జీవితాన్ని తిరిగి వ్రాసే కోడ్

DNA భాషను అర్థంచేసుకోవడం

DNA, అన్ని జీవుల యొక్క బ్లూప్రింట్, న్యూక్లియోటైడ్‌లతో కూడి ఉంటుంది, వీటిని A, C, G, మరియు T అక్షరాలతో సూచిస్తారు. ఈ న్యూక్లియోటైడ్‌లు జతగా ఏర్పడి ఐకానిక్ డబుల్ హెలిక్స్ నిర్మాణాన్ని ఏర్పరుస్తాయి. ఈ నిర్మాణం లోపల జన్యువులు మరియు నియంత్రణ శ్రేణులు ఉంటాయి, ఇవన్నీ క్రోమోజోమ్‌లలో చక్కగా ప్యాక్ చేయబడి ఉంటాయి, ఇవి సమిష్టిగా జన్యువును కలిగి ఉంటాయి. భూమిపై ఉన్న ప్రతి జాతికి ఒక ప్రత్యేకమైన జన్యు శ్రేణి ఉంటుంది, మరియు వాస్తవానికి, ఒక జాతిలోని ప్రతి వ్యక్తికి వారి స్వంత ప్రత్యేకమైన వైవిధ్యం ఉంటుంది.

ఒకే జాతికి చెందిన వ్యక్తుల మధ్య వ్యత్యాసాలు చాలా తక్కువగా ఉన్నప్పటికీ, మొత్తం జన్యువులో కేవలం ఒక చిన్న భాగాన్ని మాత్రమే సూచిస్తాయి, జాతుల మధ్య వ్యత్యాసాలు చాలా గణనీయమైనవి. ఉదాహరణకు, మానవ జన్యువు సుమారు 3 బిలియన్ బేస్ జతలను కలిగి ఉంటుంది. ఇద్దరు యాదృచ్ఛిక మానవుల మధ్య పోలిక సుమారు 3 మిలియన్ బేస్ జతల వ్యత్యాసాన్ని వెల్లడిస్తుంది - కేవలం 0.1%. అయితే, మానవ జన్యువును మనకు అత్యంత దగ్గరి సంబంధం ఉన్న చింపాంజీతో పోల్చినప్పుడు, వ్యత్యాసం సుమారు 30 మిలియన్ బేస్ జతలకు చేరుకుంటుంది, లేదా సుమారు 1%.

ఈ చిన్న చిన్న వ్యత్యాసాలు మనం గమనించే విస్తారమైన జన్యు వైవిధ్యానికి కారణమవుతాయి, మానవులలో మాత్రమే కాదు, మొత్తం జీవ వర్ణపటంలో కూడా. ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, శాస్త్రవేత్తలు వేలాది జాతుల జన్యువులను సీక్వెన్సింగ్ చేయడంలో గణనీయమైన పురోగతిని సాధించారు, ఈ క్లిష్టమైన భాషపై మన అవగాహనను క్రమంగా మెరుగుపరుస్తున్నారు. అయితే, మనం ఇంకా దాని సంక్లిష్టత యొక్క ఉపరితలంపై గీతలు గీయడం ప్రారంభించాము.

Evo 2: DNA కోసం ఒక ChatGPT

Arc Institute యొక్క Evo 2 మోడల్ జీవశాస్త్ర రంగానికి జెనరేటివ్ AIని వర్తింపజేయడంలో గణనీయమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఇటీవల విడుదలైన ఈ మోడల్, ఇంజనీరింగ్‌లో ఒక అద్భుతమైన విజయం. ఇది ఆశ్చర్యపరిచే 9.3 ట్రిలియన్ DNA బేస్ జతలపై శిక్షణ పొందింది, ఇది అన్ని జీవ డొమైన్‌లను కలిగి ఉన్న జాగ్రత్తగా క్యూరేట్ చేయబడిన జన్యు అట్లాస్ నుండి తీసుకోబడిన డేటాసెట్. దీనిని దృష్టిలో ఉంచుకోవడానికి, GPT-4 సుమారు 6.5 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లపై శిక్షణ పొందినట్లు అంచనా వేయబడింది, అయితే Meta యొక్క LLaMA 3 మరియు DeepSeek V3 రెండూ సుమారు 15 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లపై శిక్షణ పొందాయి. శిక్షణ డేటా వాల్యూమ్ పరంగా, Evo 2 ప్రముఖ భాషా నమూనాలతో భుజం భుజం కలిపి నిలుస్తుంది.

ఉత్పరివర్తనాల ప్రభావాన్ని అంచనా వేయడం

Evo 2 యొక్క ముఖ్య సామర్థ్యాలలో ఒకటి జన్యువులోని ఉత్పరివర్తనాల ప్రభావాలను అంచనా వేయగల సామర్థ్యం. జన్యువులు సాధారణంగా కణాలు ప్రోటీన్‌లను నిర్మించడానికి ఉపయోగించే సూచనలను కలిగి ఉంటాయి, ఇవి జీవితానికి ప్రాథమిక బిల్డింగ్ బ్లాక్‌లు. ఈ ప్రోటీన్‌లు క్రియాత్మక నిర్మాణాలలో ఎలా మడవబడతాయనే సంక్లిష్ట ప్రక్రియ మరొక సంక్లిష్ట అంచనా సవాలు, దీనిని DeepMind యొక్క AlphaFold ప్రసిద్ధంగా పరిష్కరించింది. అయితే జన్యువు యొక్క క్రమం మారినప్పుడు ఏమి జరుగుతుంది?

ఉత్పరివర్తనాల వల్ల అనేక రకాల పరిణామాలు సంభవించవచ్చు. కొన్ని వినాశకరమైనవి, పనికిరాని ప్రోటీన్‌లకు లేదా తీవ్రమైన అభివృద్ధి లోపాలకు దారితీస్తాయి. మరికొన్ని హానికరం, సూక్ష్మమైన కానీ హానికరమైన మార్పులకు కారణమవుతాయి. చాలా ఉత్పరివర్తనాల తటస్థంగా ఉంటాయి, జీవిపై గుర్తించదగిన ప్రభావం ఉండదు. మరియు అరుదైన కొన్ని ప్రయోజనకరంగా కూడా ఉండవచ్చు, కొన్ని పరిసరాలలో ప్రయోజనాన్ని అందిస్తాయి. ఒక నిర్దిష్ట ఉత్పరివర్తనం ఏ వర్గంలోకి వస్తుందో నిర్ణయించడంలో సవాలు ఉంది.

ఇక్కడే Evo 2 తన అద్భుతమైన సామర్థ్యాలను ప్రదర్శిస్తుంది. వివిధ రకాల వేరియంట్ ప్రిడిక్షన్ టాస్క్‌లలో, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న, అత్యంత ప్రత్యేకమైన మోడల్‌ల పనితీరును సరిపోలుస్తుంది లేదా అధిగమిస్తుంది. దీని అర్థం ఇది ఏ ఉత్పరివర్తనాల వ్యాధికారకంగా ఉంటాయో లేదా BRCA1 (రొమ్ము క్యాన్సర్‌తో సంబంధం కలిగి ఉంటుంది) వంటి తెలిసిన క్యాన్సర్ జన్యువుల యొక్క ఏ వేరియంట్‌లు వైద్యపరంగా ముఖ్యమైనవో సమర్థవంతంగా అంచనా వేయగలదు.

Evo 2 మానవ వేరియంట్ డేటాపై ప్రత్యేకంగా శిక్షణ పొందకపోవడం మరింత విశేషం. దీని శిక్షణ పూర్తిగా ప్రామాణిక మానవ రిఫరెన్స్ జన్యువుపై ఆధారపడి ఉంటుంది. అయినప్పటికీ, ఇది మానవులలో ఏ ఉత్పరివర్తనాల హానికరం కాగలదో ఖచ్చితంగా ఊహించగలదు. జన్యు శ్రేణులను నియంత్రించే ప్రాథమిక పరిణామాత్మక పరిమితులను మోడల్ నేర్చుకుందని ఇది సూచిస్తుంది. ఇది వివిధ జాతులు మరియు సందర్భాలలో “సాధారణ” DNA ఎలా ఉంటుందో అర్థం చేసుకుంది.

ముడి డేటా నుండి జీవ లక్షణాలను నేర్చుకోవడం

Evo 2 యొక్క సామర్థ్యాలు DNA శ్రేణులలోని నమూనాలను గుర్తించడం కంటే విస్తరించాయి. ఇది ఎటువంటి స్పష్టమైన ప్రోగ్రామింగ్ లేదా మార్గదర్శకత్వం లేకుండా, ముడి శిక్షణ డేటా నుండి నేరుగా జీవ లక్షణాలను నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించింది. ఈ లక్షణాలు:

• మొబైల్ జెనెటిక్ ఎలిమెంట్స్: జన్యువు లోపల తిరగగలిగే DNA శ్రేణులు.
• రెగ్యులేటరీ మోటిఫ్‌లు: జన్యు వ్యక్తీకరణను నియంత్రించే చిన్న శ్రేణులు.
• ప్రోటీన్ సెకండరీ స్ట్రక్చర్: ప్రోటీన్‌ల యొక్క స్థానిక మడత నమూనాలు.

ఇది నిజంగా అద్భుతమైన విజయం. Evo 2 కేవలం DNA శ్రేణులను చదవడం మాత్రమే కాదు; శిక్షణ డేటాలో స్పష్టంగా అందించని ఉన్నత-స్థాయి నిర్మాణ సమాచారాన్ని గ్రహిస్తోంది. ఇది ChatGPT వ్యాకరణ నియమాలను స్పష్టంగా బోధించకుండానే వ్యాకరణపరంగా సరైన వాక్యాలను ఎలా ఉత్పత్తి చేయగలదో దానికి సమాంతరంగా ఉంటుంది. అదేవిధంగా, Evo 2 జన్యువు లేదా ప్రోటీన్ అంటే ఏమిటో చెప్పకుండానే చెల్లుబాటు అయ్యే జీవ నిర్మాణంతో జన్యువు యొక్క విభాగాన్ని పూర్తి చేయగలదు.

నవల DNA శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయడం

GPT మోడల్‌లు కొత్త వచనాన్ని ఎలా ఉత్పత్తి చేయగలవో, Evo 2 పూర్తిగా కొత్త DNA శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయగలదు. ఇది సింథటిక్ బయాలజీ రంగంలో ఉత్తేజకరమైన అవకాశాలను తెరుస్తుంది, ఇక్కడ శాస్త్రవేత్తలు వివిధ అనువర్తనాల కోసం జీవ వ్యవస్థలను రూపకల్పన చేయడానికి మరియు ఇంజనీరింగ్ చేయడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు.

Evo 2 ఇప్పటికే వీటిని ఉత్పత్తి చేయడానికి ఉపయోగించబడింది:

• మైటోకాన్డ్రియల్ జన్యువులు: కణాల యొక్క పవర్‌హౌస్‌లైన మైటోకాన్డ్రియాలో కనిపించే DNA.
• బ్యాక్టీరియా జన్యువులు: బ్యాక్టీరియా యొక్క పూర్తి జన్యు పదార్థం.
• ఈస్ట్ జన్యువుల భాగాలు: పరిశోధన మరియు పరిశ్రమలో సాధారణంగా ఉపయోగించే ఈస్ట్ యొక్క DNA యొక్క విభాగాలు.

ఈ సామర్థ్యాలు వీటి కోసం జీవులనురూపకల్పన చేయడంలో అమూల్యమైనవి కావచ్చు:

• బయోమానుఫ్యాక్చరింగ్: ఇంజనీరింగ్ సూక్ష్మజీవులను ఉపయోగించి విలువైన సమ్మేళనాలను ఉత్పత్తి చేయడం.
• కార్బన్ క్యాప్చర్: వాతావరణం నుండి కార్బన్ డయాక్సైడ్‌ను సమర్థవంతంగా తొలగించగల జీవులను అభివృద్ధి చేయడం.
• ఔషధ సంశ్లేషణ: ఔషధాలను ఉత్పత్తి చేయడానికి కొత్త మార్గాలను సృష్టించడం.

అయితే, Evo 2 యొక్క ప్రస్తుత పరిమితులను గుర్తించడం ముఖ్యం, ఇది పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క ప్రారంభ సంస్కరణల వలె ఉంటుంది. ఇది జీవశాస్త్రపరంగా ఆమోదయోగ్యమైన DNA శ్రేణులను ఉత్పత్తి చేయగలిగినప్పటికీ, ప్రయోగాత్మక ధ్రువీకరణ లేకుండా ఈ శ్రేణులు క్రియాత్మకంగా ఉంటాయని ఎటువంటి హామీ లేదు. నవల, క్రియాత్మక DNAను ఉత్పత్తి చేయడం ఒక ముఖ్యమైన సవాలుగా మిగిలిపోయింది. కానీ భాషా నమూనాలలో వేగవంతమైన పురోగతిని పరిగణనలోకి తీసుకుంటే, GPT-3 నుండి DeepSeek వంటి మరింత అధునాతన నమూనాల వరకు, జెనరేటివ్ బయాలజీ టూల్స్ మరింత అధునాతనంగా మరియు శక్తివంతంగా మారే భవిష్యత్తును ఊహించడం సులభం.

ఓపెన్ సోర్స్ మరియు వేగవంతమైన పురోగతి

Evo 2 యొక్క ముఖ్యమైన అంశం దాని ఓపెన్ సోర్స్ స్వభావం. మోడల్ పారామితులు, ప్రీట్రైనింగ్ కోడ్, ఇన్‌ఫరెన్స్ కోడ్ మరియు అది శిక్షణ పొందిన పూర్తి డేటాసెట్ అన్నీ పబ్లిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇది సహకారాన్ని ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు ఈ రంగంలో పురోగతిని వేగవంతం చేస్తుంది.

ఈ ప్రాంతంలో అభివృద్ధి వేగం కూడా గమనార్హం. Evo 2 యొక్క పూర్వగామి అయిన Evo 1, నవంబర్ 2024లో కొన్ని నెలల క్రితం విడుదలైంది. ఇది ఇప్పటికే ఒక ముఖ్యమైన విజయం, సుమారు 300 బిలియన్ టోకెన్‌లు మరియు 131,000 బేస్ జతల సందర్భ విండోతో ప్రొకార్యోటిక్ జన్యువులపై శిక్షణ పొందింది. అయితే, దాని కార్యాచరణ తులనాత్మకంగా పరిమితం చేయబడింది.

ఇప్పుడు, కేవలం కొన్ని నెలల తర్వాత, Evo 2 వచ్చింది, శిక్షణ డేటా పరిమాణంలో 30 రెట్లు పెరుగుదల, సందర్భ విండో యొక్క ఎనిమిది రెట్లు విస్తరణ మరియు పూర్తిగా కొత్త సామర్థ్యాలను కలిగి ఉంది. ఈ వేగవంతమైన పరిణామం భాషా నమూనాలలో మనం చూసిన ఆశ్చర్యకరంగా వేగవంతమైన మెరుగుదలలను ప్రతిబింబిస్తుంది, ఇవి తరచుగా భ్రాంతుల నుండి కేవలం కొన్ని సంవత్సరాలలో మానవ-స్థాయి నైపుణ్యంతో సంక్లిష్ట పనులను పరిష్కరించడానికి మారాయి.

GPT మోడల్‌లు భాషా ఉత్పత్తిలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేసినట్లే, ఈ DNA భాషా నమూనాలు జీవితం యొక్క కోడ్‌పై మన అవగాహనను మార్చడానికి సిద్ధంగా ఉన్నాయి. సంభావ్య అనువర్తనాలు విస్తృతమైనవి మరియు సుదూరమైనవి, వైద్యం నుండి వ్యవసాయం వరకు పర్యావరణ శాస్త్రం వరకు రంగాలలో విప్లవాత్మక మార్పులు చేస్తాయని వాగ్దానం చేస్తున్నాయి. జీవశాస్త్రం యొక్క భవిష్యత్తు ఎన్నడూ లేనంత ఉత్సాహంగా ఉంది.