AlphaProteo, जीवविज्ञान और स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए नई प्रोटीन निर्माण तकनीक

 (deepmind.google)
1 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-09-06 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

AlphaProteo जीवविज्ञान और स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए नए प्रोटीन बनाता है

  • एक नया AI सिस्टम ऐसे प्रोटीन डिज़ाइन करता है जो लक्षित अणुओं से सफलतापूर्वक जुड़ते हैं, जिससे drug design, रोग की समझ आदि में संभावनाएं खुलती हैं
  • सभी जैविक प्रक्रियाएं प्रोटीन नामक अणुओं के बीच होने वाली परस्पर क्रियाओं पर निर्भर करती हैं
  • AlphaFold जैसे protein structure prediction tools प्रोटीन interactions के बारे में insight देते हैं, लेकिन नए प्रोटीन बनाकर इन interactions को सीधे नियंत्रित नहीं कर सकते
  • वैज्ञानिक ऐसे नए प्रोटीन बना सकते हैं जो लक्षित अणुओं से सफलतापूर्वक जुड़ें
  • ऐसे binders drug development, cell और tissue imaging, रोग की समझ और diagnosis, तथा pest-resistant crops के विकास जैसी विभिन्न रिसर्च में मदद कर सकते हैं
  • हाल के machine learning approaches ने बड़ी प्रगति की है, लेकिन अब भी काफी experimental testing की जरूरत होती है

AlphaProteo का परिचय

  • AlphaProteo जीवविज्ञान और स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए नए high-strength protein binders डिज़ाइन करने वाला पहला AI सिस्टम है
  • यह तकनीक जैविक प्रक्रियाओं की समझ को तेज कर सकती है और नई दवाओं की खोज, biosensor development आदि में मदद कर सकती है
  • AlphaProteo VEGF-A सहित, जो कैंसर और diabetes complications से जुड़ा है, विभिन्न लक्षित प्रोटीनों के लिए नए protein binders बना सकता है
  • AlphaProteo की experimental success rate ऊंची है और इसका binding affinity मौजूदा तरीकों की तुलना में 3 गुना से 300 गुना बेहतर है

प्रोटीन binding के जटिल तरीकों को सीखना

  • protein binders को डिज़ाइन करना समय लेने वाला काम है और इसके लिए कई बार lab work की जरूरत पड़ती है
  • AlphaProteo ने Protein Data Bank(PDB) और AlphaFold द्वारा अनुमानित 10 करोड़ से अधिक संरचनाओं से सीखा है
  • यदि लक्ष्य अणु की संरचना और पसंदीदा binding site दी जाए, तो AlphaProteo उस स्थान पर जुड़ने वाले candidate proteins तैयार करता है

महत्वपूर्ण protein binding targets पर सफलता का प्रदर्शन

  • AlphaProteo ने विभिन्न target proteins के लिए binders डिज़ाइन किए
  • lab tests में 7 target proteins के लिए AlphaProteo द्वारा बनाए गए candidate proteins ने मजबूत binding दिखाई
  • BHRF1 viral protein के लिए 88% candidate molecules सफलतापूर्वक जुड़े
  • TrkA target के लिए AlphaProteo के binders मौजूदा सर्वश्रेष्ठ binders से अधिक मजबूत थे

परिणामों का सत्यापन

  • AlphaProteo के binders को Francis Crick Institute के research group ने सत्यापित किया
  • SC2RBD binders ने SARS-CoV-2 और उसके कुछ variants द्वारा होने वाले cell infection को रोका
  • AlphaProteo शुरुआती experimental time को काफी कम कर सकता है
  • हालांकि, TNFɑ target के लिए binder design करने में यह असफल रहा
  • AlphaProteo की क्षमताओं को बेहतर और विस्तृत करने की योजना है

जिम्मेदार प्रोटीन डिज़ाइन विकास की ओर

  • protein design में रोग के कारणों को समझने, diagnostic tests के विकास को तेज करने, sustainable manufacturing processes को समर्थन देने, और पर्यावरणीय प्रदूषकों को हटाने जैसे वैज्ञानिक विकास की बड़ी संभावनाएं हैं
  • biosecurity risks को ध्यान में रखते हुए, बाहरी विशेषज्ञों के साथ मिलकर जिम्मेदार विकास किया जा रहा है
  • लक्ष्य है AlphaProteo की success rate और affinity को बेहतर बनाना, design problems के दायरे का विस्तार करना, और विभिन्न शैक्षणिक क्षेत्रों के शोधकर्ताओं के साथ मिलकर व्यापक protein design उपलब्ध कराना

GN⁺ का सार

  • AlphaProteo जीवविज्ञान और स्वास्थ्य अनुसंधान के लिए नए protein binders डिज़ाइन करने वाला AI सिस्टम है
  • यह तकनीक drug development, रोग की समझ और diagnosis जैसी विभिन्न रिसर्च में बड़ी मदद कर सकती है
  • AlphaProteo मौजूदा तरीकों की तुलना में अधिक success rate और binding affinity प्रदान करता है
  • हालांकि, कुछ target proteins के लिए binder design में इसकी सीमाएं हैं
  • AlphaProteo की क्षमताओं को लगातार बेहतर और विस्तृत करने की योजना है

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-09-06
Hacker News राय
  • नवाचार की कमी: de novo protein binders पर पहले से बहुत शोध हो चुका है। David Baker group के उदाहरण देखे जा सकते हैं
    • उम्मीद: आशा है कि यह प्रगति नए biocatalyst design तरीकों तक ले जाएगी
  • संबंधित वीडियो: Two minute papers के संबंधित वीडियो का लिंक दिया गया है
  • virus engineering पर सवाल: किसी खास genetic marker वाले जनसंख्या समूह को target करने वाली virus engineering की संभावना पर सवाल
    • चिंता: इस तकनीक का commercialization, LLM safety पर होने वाली चर्चा से कहीं ज़्यादा डरावना हो सकता है
  • AlphaFold 3 त्रुटि: संबंधित वीडियो का लिंक दिया गया है
  • Google का उपयोग: Google ऐसे systems का उपयोग कैसे करता है, इस पर सवाल
    • जिज्ञासा: क्या इसे सीधे drug discovery में इस्तेमाल किया जा रहा है, या pharma industry को license किया जा रहा है, यह जानने की इच्छा
  • protein structure design पर सवाल: क्या ऐसा protein structure design किया जा सकता है जो केवल खास cells से ही bind करे
    • research interest: polypharmacology effects को जितना संभव हो उतना map करने में रुचि है
    • समस्या: drugs की polypharmacology एक समस्या है। proteins कई functions कर सकते हैं, इसलिए side effects बड़े हो सकते हैं
    • उम्मीद: अगर केवल किसी खास region से bind करने वाले ultra-specific protein structures बनाए जा सकें, तो यह बड़ा breakthrough होगा
  • paper analysis की कमी: designed proteins की novelty पर और अधिक analysis की ज़रूरत है
    • मौजूदा डेटा: VEGF और Covid spike protein के लिए दूसरे binders पहले से मौजूद हैं
    • भविष्य की संभावना: भले ही AlphaProteo अभी best performance न दे रहा हो, जल्द ही दे सकता है
  • protein generation की कठिनाई: protein generation कठिन है और यह निश्चित नहीं कि वे predicted 3D structure में fold होंगे या नहीं
    • small molecule synthesis: small molecule synthesis अधिक आसान, सस्ता और scalable है
    • सुधार की ज़रूरत: अगर SOTA small molecule-protein interaction models को बेहतर बनाने पर ध्यान दिया जाता, तो प्रभाव अधिक होता
  • महत्वपूर्ण startup: www.molecularReality.com का उल्लेख