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वैज्ञानिक कैंसर से लड़ने वाले एंटीबॉडी का शिकार करने के लिए एआई एल्गोरिदम विकसित करते हैं I

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एआई वैज्ञानिकों को नए एंटीबॉडी खोजने में मदद कर रहा है जो कैंसर कोशिकाओं को नष्ट करने के लिए हमारी अपनी प्रतिरक्षा प्रणाली को ट्रिगर कर सकते हैं।

प्रतिरक्षा प्रणाली एंटीबॉडी, विशेष प्रोटीन का उत्पादन करती है जो बैक्टीरिया और वायरस जैसी विदेशी कोशिकाओं पर हमला कर सकती है। कुछ ट्यूमर पर हमला कर सकते हैं।

हालाँकि, प्रभावी एंटीबॉडी ढूँढना मुश्किल है। शोधकर्ता ज्ञात उदाहरणों को परिवर्तित करके, उन्हें बैक्टीरिया या यीस्ट कोशिकाओं में विकसित करके नए एंटीबॉडी डिज़ाइन करते हैं। फिर प्रयोगशाला प्रयोगों में यह देखने के लिए परीक्षण किया जाता है कि वे लक्ष्य प्रोटीन के साथ कितनी अच्छी तरह जुड़ते हैं। विनिर्माण के लायक सबसे आशाजनक एंटीबॉडी की खोज को सीमित करने के लिए प्रक्रिया को कई बार दोहराया जाता है।

स्क्रीनिंग चरण खर्चीला और महंगा है, जहां एआई एल्गोरिदम मदद कर सकता है। कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय, सैन डिएगो के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक नई प्रणाली विकसित की है, जिसने एक ऐसे एंटीबॉडी की पहचान की है जो मौजूदा एंटीबॉडी दवा एटेज़ोलिज़ुमैब की तुलना में कैंसर कोशिकाओं द्वारा व्यक्त प्रोटीन, प्रोग्राम्ड डेथ लिगैंड 17 (पीडी-एल1) से 1 गुना अधिक मजबूती से जुड़ने में सक्षम है। हाल ही में अनुमोदित अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन द्वारा। हमें बताया गया है कि शोधकर्ताओं को नए एंटीबॉडी उम्मीदवार को एक दवा के रूप में विकसित करने की उम्मीद है। 

“किसी दिए गए एंटीबॉडी के लाखों उत्परिवर्ती होते हैं और किसी एंटीजन के साथ उनके सभी बंधनों का प्रयोगात्मक रूप से परीक्षण करना असंभव है। इसीलिए इस प्रक्रिया को तेज करने के लिए मशीन लर्निंग के तरीकों को विकसित करना महत्वपूर्ण है, ”शोध के वरिष्ठ लेखक वेई वांग ने कहा प्रकाशित नेचर कम्युनिकेशंस में, और यूसी सैन डिएगो स्कूल ऑफ मेडिसिन में सेलुलर और आणविक चिकित्सा के प्रोफेसर ने समझाया रजिस्टर

कैंसरग्रस्त ट्यूमर के एंटीजन एंटीबॉडी का उत्पादन करने और उन्हें नष्ट करने के लिए शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली को सक्रिय करते हैं। वांग और उनके सहयोगियों ने लक्ष्य प्रोटीन या एंटीजन से जुड़ने की क्षमता का अनुमान लगाने के लिए लाखों एंटीबॉडी अनुक्रमों पर एक एआई मॉडल को प्रशिक्षित किया। 

परिणामी एआई पाइपलाइन को "आरईएसपी" कहा जाता है - एक शब्द जिसे लेखकों ने परिभाषित नहीं किया है - लेकिन उन्होंने जो सुझाव दिया है वह उपयोगी एंटीबॉडी खोजने का एक शक्तिशाली तरीका है।

“हमारा आरईएसपी मॉडल एक नए अनुक्रम की बाध्यकारी समानता की भविष्यवाणी कर सकता है, भले ही वह प्रारंभिक स्क्रीनिंग लाइब्रेरी में शामिल न हो। मौजूदा एआई मॉडल की तुलना में आरईएसपी मॉडल का एक अनूठा लाभ यह है कि यह [गणना करता है] कि इसकी भविष्यवाणी कितनी विश्वसनीय है, जो [प्रयोगात्मक रूप से परीक्षण] करने के लिए कम संख्या में अनुक्रमों का चयन करने में बहुत मदद कर सकती है," वांग ने कहा।

मॉडल पारंपरिक कम्प्यूटेशनल तरीकों की तुलना में एंटीबॉडी को अधिक कुशलता से स्क्रीन करता है, और वैज्ञानिक प्रयोगशाला प्रयोगों में संश्लेषण और परीक्षण करने के लिए सबसे आशाजनक नए उम्मीदवारों को खोजने के लिए इसकी भविष्यवाणियों का उपयोग कर सकते हैं। एआई दवा खोज प्रक्रिया को गति देता है ताकि कंपनियां नैदानिक ​​​​परीक्षणों की दिशा में अधिक तेजी से आगे बढ़ सकें। 

"इन एआई उपकरणों के संयोजन से, वैज्ञानिक बेंच के बजाय कंप्यूटर पर अपने एंटीबॉडी खोज प्रयासों का एक बड़ा हिस्सा करने में सक्षम हो सकते हैं, जिससे संभावित रूप से तेज़ और कम विफलता-प्रवण खोज प्रक्रिया हो सकती है," वांग कहा गवाही में। "इस पाइपलाइन में बहुत सारे अनुप्रयोग हैं, और ये निष्कर्ष वास्तव में सिर्फ शुरुआत हैं।"

टीम अब COVID-2 से निपटने के लिए SARS-CoV-19 सहित अन्य एंटीजन के खिलाफ नए एंटीबॉडी की खोज के लिए अपने RESP मॉडल का उपयोग कर रही है। ®

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