وائرس تیزی سے تیار ہونے کی غیر معمولی صلاحیت رکھتے ہیں۔ کوویڈ 19 ایک واضح مثال ہے۔ جیسا کہ وائرس بیٹا سے ڈیلٹا سے اومیکرون میں تبدیل ہوا، وبائی مرض گھسیٹتا چلا گیا اور دنیا بند ہوگئی۔ سائنسدانوں نے ویکسین اور علاج کو نئی شکلوں میں ڈھالنے کے لیے جدوجہد کی۔ وائرس کا اوپری ہاتھ تھا۔ ہم کیچ اپ کھیل رہے تھے۔
ایک AI ہارورڈ یونیورسٹی کی طرف سے تیار کردہ ہمیں نئی شکلوں کے آنے سے پہلے ان کی پیشن گوئی کرنے کی اجازت دے کر جوار موڑ سکتا ہے۔ EVEscape کہلاتا ہے، AI وائرل ارتقاء کے لیے ایک قسم کی مشین "اوریکل" ہے۔
جمع کردہ ڈیٹا پر تربیت دی گئی۔ اس سے پہلے وبائی مرض، الگورتھم کوویڈ 19 کے لیے متواتر تغیرات اور پریشان کن تغیرات کی پیشین گوئی کرنے کے قابل تھا اور اس نے مستقبل کی مختلف حالتوں کی فہرست بھی تیار کی۔ ٹول کا دل ایک تخلیقی AI ماڈل ہے، جیسا کہ پاورنگ سلیب or چیٹ جی پی ٹی، لیکن اس میں وائرل اتپریورتنوں کی بہتر عکاسی کرنے کے لیے بہت سے احتیاط سے منتخب حیاتیاتی عوامل شامل ہیں۔
یہ ٹول صرف CoVID-19 کے لیے نہیں بنایا گیا تھا: یہ فلو وائرس، ایچ آئی وی، اور دو انڈرسٹیڈیڈ وائرسز کے لیے بھی درست طریقے سے پیش گوئی کرتا ہے جو مستقبل میں وبائی امراض کو جنم دے سکتے ہیں۔
"ہم یہ جاننا چاہتے ہیں کہ کیا ہم وائرس میں تبدیلی کا اندازہ لگا سکتے ہیں اور نئی قسموں کی پیش گوئی کر سکتے ہیں،" نے کہا ڈاکٹر ڈیبورا مارکس، جنہوں نے ہارورڈ میڈیکل سکول کے بلاواٹنک انسٹی ٹیوٹ میں مطالعہ کی قیادت کی۔ "کیونکہ اگر ہم کر سکتے ہیں، تو یہ ویکسین اور علاج کے ڈیزائن کے لیے انتہائی اہم ہو گا۔"
وبائی امراض کے شدید مراحل کے دوران وائرل اتپریورتنوں کی پیشن گوئی کرنے کے لئے AI کو استعمال کرنے کے لئے ایک مضبوط دباؤ تھا۔ مفید ہونے کے باوجود، زیادہ تر ماڈلز موجودہ مختلف حالتوں کے بارے میں معلومات پر انحصار کرتے ہیں اور صرف مختصر مدت کی پیشین گوئیاں ہی کر سکتے ہیں۔
EVEscape، اس کے برعکس، وائرس کے نسب میں جھانکنے کے لیے ارتقائی جینومکس کا استعمال کرتا ہے، جس کے نتیجے میں طویل پیشین گوئیاں ہوتی ہیں اور ممکنہ طور پر، آگے کی منصوبہ بندی کرنے اور واپس لڑنے کے لیے کافی وقت ہوتا ہے۔
مطالعہ کے مصنف ڈاکٹر نور یوسف نے کہا، "ہم یہ جاننا چاہتے ہیں کہ ہم حقیقت میں ایسی ویکسین اور علاج کیسے ڈیزائن کر سکتے ہیں جو مستقبل کے لیے ثابت ہوں۔"
Evolve to Evolve
اگرچہ وائرس قدرتی انتخاب کے دباؤ کے لیے انتہائی موافق ہوتے ہیں، پھر بھی وہ دیگر جانداروں کی طرح ارتقا پذیر ہوتے ہیں۔ ان کا جینیاتی مواد تصادفی طور پر بدل جاتا ہے۔ کچھ تغیرات میزبانوں کو متاثر کرنے کی ان کی صلاحیت کو کم کر دیتے ہیں۔ دوسرے اپنے میزبانوں کو بڑھنے سے پہلے ہی مار ڈالتے ہیں۔ لیکن بعض اوقات، وائرس گولڈی لاکس کی مختلف شکلوں میں ٹھوکر کھاتے ہیں، جو میزبان کو کافی صحت مند رکھتا ہے کہ بگ دوبارہ پیدا ہو سکے اور جنگل کی آگ کی طرح پھیل جائے۔ اگرچہ وائرس کی بقا کے لیے بہت اچھا ہے، لیکن یہ قسمیں انسانیت کے لیے عالمی تباہی کو جنم دیتی ہیں، جیسا کہ CoVID-19 کے معاملے میں۔
سائنسدانوں نے طویل عرصے سے وائرل اتپریورتنوں اور ان کے اثرات کی پیش گوئی کرنے کی کوشش کی ہے۔ بدقسمتی سے، تمام ممکنہ تغیرات کی پیشین گوئی کرنا ناممکن ہے۔ ایک عام کورونا وائرس میں تقریباً 30,000 جینیاتی حروف ہوتے ہیں۔ ممکنہ متغیرات کی تعداد تمام سے زیادہ ہے۔ ابتدائی ذراتیعنی الیکٹران، کوارک اور دیگر بنیادی ذرات۔کائنات میں.
نئے مطالعہ نے ایک زیادہ عملی حل پر زوم کیا۔ ہر قسم کی نقشہ سازی کرنا بھول جائیں۔ محدود اعداد و شمار کے ساتھ، کیا ہم کم از کم خطرناک کا اندازہ لگا سکتے ہیں؟
آئیے ولن کھیلیں
ٹیم کا رخ کیا۔ حوا، ایک AI پہلے انسانوں میں بیماری پیدا کرنے والے جینیاتی تغیرات کو تلاش کرنے کے لئے تیار کیا گیا تھا۔ الگورتھم کے مرکز میں ایک گہرا تخلیقی ماڈل ہے جو مکمل طور پر انسانی مہارت پر بھروسہ کیے بغیر پروٹین کے کام کی پیش گوئی کر سکتا ہے۔
AI نے ارتقاء سے سیکھا۔ ماہرین آثار قدیمہ کی طرح ماضی میں جھانکنے کے لیے ہومینین کزنز سے کنکال کا موازنہ کرتے ہیں، AI نے تمام انواع میں پروٹین کو انکوڈنگ کرنے والے ڈی این اے کی ترتیب کو اسکرین کیا۔ حکمت عملی صحت کے لیے اہم انسانوں میں جینیاتی تغیرات پیدا کیے — مثال کے طور پر، جو کینسر یا دل کے مسائل میں ملوث ہیں۔
"آپ ان تخلیقی ماڈلز کو ارتقائی معلومات سے حیرت انگیز چیزیں سیکھنے کے لیے استعمال کر سکتے ہیں — ڈیٹا میں ایسے راز پوشیدہ ہیں جنہیں آپ افشا کر سکتے ہیں،" نے کہا نشانات.
نئے مطالعہ نے EVE کو وائرس میں جینیاتی تغیرات کے بارے میں پیشین گوئی کرنے کے لیے دوبارہ تربیت دی۔ انہوں نے SARS-CoV-2 کا استعمال کیا، CoVID-19 کے پیچھے وائرس، تصور کے پہلے ثبوت کے طور پر۔
کلید وائرس کی حیاتیاتی ضروریات کو AI کے ڈیٹا سیٹ میں ضم کرنا تھا۔
وائرس کی بنیادی ڈرائیو بقا ہے۔ وہ تیزی سے بدل جاتے ہیں، جو بعض اوقات جینیاتی تبدیلیوں کا باعث بنتے ہیں جو ویکسین یا اینٹی باڈی کے علاج کو روک سکتے ہیں۔ تاہم، وہی تبدیلی وائرس کی اپنے میزبان پر گرفت کرنے اور دوبارہ پیدا کرنے کی صلاحیت کو نقصان پہنچا سکتی ہے- یہ ایک واضح نقصان ہے۔
اس قسم کے تغیرات کو مسترد کرنے کے لیے، AI نے وبائی مرض سے پہلے دریافت ہونے والے کورونا وائرس کی ایک وسیع رینج سے پروٹین کی ترتیب کا موازنہ کیا - مثال کے طور پر اصل سارس وائرس، اور "عام زکام" وائرس۔ اس موازنہ نے انکشاف کیا کہ وائرل جینوم کے کون سے حصے محفوظ ہیں۔ یہ جینیاتی اسٹیورڈز وائرس کی بقا کی بنیاد ہیں۔ چونکہ دوسرے کورونا وائرس اور SARS-CoV-2 مشترکہ جینیاتی نسب کا اشتراک کرتے ہیں، اس لیے ان جینوں میں ہونے والے تغیرات کا نتیجہ ممکنہ طور پر قابل عمل شکلوں کی بجائے موت کا باعث بنتا ہے۔
اس کے برعکس، AI نے پیش گوئی کی ہے کہ اسپائک پروٹین زیادہ تر ممکنہ طور پر تیار ہونے والے وائرس کا لچکدار جزو ہیں۔ وائرس کی سطح کے ساتھ بندھے ہوئے، یہ پروٹین پہلے ہی ویکسینز اور اینٹی باڈی علاج کے لیے ہدف ہیں۔ ان پروٹینوں میں تبدیلیاں موجودہ علاج کی افادیت کو کم کر سکتی ہیں۔
واپس مستقبل
وبائی مرض کا تجزیہ کرتے وقت پچھلی نظر 20/20 ہوتی ہے۔ لیکن کیا ہو سکتا ہے اس کی ایک جھلک ہونا — کیچ اپ کھیلنے کی کوشش کرنے کے بجائے — ضروری ہے اگر ہم اگلی وبائی بیماری کو کلی میں ختم کرنا چاہتے ہیں۔
AI کی پیشین گوئی کی طاقتوں کو جانچنے کے لیے، ٹیم نے اپنی پیشین گوئیوں کو GISAID (Global Initiative on Sharing All Influenza Data) ڈیٹا بیس سے ملایا تاکہ ان کی درستگی کا اندازہ لگایا جا سکے۔ اس کے نام کے باوجود، ڈیٹا بیس میں کورونا وائرس کے جینیاتی سلسلے کے 750,000 منفرد سلسلے ہیں۔
EVEscape نے ان اقسام کی نشاندہی کی جن کے پھیلنے کا سب سے زیادہ امکان ہے — مثلاً ڈیلٹا اور اومکرون — اس کی 50 فیصد اعلی پیشین گوئیاں مئی 2023 تک وبائی امراض کے دوران دیکھی گئیں۔ پچھلی مشین لرننگ طریقہ، EVEscape اتپریورتنوں کی پیشن گوئی کرنے اور پیش گوئی کرنے میں دوگنا بہتر تھا کہ کون سے مختلف قسم کے اینٹی باڈی علاج سے بچنے کا زیادہ امکان ہے۔
ماضی کو یاد کرنا
EVEscape کی سپر پاور یہ ہے کہ اسے دوسرے وائرس کے ساتھ استعمال کیا جا سکتا ہے۔ گزشتہ تین سالوں سے کووِڈ ہماری توجہ پر حاوی ہے۔ لیکن کم معروف وائرس خاموشی میں چھپے رہتے ہیں۔ مثال کے طور پر لاسا اور نپاہ وائرس مغربی افریقی اور جنوب مغربی ایشیائی ممالک میں وقفے وقفے سے پھوٹ پڑتے ہیں اور وبائی امراض کے امکانات رکھتے ہیں۔ وائرس کا علاج اینٹی باڈیز سے کیا جا سکتا ہے، لیکن وہ تیزی سے بدل جاتے ہیں۔
EVEscape کا استعمال کرتے ہوئے، ٹیم نے ان وائرسوں میں فرار ہونے والے تغیرات کی پیش گوئی کی، بشمول وہ لوگ جو پہلے ہی اینٹی باڈیز سے بچنے کے لیے جانا جاتا ہے۔
ارتقائی جینیات اور AI کو یکجا کرتے ہوئے، یہ کام ظاہر کرتا ہے کہ "مستقبل کی کامیابی کی کلید ماضی کو یاد رکھنے پر منحصر ہے،" نے کہا ڈاکٹرز نیش ڈی روچ مین اور یوجین وی کونین نیشنل سینٹر فار بایوٹیکنالوجی انفارمیشن اینڈ نیشنل لائبریری آف میڈیسن میری لینڈ میں، جو اس مطالعے میں شامل نہیں تھے۔
EVEscape کے پاس مستقبل میں وائرس کی مختلف قسموں کی پیشین گوئی کرنے کی طاقت ہے—حتی کہ وہ بھی جو ابھی تک نامعلوم ہیں۔ یہ وبائی مرض کے خطرے کا اندازہ لگا سکتا ہے، ممکنہ طور پر ہمیں اگلے پھیلنے سے ایک قدم آگے رکھتا ہے۔
ٹیم اب اگلے SARS-CoV-2 قسم کی پیشن گوئی کرنے کے لیے اس ٹول کا استعمال کر رہی ہے۔ وہ ہفتہ وار اور اتپریورتنوں کو ٹریک کرتے ہیں۔ ہر قسم کی صلاحیت کی درجہ بندی کریں۔ ایک اور کوویڈ لہر کو متحرک کرنے کے لئے۔ ڈیٹا ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن کے ساتھ شیئر کیا گیا ہے۔ کوڈ کھلے عام دستیاب ہے۔.
Rochman اور Koonin کے لیے، نئی AI ٹول کٹ اگلی وبائی بیماری کو ناکام بنانے میں مدد کر سکتی ہے۔ اب ہم امید کر سکتے ہیں کہ "COVID-19 ہمیشہ کے لیے انسانی تاریخ کی سب سے زیادہ تباہ کن وبائی بیماری کے طور پر جانا جاتا رہے گا،" انہوں نے لکھا۔
تصویری کریڈٹ: ایک SARS-CoV2 وائرس کا ذرہ / نیشنل انسٹی ٹیوٹ برائے الرجی اور متعدی امراض، NIH
- SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
- پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
- ماخذ: https://singularityhub.com/2023/11/13/how-generative-ai-could-help-us-predict-the-next-pandemic/
