ટાફોલ્ડ
યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટનના સંશોધકો દ્વારા બનાવવામાં આવેલ રોઝટ્ટાફોલ્ડ, પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચર્સની આગાહી કરવા માટે ડીપ લર્નિંગ અલ્ગોરિધમનો ઉપયોગ કરે છે, પરંતુ તે અનુમાનિત માળખાને સુધારવા માટે "ટોર્સિયન એન્ગલ ડાયનેમિક્સ સિમ્યુલેશન" તરીકે ઓળખાતા નવલકથા અભિગમને પણ એકીકૃત કરે છે.
આ પદ્ધતિએ પ્રોત્સાહક પરિણામો આપ્યા છે અને હાલના AI પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ સાધનોની મર્યાદાઓને દૂર કરવામાં ઉપયોગી થઈ શકે છે.
ટ્રરોસેટા
અન્ય સાધન, ટ્રરોસેટા, એનો ઉપયોગ કરીને પ્રોટીન ફોલ્ડિંગની આગાહી કરે છે મજ્જાતંતુકીય નેટવર્ક લાખો પ્રોટીન સિક્વન્સ અને સ્ટ્રક્ચર્સ પર પ્રશિક્ષિત.
તે "ટેમ્પલેટ-આધારિત મોડેલિંગ" તકનીકનો પણ ઉપયોગ કરે છે જેથી લક્ષ્ય પ્રોટીનની તુલનાત્મક જાણીતી રચનાઓ સાથે સરખામણી કરીને વધુ ચોક્કસ આગાહીઓ બનાવવામાં આવે.
એવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે કે ટ્રોસેટા નાના પ્રોટીન અને પ્રોટીન સંકુલની રચનાની આગાહી કરવામાં સક્ષમ છે.
ડીપ મેટાપીએસીકોવ
DeepMetaPSICOV એ બીજું સાધન છે જે પ્રોટીન સંપર્ક નકશાની આગાહી કરવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. આનો ઉપયોગ પ્રોટીન ફોલ્ડિંગની આગાહી કરવા માટે માર્ગદર્શિકા તરીકે થાય છે. તે વાપરે છે ઊંડા શિક્ષણ પ્રોટીનની અંદર અવશેષની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની સંભાવનાની આગાહી કરવા માટેના અભિગમો.
આનો ઉપયોગ પછીથી એકંદર સંપર્ક નકશાની આગાહી કરવા માટે થાય છે. DeepMetaPSICOV એ ખૂબ જ ચોકસાઈ સાથે પ્રોટીન સ્ટ્રક્ચરની આગાહી કરવામાં સંભવિતતા દર્શાવી છે, ભલે અગાઉના અભિગમો નિષ્ફળ ગયા હોય.
ભવિષ્ય શું ધરાવે છે?
AI પ્રોટીન ફોલ્ડિંગનું ભવિષ્ય ઉજ્જવળ છે. ડીપ લર્નિંગ-આધારિત અલ્ગોરિધમ્સ, ખાસ કરીને AlphaFold2, તાજેતરમાં પ્રોટીન માળખાંની વિશ્વસનીય આગાહી કરવામાં મોટી પ્રગતિ કરી છે.
આ શોધમાં વૈજ્ઞાનિકોને પ્રોટીનની રચના અને કાર્યને વધુ સારી રીતે સમજવાની મંજૂરી આપીને દવાના વિકાસમાં પરિવર્તન લાવવાની ક્ષમતા છે, જે સામાન્ય ઉપચારાત્મક લક્ષ્યો છે.
તેમ છતાં, પ્રોટીન સંકુલની આગાહી કરવા અને અપેક્ષિત રચનાઓની વાસ્તવિક કાર્યાત્મક સ્થિતિ શોધવા જેવા મુદ્દાઓ રહે છે. આ મુદ્દાઓને ઉકેલવા અને AI પ્રોટીન ફોલ્ડિંગ અલ્ગોરિધમ્સની ચોકસાઈ અને વિશ્વસનીયતા વધારવા માટે વધુ સંશોધનની જરૂર છે.
છતાં, આ ટેક્નોલોજીના સંભવિત લાભો પ્રચંડ છે, અને તે વધુ અસરકારક અને ચોક્કસ દવાઓના ઉત્પાદન તરફ દોરી જવાની ક્ષમતા ધરાવે છે.
એક જવાબ છોડો