अल्फाफोल्ड के बारे में 5 चौंकाने वाली बातें जो विज्ञान की दुनिया को हमेशा के लिए बदल रही हैं

परिचय: एक AI जो नोबेल पुरस्कार जीत गया, लेकिन कहानी यहीं खत्म नहीं होती

2024 में, अल्फाफोल्ड नामक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) ने रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार जीता। कारण? इसने 50 साल पुरानी एक विशाल वैज्ञानिक पहेली को सुलझा दिया: प्रोटीन की 3D संरचना की भविष्यवाणी करना। इसने जीव विज्ञान को हमेशा के लिए बदल दिया। लेकिन इस ऐतिहासिक उपलब्धि और प्रसिद्धि के पीछे की कहानी कहीं अधिक जटिल, आश्चर्यजनक और यहाँ तक कि विवादास्पद भी है।

यह सिर्फ़ एक और AI की सफलता की कहानी नहीं है। यह इस बारे में है कि कैसे एक टूल ने विज्ञान को हमेशा के लिए बदल दिया, इसे सभी के लिए खोल दिया, और फिर एक विवाद के केंद्र में आ गया जिसने वैज्ञानिक समुदाय को विभाजित कर दिया। इस लेख में, हम उन पाँच सबसे प्रभावशाली और अप्रत्याशित पहलुओं पर चर्चा करेंगे जो अल्फाफोल्ड के बारे में अक्सर नहीं बताए जाते हैं।

पहला आश्चर्य: यह सिर्फ टॉप लैब के लिए नहीं है - विज्ञान अब सबके लिए है

1. यह सिर्फ़ अमीर प्रयोगशालाओं का खेल नहीं रहा - अब कोई भी विज्ञान कर सकता है।

तुर्की के दो अंडरग्रेजुएट छात्रों, अल्पर और टैनर कारागोल की कहानी पर विचार करें। महामारी के दौरान, बिना किसी पूर्व प्रशिक्षण के, उन्होंने ऑनलाइन उपलब्ध अल्फाफोल्ड ट्यूटोरियल का उपयोग करके खुद को संरचनात्मक जीव विज्ञान सिखाया। परिणाम? उन्होंने 15 शोध पत्र प्रकाशित किए, एक ऐसा कारनामा जो पहले केवल शीर्ष संस्थानों के पीएचडी छात्रों के लिए ही संभव था।

उनकी कहानी कोई अकेली घटना नहीं है। अल्फाफोल्ड ने महंगे उपकरणों (जैसे एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी मशीन) और कुछ चुनिंदा विशेषज्ञों पर निर्भरता को मौलिक रूप से कम कर दिया है। इसने संरचनात्मक जीव विज्ञान के दरवाजे दुनिया भर के शोधकर्ताओं के लिए खोल दिए हैं, चाहे उनके पास संसाधन कुछ भी हों। इस प्रभाव का पैमाना अविश्वसनीय है: 190 से अधिक देशों में 33 लाख से अधिक शोधकर्ताओं ने अल्फाफोल्ड डेटाबेस का उपयोग किया है, और यह विशेष रूप से महत्वपूर्ण है कि इनमें से 10 लाख से अधिक उपयोगकर्ता निम्न और मध्यम आय वाले देशों से हैं।

विज्ञान का यह "लोकतांत्रिकरण" (democratization) केवल पहुंच के बारे में नहीं है; यह खोज की गति और विविधता को बढ़ाने के बारे में है। जब दुनिया भर के अधिक दिमाग समस्याओं को हल कर सकते हैं, तो सफलताओं की संभावना बढ़ जाती है।

दूसरा आश्चर्य: जो काम सालों में होता था, अब मिनटों में हो रहा है

2. सालों का काम अब मिनटों में सिमट गया है।

अल्फाफोल्ड से पहले, एक प्रोटीन की 3D संरचना का पता लगाना एक कठिन, महंगी और समय लेने वाली प्रक्रिया थी। पारंपरिक तरीकों, जैसे एक्स-रे क्रिस्टलोग्राफी, में महीनों या साल भी लग सकते थे और लाखों डॉलर का खर्च आता था। कई महत्वपूर्ण प्रोटीनों की संरचना दशकों तक एक रहस्य बनी रही क्योंकि वे इन तरीकों से अध्ययन करने के लिए बहुत जटिल थे।

अल्फाफोल्ड ने इस समय-सीमा को ध्वस्त कर दिया। जैसा कि एक वैज्ञानिक ने इस बदलाव को संक्षेप में बताया:

"With my enzymes, it took eight months to get a crystal. With AlphaFold, you get almost the same model in four minutes." (मेरे एंजाइमों के साथ, एक क्रिस्टल प्राप्त करने में आठ महीने लगे। अल्फाफोल्ड के साथ, आपको लगभग वही मॉडल चार मिनट में मिल जाता है।)

यह केवल एक वृद्धिशील सुधार नहीं है; यह एक भूकंपीय बदलाव है। जो काम पहले एक पूरे पीएचडी प्रोजेक्ट के बराबर होता था, अब एक दोपहर में किया जा सकता है। अनुसंधान की गति में यह तेजी दवा की खोज, बीमारियों को समझने (जैसे हृदय रोग और कैंसर) और नई सामग्रियों को डिजाइन करने जैसी प्रक्रियाओं को अभूतपूर्व रूप से तेज कर रही है।

तीसरा आश्चर्य: अल्फाफोल्ड वैज्ञानिकों की जगह नहीं ले रहा है, बल्कि उन्हें सुपरचार्ज कर रहा है

3. यह प्रयोगात्मक विज्ञान का अंत नहीं, बल्कि एक नई शुरुआत है।

जब अल्फाफोल्ड आया, तो कुछ लोगों को डर था कि यह प्रयोगात्मक जीव विज्ञान का अंत कर देगा। अगर एक AI संरचना की भविष्यवाणी कर सकता है, तो प्रयोगशाला में काम करने की क्या जरूरत है? लेकिन हुआ इसका ठीक उल्टा। अल्फाफोल्ड एक "प्रतिस्थापन" (replacement) के बजाय एक "त्वरक" (accelerator) बन गया है।

इसे साबित करने के लिए यहाँ कुछ तथ्य दिए गए हैं:

• एक विश्लेषण में पाया गया कि अल्फाफोल्ड का उपयोग करने वाले शोधकर्ताओं ने, अल्फाफोल्ड का उपयोग न करने वाले शोधकर्ताओं के बेसलाइन की तुलना में, प्रोटीन डेटा बैंक में लगभग 50% अधिक संरचनाएं जमा कीं। AI उन्हें धीमा नहीं कर रहा है; यह उन्हें तेज कर रहा है।
• इसका एक महत्वपूर्ण उदाहरण apoB100 प्रोटीन है, जो 'बैड कोलेस्ट्रॉल' (LDL) का मुख्य घटक है और जिसकी जटिल संरचना 50 वर्षों से एक रहस्य बनी हुई थी। वैज्ञानिकों ने अल्फाफोल्ड के पूर्वानुमानों का उपयोग एक शुरुआती बिंदु के रूप में किया ताकि वे क्रायो-इलेक्ट्रॉन माइक्रोस्कोपी (cryo-EM) से प्राप्त प्रयोगात्मक डेटा की व्याख्या कर सकें। अल्फाफोल्ड ने उस 'कच्चे माल' (raw material) को प्रदान किया जिससे इस उलझे हुए प्रोटीन के पिंजरे जैसी (cage-like) संरचना को समझना संभव हुआ, और अंततः हृदय रोग के खिलाफ नई दवाओं के लिए एक ब्लूप्रिंट तैयार हुआ।

अल्फाफोल्ड उत्कृष्ट परिकल्पनाएँ (hypotheses) उत्पन्न करता है। यह वैज्ञानिकों को एक विश्वसनीय प्रारंभिक मॉडल देता है, जिससे वे अपने प्रयोगों को अधिक प्रभावी ढंग से डिजाइन कर सकते हैं। AI और मानव विशेषज्ञता का यह तालमेल खोज की प्रक्रिया को पहले से कहीं ज्यादा तेजी से आगे बढ़ा रहा है।

चौथा आश्चर्य: यह "चमत्कारी" AI गलतियाँ करता है - जिन्हें 'मतिभ्रम' (Hallucinations) कहा जाता है

4. अल्फाफोल्ड 'मतिभ्रम' का शिकार होता है, और यह एक बड़ी समस्या है।

अपनी तमाम सफलताओं के बावजूद, अल्फाफोल्ड अचूक नहीं है। इसकी सबसे बड़ी कमजोरियों में से एक इंट्रिन्सिकली डिसऑर्डर प्रोटीन (IDPs) को संभालने में है। ये प्रोटीन, जो मानव प्रोटीओम का 30-40% हिस्सा बनाते हैं, उनकी कोई एक स्थिर 3D संरचना नहीं होती है। वे लचीले और गतिशील होते हैं, जो उन्हें कैंसर और न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों सहित कई बीमारियों में महत्वपूर्ण भूमिका निभाने की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, मानव कैंसर से जुड़े 80% प्रोटीन में लंबे अव्यवस्थित क्षेत्र होते हैं।

एक हालिया अध्ययन जिसमें अल्फाफोल्ड 3 के प्रदर्शन का विश्लेषण किया गया, ने कुछ चिंताजनक परिणाम उजागर किए:

• अध्ययन में पाया गया कि IDPs में 32% अवशेष (residues) प्रयोगात्मक डेटा के साथ गलत संरेखित (misaligned) थे।
• इनमें से 22% को "मतिभ्रम" (hallucinations) के रूप में वर्गीकृत किया गया, जहाँ AI ने उन क्षेत्रों में आत्मविश्वास से एक संरचित आकार की भविष्यवाणी की जो वास्तव में पूरी तरह से अव्यवस्थित (disordered) हैं।
• महत्वपूर्ण रूप से, जैविक प्रक्रियाओं में शामिल 18% अवशेषों ने मतिभ्रम दिखाया।

यह सीमा क्यों मायने रखती है? दवा की खोज में, एक दवा को एक प्रोटीन पर एक विशिष्ट आकार की जेब से जुड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि AI एक ऐसी जेब का "मतिभ्रम" करता है जो वास्तव में मौजूद नहीं है, तो शोधकर्ता महीनों या साल उन दवाओं को डिजाइन करने में बर्बाद कर सकते हैं जो कभी काम नहीं करेंगी। यह हमें याद दिलाता है कि AI के आउटपुट पर आँख बंद करके भरोसा नहीं किया जा सकता है।

पाँचवाँ आश्चर्य: जिस टूल ने विज्ञान को 'खोला', अब वह 'बंद' हो रहा है

5. विज्ञान को सभी के लिए खोलने के बाद, अल्फाफोल्ड 3 का कोड गुप्त रखा गया है।

अल्फाफोल्ड 2 की अभूतपूर्व सफलता का एक बड़ा कारण इसका खुला स्रोत (open-source) होना था। गूगल डीपमाइंड ने कोड जारी किया, जिससे दुनिया भर के वैज्ञानिकों को इसे स्वतंत्र रूप से उपयोग करने, संशोधित करने और सत्यापित करने की अनुमति मिली। इसी खुलेपन ने इसके तेजी से अपनाने और लोकतंत्रीकरण को बढ़ावा दिया।

लेकिन अल्फाफोल्ड 3 के साथ, यह बदल गया।

मई 2024 में, गूगल डीपमाइंड ने अल्फाफोल्ड 3 की घोषणा की, लेकिन इस बार, उन्होंने पूरा कोड जारी नहीं किया। इसके बजाय, उन्होंने गैर-व्यावसायिक उपयोग के लिए सीमित कार्यक्षमता वाला एक वेब सर्वर प्रदान किया। इस फैसले ने वैज्ञानिक समुदाय में एक तूफान खड़ा कर दिया।

• प्रतिष्ठित पत्रिका नेचर ने अपने स्वयं के संपादकीय नीतियों के बावजूद पेपर प्रकाशित किया, जिसमें आमतौर पर कोड उपलब्ध कराने की आवश्यकता होती है।
• 1000 से अधिक वैज्ञानिकों ने प्रकाशन की आलोचना करते हुए एक खुले पत्र पर हस्ताक्षर किए, जिसमें तर्क दिया गया कि यह खुले विज्ञान के सिद्धांतों का उल्लंघन करता है।
• डीपमाइंड ने अपने फैसले का बचाव करते हुए अपनी स्पिन-ऑफ कंपनी, आइसोमॉर्फिक लैब्स के व्यावसायिक हितों का हवाला दिया, जो दवा की खोज के लिए इस तकनीक का उपयोग कर रही है।

यह विवाद केवल एक अकादमिक बहस नहीं है, बल्कि यह उस बुनियादी सवाल को उठाता है कि क्या AI द्वारा संचालित भविष्य के वैज्ञानिक उपकरण मानवता की साझा संपत्ति होंगे या कुछ चुनिंदा कंपनियों के تجارتی راز (व्यावसायिक रहस्य)। यह फैसला सीधे तौर पर उस 'लोकतांत्रिकरण' की भावना के खिलाफ जाता है जिसने अल्फाफोल्ड 2 को इतना प्रभावशाली बनाया था, और यह सवाल खड़ा करता है कि क्या विज्ञान को खोलने वाला यह उपकरण अब उसे वापस बंद करने का कारण बनेगा।

निष्कर्ष: विज्ञान के लिए एक शक्तिशाली, लेकिन अपूर्ण भविष्य

अल्फाफोल्ड की कहानी विरोधाभासों से भरी है: यह एक ऐसा उपकरण है जो तुर्की के छात्रों को वैश्विक मंच पर लाता है, लेकिन अब अपने नवीनतम संस्करण को बंद दरवाजों के पीछे रखता है। यह वैज्ञानिकों को सुपरचार्ज करता है, लेकिन 'मतिभ्रम' के साथ उन्हें गुमराह भी कर सकता है। यह निस्संदेह एक क्रांतिकारी उपकरण है जो खोज को गति दे रहा है और इसे पहले से कहीं अधिक सुलभ बना रहा है।

फिर भी, यह एक चेतावनी भी है। इसकी अपनी सीमाएँ हैं, और इसका विकास खुलेपन और व्यावसायिक हितों के बीच एक गहरे संघर्ष को उजागर करता है।

अल्फाफोल्ड ने दिखा दिया है कि AI विज्ञान को डिजिटल गति दे सकता है, लेकिन अब सबसे बड़ा सवाल यह है कि इस शक्ति का उपयोग कौन, और किन शर्तों पर करेगा?

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