Google डीपमाइंड के वैज्ञानिकों को एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) प्रणाली विकसित करने के लिए $ 3 मिलियन के पुरस्कार से सम्मानित किया गया है, जिसने भविष्यवाणी की है कि लगभग हर ज्ञात प्रोटीन अपने 3 डी आकार में कैसे बदल जाता है।
लाइफ साइंसेज में इस साल के ब्रेकथ्रू पुरस्कारों में से एक डीपमाइंड के सह-संस्थापक और सीईओ डेमिस हसाबिस को गया, जिसने अल्फाफोल्ड के नाम से जाना जाने वाला प्रोटीन-पूर्वानुमान कार्यक्रम बनाया, और जॉन जम्पर, डीपमाइंड के एक वरिष्ठ कर्मचारी अनुसंधान वैज्ञानिक, ब्रेकथ्रू पुरस्कार फाउंडेशन की घोषणा की (नए टैब में खुलता है) गुरुवार (22 सितंबर)।
ओपन-सोर्स प्रोग्राम प्रोटीन के अमीनो एसिड, या प्रोटीन बनाने वाली आणविक इकाइयों के अनुक्रम के आधार पर अपनी भविष्यवाणियां करता है, लाइव साइंस ने पहले बताया था. ये व्यक्तिगत इकाइयाँ एक लंबी श्रृंखला में जुड़ती हैं जो फिर एक 3D आकार में “मुड़ा हुआ” हो जाती हैं। एक प्रोटीन की 3डी संरचना तय करती है कि वह प्रोटीन क्या कर सकता है, चाहे वह डीएनए काट रहा हो या विनाश के लिए खतरनाक रोगजनकों को टैग कर रहा हो, इसलिए उनके अमीनो एसिड अनुक्रम से प्रोटीन के आकार का अनुमान लगाने में सक्षम होना अविश्वसनीय रूप से शक्तिशाली है।
ब्रेकथ्रू पुरस्कार मौलिक भौतिकी, जीवन विज्ञान और के क्षेत्र में अग्रणी शोधकर्ताओं को मान्यता देते हैं अंक शास्त्र. प्रत्येक पुरस्कार $3 मिलियन के पुरस्कार के साथ आता है, जो संस्थापक प्रायोजकों सर्गेई ब्रिन द्वारा प्रदान किया जाता है; प्रिसिला चान और मार्क जुकरबर्ग; यूरी और जूलिया मिलनर; और ऐनी वोज्स्की।
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फाउंडेशन के बयान में कहा गया है, “प्रोटीन नैनो-मशीन हैं जो कोशिकाओं को चलाते हैं, और उनके एमिनो एसिड के अनुक्रम से उनकी 3 डी संरचना की भविष्यवाणी करना जीवन के कामकाज को समझने के लिए केंद्रीय है।” “दीपमाइंड में अपनी टीम के साथ, हसबिस और जम्पर ने एक गहरी सीखने की प्रणाली की कल्पना की और निर्माण किया जो प्रोटीन की संरचना को सटीक और तेजी से मॉडल करता है।”
अल्फा फोल्ड का उपयोग करते हुए, डीपमाइंड टीम ने लगभग 200 मिलियन प्रोटीन संरचनाओं का एक डेटाबेस संकलित किया है, जिसमें पौधों, बैक्टीरिया, कवक और जानवरों द्वारा बनाए गए प्रोटीन शामिल हैं, जैसा कि लाइव साइंस ने पहले बताया था। इस डेटाबेस में विज्ञान के लिए ज्ञात लगभग सभी सूचीबद्ध प्रोटीन शामिल हैं।
एआई सिस्टम ने मौजूदा डेटाबेस में संकलित ज्ञात प्रोटीन संरचनाओं का अध्ययन करके इन आकृतियों को इकट्ठा करना “सीखा”। इन प्रोटीन संरचनाओं को एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी नामक तकनीक के साथ श्रमसाध्य रूप से देखा गया था, जिसमें क्रिस्टलीय प्रोटीन संरचनाओं को जैपिंग करना शामिल है एक्स-रे और फिर मापना कि वे किरणें कैसे विवर्तित होती हैं।
इन मौजूदा डेटाबेस के भीतर, अल्फाफोल्ड ने प्रोटीन के एमिनो एसिड अनुक्रमों और उनके अंतिम 3 डी आकार के बीच पैटर्न की पहचान की। फिर, एक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करते हुए – एक एल्गोरिथ्म शिथिल रूप से प्रेरित होता है कि कैसे न्यूरॉन्स सूचनाओं को संसाधित करते हैं दिमाग – एआई ने इस जानकारी का उपयोग ज्ञात और अज्ञात दोनों प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने की क्षमता में सुधार करने के लिए किया।
हसाबिस ने लिखा है, “अनुसंधान समुदाय ने अल्फाफोल्ड के असंख्य तरीकों को देखने के लिए बहुत प्रेरणादायक रहा है, इसका उपयोग बीमारियों को समझने, मधुमक्खियों की रक्षा करने, जैविक पहेली को समझने, जीवन की उत्पत्ति में गहराई से देखने के लिए किया है।” बयान (नए टैब में खुलता है) जुलाई में प्रकाशित।
“डिजिटल बायोलॉजी’ के उभरते हुए क्षेत्र में अग्रणी के रूप में, हम एआई की विशाल क्षमता को वैज्ञानिक खोज को आगे बढ़ाने और जीवन के मूलभूत तंत्र को समझने के लिए मानवता के सबसे उपयोगी उपकरणों में से एक के रूप में महसूस करने के लिए उत्साहित हैं,” उन्होंने लिखा। .
मूल रूप से लाइव साइंस पर प्रकाशित।