"Alphafold 3: आणविक संरचना और बातचीत की भविष्यवाणी में क्रांति लाना"
2020 में इसके लॉन्च के बाद से, 2 मिलियन से अधिक शोधकर्ताओं ने टीके के विकास और कैंसर के उपचार जैसी सफलताओं में सहायता करते हुए, प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने के लिए Google डीपमाइंड के अल्फफोल्ड 2 की ओर रुख किया है। इस मॉडल ने एक चुनौती का सामना किया, जिसने आधी सदी से अधिक समय तक वैज्ञानिकों को रोक दिया। लेकिन Google DeepMind की टीम वहाँ नहीं रुकी; अपने लॉरेल पर आराम करने के बजाय, उन्होंने अपनी आस्तीन को लुढ़काया और अल्फाफोल्ड 3 पर काम करना शुरू कर दिया।
Google DeepMind और Isomorphic Labs द्वारा मई में लॉन्च किया गया, Alphafold 3 चीजों को एक पायदान पर ले जाता है। यह सिर्फ प्रोटीन तह की भविष्यवाणी नहीं करता है; यह डीएनए, आरएनए, और लिगेंड्स सहित सभी प्रकार के जीवन के अणुओं की संरचना और बातचीत का पूर्वानुमान लगाता है - वे छोटे अणु जो प्रोटीन से जुड़ते हैं।
Google DeepMind के एक शोध वैज्ञानिक जोनास एडलर बताते हैं, "अल्फाफोल्ड 2 के साथ, हमने प्रोटीन फोल्डिंग पहेली को हल करने में भारी प्रगति की, लेकिन वैज्ञानिक समुदाय ने अधिक जटिल सामानों पर कदम रखा।" "शोधकर्ता अब ऐसे विवरणों में डाइविंग कर रहे हैं जैसे कि छोटे अणु कैसे बांधते हैं, या आरएनए कैसे काम करता है, वे क्षेत्र जहां अल्फाफोल्ड 2 कम हो गए थे। जीव विज्ञान और रसायन विज्ञान में नवीनतम के साथ रखने के लिए, हमें एक उपकरण की आवश्यकता थी जो सभी प्रकार के बायोमोलेक्यूल्स को संभाल सके।"
"सब कुछ" में यहां लिगेंड शामिल हैं, जो महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे सभी दवाओं का लगभग आधा हिस्सा बनाते हैं। आइसोमोर्फिक लैब्स के एक शोध नेता एड्रियन स्टेकुला कहते हैं, "आइसोमॉर्फिक लैब्स में, हम तर्कसंगत रूप से दवाओं को डिजाइन करने के लिए अल्फफोल्ड 3 की विशाल क्षमता देख रहे हैं, और हम पहले से ही इसे हर दिन उपयोग करने के लिए डाल रहे हैं।" "हम यह पता लगा रहे हैं कि नए छोटे अणु नए दवा के लक्ष्यों से कैसे बांधते हैं, यह पता लगाते हैं कि कैसे प्रोटीन डीएनए और आरएनए के साथ बातचीत करते हैं, और अध्ययन करते हैं कि रासायनिक ट्विक्स प्रोटीन संरचनाओं को कैसे प्रभावित करते हैं - नया मॉडल इन सभी संभावनाओं को खोलता है।"
इन अतिरिक्त अणु प्रकारों को शामिल करने का मतलब एक टन अधिक संयोजनों के साथ काम करना था। "प्रोटीन बहुत सीधे हैं; केवल 20 मानक अमीनो एसिड हैं," जोनास नोट। "लेकिन छोटे अणु? वे सभी जगह पर हैं, अंतहीन संभावनाओं के साथ। वे सुपर विविध हैं।"
यह महसूस करते हुए कि एक व्यापक डेटाबेस सवाल से बाहर था, टीम ने अल्फाफोल्ड सर्वर लॉन्च किया। यह मुफ्त उपकरण वैज्ञानिकों को अपने स्वयं के अनुक्रमों को इनपुट देता है, और Alphafold उनके लिए आणविक परिसरों को उत्पन्न करता है। मई में लाइव होने के बाद से, इसका उपयोग 1 मिलियन से अधिक संरचनाओं को बनाने के लिए किया जाता है। Google DeepMind के एक शोध इंजीनियर लिंडसे विलमोर कहते हैं, "यह Google मैप्स की तरह है लेकिन आणविक परिसरों के लिए," Google DeepMind के एक शोध इंजीनियर लिंडसे विलमोर कहते हैं। "यहां तक कि अगर आप एक कोडर नहीं हैं, तो आप बस अपने प्रोटीन, डीएनए, आरएनए, या छोटे अणु अनुक्रमों को कॉपी और पेस्ट कर सकते हैं, एक बटन दबा सकते हैं, और कुछ मिनट प्रतीक्षा कर सकते हैं। आप भविष्यवाणी का मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए आत्मविश्वास मैट्रिक्स के साथ अपनी संरचना प्राप्त करेंगे।"
बायोमोलेक्यूलस की इतनी विस्तृत श्रृंखला के साथ अल्फाफोल्ड 3 काम करने के लिए, टीम ने डीएनए, आरएनए, छोटे अणुओं और अधिक को शामिल करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का विस्तार किया। "हमें लगा, 'हमारे डेटासेट में हर चीज को प्रशिक्षित क्यों नहीं किया गया, जिसने हमें प्रोटीन के साथ मदद की और देखा कि हम कितनी दूर जा सकते हैं?" लिंडसे बताते हैं। "पता चला, हम बहुत दूर चले गए।"
Alphafold 3 में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन मॉडल के अंतिम भाग में था जो संरचना बनाता है। जबकि Alphafold 2 ने एक जटिल कस्टम ज्यामिति-आधारित मॉड्यूल का उपयोग किया, Alphafold 3 ने इमेजेन जैसे अन्य उन्नत छवि पीढ़ी मॉडल के समान, प्रसार के आधार पर एक सरल सामान्य मॉडल पर स्विच किया। इस परिवर्तन ने सुव्यवस्थित किया कि मॉडल नए प्रकार के अणुओं से कैसे निपटता है।
हालांकि, इस पारी ने एक नई चुनौती लाई: प्रसार मॉडल गलती से प्रोटीन क्षेत्रों के लिए एक "ऑर्डर" संरचना बनाएगा जो वास्तव में "अव्यवस्थित" हैं - इसके बारे में यह सोच के रूप में अराजक स्पेगेटी के ढेर को एक साफ सर्पिल में व्यवस्थित करने की कोशिश कर रहा है।
इसलिए, टीम ने अल्फाफोल्ड 2 की ओर रुख किया, जो इन अव्यवस्थित बातचीत की भविष्यवाणी करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। लिंडसे कहते हैं, "हमने अल्फाफोल्ड 2 से उन भविष्यवाणियों का उपयोग किया, जो अल्फफोल्ड 3 को प्रशिक्षित करने के लिए, इसे पहचानने और विकार की भविष्यवाणी करने के लिए सिखा रहे हैं।"
"हमारे पास एक कहावत है: 'फुसिली पर भरोसा करें, स्पेगेटी को अस्वीकार करें," जोनास एक चकली के साथ जोड़ता है।
Alphafold 3 से एक भविष्यवाणी का एक उदाहरण, नीले रंग में "फुसिल्ली" क्षेत्रों का आदेश दिया और नारंगी में "स्पेगेटी" क्षेत्रों को अव्यवस्थित किया। रंग भविष्यवाणी की सटीकता में मॉडल के आत्मविश्वास को इंगित करते हैं। टीम यह देखने के लिए उत्साहित है कि जीनोमिक्स और ड्रग डिज़ाइन जैसे क्षेत्रों में Alphafold 3 का उपयोग कैसे किया जाएगा। "यह देखना आश्चर्यजनक है कि हम कितनी दूर आ गए हैं," जोनास कहते हैं। "जो एक बार कठिन था वह अब आसान है, और जो असंभव था वह अब पहुंच के भीतर है। दरार करने के लिए अभी भी कठिन पागल हैं, लेकिन हम इस बारे में रोमांचित हैं कि Alphafold 3 हमें प्राप्त करने में मदद कर सकता है।"
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![GeorgeMartinez]()
GeorgeMartinez
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3 is mind-blowing! It's incredible how it's helping with vaccine development and cancer treatments. I'm not a scientist, but even I can see the potential here. The only thing is, it's a bit complex for non-experts. Still, a huge leap forward!
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![RoySmith]()
RoySmith
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
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![WilliamCarter]()
WilliamCarter
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
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![JustinWilliams]()
JustinWilliams
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
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![WalterThomas]()
WalterThomas
10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
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![WillLopez]()
WillLopez
11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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"सब कुछ" में यहां लिगेंड शामिल हैं, जो महत्वपूर्ण हैं क्योंकि वे सभी दवाओं का लगभग आधा हिस्सा बनाते हैं। आइसोमोर्फिक लैब्स के एक शोध नेता एड्रियन स्टेकुला कहते हैं, "आइसोमॉर्फिक लैब्स में, हम तर्कसंगत रूप से दवाओं को डिजाइन करने के लिए अल्फफोल्ड 3 की विशाल क्षमता देख रहे हैं, और हम पहले से ही इसे हर दिन उपयोग करने के लिए डाल रहे हैं।" "हम यह पता लगा रहे हैं कि नए छोटे अणु नए दवा के लक्ष्यों से कैसे बांधते हैं, यह पता लगाते हैं कि कैसे प्रोटीन डीएनए और आरएनए के साथ बातचीत करते हैं, और अध्ययन करते हैं कि रासायनिक ट्विक्स प्रोटीन संरचनाओं को कैसे प्रभावित करते हैं - नया मॉडल इन सभी संभावनाओं को खोलता है।"
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Google DeepMind के एक शोध इंजीनियर लिंडसे विलमोर कहते हैं, "यह Google मैप्स की तरह है लेकिन आणविक परिसरों के लिए," Google DeepMind के एक शोध इंजीनियर लिंडसे विलमोर कहते हैं। "यहां तक कि अगर आप एक कोडर नहीं हैं, तो आप बस अपने प्रोटीन, डीएनए, आरएनए, या छोटे अणु अनुक्रमों को कॉपी और पेस्ट कर सकते हैं, एक बटन दबा सकते हैं, और कुछ मिनट प्रतीक्षा कर सकते हैं। आप भविष्यवाणी का मूल्यांकन करने में मदद करने के लिए आत्मविश्वास मैट्रिक्स के साथ अपनी संरचना प्राप्त करेंगे।"
बायोमोलेक्यूलस की इतनी विस्तृत श्रृंखला के साथ अल्फाफोल्ड 3 काम करने के लिए, टीम ने डीएनए, आरएनए, छोटे अणुओं और अधिक को शामिल करने के लिए प्रशिक्षण डेटा का विस्तार किया। "हमें लगा, 'हमारे डेटासेट में हर चीज को प्रशिक्षित क्यों नहीं किया गया, जिसने हमें प्रोटीन के साथ मदद की और देखा कि हम कितनी दूर जा सकते हैं?" लिंडसे बताते हैं। "पता चला, हम बहुत दूर चले गए।"
Alphafold 3 में एक महत्वपूर्ण परिवर्तन मॉडल के अंतिम भाग में था जो संरचना बनाता है। जबकि Alphafold 2 ने एक जटिल कस्टम ज्यामिति-आधारित मॉड्यूल का उपयोग किया, Alphafold 3 ने इमेजेन जैसे अन्य उन्नत छवि पीढ़ी मॉडल के समान, प्रसार के आधार पर एक सरल सामान्य मॉडल पर स्विच किया। इस परिवर्तन ने सुव्यवस्थित किया कि मॉडल नए प्रकार के अणुओं से कैसे निपटता है।
हालांकि, इस पारी ने एक नई चुनौती लाई: प्रसार मॉडल गलती से प्रोटीन क्षेत्रों के लिए एक "ऑर्डर" संरचना बनाएगा जो वास्तव में "अव्यवस्थित" हैं - इसके बारे में यह सोच के रूप में अराजक स्पेगेटी के ढेर को एक साफ सर्पिल में व्यवस्थित करने की कोशिश कर रहा है।
इसलिए, टीम ने अल्फाफोल्ड 2 की ओर रुख किया, जो इन अव्यवस्थित बातचीत की भविष्यवाणी करने में उत्कृष्टता प्राप्त करता है। लिंडसे कहते हैं, "हमने अल्फाफोल्ड 2 से उन भविष्यवाणियों का उपयोग किया, जो अल्फफोल्ड 3 को प्रशिक्षित करने के लिए, इसे पहचानने और विकार की भविष्यवाणी करने के लिए सिखा रहे हैं।"
"हमारे पास एक कहावत है: 'फुसिली पर भरोसा करें, स्पेगेटी को अस्वीकार करें," जोनास एक चकली के साथ जोड़ता है।
टीम यह देखने के लिए उत्साहित है कि जीनोमिक्स और ड्रग डिज़ाइन जैसे क्षेत्रों में Alphafold 3 का उपयोग कैसे किया जाएगा। "यह देखना आश्चर्यजनक है कि हम कितनी दूर आ गए हैं," जोनास कहते हैं। "जो एक बार कठिन था वह अब आसान है, और जो असंभव था वह अब पहुंच के भीतर है। दरार करने के लिए अभी भी कठिन पागल हैं, लेकिन हम इस बारे में रोमांचित हैं कि Alphafold 3 हमें प्राप्त करने में मदद कर सकता है।"
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10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
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10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3は驚くべきツールです！ワクチン開発やがん治療に役立っているなんて信じられません。私は科学者ではありませんが、その可能性が見て取れます。ただ、専門家以外には少し複雑かもしれません。それでも、大きな進歩ですね！
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10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3은 정말 놀랍습니다! 백신 개발과 암 치료에 도움이 된다는 것이 믿기지 않아요. 저는 과학자가 아니지만, 그 가능성을 느낄 수 있어요. 다만, 전문가가 아닌 사람에게는 조금 복잡할 수 있어요. 그래도 큰 도약입니다!
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10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3 é impressionante! É incrível como está ajudando no desenvolvimento de vacinas e tratamentos contra o câncer. Não sou cientista, mas até eu posso ver o potencial aqui. A única coisa é que é um pouco complexo para não especialistas. Ainda assim, um grande avanço!
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10 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
¡AlphaFold 3 es alucinante! Es increíble cómo está ayudando en el desarrollo de vacunas y tratamientos contra el cáncer. No soy científico, pero incluso yo puedo ver el potencial aquí. Lo único es que es un poco complejo para los no expertos. Aún así, un gran avance!
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11 अप्रैल 2025 12:00:00 पूर्वाह्न GMT
AlphaFold 3 is a lifesaver for us in the lab! It's mind-blowing how it predicts molecular structures so accurately. Helped us speed up our research big time. Only wish it was a bit faster, but hey, can't complain too much about a tool that's changing the game!
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