न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से एंटीबायोटिक खोज में सफलता

संदर्भ

हाल ही में एक अध्ययन में बताया गया है कि दवा की खोज के लिए डीप लर्निंग (Deep learning approaches) महत्त्वपूर्ण है।

न्यूरल नेटवर्क की पृष्ठभूमि

• वर्ष 1944 में वॉरेन मैकुलॉ और वाल्टर पिट्स द्वारा पहली बार कृत्रिम न्यूरल नेटवर्क प्रस्तावित किया गया था।
• बाद में इससे चैटजीपीटी (ChatGPT) जैसी गहन-शिक्षण और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणालियाँ विकसित हुईं।
• आज कृत्रिम बुद्धिमत्ता की एक शाखा डीप लर्निंग का उपयोग नई एंटीबायोटिक दवाओं की खोज के लिए किया जा रहा है।
• डीप लर्निंग क्रांति की दूसरी लहर वर्ष 1990 में एल्गोरिदम और कंप्यूटेशनल शक्ति में प्रगति के साथ न्यूरल नेटवर्क के पुनरुत्थान करने के साथ शुरू हुई।

न्यूरल नेटवर्क क्या है?

• न्यूरल नेटवर्क, जिसे कृत्रिम तंत्रिका तंत्र  (ANN) के रूप में भी जाना जाता है, कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के क्षेत्र में एक शक्तिशाली उपकरण है, जो मानव मस्तिष्क की संरचना और कार्य से प्रेरित है।

• बिल्डिंग ब्लॉक: वे मूलभूत इकाइयाँ हैं, जिनमें स्तरों (layers) में व्यवस्थित परस्पर जुड़े नोड्स (कृत्रिम न्यूरॉन्स) शामिल हैं।
• कार्य: प्रत्येक नोड जानकारी को प्रसंस्कृत करता है और जैविक न्यूरॉन्स की सक्रियता की नकल करते हुए इसे दूसरों तक पहुँचाता है।
• अनुप्रयोग: छवि पहचान, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और वाक् पहचान जैसे विविध कार्य।

डीप लर्निग और एंटीबायोटिक दवाओं के बीच संबंध

• नई दवाओं की खोज: डीप लर्निग नई एंटीबायोटिक्स को डिजाइन कर सकता है, जो  पारंपरिक तरीकों के माध्यम से आसानी से उपलब्ध न होने वाले रासायनिक मॉडल/मोटिफ्स/यौगिकों की खोज कर सकता है।
• मौजूदा दवाओं का पुन: उपयोग: डीप लर्निग द्वारा मौजूदा दवाओं का पुनः उपयोग किया जा सकता है जिससे विशिष्ट एंटीबायोटिक अनुसंधान की समझ में सुधार होने के साथ दवा विकास रणनीतियों को मजबूत करने के लिए एक व्यापक मॉडल प्रदान किया जा सकता है।
  • डीप लर्निग संभावित जीवाणुरोधी गतिविधियों वाली मौजूदा दवाओं की पहचान कर सकता है, जिससे नई एंटीबायोटिक दवाओं में उनके विकास में तेजी आ सकती है।
• प्रतिरोध तंत्र को समझना: डीप लर्निग यह विश्लेषण और भविष्यवाणी करने में मदद कर सकता है कि जीवाणु (बैक्टीरिया) मौजूदा एंटीबायोटिक दवाओं के प्रति कैसे प्रतिरोध विकसित करते हैं, जो कम संवेदनशील नई एंटीबायोटिक दवाओं के विकास में सहायता प्रदान कर सकते हैं।

न्यूरल नेटवर्क और  एंटीबायोटिक्स

• एमआईटी (MIT) और हार्वर्ड के शोधकर्ताओं ने अणुओं के विशाल डेटाबेस का विश्लेषण करने के लिए ग्राफ न्यूरल नेटवर्क (GNN) नामक एक प्रकार के न्यूरल नेटवर्क का उपयोग किया।
  • जीएनएन (GNN) ने अणु के भीतर विशिष्ट उपसंरचनाओं पर प्रकाश डाला, जो उनकी एंटीबायोटिक गतिविधियों में योगदान करती थी।
• इन उपसंरचनाओं ने दवा खोज करने की  प्रक्रिया में सहायता  प्रदान की।
• यह विचार करने योग्य है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण शोधकर्ताओं को न केवल नई एंटीबायोटिक दवाओं की खोज करने की अनुमति देता है, बल्कि उनके काम की मूल प्रक्रिया को भी समझता है, जिससे संभावित रूप से इन दवाओं के विकास और अनुकूलन में तेजी आती है।

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