रसायन विज्ञान में वर्ष 2024 का नोबेल पुरस्कार

संबंधित तथ्य

• डेविड बेकर को कंप्यूटेशनल प्रोटीन डिजाइन में उनके अग्रणी प्रयासों के लिए नोबेल पुरस्कार से सामूहिक रूप से सम्मानित किया गया है।
• इस समूह में डेमिस हसाबिस और जॉन एम. जंपर को अल्फाफोल्ड 2 विकसित करने के लिए दिया गया है, जो एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल है, जो लाखों प्रोटीनों की संरचनाओं की भविष्यवाणी कर सकता है।

कंप्यूटेशनल प्रोटीन डिजाइन (Computational Protein Design)

• वर्ष 2003 में, बेकर ने एक टीम का नेतृत्व किया, जिसने एक नया प्रोटीन बनाने के लिए विशेष सॉफ्टवेयर विधियों का उपयोग किया।
  • तब से, उनकी टीम ने इन तकनीकों को परिष्कृत किया है, जिससे विशिष्ट अनुप्रयोगों के लिए अनुकूलित ‘डिजाइनर’ प्रोटीन का डिजाइन संभव हो पाया है।
• इस प्रौद्योगिकी में विभिन्न प्रकार के प्रोटीन विकसित करने की क्षमता है तथा लगभग किसी भी प्रकार के प्रोटीन के निर्माण की संभावना है।

बेस्पोक सॉफ्टवेयर विधियाँ (Bespoke Software Methods)

• बेस्पोक सॉफ्टवेयर: यह किसी संगठन या परियोजना की विशिष्ट आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए विकसित किए गए कस्टम समाधानों को संदर्भित करता है।
• रोसेटा सॉफ्टवेयर: इसे डेविड बेकर की टीम द्वारा विकसित किया गया था।
  • यह प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणी करने और निर्दिष्ट कार्यों के साथ नवीन प्रोटीन डिजाइन करने के लिए कंप्यूटेशनल एल्गोरिदम का उपयोग करता है।
• महत्त्व: नवनिर्मित प्रोटीन ऐसे कार्य कर सकते हैं, जो प्राकृतिक रूप से पाए जाने वाले प्रोटीन नहीं कर सकते हैं, जैसे:-
  • ऐसे सिंथेटिक प्रोटीन का निर्माण करना, जो प्लास्टिक को विघटित कर सके, जो अन्यथा अजैवनिम्नीकरणीय है।

नोबेल पुरस्कार: एक अवलोकन नोबेल पुरस्कार का उद्देश्य उन व्यक्तियों को सम्मानित करना है, जिनके योगदान से मानवता को महत्त्वपूर्ण लाभ हुआ है, इसकी स्थापना स्वीडिश आविष्कारक अल्फ्रेड नोबेल ने की थी। पुरस्कार राशि: वर्ष 2024 में रसायन विज्ञान के नोबेल पुरस्कार के विजेताओं को 10 मिलियन स्वीडिश क्रोनर (लगभग 900,000 डॉलर) मिलेंगे। वर्ष 2024 के अन्य नोबेल पुरस्कार फिजियोलॉजी या मेडिसिन पुरस्कार: विक्टर एम्ब्रोस (Victor Ambros) और गैरी रुवकुन (Gary Ruvkun) को माइक्रोआरएनए  (microRNA) की खोज पर उनके कार्य के लिए भौतिकी पुरस्कार: जॉन हॉपफील्ड और जेफ्री हिंटन को मशीन लर्निंग में उनके योगदान के लिए। आधिकारिक पुरस्कार समारोह 10 दिसंबर, 2024 को निर्धारित है।

प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान

• वर्ष 2020 में डेमिस हसाबिस और जॉन एम. जंपर ने अल्फाफोल्ड 2 विकसित किया।
• यह लाखों प्रोटीनों की संरचना का पूर्वानुमान लगा सकता है।
  • अपने कार्य से पहले, मानव वैज्ञानिकों ने केवल लगभग 1,70,000 प्रोटीन संरचनाओं का मानचित्रण किया था।

अल्फाफोल्ड 2 (AlphaFold 2) 

• आधार: इसे डीपमाइंड द्वारा डीप न्यूरल नेटवर्क सिस्टम का उपयोग करके विकसित किया गया है।
• डेटा उपयोग: न्यूरल नेटवर्क, एक बड़े डेटासेट का उपयोग करते हैं, जो किविशेष रूप से प्रोटीन डेटा बैंक (Protein Data Bank-PDB), मॉडल प्रशिक्षण, मानव मस्तिष्क की सीखने की प्रक्रिया की प्रतिकृति से संबंधित हैं।
• सीखने की प्रक्रिया: प्रशिक्षण के बाद, अल्फाफोल्ड PDB में शामिल नहीं किए गए प्रोटीन के लिए संरचनात्मक पूर्वानुमान लगा सकता है।
• इनपुट/आउटपुट प्रक्रिया: प्रोटीन अनुक्रम प्रणाली के एक छोर में प्रवेश करते हैं और परमाणु-स्तर की सटीकता के साथ अमीनो एसिड अनुक्रमों से अनुमानित त्रि-आयामी संरचनाओं की भविष्यवाणी की जाती है।

प्रोटीन क्या हैं और वे क्या करते हैं? प्रोटीन बड़े, जटिल अणु होते हैं, जो शरीर में कई महत्त्वपूर्ण भूमिकाएँ निभाते हैं। वे कोशिकाओं में अधिकतर कार्य करते हैं और शरीर के ऊतकों एवं अंगों की संरचना, कार्य और विनियमन के लिए आवश्यक होते हैं। प्रोटीन सैकड़ों या हजारों छोटी इकाइयों से बने होते हैं, जिन्हें अमीनो एसिड कहा जाता है, जो लंबी शृंखलाओं में एक दूसरे से जुड़े होते हैं। 20 अलग-अलग प्रकार के अमीनो एसिड होते हैं, जिन्हें मिलाकर प्रोटीन बनाया जा सकता है। अमीनो एसिड का अनुक्रम प्रत्येक प्रोटीन की अद्वितीय 3-आयामी संरचना और उसके विशिष्ट कार्य को निर्धारित करता है। अमीनो एसिड को तीन DNA बिल्डिंग ब्लॉक्स (न्यूक्लियोटाइड्स) के संयोजन द्वारा कोड किया जाता है, जो जीन के अनुक्रम द्वारा निर्धारित होता है।

प्रोटीन संरचना का महत्त्व

• प्रोटीन संरचना की जानकारी होने से प्रोटीन किस प्रकार कार्य करता है, इसकी बेहतर समझ मिलती है, जिससे हम इस बारे में परिकल्पनाएँ निर्मित कर सकते हैं कि इसे कैसे प्रभावित किया जाए, नियंत्रित किया जाए या संशोधित किया जाए।
  • उदाहरण के लिए, किसी प्रोटीन की संरचना जानने से आप कार्य बदलने के उद्देश्य से साइट-निर्देशित उत्परिवर्तन डिजाइन कर सकते हैं।

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