এআই লক্ষ্যযুক্ত থেরাপির জন্য প্রোটিন-ফ্র্যাগমেন্ট ইনহিবিটরগুলির পূর্বাভাস দেয়

একটি নতুন পদ্ধতি, ফ্র্যাগফোল্ড, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে প্রোটিন খণ্ডগুলির পূর্বাভাস দিতে যা সম্পূর্ণ দৈর্ঘ্যের প্রোটিনের সাথে আবদ্ধ হতে এবং সেগুলিকে বাধা দিতে পারে। জীববিজ্ঞান বিভাগে তৈরি, সরঞ্জামটি আলফাফোল্ডকে কাজে লাগায়, একটি এআই মডেল যা প্রোটিন ভাঁজ এবং মিথস্ক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য পরিচিত। গবেষকরা নিশ্চিত করেছেন যে বাঁধাই বা বাধার জন্য ফ্র্যাগফোল্ডের অর্ধেকেরও বেশি ভবিষ্যদ্বাণী সঠিক ছিল, এমনকি পূর্বের কাঠামোগত ডেটা ছাড়াই। এই পদ্ধতিটি অজানা ফাংশন বা কাঠামোযুক্ত প্রোটিনের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যেতে পারে। গবেষকরা কোষ বিভাজনের জন্য গুরুত্বপূর্ণ প্রোটিন FtsZ-এর খণ্ডগুলি অন্বেষণ করেছেন, যা নতুন বাঁধাই মিথস্ক্রিয়া সনাক্ত করে। গভীর মিউটেশনাল স্ক্যানিং বাধার জন্য দায়ী মূল অ্যামিনো অ্যাসিড প্রকাশ করেছে, কিছু মিউটেটেড খণ্ড সম্পূর্ণ দৈর্ঘ্যের ক্রমগুলির চেয়ে বেশি শক্তিশালী প্রমাণিত হয়েছে। ফ্র্যাগফোল্ড প্রোটিন ফাংশন ম্যানিপুলেট করার এবং কোষ জীববিজ্ঞান অধ্যয়ন এবং রোগের চিকিৎসার জন্য নতুন সরঞ্জাম তৈরি করার সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।