जहाँ पहले दो मॉडल थे, वहाँ अब एक
एनविडिया और वॉशिंगटन विश्वविद्यालय के इंस्टिट्यूट फ़ॉर प्रोटीन डिज़ाइन ने आरएफडी4-प्रोटीना जारी किया है, प्रोटीन डिज़ाइन का एक खुला मॉडल जो अनुक्रम और पूरी परमाणु संरचना एक ही चरण में बनाता है।
यही संरचनात्मक बदलाव है। प्रोटीन डिज़ाइन आम तौर पर रिले की तरह चलता रहा है: एक मॉडल ढाँचा सुझाता है, प्रोटीनएमपीएनएन जैसा दूसरा मॉडल उसमें बैठने वाले अमीनो अम्ल चुनता है, और तीसरा परिणाम जाँचता है। आरएफडी4-प्रोटीना एक फ़्लो-मैचिंग मॉडल को एक ऑटोएनकोडर से जोड़ता है, जो हर अवशेष, शर्करा या न्यूक्लियोटाइड को एक एंकर-परमाणु निर्देशांक और एक गुप्त सदिश के रूप में दर्शाता है, और दोनों एक साथ बनाता है। हस्तांतरण ख़त्म हो जाता है। यह मॉडल उस आणविक संदर्भ के इर्द-गिर्द भी डिज़ाइन कर सकता है जिसे रिले ठीक से नहीं सँभाल पाता था: लक्ष्य प्रोटीन, छोटे अणु, न्यूक्लिक अम्ल, ग्लाइकन, धातु आयन और रूपांतरित अवशेष।
शीर्षक की संख्या किसे गिनती है
24 प्रोटीन-बंधन लक्ष्यों पर एनविडिया कहता है कि उच्च «सोच» सेटिंग पर आरएफडी4-प्रोटीना ने प्रति जीपीयू-घंटा 76.40 संरचनात्मक रूप से अलग डिज़ाइन बनाए जो उसके मानदंड पूरे करते थे। परखी गई दूसरी सर्वश्रेष्ठ विधि, प्रोटीना-कॉम्प्लेक्सा, ने 13.24 बनाए।
मानदंड पढ़ने लायक हैं, क्योंकि यहाँ «उत्तीर्ण» का यही अर्थ है: बाइंडर पीटीएम कम से कम 0.80, न्यूनतम इंटरफ़ेस पीएई 1.5 एंगस्ट्रॉम या उससे बेहतर, और लक्ष्य-संरेखित बाइंडर ढाँचे का आरएमएसडी 2.5 एंगस्ट्रॉम या उससे बेहतर। ये अंक एक कंप्यूटर किसी कंप्यूटर की भविष्यवाणी को देता है। इस आँकड़े में कहीं नहीं लिखा कि कोई डिज़ाइन किया गया प्रोटीन बनाया गया, अनुमान के अनुसार मुड़ा, या किसी चीज़ से जुड़ा।
एनविडिया स्वयं यह कहता है। कंपनी की प्रेस विज्ञप्ति बताती है कि व्यापक परिणाम — प्रोटीन बंधन, छोटे अणु के बंधन, एंज़ाइम मचान और डीएनए बंधन में तुलनात्मक विधियों से बेहतर कंप्यूटेशनल सफलता दर और उत्पादन — एक शोध मसौदे से आते हैं, और उनकी पुष्टि के लिए प्रयोगशाला परीक्षण अब भी ज़रूरी हैं। हगिंग फ़ेस की पोस्ट इसे दोहराती है: बंधन की पुष्टि के लिए प्रायोगिक सत्यापन चाहिए।
«सोच» सेटिंग के तीन स्तर हैं, निम्न, मध्यम और उच्च, और यह तय करती है कि मॉडल बनाते समय हर डिज़ाइन को कितना निखारे। ऊँचे स्तर इन-सिलिको छननों से पार होने की संभावना बढ़ाते हैं और प्रति डिज़ाइन अधिक गणना माँगते हैं, और यही अदला-बदली शीर्षक की संख्या माप रही है।
एक साथ सबके ज़रिए वितरित
वितरण सूची असामान्य है। एनविडिया कहता है कि मॉडल अमेज़न बायो डिस्कवरी, एंथ्रोपिक के क्लॉड साइंस, बेंचलिंग, डेटाब्रिक्स, गूगल क्लाउड, हगिंग फ़ेस, नेबियस, ओपनएआई और टैमरिंड बायो के ज़रिए उपलब्ध है — तीन प्रतिस्पर्धी अग्रणी प्रयोगशालाओं के मंच एक ही दिन।
हगिंग फ़ेस का एक समर्पित स्पेस इसे आरटीएक्स प्रो 6000 जीपीयू पर चलाता है, और 21 अक्टूबर से 4 नवंबर तक मुफ़्त पहुँच एनविडिया प्रायोजित कर रहा है। उसके बाद वह स्पेस मुफ़्त नहीं रहेगा, और साझा क्षमता वाला ज़ीरोजीपीयू स्पेस खाता-कोटा के भीतर मुफ़्त बना रहेगा। दोनों इनपुट और आउटपुट पर सिक्योरडीएनए जाँच चलाते हैं, और एक स्थानीय क्लाइंट अनुक्रमों को हैश और एन्क्रिप्ट करता है इससे पहले कि कुछ भी कंटेनर से बाहर जाए।
किस पर नज़र रखें
इंस्टिट्यूट फ़ॉर प्रोटीन डिज़ाइन के निदेशक और 2024 के रसायन नोबेल के सहविजेता डेविड बेकर ने इस रिलीज़ को प्रकृति द्वारा बनाए प्रोटीनों की खोज वाले युग से आगे बढ़ने के रूप में रखा। एनविडिया की स्वास्थ्य उपाध्यक्ष किम्बर्ली पॉवेल ने इसे चिकित्सा में कंपनी के व्यापक एजेंटिक एआई प्रयास से जोड़ा।
जो संख्या इसका फ़ैसला करेगी वह 76.40 नहीं है। वह यह है कि इनमें से कितने डिज़ाइन तब जुड़ते हैं जब कोई उन्हें बनाता है। एनविडिया ने डैनहर की स्वायत्त प्रयोगशाला के भीतर काम करने वाली जेनेडाटा का नाम ऐसे साझेदार के रूप में लिया है जो इस मॉडल के साथ प्रोटीन डिज़ाइन और परीक्षण का समन्वय करने वाला एआई सह-वैज्ञानिक चलाएगी। प्रयोगशाला की सफलता दर वहीं से आएगी, और जब तक वह नहीं आती, उत्पादन का आँकड़ा बताता है कि मॉडल कितनी तेज़ी से उम्मीदवार बनाता है, यह नहीं कि उनमें से कितने काम करते हैं।
