शोधकर्ताओं ने मंकीपॉक्स वायरस (MPXV) के खिलाफ नई रणनीति के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग किया। MPXV mpox नामक बीमारी करता है, जो बच्चों, गर्भवती महिलाओं और कमजोर प्रतिरक्षा प्रणाली वाले लोगों के लिए विशेष रूप से खतरनाक हो सकती है। 2022 के प्रकोप में विश्वभर में 150,000 से अधिक लोग संक्रमित हुए और लगभग 500 मौतें हुईं; उस समय चेचक के पूरे-वायरस टीकों का पुन: उपयोग किया गया था, पर उन्हें बनाना जटिल और महंगा माना जाता है।
पहले इटली के शोधकर्ताओं ने संक्रमित या टीकाकृत लोगों के रक्त से 12 एंटीबॉडी पहचानीं, और टीम को पता था कि वे एंटीबॉडी वायरस को न्यूट्रलाइज़ करती थीं पर लक्ष्य प्रोटीन अज्ञात था। University of Texas at Austin की टीम ने AlphaFold 3 नामक AI मॉडल से लगभग 35 सतही प्रोटीन की संरचना पर अनुमान लगाया और उच्च विश्वास से दिखाया कि कई एंटीबॉडी OPG153 नामक सतही प्रोटीन से जुड़ती हैं। प्रयोगशाला के परीक्षणों और चूहों में इंजीनियर किए गए OPG153 ने वही न्यूट्रलाइज़िंग प्रतिक्रिया पैदा की।
इस काम को Science Translational Medicine में प्रकाशित किया गया। सह-प्रमुख लेखक Jason McLellan ने कहा कि परिणाम अप्रत्याशित था क्योंकि OPG153 पहले लक्षित नहीं था; उन्होंने इस ढांचे का वर्णन "reverse vaccinology" के रूप में किया, जिसमें सर्वाइवरों की एंटीबॉडी से शुरू करके वायरल लक्ष्य पहचाना और फिर वही प्रतिक्रिया प्रेरित करने के लिए एंटिजन इंजीनियर किया जाता है।
शोधकर्ता कहते हैं कि यह खोज ऐसे वैक्सीन एंटिजन या एंटीबॉडी उपचारों की ओर ले जा सकती है जो पूरे-वायरस टीकों की तुलना में सस्ते और बनाना आसान हों। UT Austin और Fondazione Biotecnopolo di Siena ने संबंधित पेटेंट आवेदन दायर किए हैं और इस काम को आंशिक रूप से Welch Foundation ने वित्तपोषित किया।
कठिन शब्द
- कृत्रिम बुद्धिमत्ता — कंप्यूटर से काम करने वाली मानव जैसी बुद्धि
- सतही प्रोटीन — वायरस की बाहरी सतह पर मौजूद प्रोटीनOPG153 नामक सतही प्रोटीन
- एंटीबॉडी — बिमारी से लड़ने वाले शरीर के प्रोटीनसर्वाइवरों की एंटीबॉडी, एंटीबॉडी से, एंटीबॉडी उपचारों
- एंटिजन — प्रतिरक्षा प्रणाली द्वारा पहचाना जाने वाला वायरल पदार्थएंटिजन इंजीनियर
- प्रकोप — रोग का अचानक और तेज फैलना
- पेटेंट आवेदन — कानूनी अधिकार के लिए दायर किया गया दस्तावेज
- वित्तपोषित — किसी काम को पैसे या संसाधन देना
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चर्चा के प्रश्न
- AlphaFold 3 जैसे AI मॉडल का उपयोग वैक्सीन डिजाइन में करने से क्या फायदे और क्या जोखिम हो सकते हैं? अपने विचार दें।
- लेख में बताये गए कमजोर समूह (बच्चे, गर्भवती महिलाएं, कमजोर प्रतिरक्षा वाले लोग) के लिए सस्ते एंटिजन-आधारित टीके कैसे मायने रखेंगे?
- UT Austin और Fondazione Biotecnopolo di Siena द्वारा पेटेंट आवेदन दायर करने का वैज्ञानिक और सामाजिक असर क्या हो सकता है?
