AlphaFold3 की सीमा तोड़ने वाली नई तकनीक: प्रोटीन के छिपे आकार भी अब दिखेंगे

प्रोटीन अपना काम करने के लिए कई आकारों के बीच बदलते रहते हैं, लेकिन उनकी बनावट का अनुमान लगाने वाला AlphaFold सिस्टम आमतौर पर सिर्फ एक ही आकार बताता है। जापान के इंस्टीट्यूट फॉर मॉलिक्यूलर साइंस (IMS) और सोकेनदाई स्नातकोत्तर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने इस कमी को दूर करने के लिए AF3-ReD नाम की एक नई तकनीक बनाई है। यह गूगल डीपमाइंड के AlphaFold3 (AF3) को उन आकारों तक पहुंचने में मदद करती है, जिन्हें वह आमतौर पर पकड़ नहीं पाता।

प्रोटीन अमीनो एसिड की कड़ियों से बने होते हैं, जो मुड़कर त्रि-आयामी आकार लेते हैं। कई प्रोटीन अपना काम करने के लिए अलग-अलग मुड़े हुए आकारों, यानी संरचनात्मक अवस्थाओं के बीच बदलते हैं। जैसे, जब कोई लिगैंड, यानी प्रोटीन से जुड़ने वाला अणु, उससे जुड़ता है, तो उसका आकार बदल जाता है। सटीक संरचना अनुमान को संभव बनाने वाले AlphaFold को बनाने वाले जॉन जम्पर और डेमिस हसाबिस को 2024 का रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार साझा रूप से मिला था। फिर भी, कई कार्यशील अवस्थाओं वाले प्रोटीन के लिए भी यह आमतौर पर सिर्फ सबसे कम ऊर्जा वाला एक ही आकार बताता है।

AlphaFold3, डिफ्यूज़न मॉडल नाम की एक तरह की एआई का इस्तेमाल करता है, जो तस्वीरें बनाने में भी काम आती है। यह एक अव्यवस्थित शुरुआती ढांचे से शुरू होकर धीरे-धीरे शोर हटाते हुए सबसे कम ऊर्जा वाले आकार तक पहुंचती है। जुन ओनुकी और केई-इची ओकाज़ाकी की टीम ने इस प्रक्रिया में एक प्रतिकर्षी झुकाव जोड़ा। जब भी AF3 कोई नया अनुमान बनाता है, एक ऊर्जा दंड उसे पहले बताए जा चुके आकारों से दूर धकेल देता है। इससे मॉडल उसी आकार के बजाय दूसरे स्थिर आकारों की ओर बढ़ता है।

टीम ने AF3-ReD को ATP सिंथेज़ नामक एंजाइम के F1β हिस्से पर परखा। कोशिकाएं ऊर्जा जमा करने के लिए जिस अणु ATP (एडेनोसिन ट्राइफॉस्फेट) का इस्तेमाल करती हैं, वह जुड़ने पर इसका जुड़ाव-स्थल पहले खुलता है और फिर बंद हो जाता है। ATP मौजूद होने पर भी सामान्य AF3 सिर्फ खुला आकार ही बताता है, जबकि AF3-ReD ने खुला आकार, बंद आकार और इनके बीच के कई आकार भी खोज निकाले। यह नतीजे जेएसीएस-आउ नामक शोध पत्रिका में प्रकाशित हुए हैं।

मॉलिक्यूलर डायनेमिक्स सिमुलेशन, यानी परमाणुओं की गति को समय के साथ दिखाने वाला कंप्यूटर मॉडल है। शोधकर्ताओं का कहना है कि AF3-ReD के बताए ढांचों से यह सिमुलेशन चलाकर देखा जा सकता है कि प्रोटीन एक आकार से दूसरे आकार में कैसे बदलता है। उनका कहना है कि यही प्रतिकर्षी तरीका, नए प्रोटीन और दवा के संभावित विकल्प डिज़ाइन करने वाले डिफ्यूज़न-आधारित एआई औज़ारों पर भी लागू किया जा सकता है।