एआई-चालित जीनोम डिजाइन में सफलता
जैविक अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण उन्नति को चिह्नित करते हुए एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल पेश किया गया है। विभिन्न जीवन रूपों को कवर करने वाले 128,000 जीनोम के एक डेटासेट का उपयोग करके विकसित किया गया है, यह एआई संपूर्ण उत्पन्न कर सकता है गुणसूत्रों और खरोंच से छोटे जीनोम। शोधकर्ताओं का दावा है कि इसमें बीमारियों से जुड़े गैर-कोडिंग जीन वेरिएंट की व्याख्या करने की क्षमता है, जिससे यह आनुवंशिक अनुसंधान में एक शक्तिशाली उपकरण है। इस विकास से डीएनए अनुक्रमों और उनके कार्यों की गहरी समझ की सुविधा के द्वारा जीनोम इंजीनियरिंग को बढ़ाने की उम्मीद है।
एआई मॉडल के बारे में
एक के अनुसार अध्ययन एआरसी इंस्टीट्यूट, एआई मॉडल द्वारा प्रकाशित, ईवीओ -2 का नाम, सहयोग में विकसित किया गया है स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और nvidia। मॉडल, जिसे वेब इंटरफेस के माध्यम से उपलब्ध कराया गया है, शोधकर्ताओं को डीएनए अनुक्रमों को उत्पन्न और विश्लेषण करने की क्षमता प्रदान करता है। पैट्रिक ह्सू, एआरसी इंस्टीट्यूट में बायोएंगिनेर और कैलिफोर्निया विश्वविद्यालयबर्कले ने एक प्रेस ब्रीफिंग के दौरान कहा कि EVO-2 का उद्देश्य एक ऐसे मंच के रूप में सेवा करना है जिसे वैज्ञानिक अपनी शोध आवश्यकताओं के अनुरूप संशोधित कर सकते हैं।
जीनोम के एक विशाल भंडार पर प्रशिक्षित
पिछले AI मॉडल के विपरीत, जो मुख्य रूप से प्रोटीन अनुक्रमों पर केंद्रित थे, EVO-2 को जीनोम डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें कोडिंग और गैर-कोडिंग सीक्वेंस दोनों शामिल हैं। इस व्यापक प्रशिक्षण सेट में मनुष्यों, जानवरों, पौधों, बैक्टीरिया और आर्किया से जीनोम शामिल हैं, जिसमें 9.3 ट्रिलियन डीएनए अक्षरों को शामिल किया गया है। यूकेरियोटिक जीनोम की जटिलता, जिसमें इंटरसेप्ड कोडिंग और गैर-कोडिंग क्षेत्र शामिल हैं, को जीन गतिविधि की भविष्यवाणी करने की अपनी क्षमता को बढ़ाने के लिए ईवीओ -2 के ढांचे में शामिल किया गया है।
प्रदर्शन मूल्यांकन और क्षमता
अंसुल कुंडाजे, स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय में कम्प्यूटेशनल जीनोमिसिस्ट, कहा गया प्रकृति के लिए कि ईवीओ -2 की क्षमताओं का पूरी तरह से आकलन करने के लिए स्वतंत्र परीक्षण की आवश्यकता होगी। प्रारंभिक परिणाम बताते हैं कि यह उच्च स्तर पर प्रदर्शन करता है जब BRCA1 जैसे जीनों में उत्परिवर्तन के प्रभावों की भविष्यवाणी करता है, जो स्तन कैंसर से जुड़ा होता है। मॉडल का उपयोग वूलली मैमथ के जीनोम का विश्लेषण करने के लिए भी किया गया था, जो जटिल आनुवंशिक संरचनाओं की व्याख्या करने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करता है।
नए डीएनए अनुक्रम उत्पन्न करना
AI को नए डीएनए अनुक्रमों को डिजाइन करने में परीक्षण किया गया है, जिसमें शामिल हैं crispr जीन संपादक, साथ ही बैक्टीरिया और वायरल जीनोम। मॉडल के पहले संस्करणों ने अपूर्ण जीनोम का उत्पादन किया, लेकिन ईवीओ -2 ने अधिक जैविक रूप से प्रशंसनीय अनुक्रम उत्पन्न करके सुधार दिखाया है। स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी और एआरसी इंस्टीट्यूट में कम्प्यूटेशनल बायोलॉजिस्ट ब्रायन एचआईई ने उल्लेख किया कि जबकि प्रगति की गई है, इन अनुक्रमों में जीवित कोशिकाओं में पूरी तरह कार्यात्मक होने से पहले आगे शोधन आवश्यक हैं।
आनुवंशिक अनुसंधान में संभावित अनुप्रयोग
शोधकर्ताओं का अनुमान है कि EVO-2 जीन अभिव्यक्ति को नियंत्रित करने वाले नियामक डीएनए अनुक्रमों को डिजाइन करने में सहायता करेगा। क्रोमैटिन पहुंच पर अपनी भविष्यवाणियों का परीक्षण करने के लिए प्रयोग पहले से ही चल रहे हैं, जो बहुकोशिकीय जीवों में सेल पहचान को प्रभावित करता है। कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानी और टाट बायो के सीईओ यूनिहा वांग ने सुझाव दिया कि ईवीओ -2 की बैक्टीरिया और आर्कियल जीनोम से सीखने की क्षमता उपन्यास मानव प्रोटीन को डिजाइन करने में सहायता कर सकती है।
जीनोम डिजाइन में एआई के लिए भविष्य की संभावनाएं
परियोजना में शामिल वैज्ञानिकों का उद्देश्य व्यापक जीनोम इंजीनियरिंग की ओर प्रोटीन डिजाइन से परे धकेलना है। चल रहे शोधन और प्रयोगशाला सत्यापन के साथ, EVO-2 सिंथेटिक जीव विज्ञान और सटीक चिकित्सा में प्रगति में योगदान कर सकता है। आनुवंशिक विनियमन को समझने और कार्यात्मक डीएनए अनुक्रमों को डिजाइन करने में मॉडल की भूमिका बढ़ने की उम्मीद है क्योंकि अधिक शोधकर्ता अपनी क्षमताओं को अपनाते हैं और परिष्कृत करते हैं।
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