প্রোটিন গবেষণায় ইএসএম 3 একটি বিশাল পদক্ষেপ

ইএসএম3: প্রোটিন গবেষণায় একটি নতুন দিগন্ত

গত বছর 25শে জুন, ইভোলিউশনারিস্কেল ESM3 উন্মোচন করে, যা 98 বিলিয়ন প্যারামিটার সহ একটি যুগান্তকারী বায়োলজিক্যাল মডেল। এটি বিশ্বের বৃহত্তম মডেলগুলির মধ্যে একটি এবং প্রোটিন বোঝার এবং ম্যানিপুলেট করার ক্ষেত্রে একটি গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি।

ESM3 প্রোটিনের ত্রিমাত্রিক গঠন এবং কাজকে একটি স্বতন্ত্র বর্ণমালায় রূপান্তরিত করে কাজ করে। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি প্রতিটি 3D গঠনকে অক্ষরের একটি ক্রম হিসাবে উপস্থাপন করতে দেয়। ফলস্বরূপ, ESM3 একই সাথে একটি প্রোটিনের সিকোয়েন্স, গঠন এবং কাজ প্রক্রিয়া করতে পারে। এটি জটিল প্রম্পটগুলির সাথে সাড়া দেয় যা পারমাণবিক স্তরের বিশদ বিবরণ এবং উচ্চ-স্তরের নির্দেশাবলী একত্রিত করে সম্পূর্ণ নতুন প্রোটিন তৈরি করতে পারে। উল্লেখযোগ্যভাবে, ESM3-এর বিবর্তনের সিমুলেশন 5 ট্রিলিয়ন বছরের প্রাকৃতিক বিবর্তনের সাথে তুলনীয়।

বিনামূল্যে API অ্যাক্সেস এবং বিশেষজ্ঞের স্বীকৃতি

যখন ESM3 প্রথম চালু করা হয়েছিল, তখন বৈজ্ঞানিক এবং ফার্মাসিউটিক্যাল সম্প্রদায়গুলি আলোড়িত হয়েছিল। সম্প্রতি, ভোর 4টায়, ইভোলিউশনারিস্কেল বিশ্বজুড়ে বিজ্ঞানীদের জন্য প্রোটিন ভবিষ্যদ্বাণী দ্রুত করার লক্ষ্যে ESM3 API বিনামূল্যে উপলব্ধ করার ঘোষণা দিয়েছে।

এই পদক্ষেপটি ট্যুরিং পুরস্কার বিজয়ী এবং মেটার প্রধান বিজ্ঞানী ইয়ান লেকুনের কাছ থেকে উত্সাহের সাথে দেখা হয়েছে, যিনি ইভোলিউশনারিস্কেলের এই অর্জনকে "খুব ভালো জিনিস" হিসাবে প্রশংসা করেছেন।

একজন সাংবাদিক হিসেবে, যিনি বহু বছর ধরে AI নিয়ে কাজ করছেন, আমি মনে করি এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ মুহূর্ত। ESM3 শুধুমাত্র একটি মডেল নয়; এটি পারমাণবিক স্তরে প্রোটিন বোঝা এবং তৈরি করার ক্ষেত্রে একটি যুগান্তকারী, যা চিকিৎসা ক্ষেত্রে গভীর প্রভাব ফেলবে।

ESM3 এর গণনা শক্তি এবং মূল ক্ষমতা

ESM3 বিশ্বের সবচেয়ে শক্তিশালী GPU ক্লাস্টারগুলির মধ্যে একটিতে প্রশিক্ষিত হয়েছে, যা 1x10^24 FLOPS এর বেশি কম্পিউটিং শক্তি এবং 98 বিলিয়ন প্যারামিটার ব্যবহার করে। এটি জৈবিক মডেল প্রশিক্ষণে আজ পর্যন্ত সবচেয়ে বড় গণনা বিনিয়োগ।

মডেলটির মূল শক্তি প্রোটিনের সিকোয়েন্স, গঠন এবং কাজ একই সাথে প্রক্রিয়া করার ক্ষমতা, যা তাদের ক্রিয়াকলাপ বোঝার জন্য অপরিহার্য। এটি 3D গঠন এবং কাজগুলিকে একটি স্বতন্ত্র বর্ণমালায় রূপান্তর করে অর্জন করা হয়, যা বৃহৎ আকারের প্রশিক্ষণ সক্ষম করে এবং নতুন জেনারেটিভ ক্ষমতা আনলক করে।

• মাল্টিমোডাল অ্যাপ্রোচ: ESM3 একটি মাল্টিমোডাল অ্যাপ্রোচ ব্যবহার করে, যা এটিকে বিবর্তনীয় দৃষ্টিকোণ থেকে সিকোয়েন্স, গঠন এবং কাজের মধ্যে গভীর সংযোগ শিখতে সক্ষম করে।
• মাস্কড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং: প্রশিক্ষণের সময়, ESM3 একটি মাস্কড ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলিং উদ্দেশ্য ব্যবহার করে। এটি প্রোটিনের সিকোয়েন্স, গঠন এবং কাজকে আংশিকভাবে মাস্ক করে এবং তারপর মাস্ক করা অংশগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করে। এটি মডেলটিকে এই উপাদানগুলির মধ্যে সম্পর্ক গভীরভাবে বুঝতে বাধ্য করে, যা বিলিয়ন প্রোটিন এবং প্যারামিটারের স্কেলে বিবর্তনকে অনুকরণ করে।

নতুন প্রোটিন তৈরি এবং বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগ

ESM3-এর মাল্টিমোডাল যুক্তি এটিকে অভূতপূর্ব নির্ভুলতার সাথে নতুন প্রোটিন তৈরি করতে দেয়। উদাহরণস্বরূপ, বিজ্ঞানীরা নির্দিষ্ট সক্রিয় সাইটগুলির সাথে প্রোটিন স্ক্যাফোল্ড তৈরি করতে ESM3-কে নির্দেশ দিতে পারেন, যা গঠনগত, সিকোয়েন্স এবং কার্যকরী প্রয়োজনীয়তাগুলিকে একত্রিত করে। এই ক্ষমতা প্রোটিন ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে গুরুত্বপূর্ণ সম্ভাবনা রাখে, বিশেষ করে প্লাস্টিক বর্জ্য ভেঙে ফেলার মতো কাজের জন্য এনজাইম ডিজাইন করার ক্ষেত্রে।

ESM3-এর একটি মূল বৈশিষ্ট্য হল এর স্কেল করার ক্ষমতা, যা মডেলটি বড় হওয়ার সাথে সাথে সমস্যা সমাধানের ক্ষমতা উন্নত করে। উপরন্তু, ESM3 স্ব-প্রতিক্রিয়া এবং পরীক্ষাগার ডেটার মাধ্যমে নিজেকে উন্নত করতে পারে, যা এর তৈরি করা প্রোটিনের গুণমান বাড়ায়।

বাস্তব-বিশ্বের প্রয়োগে, ESM3 ইতিমধ্যেই চিত্তাকর্ষক ক্ষমতা দেখিয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, এটি সফলভাবে একটি নতুন সবুজ ফ্লুরোসেন্ট প্রোটিন (esmGFP) তৈরি করেছে, যা পরিচিত ফ্লুরোসেন্ট প্রোটিনের সাথে মাত্র 58% সিকোয়েন্স সাদৃশ্য রাখে।

• esmGFP সাফল্য: পরীক্ষামূলক ফলাফল দেখায় যে esmGFP-এর উজ্জ্বলতা প্রাকৃতিক GFP-এর সাথে তুলনীয়। তবে, এর বিবর্তনীয় পথ প্রাকৃতিক বিবর্তন থেকে ভিন্ন, যা প্রমাণ করে যে ESM3 অল্প সময়ের মধ্যে 500 মিলিয়ন বছরের বেশি প্রাকৃতিক বিবর্তন অনুকরণ করতে পারে।