क्या हुआ
स्टैनफोर्ड में, लगभग 300 bacteriophages जेनेरेटिव मॉडल Evo 2 का उपयोग करके बनाया गया था, और फिर उनमें से 16 का चयन किया गया था कि सक्रिय रूप से E. Coli को मारते हैं। यह काम फ्यूज ΦX174 ("phi-ex-one-seven-four") के आसपास बनाया गया था, जो नए डीएनए अनुक्रम बनाने के आधार पर काम करता था। परियोजना के लेखक ब्रायन हाय, रासायनिक इंजीनियरिंग के सहायक प्रोफेसर और मॉडल के निर्माता और स्नातक छात्र सैमुअल किंग हैं, जो प्रयोगों के लिए जिम्मेदार थे।
कैसे मॉडल जीनोम बनाता है
Evo 2 मॉडल एक छोटे से टुकड़े से शुरू डीएनए का विस्तार कर सकते हैं। वैज्ञानिकों ने इसे एक ही पास में पूर्ण ΦX174 जीनोम उत्पन्न करने के लिए कहा - बाएं से दाएं। यह हजारों वेरिएंट का उत्पादन किया, जिसमें से अनुक्रमों को संश्लेषण और परीक्षण के लिए चुना गया था। फ्यूज जीनोम छोटा है - मनुष्यों में लगभग तीन अरब डॉलर की तुलना में 6,000 बेस जोड़े से कम है। यह देखने के लिए एक सुविधाजनक परीक्षण ग्राउंड बनाता है कि क्या मॉडल एक संपूर्ण व्यवहार्य वायरस पैदा कर सकता है, बजाय केवल मौजूदा डीएनए में स्थानीय संपादन का प्रस्ताव करता है। उत्पन्न कुछ फेजों में भी मूल ΦX174 की तुलना में प्रयोगशाला की स्थिति में उच्च फिटनेस दिखाई देती है।
उम्मीदवार चयन
प्रत्येक संस्करण को संश्लेषित करने से बचने के लिए, सैमुअल किंग ने एक कम्प्यूटेशनल पाइपलाइन विकसित की जो पूर्व स्क्रीन जीनोम है। सबसे पहले, Evo 2 मॉडल बड़ी संख्या में उम्मीदवारों को उत्पन्न करता है; फिर उन्हें ΦX174 और संबंधित phages से ली गई विशेषताओं के खिलाफ मूल्यांकन किया जाता है, और केवल सर्वोत्तम लोगों को रासायनिक संश्लेषण के लिए भेजा जाता है। अंतिम चरण प्रयोगशाला परीक्षण है। हाय के अनुसार, इस पाइपलाइन ने सबसे आशाजनक वेरिएंट पर ध्यान केंद्रित करके संसाधनों को बचाया।
क्यों एक phage कॉकटेल की जरूरत है
बैक्टीरिया धीरे-धीरे एक वायरस के आदी हो जाते हैं और इसे जवाब देना बंद कर देते हैं। यही कारण है कि शोधकर्ताओं ने तुरंत कई अलग-अलग phages — एक तथाकथित कॉकटेल का चयन किया। टेस्ट ने पुष्टि की कि 16 वायरस का मिश्रण जल्दी से ई कोली के विकास को दबा देता है, जिसमें मूल ΦX174 के लिए प्रतिरोधी तनाव शामिल है।
आगे क्या है
डेवलपर्स अन्य खतरनाक बैक्टीरिया जैसे मेथिसिलिन प्रतिरोधी स्टेफिलोकोकस ऑरियस (MRSA) और Pseudomonas aeruginosa का मुकाबला करने के लिए दृष्टिकोण को अनुकूलित करने की योजना बना रहे हैं, जो अक्सर अस्पताल से प्राप्त संक्रमण का कारण बनता है। Evo 2 खुला स्रोत सॉफ्टवेयर के रूप में उपलब्ध है। हाय स्वीकार करता है कि मॉडल को नुकसान के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है, लेकिन नोट्स कि प्राकृतिक रोगजनकों को प्राप्त करने के लिए अभी भी आसान है नए लोगों को संश्लेषित करने की तुलना में। इसके अलावा, एआई सिस्टम प्राकृतिक महामारी को जल्दी से जवाब देने में मदद कर सकता है और जैविक खतरों के खिलाफ बचाव कर सकता है।
भविष्य के संस्करणों में, मॉडल को लंबे और अधिक जटिल डीएनए अनुक्रमों के साथ काम करने के लिए प्रशिक्षित होने की उम्मीद है। लक्ष्यों में छोटे जीवाणु जीनोम शामिल हैं जो रसायन, ड्रग्स या ईंधन के उत्पादन के सूक्ष्मजीवों के आधार पर काम कर सकते हैं। मुख्य खुले प्रश्न आनुवंशिक नवीनता को बढ़ाने और पीढ़ी के उत्पादन पर नियंत्रण को मजबूत करने के तरीके हैं।
