AI-புரதப் புரட்சி: 200 மில்லியன் கட்டமைப்புகள் டிகோட் செய்யப்பட்டன — மருத்துவத்தில் ஒரு புதிய சகாப்தத்தைத் தொடங்குதல்.

✧ அறிமுகம்

ஒரு தசாப்தத்திற்கு முன்பு சாத்தியமற்றதாகத் தோன்றிய ஒரு அறிவியல் பாய்ச்சலில், செயற்கை நுண்ணறிவு (AI) 2024 ஆம் ஆண்டுக்குள் 200 மில்லியனுக்கும் அதிகமான புரத கட்டமைப்புகளை முன்னறிவித்தது - பாரம்பரிய உயிர்வேதியியல் முறைகளைப் பயன்படுத்தி மனிதகுலம் பல நூற்றாண்டுகள் எடுத்திருக்கும் ஒரு சாதனை. இந்தப் புரட்சியின் மையத்தில் உயிரியலின் மிகப்பெரிய சவால்களில் ஒன்றான புரத மடிப்புப் பிரச்சினைக்கான தீர்வு உள்ளது - ஒரு புரதத்தின் 3D வடிவத்தை அதன் அமினோ அமில வரிசையிலிருந்து தீர்மானிப்பது.

புரதங்கள் வாழ்க்கையின் வேலைக்காரிகள், கிட்டத்தட்ட ஒவ்வொரு உயிரியல் செயல்முறையையும் நிர்வகிக்கின்றன. தவறாக மடிக்கப்பட்ட புரதங்கள் அல்சைமர், சிஸ்டிக் ஃபைப்ரோஸிஸ் மற்றும் புற்றுநோய்கள் போன்ற பேரழிவு தரும் நோய்களுடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளன. புரதங்கள் எவ்வாறு மடிகின்றன என்பதைப் புரிந்துகொள்வது இந்த நோய்களுக்கு சிகிச்சையளிப்பதற்கான ரகசியங்களைத் திறக்கிறது மற்றும் இலக்கு மருந்து கண்டுபிடிப்பை செயல்படுத்துகிறது.

இந்த முன்னேற்றம் AlphaFold (DeepMind), RoseTTAFold (வாஷிங்டன் பல்கலைக்கழகம்) மற்றும் ESMFold (Meta AI) போன்ற AI மாதிரிகளால் வினையூக்கப்படுத்தப்பட்டது. AlphaFold புரத அமைப்பு தரவுத்தளத்தின் வெளியீடு, இப்போது 200 மில்லியனுக்கும் அதிகமான கணிக்கப்பட்ட கட்டமைப்புகளைக் கொண்டுள்ளது, இது விஞ்ஞானிகளுக்கு வாழ்க்கையின் புரதங்களின் கிட்டத்தட்ட முழுமையான கட்டமைப்பு வரைபடத்தை வழங்குகிறது. இந்த தரவுத்தளம் இலவசம், உலகளாவியது மற்றும் உயிரியல் மற்றும் மருத்துவத்திற்கான உருமாற்றமாகும்.



✦ . சமீபத்திய ஆராய்ச்சி முன்னேற்றங்கள் (2023–2024)

❖. AlphaFold3 – ஒரு குவாண்டம் பாய்ச்சல் (DeepMind, மே 2024)

இயற்கையில் வெளியிடப்பட்ட (DOI:10.1038/s41586-024-07487-w), AlphaFold3 ஒற்றை புரத கட்டமைப்புகளுக்கு அப்பால் செல்கிறது. இது இப்போது துல்லியமாக மாதிரிகள்:

⦿ புரதம்-புரத இடைவினைகள்

⦿ டிஎன்ஏ/ஆர்என்ஏ பிணைப்பு

⦿ சிறிய மூலக்கூறு டாக்கிங்


இது சிக்கலான செல்லுலார் சூழல்களையும், அணு துல்லியத்தில் மருந்து நடத்தையையும் உருவகப்படுத்துவதில் ஒரு திருப்புமுனையைக் குறிக்கிறது.

❖. ESMFold – மின்னல் வேக கணிப்புகள் (மெட்டா AI, 2023)

மெட்டா AI இன் ESMFold, புரத கட்டமைப்புகளை வினாடிகளில் கணிக்க பெரிய மொழி மாதிரிகளை (LLMs) பயன்படுத்துகிறது, வேகத்தில் AlphaFold2 ஐ விட சிறப்பாக செயல்படுகிறது. இது திறந்த மூலமாகும், இது உலகெங்கிலும் உள்ள ஆராய்ச்சியாளர்களுக்கு முன் எப்போதும் இல்லாத வகையில் புரதக் கணிப்பை பரிசோதிக்கவும், மாற்றியமைக்கவும் மற்றும் அளவிடவும் உதவுகிறது (மெட்டா AI, 2023).

❖. RoseTTAFold ஆல்-ஆட்டம் - மருந்து வடிவமைப்புக்கு ஏற்றது (2024)

சயின்ஸ் அட்வான்சஸ் (சயின்ஸ், 2024) இதழில் வெளியிடப்பட்ட RoseTTAFold ஆல்-ஆட்டம் மாதிரி, மருந்து வளர்ச்சிக்கு முக்கியமான புரத-லிகண்ட் வளாகங்களை முன்னறிவிக்கிறது. இது முன்னர் மழுப்பலான இலக்காக இருந்த நுண்ணிய அணு தொடர்புகளைப் பிடிக்கிறது, மேலும் புரதங்களை இலக்காகக் கொண்ட மருந்து மூலக்கூறுகளின் உருவகப்படுத்துதல்களை அனுமதிக்கிறது.

❖. நிஜ உலக மருந்து கண்டுபிடிப்பில் AI (2024)

இன்சிலிகோ மெடிசின் ஃபைப்ரோஸிஸுக்கு AI-வடிவமைக்கப்பட்ட மருந்தை உருவாக்கியது, இது 2024 இல் இரண்டாம் கட்ட மருத்துவ பரிசோதனைகளில் நுழைந்தது (இன்சிலிகோ மெடிசின்).

டீப் மைண்ட் நிறுவனத்தின் துணை நிறுவனமான ஐசோமார்பிக் லேப்ஸ், ஆல்பாஃபோல்ட் அடிப்படையிலான குழாய்களைப் பயன்படுத்தி மருந்துகளை வடிவமைக்க ஃபைசர் மற்றும் நோவார்டிஸுடன் கூட்டு சேர்ந்தது, இது மருந்து ஆராய்ச்சி மற்றும் மேம்பாட்டில் ஒரு முன்னுதாரண மாற்றத்தைக் குறிக்கிறது.



✦ . மருத்துவ பயன்பாடுகள்

❖. புற்றுநோய் ஆராய்ச்சி

TP53 போன்ற புற்றுநோய் மரபணுக்களில் ஏற்படும் பிறழ்வுகளின் கட்டமைப்பு விளைவுகளை இப்போது AI மாதிரிகள் கணிக்க முடிகிறது, இது ஆராய்ச்சியாளர்கள் தீங்கற்ற மாறுபாடுகளுக்கும் கட்டி வளர்ச்சியைத் தூண்டும் வகைகளுக்கும் இடையில் வேறுபடுத்திப் பார்க்க அனுமதிக்கிறது. இது ஆரம்பகால நோயறிதல் மற்றும் இலக்கு தலையீடுகளை செயல்படுத்துகிறது.

❖. நரம்புச் சிதைவு நோய்கள்

அல்சைமர் மற்றும் பார்கின்சன் நோய்களுக்கு முக்கிய காரணங்களாக இருக்கும் டௌ மற்றும் அமிலாய்டு-பீட்டா போன்ற தவறாக மடிந்த புரதங்களின் ஆய்வில் AI உருவகப்படுத்துதல்கள் புரட்சியை ஏற்படுத்தி வருகின்றன. அவற்றின் மடிப்பு பாதைகளைப் புரிந்துகொள்வது சிகிச்சை வளர்ச்சிக்கு மிகவும் முக்கியமானது.

❖. மருந்து மேம்பாடு மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம்

மருந்து குழாய்வழியின் ஒவ்வொரு கட்டத்தையும் AI துரிதப்படுத்துகிறது:

இலக்கு அடையாளம் காணல்: மருந்து எதிர்ப்பு பாக்டீரியாக்களுக்கான நுண்ணுயிர் எதிர்ப்பிகளைக் கண்டறிய உதவும் நோய்க்கிருமிகளில் உள்ள அறியப்படாத புரதங்களை AI வரைபடமாக்குகிறது.

லீட் உகப்பாக்கம்: கட்டமைப்பு மாதிரிகள் சிறந்த மூலக்கூறுகளை வடிவமைக்க உதவுகின்றன, சோதனை மற்றும் பிழையைக் குறைக்கின்றன.

தனிப்பயனாக்கப்பட்ட மருத்துவம்: AI ஆனது தனிப்பட்ட நோயாளி மாறுபாடுகளை உருவகப்படுத்த முடியும், இது மரபியல் அடிப்படையில் புரத-மருந்து பொருந்தக்கூடிய தன்மையைக் குறிக்கிறது.


❖. நோய் கண்டறிதல்

டீப் வேரியண்ட் போன்ற AI கருவிகள், புரத-குறியீட்டுப் பகுதிகளில் ஏற்படும் பிறழ்வுகளைக் கண்டறிய மரபணு வரிசைகளை பகுப்பாய்வு செய்கின்றன, பரம்பரை நிலைமைகள், புற்றுநோய் முன்கணிப்பு மற்றும் மருந்து-பதில் பண்புகளை வெளிப்படுத்துகின்றன - துல்லியமான நோயறிதலுக்கு வழி வகுக்கின்றன.



✦ . சவால்கள் மற்றும் எதிர்கால திசைகள்

அதன் வாக்குறுதி இருந்தபோதிலும், AI-இயக்கப்படும் புரத ஆராய்ச்சி சவால்கள் இல்லாமல் இல்லை.

❖. வரம்புகள்

AI மாதிரிகள் டைனமிக் புரதங்களுடன் போராடுகின்றன, குறிப்பாக செயல்பாட்டின் போது வடிவத்தை மாற்றும் அல்லது செல்லுலார் சூழல்களால் பாதிக்கப்படும்.

நிகழ்நேர மடிப்பு மற்றும் மொழிபெயர்ப்புக்குப் பிந்தைய மாற்றங்கள் சிக்கலானதாகவும் பெரும்பாலும் எட்டாததாகவும் உள்ளன.

நெறிமுறை சிக்கல்கள் எழுகின்றன: AI-உருவாக்கிய தரவு யாருக்குச் சொந்தமானது? தவறாகப் பயன்படுத்தப்படுவதைத் தடுக்க AI அமைப்புகளை எவ்வாறு ஒழுங்குபடுத்தலாம்?


❖. எதிர்கால திசைகள்

கலப்பின அணுகுமுறைகள்: AI கணிப்புகளை Cryo-EM மற்றும் X-ray படிகவியல் ஆகியவற்றுடன் இணைப்பது கணிப்புகளை சரிபார்த்து மாதிரிகளைச் செம்மைப்படுத்தும்.

அணுகல்தன்மை: உலகளாவிய தெற்கு முழுவதும் குறைந்த வளங்களைக் கொண்ட ஆய்வகங்களுக்கு இந்தக் கருவிகளை ஜனநாயகப்படுத்துவது அறிவியலில் சமத்துவத்திற்கு அவசியம்.

அடுத்த தலைமுறை LLMகள்: உரை, படம் மற்றும் கட்டமைப்புத் தரவை ஒருங்கிணைக்கும் மல்டி-மாடல் மாதிரிகள் உயிரியலில் மட்டுமல்ல, மருத்துவம், விவசாயம் மற்றும் உயிரி பொறியியல் துறையிலும் புரட்சியை ஏற்படுத்தும்.



✦ . முடிவுரை

AI புரத மடிப்பை மட்டும் தீர்க்கவில்லை - அது உயிரியல் ஆராய்ச்சியின் விதிகளை மீண்டும் எழுதியுள்ளது. 200 மில்லியனுக்கும் அதிகமான கட்டமைப்புகள் டிகோட் செய்யப்பட்ட நிலையில், AI விஞ்ஞானிகளை வேகமாக நகர்த்தவும், முன்கூட்டியே கண்டறியவும், மிகவும் துல்லியமாக சிகிச்சையளிக்கவும் அதிகாரம் அளித்துள்ளது. AI-வடிவமைக்கப்பட்ட மருந்துகள் மருத்துவ பரிசோதனைகளில் நுழைந்து, நோயறிதல் கருவிகள் மிகவும் நுட்பமானதாக மாறும்போது, ​​ஒரு புதிய மருத்துவ முன்னுதாரணம் வெளிப்படுகிறது - வழிமுறைகளும் உயிரியலும் கைகோர்த்து செயல்படும் இடம்.

வரும் தசாப்தத்தில் மருத்துவமனைகள், மருத்துவமனைகள் மற்றும் தனிப்பயனாக்கப்பட்ட சுகாதார பயன்பாடுகளில் கூட AI-உருவாக்கப்பட்ட மூலக்கூறுகள் காணப்படும். ஆராய்ச்சியாளர்கள், மருத்துவர்கள் மற்றும் கொள்கை வகுப்பாளர்கள் இந்தப் புரட்சியைத் தழுவுவது கட்டாயமாகும் - ஏனெனில் மருத்துவத்தின் எதிர்காலம் புரதங்கள் மற்றும் கணிப்புகளின் இடைமுகத்தில் உள்ளது.


『 ஈழத்து நிலவன் எழுதியது 』
10/07/2025