अनुसंधान
प्रगति अद्यतन: हमारा नवीनतम अल्फाफोल्ड मॉडल काफी बेहतर सटीकता को दर्शाता है और अन्य जैविक अणुओं में प्रोटीन के कवरेज का विस्तार करता है, जिसमें लिगेंड शामिल हैं
चूंकि इसे 2020 में पेश किया गया था, अल्फ़ाफोल्ड ने क्रांति की है कि कैसे प्रोटीन और उनकी बातचीत को समझा जाता है। Google DEEPMIND और ISOMORPHIC LABS एक अधिक शक्तिशाली AI मॉडल की नींव बनाने के लिए एक साथ काम कर रहे हैं, जो केवल प्रोटीन के कवरेज को जैविक-संबंधित अणुओं की पूरी श्रृंखला तक विस्तारित करता है।
आज हम अल्फाफोल्ड की आगामी वेतन पीढ़ी की प्रगति पर एक अपडेट साझा कर रहे हैं। हमारा नवीनतम मॉडल अब प्रोटीन डेटा बैंक (पीडीबी) में लगभग सभी अणुओं के लिए भविष्यवाणियों का उत्पादन कर सकता है, जो अक्सर परमाणु सटीकता तक पहुंचते हैं।
यह नई समझ को अवगुण करता है और कई प्रमुख बायोमोलेक्युलर श्रेणियों में सटीकता में सुधार करता है, जिसमें लिगेंड (छोटे अणु), प्रोटीन, न्यूक्लिक एसिड (डीएनए और आरएनए), और पोस्ट-ट्रांससेशनल परिवर्तन (पीटीएम) शामिल हैं। जटिल सेल के भीतर विभिन्न संरचनाओं और जैविक तरीकों के प्रकारों को समझना आवश्यक है, और उच्च सटीकता के साथ भविष्यवाणी करना चुनौतीपूर्ण है।
मॉडल की व्यापक क्षमताओं और प्रदर्शन से बायोमेडिकल प्रगति में तेजी आ सकती है और ‘डिजिटल बायोलॉजी’ के अगले युग का एहसास हो सकता है – जीनोमिक्स, बायरनुबल सामग्री, प्लांट इम्युनिटी, संभावित चिकित्सीय लक्ष्य, दवा डिजाइन के लिए तरीके, और काम। प्रोटीन इंजीनियरिंग और कृत्रिम जीवन को सक्षम करने के लिए नया मंच।
हमारे नवीनतम अल्फाफोल्ड मॉडल से जमीनी सत्य (सफेद) की तुलना में रचनाओं की एक श्रृंखला।
ऊपर और प्रोटीन तह के सामने
Alphafold एकल श्रृंखला प्रोटीन पूर्वानुमानों के लिए एक मौलिक प्रगति थी। अल्फाफोल्ड-मल्टीमर ने तब कई प्रोटीन चेन के साथ एक परिसर में विस्तार किया, इसके बाद अल्फाफोल्ड 2.3, जिसने प्रदर्शन में सुधार किया और एक बड़े परिसर में कवरेज का विस्तार किया।
2022 में, EMBL के यूरोपीय बायोइनफॉरमैटिक्स इंस्टीट्यूट (EMBL-EBI) के साथ साझेदारी में, विजय के लिए जाना जाने वाले लगभग सभी कैटलॉग प्रोटीन के लिए अल्फफोल्ड का पूर्वानुमान, अल्फफोल्ड प्रोटीन संरचना डेटाबेस द्वारा स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया गया था।
आज तक, 190 से अधिक देशों में 1.4 मिलियन उपयोगकर्ताओं के पास सफल अल्फफोल्ड डेटाबेस है। ।
यहां हम प्रोटीन फोल्डिंग से परे सटीक संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए अल्फफोल्ड की महत्वपूर्ण क्षमताओं को दिखाते हैं, जो लिगेंड्स, प्रोटीन, न्यूक्लिक एसिड और पोस्ट-ट्रांससेशनल परिवर्तनों में बहुत सटीक गठन का उत्पादन करते हैं।
प्रोटीन-लिगैंड कॉम्प्लेक्स (ए), प्रोटीन (बी), न्यूक्लिक एसिड (सी), और सहसंयोजक परिवर्तन (डी) की ओर प्रदर्शनी।
दवा खोज
प्रारंभिक विश्लेषण से यह भी पता चलता है कि हमारा मॉडल एंटीबॉडी बाइंडिंग जैसे ड्रग डिटेक्शन से संबंधित कुछ प्रोटीन संरचना के पूर्वानुमान समस्याओं पर अल्फाफोल्ड 2.3 की ओर जाता है। इसके अलावा, प्रोटीन-लिगैंड संरचनाओं का सटीक पूर्वानुमान दवा का पता लगाने के लिए एक अत्यंत मूल्यवान उपकरण है, क्योंकि यह नए अणुओं को पहचानने और डिजाइन करने में मदद कर सकता है।
वर्तमान उद्योग मानक लिगैंड्स और प्रोटीन के बीच बातचीत को निर्धारित करने के लिए ‘डॉकिंग विधियों’ का उपयोग करना है। इन डॉकिंग विधियों को एक मजबूत संदर्भ प्रोटीन संरचना और लिगैंड को टाई करने के लिए एक सुझाई गई स्थिति की आवश्यकता होती है।
हमारा नवीनतम मॉडल डेल प्रोटीन-लिगैंड संरचना की भविष्यवाणी के लिए एक नया बार निर्धारित करता है, जो संदर्भ प्रोटीन संरचनाओं या लिगैंड पॉकेट्स की आवश्यकता के बिना, सबसे अच्छे उपन्यास प्रोटीन के लिए पूर्वानुमान की अनुमति देता है, जो पहले संरचनात्मक रूप से विशेषता नहीं हैं।
यह संयुक्त रूप से सभी परमाणुओं की स्थिति को मॉडल कर सकता है, जिससे यह प्रोटीन और न्यूक्लिक एसिड के पूर्ण अंतर्निहित लचीलेपन का प्रतिनिधित्व करने की अनुमति देता है क्योंकि वे अन्य अणुओं के साथ बातचीत करते हैं – जो डॉकिंग विधियों का उपयोग करके संभव नहीं हैं।
यहां, उदाहरण के लिए, हाल ही में तीन हाइलाइट किए गए, चिकित्सीय-संबंधित मामले हैं, जहां हमारे नवीनतम मॉडल ने रचनाओं की भविष्यवाणी की है (रंग में दिखाया गया है) व्यावहारिक रूप से निर्धारित संरचनाओं (ग्रे में दिखाया गया है) से निकटता से मेल खाता है:
- पोर्कन: क्लिनिकल स्टेज एंटी-कैंसर अणु अपने लक्ष्य से बंधे, एक और प्रोटीन के साथ।
- केआरएएस: कैंसर के एक महत्वपूर्ण लक्ष्य के सहसंबंध लिगैंड (एक परमाणु गोंद) के साथ एक त्रैमासिक परिसर।
- PI 5P4K: कैंसर और प्रतिरक्षाविज्ञानी विकारों सहित कई रोगों के सुझावों के साथ, लिपिड किनेज के चयनात्मक एलोस्टेरिक बैरियर।
पोर्कन (1), केआरएएस (2) और पीआई 5p4k (3) के लिए पूर्वानुमान।
आइसोमॉर्फिक लैब्स इस आगामी पे -गेनरेशन अल्फफोल्ड मॉडल को चिकित्सीय दवा डिजाइन के लिए लागू कर रहे हैं, जो रोग के उपचार के लिए महत्वपूर्ण कई प्रकार के मैक्रोम्युलर संरचनाओं को जल्दी और सटीक रूप से चिह्नित करने में मदद कर रहे हैं।
जीवन की एक नई समझ
हमारा मॉडल बुनियादी जीवन के लिए एक तेज और सटीक उपकरण प्रदान करता है, जो न्यूक्लिक एसिड और पोस्ट-ट्रांसेशनल परिवर्तनों वाले लोगों के साथ प्रोटीन और लिगैंड संरचनाओं के मॉडलिंग को अनसुना करता है।
एक उदाहरण में CRRNA और CRISPR परिवार के डीएनए भाग से बंधे Caslambada की रचना शामिल है। Caslambda CRISPR-KAS9 प्रणाली की जीनोम अधिग्रहण क्षमता को साझा करता है, जिसे आमतौर पर ‘आनुवंशिक कैंची’ के रूप में जाना जाता है, जिसे शोधकर्ता जानवरों, पौधों और सूक्ष्मजीवों के डीएनए को बदलने के लिए उपयोग कर सकते हैं। कासलाम्बा का छोटा आकार जीनोम संपादन में अधिक कुशल उपयोग के लिए अनुमति दे सकता है।
CRRNA और डीएनए, CRISPR सबसिस्टम का एक हिस्सा, कासलाम्बाडा (CAS12L) की पूर्वानुमान संरचना।
इस तरह के जटिल प्रणालियों को मॉडल करने के लिए अल्फाफोल्ड क्षमता का नवीनतम संस्करण हमें दिखाता है कि एआई हमें इस तरह के तरीकों को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है, और चिकित्सीय अनुप्रयोगों के लिए उनके उपयोग में तेजी ला सकता है। हमारे प्रगति अद्यतन में अधिक उदाहरण उपलब्ध हैं।
विजय। अन्य अनुसंधान आगे
प्रदर्शनी में हमारे मॉडल की नाटकीय कूद एआई की परमाणु मशीनों की वृद्धि को बढ़ाने की संभावना को दर्शाता है।
Alphafold ने पहले से ही दुनिया भर में प्रमुख दुश्मन का उत्पादन किया है। जानिक प्रगति। अब, Alphafold आगामी वेतन सामान्यीकरण में डिजिटल गति पर अनुसंधान को और बढ़ाने में मदद करने की संभावना है।
Google DeepMind और Isomorphic Labs की हमारी समर्पित टीमों ने इस महत्वपूर्ण कार्य पर चले गए हैं और हम अपनी निरंतर प्रगति की प्रतीक्षा कर रहे हैं।
