एआई फ्लोरोसेंट प्रोटीन उत्पन्न करता है कि प्रकृति को विकसित करने के लिए 500 मिलियन वर्ष की आवश्यकता होगी | Infinium-tech

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) का उपयोग करके एक उपन्यास फ्लोरोसेंट प्रोटीन बनाया गया है, जिसमें वैज्ञानिकों का अनुमान है कि इसके प्राकृतिक विकास को आधा अरब साल की आवश्यकता होगी। ईएसएमजीएफपी के रूप में जाना जाने वाला प्रोटीन, व्यापक जैविक डेटा पर प्रशिक्षित एआई मॉडल द्वारा डिजाइन किया गया था, जिससे जेलीफ़िश और कोरल में पाए जाने वाले स्वाभाविक रूप से पाए जाने वाले हरे फ्लोरोसेंट प्रोटीन से अलग संरचना का विकास हुआ। सफलता से चिकित्सा और प्रोटीन इंजीनियरिंग में प्रगति में योगदान करने की उम्मीद है।

अध्ययन से पता चलता है कि एआई-संचालित आणविक विकास

के अनुसार अध्ययन विज्ञान में प्रकाशित, AI मॉडल ESM3 का उपयोग 2.78 बिलियन स्वाभाविक रूप से होने वाले प्रोटीन के डेटा के आधार पर लापता आनुवंशिक अनुक्रमों को भरकर ESMGFP उत्पन्न करने के लिए किया गया था। परिणाम एक प्रोटीन था जो अपने अनुक्रम का केवल 58 प्रतिशत साझा करता है, जो निकटतम ज्ञात समकक्ष, एक मानव-संशोधित प्रोटीन के साथ बबल-टिप सी एनीमोन्स (एंटाकैमा क्वाड्रिकोलर) से प्राप्त होता है। वैज्ञानिकों ने कहा कि ESMGFP के लिए स्वाभाविक रूप से विकसित होने के लिए 96 अलग -अलग आनुवंशिक उत्परिवर्तन की आवश्यकता होती है, एक प्रक्रिया 500 मिलियन से अधिक समय लेने का अनुमान है।

एआई मॉडल कैसे काम करता है

एआई मॉडल, इवोल्यूशनरीस्केल के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित, पाठ-आधारित एआई सिस्टम में उपयोग किए जाने वाले लोगों के समान भाषा-मॉडलिंग तकनीकों का उपयोग करके प्रोटीन अनुक्रमों की भविष्यवाणी और पूरा करके कार्य करता है। पारंपरिक विकास के विपरीत, जहां प्रोटीन प्राकृतिक चयन के माध्यम से क्रमिक परिवर्तन से गुजरते हैं, ESM3 विशाल संभव आनुवंशिक विविधताओं की खोज करके कार्यात्मक प्रोटीन उत्पन्न करता है। बोला जा रहा है विज्ञान को जीने के लिए, एलेक्स राइव्स, सह-संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक इवोल्यूशनरीस्केल में, ने कहा कि एआई प्रणाली मौलिक जैविक सिद्धांतों को सीखती है और प्राकृतिक विकास की बाधाओं से परे कार्यात्मक प्रोटीन बना सकती है।

जैव प्रौद्योगिकी में आवेदन

ग्रीन फ्लोरोसेंट प्रोटीन का उपयोग व्यापक रूप से अनुसंधान प्रयोगशालाओं में किया जाता है, अक्सर सेलुलर प्रक्रियाओं को ट्रैक करने के लिए अन्य प्रोटीन से जुड़ा होता है। अध्ययन के निष्कर्ष बताते हैं कि एआई-संचालित प्रोटीन इंजीनियरिंग जैव प्रौद्योगिकी में दवा के विकास और अन्य अनुप्रयोगों में तेजी ला सकती है। बाथ विश्वविद्यालय के एक विकासवादी जीवविज्ञानी टिफ़नी टेलर ने प्रीप्रिंट अध्ययन के अपने विश्लेषण में उल्लेख किया कि ईएसएम 3 जैसे एआई मॉडल प्रोटीन डिजाइन में नई संभावनाएं प्रदान करते हैं, प्राकृतिक चयन की व्यापक जटिलताओं को अनदेखा नहीं किया जाना चाहिए।