ডিএনএ সিকোয়েন্সিং প্রযুক্তির বিকাশের জন্য ধন্যবাদ, একটি প্রোটিন এনকোডিং বেসগুলির ক্রম অর্জন এবং এটি একটি প্রোটিন তৈরির সিরিজ অ্যামিনো অ্যাসিডে রূপান্তরিত করা তাত্পর্যপূর্ণ হয়ে উঠেছে। তবে আমরা প্রায়শই সেখানে আটকে যাই। প্রোটিনের আসল কাজটি কেবল পরোক্ষ হয়। পরিবর্তে, ক্রমটি নির্ধারণ করে যে কীভাবে অ্যামিনো অ্যাসিড চেইন ত্রিমাত্রিক স্থানে বাঁকানো এবং বাঁকানো হয়, একটি নির্দিষ্ট কাঠামো তৈরি করে। এই কাঠামোটি সাধারণত প্রোটিনের কাজ দ্বারা নির্ধারিত হয় তবে এটি প্রাপ্তিতে পরীক্ষাগারের কাজ কয়েক বছর সময় নিতে পারে।
কয়েক দশক ধরে, গবেষকরা এমন একটি প্রোগ্রাম তৈরি করতে কাজ করছেন যা প্রচুর পরিমাণে অ্যামিনো অ্যাসিড গ্রহণ করতে পারে এবং গঠনটির সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে। যদিও এটি রসায়ন এবং থার্মোডিনামিকসের বিষয় ছিল, গত বছর পর্যন্ত আমরা খুব কম সাফল্য পাইনি। গুগলের ডিপমাইন্ড এআই টিম যখন আলফাফোল্ডের অস্তিত্বের ঘোষণা করেছে, যা আপনাকে উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতার সাথে কাঠামোর পূর্বাভাস দিতে দেয়।
এ সময়, ডিপমাইন্ড বলেছিল যে এটি শেষ পর্যন্ত প্রত্যেককে তার অগ্রগতির বিশদটি আগামীকাল প্রকাশিত ভবিষ্যতের গবেষণামূলক নথিতে দেবে। এর মধ্যে, কিছু একাডেমিক গবেষক অপেক্ষা করতে করতে ক্লান্ত হয়েছিলেন, ডিপমাইন্ডের কিছু মন্তব্য নিয়েছিলেন এবং তাদের মতামতগুলি ভাগ করেছিলেন। গতকাল প্রকাশিত হয়েছে এই প্রয়াসগুলির বর্ণনা দিয়ে।
আলফাফোল্ডে ময়লা
ডিপমাইন্ড ইতিমধ্যে আলফাফোল্ডের প্রাথমিক কাঠামো বর্ণনা করেছে, তবে নতুন নথিতে আরও বিশদ সরবরাহ করা হয়েছে। আলফাফোল্ডের কাঠামোর মধ্যে দুটি পৃথক পৃথক অ্যালগরিদম রয়েছে, যা বিশ্লেষণে প্রতিক্রিয়া জানায়, যার প্রতিটিই আপনাকে ফলাফলগুলি নির্দিষ্ট করতে দেয়।
এই অ্যালগরিদমগুলির মধ্যে একটি প্রোটিন সিকোয়েন্স অনুসন্ধান করে যা প্রশ্নযুক্তটির একটি বিবর্তনীয় আত্মীয়, এবং নির্ধারণ করে যে কীভাবে ছোট পরিবর্তনগুলি, এমনকি সংযোজন এবং মুছে ফেলার ক্ষেত্রে এই অনুক্রমটি কীভাবে মানিয়ে যায়। যদিও আমরা এই আত্মীয়দের কারও কাঠামো জানি না, তবে তারা প্রোটিনের নির্দিষ্ট কিছু অংশ সর্বদা বোঝা যায় কিনা সে বিষয়গুলি ব্যাখ্যা করে গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা তৈরি করতে পারে।
আলফাফোল্ড টিম বলেছে যে কাজের অংশটি কার্যকরভাবে কাজ করার জন্য প্রায় 30 টি সম্পর্কিত প্রোটিনের প্রয়োজন। এটি সাধারণত একটি প্রাথমিক ফিক্স সঙ্গে দ্রুত আসে এবং তারপরে এটি ঠিক করে। এই ধরণের সূক্ষ্মতাগুলির মধ্যে প্রয়োজনীয় অ্যামিনো অ্যাসিডকে সঠিক জায়গায় রাখার জন্য ফাঁকগুলি পরিবর্তন করা অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে।
দ্বিতীয় অ্যালগরিদম, যা সমান্তরালভাবে চলে, ক্রমটিকে ছোট ছোট ভাগে ভাগ করে এবং প্রতিটিটির গঠন বৃহত্তর কাঠামোর সাথে সামঞ্জস্য করে তা নিশ্চিত করার চেষ্টা করে। এই কারণে, প্রোটিন এবং তার আত্মীয়দের খাপ খাইয়ে নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ; প্রয়োজনীয় অ্যামিনো অ্যাসিডগুলি যদি ভুল জায়গায় জমে থাকে তবে কাঠামো সংশোধন করা একটি আসল সমস্যা হবে। সুতরাং, দুটি অ্যালগরিদম যোগাযোগ করে এবং প্রস্তাবিত কাঠামোগুলি সারিবদ্ধতায় ফিরে আসে তা নিশ্চিত করে।
কাঠামোগত পূর্বাভাস একটি আরও জটিল প্রক্রিয়া, এবং অ্যালগরিদমের চূড়ান্ত কাঠামোটি স্পষ্ট করার আগে আলগোরিদিমের মূল ধারণাগুলি আরও উল্লেখযোগ্য পরিবর্তনের সাপেক্ষে।
সম্ভবত কাগজে সর্বাধিক আকর্ষণীয় নতুন বিশদটি হ’ল ডিপমাইন্ড তার বিশ্লেষণ অ্যালগরিদমের বিভিন্ন অংশ দিয়ে যায় goes এগুলি দেখায় যে তারা যে 9 টি কার্যভার নির্ধারণ করেছে সেগুলির মধ্যে সমস্ত চূড়ান্ত নির্ভুলতার জন্য কমপক্ষে কিছুটা অবদান রেখেছে এবং কেবলমাত্র একটির উপর এটির নাটকীয় প্রভাব রয়েছে। এর মধ্যে একটি হ’ল প্রস্তাবিত কাঠামোতে যে পয়েন্টগুলি পরিবর্তন করা দরকার এবং তাদের আরও বেশি মনোযোগ দেওয়ার জন্য চিহ্নিত করতে হবে।
প্রতিযোগিতা
ডিপমাইন্ডের প্রধান নির্বাহী ডেমিস হাসাবিস সংবাদপত্রের ভাষণের জন্য প্রস্তুত বিবৃতিতে বলেছিলেন, “আমরা আমাদের পদ্ধতিগুলি ভাগ করে নেওয়ার এবং বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছে বিস্তৃত, নিখরচায় প্রবেশের প্রতিশ্রুতি দিয়েছি। আজ আমরা আলফাফোল্ডের উদ্বোধনগুলি ভাগ করে এই কাজের প্রথম পদক্ষেপ নিচ্ছি।” উত্স কোড এবং সিস্টেমের সম্পূর্ণ পদ্ধতি প্রকাশ করতে। “
তবে গুগল এই সিস্টেমের প্রাথমিক কাঠামো আগে থেকেই ব্যাখ্যা করেছিল যার ফলে একাডেমিক বিশ্বের কিছু গবেষকরা ভাবতে শুরু করেছিলেন যে তারা তাদের বিদ্যমান সরঞ্জামগুলি ডিপমাইন্ডের মতো সিস্টেমে আরও ভালভাবে খাপ খাইয়ে নিতে পারে। সাত মাসের বিলম্বের সাথে, গবেষকদের এই ধারণায় এগিয়ে যাওয়ার জন্য প্রচুর সময় ছিল।
আলফাফোল্ড অনুভব করেছিলেন যে পাঁচটি বৈশিষ্ট্য বিদ্যমান পদ্ধতি থেকে আলাদা ছিল তা সনাক্ত করতে গবেষকরা ডিপমাইন্ডের প্রাথমিক বিবরণ ব্যবহার করেছিলেন। সুতরাং, তারা এই বৈশিষ্ট্যগুলির বিভিন্ন সংমিশ্রণ বাস্তবায়ন করার চেষ্টা করেছে এবং বিদ্যমান পদ্ধতির তুলনায় কোনটি উন্নতি লাভ করেছে তা বোঝার চেষ্টা করেছিল।
শুরু করার সহজ উপায়টি ছিল দুটি সমান্তরাল অ্যালগরিদম ছিল: একটি ক্রমটি সংশোধন করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে এবং অন্যটি কাঠামোগত ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সম্পাদন করার জন্য। তবে দলটি কাঠামোগত অংশটিকে দুটি পৃথক ফাংশনে ভাগ করে শেষ করেছে। এর মধ্যে একটি ফাংশন একটি প্রোটিনের পৃথক অংশের মধ্যে দ্বি-মাত্রিক দূরত্বটি সহজেই অনুমান করে, অন্যটি ত্রিমাত্রিক স্থানে প্রকৃত অবস্থান নিয়ন্ত্রণ করে। তিনটিই ভাগ করে নেওয়ার তথ্য, প্রত্যেককে তাদের দায়িত্বের কী দিকগুলি আরও স্পষ্ট করে বলা দরকার সে সম্পর্কে অন্যকে নির্দেশ দেওয়া।
তৃতীয় পাইপলাইন যুক্ত করার সমস্যাটি হ’ল এটি হার্ডওয়ারের প্রয়োজনীয়তাগুলিতে উল্লেখযোগ্যভাবে বৃদ্ধি করে এবং ডিপমাইন্ডের মতো একই কম্পিউটিং সম্পদগুলি ব্যবহার করতে শিক্ষাবিদরা সাধারণত অক্ষম হন। সুতরাং, রোজটিটিএফোল্ড নামের সিস্টেমটি তার পূর্বাভাসের যথার্থতার সাথে আলফাফোল্ডের মতো পারফরম্যান্স করতে পারেনি, তবে দলটি যা পরীক্ষা করতে পারে তার আগের সিস্টেমগুলির চেয়ে এটি ভাল ছিল। তবে, যে ডিভাইসে এটি চালু হয়েছিল তা বিবেচনা করে, এটি তুলনামূলকভাবে দ্রুত এবং 400 মিলিয়ন অ্যামিনো অ্যাসিড দীর্ঘ প্রোটিনে কাজ করতে 10 মিনিট সময় নিয়েছিল।
আলফাফোল্ডের মতো, রোজটিএফএফোল্ড প্রোটিনকে ছোট ছোট টুকরো টুকরো করে ফেলে এবং একটি সম্পূর্ণ কাঠামোয় একত্রিত করার চেষ্টা করার আগে এগুলিকে আলাদা করে দ্রবীভূত করে। এই ক্ষেত্রে, গবেষণা দল বুঝতে পেরেছিল যে এটি একটি অতিরিক্ত অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে। অনেক প্রোটিন কাজ করার জন্য অন্যান্য প্রোটিনের সাথে ব্যাপকভাবে যোগাযোগ করে – উদাহরণস্বরূপ, হিমোগ্লোবিন চারটি প্রোটিনের জটিল হিসাবে বিদ্যমান exists যদি সিস্টেমটি সঠিকভাবে কাজ করে তবে এটি দুটি পৃথক প্রোটিন খাওয়ানো উচিত, এটি উভয় কাঠামো বুঝতে সক্ষম হবে। এবং যেখানে তারা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে। এর পরীক্ষাগুলি প্রমাণ করেছে যে এটি সত্যই কার্যকর।
স্বাস্থ্যকর প্রতিযোগিতা
এই দুটি নথিই ইতিবাচক উন্নতির বর্ণনা দেয়। শুরু করার জন্য, ডিপমাইন্ড দলটি সিস্টেমটি তৈরি করতে সক্ষম অন্তর্দৃষ্টিগুলির জন্য প্রথম এবং সর্বাগ্রে একটি সম্পূর্ণ creditণের দাবিদার। নিঃসন্দেহে, আন্তঃসংযোগযুক্ত জিনিসগুলিকে সমান্তরাল প্রক্রিয়া হিসাবে বিল্ডিং প্রোটিন স্ট্রাকচারগুলি মূল্যায়নের আমাদের ক্ষমতাকে একটি দুর্দান্ত লিপ তৈরি করেছে। ডিপমাইন্ড কী করেছিল তার প্রতিলিপি দেওয়ার পরিবর্তে একাডেমিক দল কিছু মূল বিষয়গুলিতে দক্ষতা অর্জন করেছিল এবং সেগুলিকে নতুন দিকে নিয়ে গেছে।
বর্তমানে, দুটি সিস্টেমে তাদের চূড়ান্ত আউটপুটটির যথার্থতার ক্ষেত্রে এবং সময় এবং সংস্থানসমূহের জন্য যেগুলি বরাদ্দ করা দরকার তার গণনার ক্ষেত্রে স্পষ্ট পারফরম্যান্স পার্থক্য রয়েছে। তবে যেহেতু উভয় দলই খোলামেলা প্রতিশ্রুতিবদ্ধ বলে মনে হচ্ছে, তাই একে অপরের সেরা খেলোয়াড়ের পক্ষে দক্ষতার সম্ভাবনা রয়েছে।
ফলাফল যাই হোক না কেন, আমরা কয়েক বছর আগে যেখানে ছিলাম তার তুলনায় আমরা নতুন জায়গায় আছি। মানুষ কয়েক দশক ধরে প্রোটিন কাঠামোর ভবিষ্যদ্বাণীগুলি সমাধান করার চেষ্টা করছে, এবং আমাদের এমন অক্ষমতা এমন এক সময়ে আরও জটিল হয়ে উঠেছে যখন জিনোমগুলি আমাদের ব্যাখ্যা করতে পারে এমন একটি প্রোটিন ক্রমগুলির একটি ছোট পরিমাণ সরবরাহ করে। এই সিস্টেমগুলিতে সময়ের প্রয়োজন খুব বেশি হতে পারে, কারণ বায়োমেডিকাল গবেষণা সম্প্রদায়ের একটি খুব বড় অংশ প্রোগ্রামটি থেকে উপকৃত হবে।
বিজ্ঞান, 2021. ডিওআই: 10.1126 / বিজ্ঞান .abj8754
প্রকৃতি, 2021. ডিওআই: 10.1038 / s41586-021-03819-2 (ডিওআই সম্পর্কে)
