4

AI آنے والے مالیکیول کی شکل کی پیش گوئی کرتی ہے

انگلینڈ کے شہر پورٹسماؤت میں ماہر حیاتیات اور سینٹر فار اینزائم انوویشن کے ڈائریکٹر جان مک گیہن کچھ سالوں سے ، ایک ایسے انو کی تلاش کر رہے ہیں جو پوری دنیا میں پھیلے ہوئے 150 ملین ٹن سوڈا کی بوتلوں اور دیگر پلاسٹک کے فضلہ کو توڑ سکتا ہے۔

بحر اوقیانوس کے دونوں اطراف کے محققین کے ساتھ کام کرتے ہوئے ، انھوں نے پایا ہے کچھ اچھے اختیارات. لیکن اس کا کام انتہائی مطلوب تالے کا کام ہے: ایسے کیمیائی مرکبات کی نشاندہی کرنا جو خود ہی گھوم کر مائکروسکوپک شکل میں جڑ جاتے ہیں جو کسی پلاسٹک کی بوتل کے انو میں بالکل فٹ ہوجاتے ہیں اور ان کو الگ کر دیتے ہیں جیسے دروازہ کھولنے کی کلید کی طرح۔ .

ان دنوں کسی بھی انزائم کے عین مطابق کیمیائی مشمولات کا پتہ لگانا کافی آسان چیلنج ہے۔ لیکن اس کی سہ جہتی شکل کی نشاندہی کرنے میں کئی سالوں کے جیو کیمیکل تجربات شامل ہوسکتے ہیں۔ پچھلے موسم خزاں میں ، یہ پڑھنے کے بعد کہ لندن میں ایک مصنوعی ذہانت کی لیب نے فون کیا ڈیپ مائنڈ نے ایک ایسا نظام بنایا تھا جو خامروں اور دیگر پروٹینوں کی شکل کی خود بخود پیش گوئی کرتا ہے، ڈاکٹر میک گیہن نے لیب سے پوچھا کہ کیا یہ ان کے منصوبے میں مددگار ثابت ہوسکتی ہے؟

ایک ورک ویک کے اختتام کی طرف ، اس نے ڈیپ مائنڈ کو سات خامروں کی فہرست بھیجی۔ اگلے پیر کو ، لیب نے ساتوں کے لئے شکلیں لوٹائیں۔ ڈاکٹر میک گیہن نے کہا ، “اس سے ہم ایک سال آگے منتقل ہوگئے جہاں ہم دو تھے نہیں ، جہاں تھے۔”

اب ، کوئی بھی بائیو کیمسٹ اپنے کام کو اسی طرح تیز کرسکتا ہے۔ جمعرات کو ، ڈیپ مائنڈ نے 350،000 سے زیادہ پروٹینوں کی پیش گوئی کی گئی شکلیں جاری کیں – وہ خوردبین میکانزم جو بیکٹیریا ، وائرس ، انسانی جسم اور دیگر تمام جانداروں کے طرز عمل کو چلاتے ہیں۔ اس نئے ڈیٹا بیس میں انسانی جینوم کے ذریعہ اظہار کردہ تمام پروٹینوں کے لئے جہتی ڈھانچے شامل ہیں ، اسی طرح پروٹینوں کے لئے جو 20 دیگر حیاتیات میں ظاہر ہوتے ہیں ، بشمول ماؤس ، پھلوں کی مکھی اور ای کولی بیکٹیریا۔

یہ وسیع اور مفصل حیاتیاتی نقشہ – جو تقریبا 250 250،000 شکلیں فراہم کرتا ہے جو پہلے نامعلوم تھے – بیماریوں کو سمجھنے ، نئی دوائیں تیار کرنے اور موجودہ ادویات کو دوبارہ تیار کرنے کی صلاحیت کو تیز کرسکتے ہیں۔ یہ نئی قسم کے حیاتیاتی اوزار کا باعث بھی بن سکتا ہے ، جیسے ایک انزائم جو پلاسٹک کی بوتلوں کو موثر انداز سے توڑ دیتا ہے اور انہیں ایسے مواد میں بدل دیتا ہے جو آسانی سے دوبارہ استعمال اور دوبارہ استعمال ہوسکتے ہیں۔

نیویارک یونیورسٹی میں سیل بیالوجی کے شعبہ میں اسسٹنٹ پروفیسر گیرا بھابھا نے کہا ، “یہ آپ کو وقت کے ساتھ آگے لے جا سکتا ہے – جس طرح سے آپ مسائل کے بارے میں سوچ رہے ہیں اس پر اثر انداز ہوں اور انھیں تیزی سے حل کرنے میں مدد ملے۔” “چاہے آپ نیورو سائنس یا امیونولوجی کا مطالعہ کریں – جو بھی آپ کی حیاتیات کا شعبہ ہے – یہ کارآمد ثابت ہوسکتا ہے۔”

یہ نیا علم اس کی اپنی طرح کی کلید ہے: اگر سائنس دان کسی پروٹین کی شکل کا تعین کرسکتے ہیں تو ، وہ یہ طے کرسکتے ہیں کہ دوسرے انو کس طرح اس سے منسلک ہوں گے۔ اس سے پتہ چل سکتا ہے ، کہیے ، بیکٹیریا کیسے اینٹی بائیوٹکس کے خلاف مزاحمت کرتے ہیں۔ اور اس مزاحمت کا مقابلہ کیسے کریں گے۔ بیکٹیریا بعض پروٹین کے اظہار کے ذریعے اینٹی بائیوٹکس کے خلاف مزاحمت کرتے ہیں۔ اگر سائنس دان ان پروٹینوں کی شکلوں کی شناخت کرنے کے قابل تھے تو ، وہ نئی اینٹی بائیوٹک یا نئی دوائیں تیار کرسکتے ہیں جو ان کو دبا دیتے ہیں۔

ماضی میں ، لیب بینچ پر ایکس رے ، خوردبین اور دیگر ٹولز پر مشتمل آزمائشی اور غلطی کے کئی دہائیوں تک ، تجربہ کار مہینوں ، سالوں یا کئی دہائیوں تک ایک پروٹین کی شکل کا اشارہ کرنا۔ لیکن ڈیپ مائنڈ اپنی اے آئی ٹکنالوجی کے ساتھ ٹائم لائن کو نمایاں طور پر سکڑ سکتا ہے ، جسے الفا فولڈ کے نام سے جانا جاتا ہے۔

جب ڈاکٹر میک گیہن نے ڈیپ مائنڈ کو اپنی سات خامروں کی فہرست بھیجی تو اس نے لیب کو بتایا کہ اس نے پہلے ہی ان میں سے دو کے لئے شکلیں شناخت کرلی ہیں ، لیکن انہوں نے یہ نہیں بتایا کہ کون سا دو۔ یہ جانچنے کا ایک طریقہ تھا جس سے نظام نے کتنا اچھا کام کیا۔ الفا فولڈ نے دونوں شکلوں کی صحیح پیش گوئ کرتے ہوئے ، امتحان پاس کیا۔

ڈاکٹر میک گیہن نے کہا ، یہ اور بھی قابل ذکر بات ہے کہ یہ پیش گوئیاں چند ہی دن میں پہنچ گئیں۔ بعد میں اسے معلوم ہوا کہ الفا فولڈ نے حقیقت میں یہ کام صرف چند گھنٹوں میں مکمل کرلیا ہے۔

الففا فولڈ پروٹین ڈھانچے کی پیش گوئی کرتا ہے جس کا استعمال کرتے ہوئے a عصبی نیٹ ورک، ایک ریاضی کا نظام جو بہت سارے اعداد و شمار کا تجزیہ کرکے کاموں کو سیکھ سکتا ہے – اس معاملے میں ، ہزاروں مشہور پروٹین اور ان کی جسمانی شکلیں – اور نامعلوم افراد میں اضافے کے ذریعے۔

یہ وہی ٹکنالوجی ہے جو آپ اپنے اسمارٹ فون میں ان احکامات کی نشاندہی کرتے ہیں جن سے آپ بھونکتے ہیں، فیس بک پر شائع ہونے والی تصاویر میں چہروں کو پہچانتا ہے اور یہ کہ ایک زبان کو دوسری زبان میں ترجمہ کرتا ہے گوگل ٹرانسلیٹ اور دیگر خدمات پر۔ لیکن بہت سے ماہرین کا خیال ہے کہ الفا فولڈ ٹیکنالوجی کی سب سے طاقتور ایپلی کیشنز میں سے ایک ہے۔

“یہ ظاہر کرتا ہے کہ اے آئی حقیقی دنیا کی پیچیدگی کے درمیان مفید چیزیں انجام دے سکتی ہے ،” اے آئی انڈیکس کے مصنفین میں سے ایک جیک کلارک نے ، دنیا بھر میں مصنوعی ذہانت کی ٹیکنالوجی کی پیشرفت کو ٹریک کرنے کی کوشش میں کہا۔

جیسا کہ ڈاکٹر میک گیہن نے دریافت کیا ، یہ خاص طور پر درست ہوسکتا ہے۔ الفا فولڈ ایک پروٹین کی شکل کی درستگی کے ساتھ پیش گوئی کرسکتا ہے جو تقریبا physical percent 63 فیصد جسمانی تجربات کو حریف بناتا ہے ، آزاد بینچ مارک ٹیسٹ کے مطابق جو اس کی پیش گوئوں کا مابعد پروٹین ڈھانچے سے موازنہ کرتا ہے۔ زیادہ تر ماہرین نے یہ فرض کر لیا تھا کہ ایک ایسی ٹیکنالوجی جو اس طاقتور کو ابھی برسوں باقی ہے۔

کیمبرج یونیورسٹی کے پروفیسر رینڈی ریڈ نے کہا ، “مجھے لگتا تھا کہ اس میں مزید 10 سال لگیں گے۔ “یہ ایک مکمل تبدیلی تھی۔”

لیکن نظام کی درستگی مختلف ہوتی ہے ، لہذا ڈیپ منڈ کے ڈیٹا بیس میں پیش گوئیاں کچھ دوسروں کے مقابلے میں کم کارآمد ثابت ہوں گی۔ ڈیٹا بیس میں ہر پیش گوئی ایک “اعتماد اسکور” کے ساتھ ہوتی ہے جس سے ظاہر ہوتا ہے کہ یہ کتنا درست ہے۔ ڈیپ مائنڈ محققین کا اندازہ ہے کہ یہ نظام 95 فیصد وقت کی ”اچھی“ پیش گوئی کرتا ہے۔

اس کے نتیجے میں ، نظام جسمانی تجربات کو مکمل طور پر تبدیل نہیں کرسکتا ہے۔ یہ تجربہ گاہوں کے بینچ پر کام کرنے کے ساتھ ساتھ سائنسدانوں کو یہ طے کرنے میں مدد کرتا ہے کہ تجربات ناکام ہونے پر انہیں کون سے تجربات چلانے چاہئیں اور خلا کو پُر کریں۔ الفا فولڈ کا استعمال کرتے ہوئے ، کولوراڈو بولڈر یونیورسٹی کے محققین نے حال ہی میں ایک ایسے پروٹین ڈھانچے کی نشاندہی کرنے میں مدد کی ہے جس کی شناخت کے لئے انہوں نے ایک دہائی سے زیادہ عرصے تک جدوجہد کی تھی۔

حیاتیاتی علوم میں فروغ پذیر ہونے کی امید کے ساتھ ڈیپ مائنڈ کے ڈویلپرز نے بیچنے کی بجائے پروٹین ڈھانچے کے اپنے ڈیٹا بیس کو آزادانہ طور پر بانٹنے کا انتخاب کیا ہے۔ ڈیپ مائنڈ کے چیف ایگزیکٹو اور شریک بانی ڈیمس حسابیس نے کہا ، “ہم زیادہ سے زیادہ اثرات میں دلچسپی رکھتے ہیں ،” جس کی ملکیت گوگل جیسی بنیادی کمپنی کی ملکیت ہے لیکن وہ تجارتی کاروبار سے زیادہ ریسرچ لیب کی طرح کام کرتی ہے۔

کچھ سائنس دانوں نے ڈیپ مائنڈ کے نئے ڈیٹا بیس کا موازنہ ہیومن جینوم پروجیکٹ سے کیا ہے۔ 2003 میں مکمل ہونے والے ، ہیومن جینوم پروجیکٹ نے تمام انسانی جینوں کا نقشہ فراہم کیا۔ اب ، ڈیپ منڈ نے انسانی جینوم کے ذریعہ اظہار کردہ تقریبا 20 20،000 پروٹینوں کا نقشہ فراہم کیا ہے – یہ سمجھنے کی طرف ایک اور قدم جس میں ہمارے جسم کام کرتے ہیں اور جب چیزیں غلط ہوجاتی ہیں تو ہم کس طرح جواب دے سکتے ہیں۔

امید یہ بھی ہے کہ یہ ٹیکنالوجی ترقی کرتی رہے گی۔ واشنگٹن یونیورسٹی میں ایک لیب نے اسی طرح کا سسٹم بنایا ہے جس کا نام روز ٹی ٹافولڈ ہے اور ڈیپ مائنڈ کی طرح اس نے بھی اپنے کمپیوٹر کوڈ کو کھلے عام شیئر کیا ہے جو اس سسٹم کو چلاتا ہے۔ کوئی بھی اس ٹیکنالوجی کو استعمال کرسکتا ہے ، اور کوئی بھی اسے بہتر بنانے کے لئے کام کرسکتا ہے۔

اس سے پہلے کہ ڈیپ مائنڈ اپنی ٹیکنالوجی اور ڈیٹا کو کھلے عام بانٹنا شروع کردے ، الفا فولڈ وسیع پیمانے پر منصوبوں کو کھلا رہا تھا۔ کولوراڈو یونیورسٹی کے محققین یہ سمجھنے کے ل the ٹکنالوجی کا استعمال کررہے ہیں کہ ای کولی اور سالمونلا جیسے بیکٹیریا اینٹی بائیوٹک کے خلاف مزاحمت کیسے پیدا کرتے ہیں ، اور اس مزاحمت کا مقابلہ کرنے کے طریقے تیار کرتے ہیں۔ کیلیفورنیا یونیورسٹی ، سان فرانسسکو میں ، محققین نے اس آلے کا استعمال کرونو وائرس سے متعلق ان کی تفہیم کو بہتر بنانے کے لئے کیا ہے۔

کورونا وائرس 26 مختلف پروٹینوں کے ذریعے جسم پر تباہی مچاتا ہے۔ الفا فولڈ کی مدد سے ، محققین کے پاس ایک اہم پروٹین کے بارے میں ان کی تفہیم کو بہتر بنایا اور امید کر رہے ہیں کہ یہ ٹیکنالوجی دیگر 25 کے بارے میں ان کی تفہیم کو بڑھانے میں مدد کر سکتی ہے۔

اگر اس سے حالیہ وبائی مرض پر اثر پڑنے میں بہت دیر ہوجاتی ہے تو ، اس سے اگلی تاریخ کی تیاری میں مدد مل سکتی ہے۔ سان فرانسسکو کے ایک محقق کلیمینٹ وربا نے کہا ، “ان پروٹینوں کی بہتر تفہیم سے ہمیں نہ صرف اس وائرس بلکہ دیگر وائرس کو نشانہ بنانے میں مدد ملے گی۔”

امکانات ہزارہا ہیں۔ جب ڈیپ مائنڈ نے ڈاکٹر میک گھیہن کو سات انزائمز کی شکل دی جس سے ممکنہ طور پر پلاسٹک کے فضلے سے دنیا کو نجات مل سکے ، اس نے لیب کو مزید 93 کی فہرست بھیجی۔ انہوں نے کہا ، “وہ اب ان پر کام کر رہے ہیں۔



Source link

اس خبر پر اپنی رائے کا اظہار کریں

اپنا تبصرہ بھیجیں