Google Antigravity से रोगाणुरोधी पेप्टाइड की खोज को तेज़ करना
Google DeepMind बताता है कि उसके Antigravity प्लेटफ़ॉर्म ने UniProt एनोटेशन, अनुक्रम व संरचना की तुलना और साहित्य समीक्षा को एक ही सत्र में जोड़कर जीवविज्ञानियों को नए रोगाणुरोधी पेप्टाइड खोजने में मदद की। Streptococcus pseudopneumoniae से एक बैक्टीरियोसिन उम्मीदवार मिला, जिसकी श्वसन रोगजनकों के विरुद्ध सक्रियता का अनुमान है और अब प्रयोगशाला परीक्षण में है।
लेख में क्या कहा गया है
रोगाणुरोधी प्रतिरोध एक वैश्विक स्वास्थ्य ख़तरा है; अनुमान है कि 2050 तक हर साल 1 करोड़ तक मौतें हो सकती हैं। रोगाणुरोधी पेप्टाइड, ख़ासकर बैक्टीरियोसिन, पारंपरिक एंटीबायोटिक का आशाजनक विकल्प हैं, पर कई उम्मीदवार प्रोटीन डेटाबेस की अज्ञात "डार्क मैटर" में छिपे हैं: अकेले UniProt में अज्ञात कार्य वाले लाखों अनुक्रम हैं। Google DeepMind एक तरीका पेश करता है जिसमें Google Antigravity "एजेंटिक विज्ञान कार्यक्षेत्र" की तरह उम्मीदवार प्रोटीनों को एक ही सत्र में खोजता, संरचनात्मक रूप से परखता और प्राथमिकता देता है।
यह तरीक़ा ProtNLM पर टिका है, जो अनुक्रम से प्रोटीन का कार्य अनुमानित करता है, और शोधकर्ता व एजेंट द्वारा साझा किए जाने वाले अंतर्निहित 3D व्यूअर पर। Streptococcus pseudopneumoniae के उदाहरण में एजेंट ने 97 अमीनो अम्लों वाला एक बैक्टीरियोसिन चुना, जिसका Swiss-Prot में कोई उल्लेखनीय समरूप नहीं है, जिसकी अनुमानित संरचना एक ज्ञात बैक्टीरियोसिन से मेल खाती है, और प्रयोग की योजना भी बनाई। यह उम्मीदवार अन्य के साथ प्रयोगशाला सत्यापन में है; पेज इसे जैविक रूप से संभावित सुराग बताता है, अभी सत्यापित नहीं।
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यह सारांश AnnuIA ने Google DeepMind के आधिकारिक पृष्ठ के आधार पर अपने शब्दों में लिखा है। सामग्री और अधिकार प्रकाशक के हैं: कृपया मूल लेख पढ़ें।