डेटा-संचालित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस: जेनेटिक सर्किट डिजाइन की नई क्रांति

जेनेटिक सर्किट डिजाइन की दुनिया अब केवल परीक्षण और त्रुटि (trial and error) के पुराने तरीकों तक सीमित नहीं रही है। अब यह क्षेत्र गणनात्मक विश्लेषण और भविष्य बताने वाले मॉडलों (predictive models) की ओर तेजी से बढ़ रहा है, जो जैव प्रौद्योगिकी को एक सटीक इंजीनियरिंग अनुशासन में बदल रहा है। जेनेटिक सर्किट वास्तव में डीएनए का एक व्यवस्थित अनुक्रम है जो पूर्व-निर्धारित तार्किक नियमों के आधार पर जीन की सक्रियता को नियंत्रित करता है। यह कोशिकाओं को विशिष्ट निर्देशों का पालन करने के लिए प्रोग्राम करने की अनुमति देता है। ये सर्किट स्विच, ऑसिलेटर या मेमोरी सिस्टम के रूप में कार्य कर सकते हैं, जो सेलुलर व्यवहार को नियंत्रित करने के लिए आनुवंशिक जानकारी को व्यवस्थित करते हैं। इनका उपयोग प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं को नियंत्रित करने से लेकर शरीर में महत्वपूर्ण अणुओं के संश्लेषण तक फैला हुआ है, जो जटिल सेलुलर उपचारों के लिए नए रास्ते खोल रहा है।

जनवरी 2026 में 'नेचर' (Nature) पत्रिका में प्रकाशित एक महत्वपूर्ण शोध ने इस क्षेत्र में एक बड़ी सफलता को रेखांकित किया। राइस यूनिवर्सिटी (Rice University) के शोधकर्ताओं ने 'क्लासिक' (CLASSIC - Combining Long- and Short-range Sequencing to Investigate Genetic Complexity) नामक एक नई तकनीक विकसित की है। यह तकनीक विश्लेषण के एक ही चरण में लाखों विभिन्न जेनेटिक सर्किट डिजाइनों का निर्माण और परीक्षण करने में सक्षम बनाती है। मानव कोशिकाओं में इन सर्किटों की गतिविधि की निगरानी के लिए, शोधकर्ताओं ने प्रत्येक डिजाइन को एक फ्लोरोसेंट प्रोटीन की अभिव्यक्ति से जोड़ा। प्रकाश की तीव्रता को मापकर प्रत्येक संस्करण के व्यवहार का आकलन किया गया, और बाद में बारकोड अनुक्रमण (sequencing) के माध्यम से एक विस्तृत मानचित्र तैयार किया गया। राइस इंस्टीट्यूट ऑफ सिंथेटिक बायोलॉजी के प्रोफेसर कालेब बाशोर (Caleb Bashor) ने बताया कि यह पद्धति अनुक्रमों और उनके व्यवहार के बीच संबंध स्थापित करने में मदद करती है, जिससे "घास के ढेर में सुई" खोजने जैसा कठिन काम आसान हो जाता है।

इन प्रयोगों से प्राप्त व्यापक डेटा ने मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आवश्यक आधार प्रदान किया है। इन मॉडलों ने यह पहचानने की क्षमता प्रदर्शित की है कि डीएनए अनुक्रम की कौन सी विशेषताएं विशिष्ट कार्यात्मक परिणामों के अनुरूप हैं। भौतिक सिद्धांतों पर आधारित पारंपरिक मॉडलों की तुलना में, ये एआई मॉडल कार्यक्षमता की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक साबित हुए हैं। यह गणनात्मक दृष्टिकोण विशेष रूप से मानव कोशिकाओं के जटिल जैविक वातावरण में अत्यंत प्रभावी है। यह 2006 में पॉल रोथमंड (Paul Rothemund) द्वारा प्रस्तावित 'डीएनए ओरिगेमी' (DNA origami) जैसे पारंपरिक तरीकों से काफी अलग है, जिनमें प्रत्येक नई संरचना के लिए शून्य से गणना करने की आवश्यकता होती थी, जो समय लेने वाली और महंगी प्रक्रिया थी। इसके विपरीत, एआई-आधारित दृष्टिकोण इन सीमाओं को पार करते हुए एक ऐसा उपकरण प्रदान करता है जो वांछित विशेषताओं वाले नए सर्किट अनुक्रमों का पहले से सुझाव दे सकता है।

मानव कोशिका प्रणालियों में इस व्यवस्थित और एआई-संचालित दृष्टिकोण का सफल प्रदर्शन 2026 से उन्नत सेलुलर उपचारों के तेजी से विकास का मार्ग प्रशस्त कर रहा है। यह जेनेटिक इंजीनियरिंग को नियमित प्रयोगों के दायरे से बाहर निकालकर डेटा-आधारित इंजीनियरिंग के क्षेत्र में ले जा रहा है। इसी कड़ी में, बेसकैंप रिसर्च (Basecamp Research) नामक कंपनी ने 'ईडन' (EDEN) मॉडल पेश किया है। विकासवादी डेटा (evolutionary data) पर प्रशिक्षित यह मॉडल डीएनए के बड़े टुकड़ों को प्रोग्रामेबल तरीके से सम्मिलित करने के लिए आणविक उपकरण डिजाइन करता है। इस तकनीक का उपयोग करके पहले ही ऐसी CAR-T कोशिकाएं विकसित की जा चुकी हैं, जिन्होंने प्रयोगशाला स्थितियों में 90% से अधिक कैंसर कोशिकाओं को नष्ट कर दिया है। इस प्रकार, एआई द्वारा समर्थित इंजीनियरिंग डिजाइन अब जैव प्रौद्योगिकी अनुसंधान में एक प्रमुख शक्ति बन गया है, जिसका लक्ष्य जटिल सेलुलर सिस्टम और प्रभावी चिकित्सीय समाधान तैयार करना है।