स्टैनफोर्ड के शोधकर्ताओं ने लगभग 300 नए बैक्टीरियोफेज (bacteriophages) को डिजाइन और संश्लेषित करने के लिए Evo 2 जनरेटिव-AI मॉडल का उपयोग किया। प्रयोगशाला परीक्षणों ने पुष्टि की कि उनमें से 16 वायरस कुशलतापूर्वक E. coli को मार देते हैं। यह कार्य दर्शाता है कि 'डी नोवो' (de novo) जैविक डिज़ाइन कोड की एक पंक्ति से एक जीवित रोगाणुरोधी एजेंट (antimicrobial agent) तक पहुँच सकता है।
एक डिजिटल अनुक्रम से वास्तविक वायरस तक
असिस्टेंट प्रोफेसर ब्रायन हाइ (Brian Hie) ने, डीटर श्वार्ज़ फाउंडेशन स्टैनफोर्ड डेटा साइंस इंस्टीट्यूट के साथ मिलकर, Evo 2 को अच्छी तरह से अध्ययन किए गए फेज ΦX174 का जीनोम दिया। Evo 2 DNA को एक भाषा की तरह मानता है, जो ऐसे अनुक्रमों (sequences) की भविष्यवाणी करता है जो कार्यात्मक प्रोटीन में मुड़ सकें और एक व्यवहार्य वायरस के रूप में संगठित हो सकें। मॉडल ने सैकड़ों अलग-अलग DNA स्ट्रिंग्स तैयार कीं; रासायनिक संश्लेषण ने उन्हें लगभग 300 फेज कणों के पुस्तकालय (library) में बदल दिया।
एक कंप्यूटर-जनरेटेड स्ट्रिंग को भौतिक वायरस में बदलने के लिए केवल प्रिंटर जैसे चरण से कहीं अधिक की आवश्यकता थी। टीम ने कस्टम DNA ओलिगोन्यूक्लियोटाइड्स (oligonucleotides) का ऑर्डर दिया, पूर्ण जीनोम को असेंबल किया, और प्रत्येक कंस्ट्रक्ट को एक बैक्टीरियल होस्ट में पेश किया जो एक फेज को "बूट अप" कर सके। यह वर्कफ़्लो—डिज़ाइन, सिंथेसिस, असेंबली और रेस्क्यू—प्राकृतिक फेज आइसोलेट्स के लिए लंबे समय से मानक रहा है, लेकिन इसे पूरी तरह से AI-निर्मित जीनोम पर शायद ही कभी लागू किया गया है।
एंटीबैक्टीरियल गतिविधि के लिए स्क्रीनिंग
असली परीक्षण यह था कि क्या कोई भी AI-डिज़ाइन किए गए फेज किसी बैक्टीरियल लक्ष्य को संक्रमित और नष्ट कर सकते हैं। शोधकर्ताओं ने 300 उम्मीदवारों को E. coli के एक प्रयोगशाला स्ट्रेन के साथ चुनौती दी, जो मूत्र पथ के संक्रमण (urinary-tract infections) का एक सामान्य कारण है और एंटीबायोटिक-प्रतिरोध अध्ययनों के लिए एक मॉडल है। प्लाक परख (plaque assays) और विकास-अवरोधन (growth-inhibition) मापों के बाद, 16 फेज बैक्टीरियल कल्चर के तेजी से लिसिस (lysis) और उच्च बर्स्ट साइज (संक्रमित कोशिका प्रति कोशिका जारी किए गए नए फेज कणों की संख्या) के लिए अलग दिखे।
वे 16 सफल फेज केवल स्क्रीन में जीवित ही नहीं रहे; उन्होंने मारने की दक्षता में कई प्राकृतिक ΦX174 रिश्तेदारों से बेहतर प्रदर्शन किया। डेटा बताता है कि Evo 2 ज्ञात वायरल कार्यों को दोहरा सकता है और साथ ही उस सीक्वेंस स्पेस का भी पता लगा सकता है जिसे जीव विज्ञान ने कभी नहीं परखा है, जिससे ऐसे समाधान प्राप्त होते हैं जो व्यवहार्य और शक्तिशाली दोनों हैं।
रोगाणुरोधी अनुसंधान के लिए यह क्यों महत्वपूर्ण है
फेज थेरेपी—बैक्टीरिया का शिकार करने वाले वायरस का उपयोग करना—एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी संक्रमणों में वैश्विक वृद्धि के संभावित समाधान के रूप में फिर से उभरी है। पारंपरिक खोज सीवेज, मिट्टी या पशु माइक्रोबायोम में फेज की तलाश करने पर निर्भर करती है, एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें महीनों लग सकते हैं और परिणाम अप्रत्याशित होते हैं। Evo 2 एक 'कंप्यूट-फर्स्ट' (compute-first) विकल्प प्रदान करता है: वैज्ञानिक एक बैक्टीरियल लक्ष्य निर्दिष्ट करते हैं, मॉडल को उम्मीदवार जीनोम उत्पन्न करने देते हैं, और फिर लैब में एक केंद्रित सेट का परीक्षण करते हैं।
यदि यह पाइपलाइन बड़े पैमाने पर लागू होती है, तो यह वर्षों की पर्यावरणीय सैंपलिंग को हफ्तों के इन-सिलिको (in-silico) डिज़ाइन और हाई-थ्रूपुट सिंथेसिस में बदल सकती है। मांग पर फेज जीनोम को अनुकूलित करना अतिरिक्त गुणों के द्वार भी खोलता है, जैसे कि व्यापक होस्ट रेंज या बैक्टीरियल एंटी-फेज डिफेंस के प्रति प्रतिरोध।
जोखिम और खुले प्रश्न
यह सफलता अभी शुरुआती चरण में है। सभी प्रयोग पेट्री डिश तक ही सीमित रहे हैं; कोई भी पशु मॉडल या क्लिनिकल ट्रायल नहीं चलाया गया है। सुरक्षा संबंधी चिंताएं बनी हुई हैं—मरीजों या पर्यावरण में सिंथेटिक वायरस पेश करने के अप्रत्याशित पारिस्थितिक प्रभाव हो सकते हैं। आनुवंशिक रूप से इंजीनियर किए गए फेज के लिए नियामक ढांचे (regulatory frameworks) अभी भी विकसित हो रहे हैं, और प्रयोगशाला प्रभावकारिता से स्वीकृत थेरेपी तक का रास्ता लंबा हो सकता है।
इसके अलावा, जबकि Evo 2 ΦX174 जैसे अपेक्षाकृत सरल और अच्छी तरह से पहचाने गए फेज के साथ सफल रहा, यह देखना अभी बाकी है कि क्या मॉडल बड़े, अधिक जटिल वायरल जीनोम को संभाल सकता है या ऐसे फेज डिजाइन कर सकता है जिन्हें इन विवो (in vivo) में बैक्टीरियल इम्यून सिस्टम से निपटना होगा। वर्तमान सफलता किसी भी वायरस को शून्य से उत्पन्न करने की सार्वभौमिक क्षमता के बजाय प्रचुर ΦX174 डेटा पर मॉडल के प्रशिक्षण को दर्शा सकती है।
आगे क्या होगा
स्टैनफोर्ड की टीम 16 प्रमुख फेज का परीक्षण क्लिनिकली प्रासंगिक E. coli स्ट्रेन के खिलाफ करेगी, जिनमें वे भी शामिल हैं जो कई एंटीबायोटिक दवाओं के प्रति प्रतिरोधी हैं। समानांतर कार्य यह पता लगाएगा कि क्या Evo 2 को Klebsiella या Pseudomonas जैसे अन्य समस्याग्रस्त बैक्टीरिया के लिए फेज डिजाइन करने हेतु प्रेरित किया जा सकता है। सिंथेसिस को बढ़ाना—कुछ सौ उम्मीदवारों से हजारों तक—भी एक प्राथमिकता होगी, क्योंकि बड़े पुस्तकालय और भी अधिक शक्तिशाली या व्यापक रूप से कार्य करने वाले वायरस प्रकट कर सकते हैं।
फेज थेरेपी से परे, इस पद्धति का अन्य बायो-इंजीनियरिंग लक्ष्यों के लिए पुन: उपयोग किया जा सकता है: औद्योगिक रसायन विज्ञान के लिए एंजाइम डिजाइन करना, सिंथेटिक मेटाबॉलिक पाथवे बनाना, या यहाँ तक कि नए वैक्सीन वेक्टर का निर्माण करना। Evo 2 की कार्यात्मक DNA अनुक्रम उत्पन्न करने की क्षमता एक ऐसे भविष्य की ओर इशारा करती है जहाँ "कोड" जीवित प्रणालियों के लिए एक सार्वभौमिक डिज़ाइन भाषा बन जाएगा।
निष्कर्ष
स्टैनफोर्ड के Evo 2 मॉडल ने एक कम्प्यूटेशनल भविष्यवाणी को एक जीवित रोगाणुरोधी उपकरण में बदल दिया है, जो यह दर्शाता है कि AI-संचालित de novo जीवविज्ञान एक प्रमुख रोगजनक को मारने में सक्षम कार्यात्मक वायरस तैयार कर सकता है। यह प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट डिजिटल डिज़ाइन और वास्तविक दुनिया के उपचारों के बीच की दूरी को कम करता है, लेकिन सिंथेटिक फेज के रोगाणुरोधी शस्त्रागार का एक नियमित हिस्सा बनने से पहले सुरक्षा, नियामक और स्केलेबिलिटी संबंधी चुनौतियों का समाधान किया जाना आवश्यक है।