AI Can Now Design Proteins That Behave Like Biological 'Transistors'

প্লেটো দ্বারা প্রকাশিত

অনুসরণকারী: 0

আমরা প্রায়ই প্রোটিনকে অপরিবর্তনীয় 3D ভাস্কর্য হিসাবে ভাবি।

এটা একদম ঠিক না। অনেক প্রোটিন হল ট্রান্সফরমার যা জৈবিক চাহিদার উপর নির্ভর করে তাদের আকৃতি মোচড়ায় এবং পরিবর্তন করে। একটি কনফিগারেশন স্ট্রোক বা হার্ট অ্যাটাক থেকে ক্ষতিকারক সংকেত প্রচার করতে পারে। আরেকটি ফলস্বরূপ আণবিক ক্যাসকেড ব্লক করতে পারে এবং ক্ষতি সীমাবদ্ধ করতে পারে।

একটি উপায়ে, প্রোটিনগুলি জৈবিক ট্রানজিস্টরের মতো কাজ করে - শরীরের আণবিক "কম্পিউটার" এর মূলে অন-অফ সুইচগুলি বাহ্যিক এবং অভ্যন্তরীণ শক্তি এবং প্রতিক্রিয়ার প্রতি কীভাবে প্রতিক্রিয়া দেখায় তা নির্ধারণ করে। আমাদের দেহগুলি কীভাবে কাজ করে তা বোঝার জন্য বিজ্ঞানীরা দীর্ঘকাল ধরে এই আকৃতি-বদলকারী প্রোটিনগুলি অধ্যয়ন করেছেন।

কিন্তু একা প্রকৃতির ওপর ভরসা কেন? আমরা কি জৈবিক "ট্রানজিস্টর" তৈরি করতে পারি, যা জৈবিক মহাবিশ্বের অজানা, গোড়া থেকে?

এআই লিখুন। একাধিক গভীর শিক্ষা পদ্ধতি ইতিমধ্যে প্রোটিন গঠনের সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে-একটি যুগান্তকারী অর্ধশতক তৈরীর মধ্যে. ক্রমবর্ধমান শক্তিশালী অ্যালগরিদম ব্যবহার করে পরবর্তী গবেষণায় বিবর্তনের শক্তি দ্বারা অসংলগ্ন প্রোটিন কাঠামোকে হ্যালুসিনেট করা হয়েছে।

তবুও এই AI-উত্পাদিত কাঠামোগুলির একটি পতন রয়েছে: যদিও অত্যন্ত জটিল, বেশিরভাগই সম্পূর্ণরূপে স্থির - মূলত, এক ধরণের ডিজিটাল প্রোটিন ভাস্কর্য সময়ের সাথে হিমায়িত।

একটি নতুন গবেষণা in বিজ্ঞান এই মাসে ডিজাইনার প্রোটিনে নমনীয়তা যোগ করে ছাঁচ ভেঙেছে। নতুন কাঠামো সীমা ছাড়া বিভক্ত নয়। যাইহোক, ডিজাইনার প্রোটিন দুটি ভিন্ন আকারে স্থিতিশীল হতে পারে-একটি খোলা বা বন্ধ কনফিগারেশনে একটি কব্জা মনে করুন-একটি বাহ্যিক জৈবিক "লক" এর উপর নির্ভর করে। প্রতিটি অবস্থা একটি কম্পিউটারের "0" বা "1" এর সাথে সাদৃশ্যপূর্ণ যা পরবর্তীকালে কোষের আউটপুট নিয়ন্ত্রণ করে।

ওয়াশিংটন ইউনিভার্সিটির গবেষণার লেখক ডঃ ফ্লোরিয়ান প্রেটোরিয়াস বলেন, "আগে, আমরা কেবলমাত্র একটি স্থিতিশীল কনফিগারেশনের প্রোটিন তৈরি করতে পারতাম।" "এখন, আমরা অবশেষে এমন প্রোটিন তৈরি করতে পারি যা সরে যায়, যা অ্যাপ্লিকেশনগুলির একটি অসাধারণ পরিসর খুলতে পারে।"

প্রধান লেখক ডঃ ডেভিড বেকারের ধারনা রয়েছে: "পরিবেশে রাসায়নিক পদার্থের প্রতি সাড়া দেয় এমন ন্যানোস্ট্রাকচার তৈরি করা থেকে শুরু করে ওষুধ সরবরাহের অ্যাপ্লিকেশন পর্যন্ত, আমরা কেবল তাদের সম্ভাব্যতা ব্যবহার করতে শুরু করছি।"

AI তে তৈরি একটি প্রোটিন বিবাহ

জীববিজ্ঞানের একটি দ্রুত বিট 101.

প্রোটিন আমাদের শরীর তৈরি করে এবং চালায়। এই ম্যাক্রোমোলিকিউলগুলি DNA থেকে তাদের যাত্রা শুরু করে। জেনেটিক তথ্য অ্যামিনো অ্যাসিডে অনুবাদ করা হয়, একটি প্রোটিনের বিল্ডিং ব্লক - একটি স্ট্রিংয়ের উপর চিত্রের পুঁতি। প্রতিটি স্ট্রিং তারপর জটিল 3D আকারে ভাঁজ করা হয়, কিছু অংশ অন্যের সাথে লেগে থাকে। সেকেন্ডারি স্ট্রাকচার বলা হয়, কিছু কনফিগারেশন দেখতে Twizzlers এর মত। অন্যরা কার্পেটের মতো চাদর বুনে। এই আকারগুলি একে অপরের উপর আরও তৈরি করে, অত্যন্ত পরিশীলিত প্রোটিন আর্কিটেকচার গঠন করে।

প্রোটিনগুলি কীভাবে তাদের আকার অর্জন করে তা বোঝার মাধ্যমে, আমরা সম্ভাব্যভাবে স্ক্র্যাচ থেকে নতুন প্রকৌশলী করতে পারি, জৈবিক মহাবিশ্বকে প্রসারিত করতে এবং ভাইরাল সংক্রমণ এবং অন্যান্য রোগের বিরুদ্ধে নতুন অস্ত্র তৈরি করতে পারি।

2020 সালে, DeepMind-এর AlphaFold এবং David Baker lab-এর RoseTTAFold শুধুমাত্র তাদের অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্সের উপর ভিত্তি করে প্রোটিন কাঠামোর সঠিক ভবিষ্যদ্বাণী করে কাঠামোগত জীববিজ্ঞান ইন্টারনেটকে ভেঙে দিয়েছে।

তারপর থেকে, এআই মডেলগুলি বিজ্ঞানের কাছে পরিচিত - এবং অজানা - প্রায় প্রতিটি প্রোটিনের আকৃতির ভবিষ্যদ্বাণী করেছে। এই শক্তিশালী সরঞ্জামগুলি ইতিমধ্যেই জৈবিক গবেষণাকে পুনর্নির্মাণ করছে, বিজ্ঞানীদের সম্ভাব্য লক্ষ্যগুলিকে দ্রুত মেরে ফেলতে সাহায্য করছে অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধের লড়াই, অধ্যয়ন আমাদের ডিএনএর "হাউজিং", নতুন ভ্যাকসিন তৈরি করা এমনকি মস্তিষ্ককে ধ্বংস করে এমন রোগের উপরও আলোকপাত করুন, যেমন পারকিনসন্স রোগ.

তারপরে একটি বোমাবাজি এসেছিল: DALL-E এবং ChatGPT-এর মতো জেনারেটিভ এআই মডেলগুলি একটি লোভনীয় সম্ভাবনার প্রস্তাব দিয়েছে৷ শুধু প্রোটিন কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণী করার পরিবর্তে, কেন নয় AI স্বপ্ন আছে সম্পূর্ণ অভিনব পরিবর্তে প্রোটিন গঠন? একটি প্রোটিন থেকে যা ক্যালসিয়ামের মাত্রা নিয়ন্ত্রণ করতে হরমোনকে আবদ্ধ করে কৃত্রিম এনজাইম যা বায়োলুমিনেসেন্সকে অনুঘটক করে, প্রাথমিক ফলাফলগুলি উত্সাহের জন্ম দেয় এবং এআই-ডিজাইন করা প্রোটিনের সম্ভাবনা অফুরন্ত বলে মনে হয়।

এই আবিষ্কারের শীর্ষে রয়েছে বেকারের ল্যাব। RoseTTAFold প্রকাশ করার কিছুক্ষণ পরে, তারা একটি প্রোটিনের কার্যকরী সাইটগুলিকে পেরেক ঠেকানোর জন্য আরও অ্যালগরিদম তৈরি করেছে - যেখানে এটি অন্যান্য প্রোটিন, ওষুধ বা অ্যান্টিবডিগুলির সাথে যোগাযোগ করে - বিজ্ঞানীদের জন্য পথ প্রশস্ত করে স্বপ্ন দেখা নতুন ওষুধ যা তারা এখনও কল্পনা করেনি।

তবুও একটি জিনিস অনুপস্থিত ছিল: নমনীয়তা। প্রচুর সংখ্যক প্রোটিন তাদের জৈবিক বার্তা পরিবর্তন করতে আকারে "কোড শিফট" করে। ফলাফল আক্ষরিকভাবে জীবন বা মৃত্যু হতে পারে: ব্যাক্স নামক একটি প্রোটিন, উদাহরণস্বরূপ, তার আকৃতি পরিবর্তন করে একটি রূপরেখা যা কোষের মৃত্যুকে ট্রিগার করে। অ্যামাইলয়েড বিটা, আলঝাইমার রোগের সাথে জড়িত একটি প্রোটিন, কুখ্যাতভাবে একটি ভিন্ন আকার ধারণ করে কারণ এটি মস্তিষ্কের কোষগুলির ক্ষতি করে।

একটি AI যা অনুরূপ ফ্লিপ-ফ্লপ প্রোটিনগুলিকে হ্যালুসিনেট করে এই জৈবিক সমস্যাগুলিকে বোঝার এবং পুনর্নির্মাণ করার জন্য আমাদেরকে আরও কাছাকাছি আনতে পারে - যা নতুন চিকিৎসা সমাধানের দিকে নিয়ে যায়।

কবজা, লাইন, এবং সিঙ্কার

পারমাণবিক স্তরে একটি প্রোটিন ডিজাইন করা - এবং আশা করা এটি একটি জীবন্ত কোষে কাজ করে - কঠিন। দুটি কনফিগারেশনের সাথে একটি ডিজাইন করা একটি দুঃস্বপ্ন।

একটি আলগা সাদৃশ্য হিসাবে, একটি মেঘের মধ্যে বরফের স্ফটিকের কথা ভাবুন যা শেষ পর্যন্ত তুষারকণাতে রূপান্তরিত হয়, প্রতিটির গঠন আলাদা। AI এর কাজ হল প্রোটিন তৈরি করা যা একই অ্যামিনো অ্যাসিড "বরফের স্ফটিক" ব্যবহার করে দুটি ভিন্ন "স্নোফ্লেক্স" এর মধ্যে স্থানান্তর করতে পারে, প্রতিটি অবস্থা একটি "চালু" বা "বন্ধ" সুইচের সাথে সম্পর্কিত। উপরন্তু, প্রোটিন জীবন্ত কোষের ভিতরে সুন্দর খেলতে হবে।

দল শুরু করেছিল বেশ কিছু নিয়মে। প্রথমত, প্রতিটি কাঠামো দুটি রাজ্যের মধ্যে ব্যাপকভাবে আলাদা হওয়া উচিত - যেমন একটি মানুষের প্রোফাইল দাঁড়ানো বা বসা। তারা পরমাণুর মধ্যে দূরত্ব পরিমাপ করে এটি পরীক্ষা করতে পারে, দলটি ব্যাখ্যা করেছে। দ্বিতীয়ত, পরিবর্তন দ্রুত ঘটতে হবে। এর অর্থ হল প্রোটিনটি নিজেকে আবার একত্রিত করে অন্য আকৃতিতে ঢেকে দেওয়ার আগে সম্পূর্ণরূপে ফুটতে পারে না, যা সময় নেয়।

তারপরে একটি কার্যকরী প্রোটিনের জন্য কিছু গ্রাউন্ডকিপিং নির্দেশিকা রয়েছে: এটি উভয় অবস্থায় শারীরিক তরলগুলির সাথে সুন্দর খেলতে হবে। অবশেষে, এটিকে একটি সুইচ হিসাবে কাজ করতে হবে, ইনপুট এবং আউটপুটগুলির উপর নির্ভর করে এর আকার পরিবর্তন করতে হবে।

"একটি প্রোটিন সিস্টেমে এই বৈশিষ্ট্যগুলি পূরণ করা চ্যালেঞ্জিং," দলটি বলেছিল।

আলফাফোল্ড, রোসেটা এবং প্রোটিনএমপিএনএন-এর মিশ্রণ ব্যবহার করে, চূড়ান্ত নকশাটি একটি কব্জের মতো দেখায়। এটির দুটি অনমনীয় অংশ রয়েছে যা একে অপরের সাথে আপেক্ষিকভাবে সরাতে পারে, অন্য একটি অংশ ভাঁজ করে থাকে। সাধারণত প্রোটিন বন্ধ থাকে। ট্রিগার হল একটি ছোট পেপটাইড-অ্যামিনো অ্যাসিডের একটি সংক্ষিপ্ত চেইন-যা কব্জায় আবদ্ধ হয় এবং এর আকৃতি পরিবর্তনের সূত্রপাত করে। এই তথাকথিত "ইফেক্টর পেপটাইডগুলি" সাবধানে নির্দিষ্টতার জন্য ডিজাইন করা হয়েছিল, তাদের অফ-টার্গেট অংশগুলিতে দখলের সম্ভাবনা কমিয়ে দেয়।

দলটি প্রথমে একাধিক কব্জা ডিজাইনে গ্লো-ইন-দ্য-ডার্ক ট্রিগার পেপটাইড যুক্ত করেছে। পরবর্তী বিশ্লেষণে দেখা গেছে যে ট্রিগারটি সহজেই কব্জায় ধরেছে। প্রোটিনের কনফিগারেশন পরিবর্তিত হয়েছে। বুদ্ধিমত্তা পরীক্ষা হিসাবে, আকৃতিটি পূর্বে এআই বিশ্লেষণ ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করা হয়েছিল।

প্রোটিন ডিজাইনের স্ফটিক কাঠামো ব্যবহার করে অতিরিক্ত অধ্যয়ন, ইফেক্টর সহ বা ছাড়া, ফলাফলগুলিকে আরও যাচাই করেছে। এই পরীক্ষাগুলি ডিজাইনের নীতিগুলিও খুঁজে বের করে যা কবজাকে কাজ করে, এবং পরামিতিগুলি যা একটি অবস্থাকে অন্যটির সাথে টিপ দেয়।

কেড়ে নেবে? AI এখন দুটি ভিন্ন অবস্থার সাথে প্রোটিন ডিজাইন করতে পারে - মূলত সিন্থেটিক বায়োলজির জন্য জৈবিক ট্রানজিস্টর তৈরি করা। আপাতত, সিস্টেমটি তাদের গবেষণায় শুধুমাত্র কাস্টম-ডিজাইন করা ইফেক্টর পেপটাইড ব্যবহার করে, যা গবেষণা এবং ক্লিনিকাল সম্ভাব্যতা সীমিত করতে পারে। কিন্তু দলের মতে, কৌশলটি প্রাকৃতিক পেপটাইডগুলিতেও প্রসারিত হতে পারে, যেমন যেগুলি রক্তে শর্করার নিয়ন্ত্রণে জড়িত প্রোটিনগুলিকে আবদ্ধ করে, টিস্যুতে জল নিয়ন্ত্রণ করে বা মস্তিষ্কের কার্যকলাপকে প্রভাবিত করে।

"ইলেকট্রনিক সার্কিটের ট্রানজিস্টরের মতো, আমরা সেন্সিং ডিভাইস তৈরি করতে এবং সেগুলিকে বৃহত্তর প্রোটিন সিস্টেমে অন্তর্ভুক্ত করতে বাহ্যিক আউটপুট এবং ইনপুটগুলিতে সুইচগুলিকে জোড়া দিতে পারি," দলটি বলেছে।

অধ্যয়নের লেখক ডঃ ফিলিপ লেউং যোগ করেছেন: "এটি বায়োটেকনোলজিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে যেভাবে ট্রানজিস্টর ইলেকট্রনিক্সকে রূপান্তরিত করেছে।"

ইমেজ ক্রেডিট: ইয়ান সি হেডন/ প্রোটিন ডিজাইনের জন্য ইউডাব্লু ইনস্টিটিউট