‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’: ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯಲ್ಲಿ ಕ್ರಾಂತಿ

ಜೀವವನ್ನು ಉಳಿಸುವ ಔಷಧಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು ಒಂದು ದೀರ್ಘ ಮತ್ತು ಸವಾಲಿನ ಹಾದಿ. ಹೊಸ ಔಷಧವೊಂದನ್ನು ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ತರಲು ಹಲವು ವರ್ಷಗಳ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಕೋಟಿಗಟ್ಟಲೆ ಹಣ ಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ. ಆದರೂ, ಶೇ. 90ರಷ್ಟು ಔಷಧಗಳು ಯಶಸ್ವಿಯಾಗದೆ ಪ್ರಯೋಗ ಹಂತದಲ್ಲೇ ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ. ಇದಕ್ಕೆ ಮುಖ್ಯ ಕಾರಣ, ರೋಗದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಲ್ಲ ಸೂಕ್ತ ಪ್ರೊಟೀನ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಆರಂಭದಲ್ಲೇ ನಿರ್ಧಿಷ್ಟವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಲು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳಿಗೆ ಇರುವ ಸವಾಲು. ಇದಕ್ಕೊಂದು ಪರಿಹಾರವಾಗಿ, ಮುಂಬೈನ ಐಐಟಿ ಬಾಂಬೆ ಸಂಸ್ಥೆಯ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ (DrugProtAI) ಎಂಬ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ನವೀನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಹಾದಿಯನ್ನು ಬದಲಿಸಬಲ್ಲ ಮಹತ್ವದ ಹೆಜ್ಜೆಯಾಗಿದೆ.

ನಮ್ಮ ದೇಹದಲ್ಲಿ ಸುಮಾರು 20,000ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ವಿಭಿನ್ನ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳಿವೆ. ಇವು ನಮ್ಮ ದೇಹದ ಜೈವಿಕ ಕ್ರಿಯೆಗಳಿಗೆ ಆಧಾರ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ರೋಗಕ್ಕೂ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರಣವಿರುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಆ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದಾದರು ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳ ಪಾತ್ರವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್‌ಕೋಶಗಳ ಬೆಳವಣಿಗೆಗೆ ಕೆಲವು ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳು ಕಾರಣವಾಗಿರುತ್ತವೆ. ಔಷಧಗಳು ಈ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳಿಗೆ ಅಂಟಿಕೊಂಡು ಅವುಗಳ ಚಟುವಟಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಬೇಕು ಅಥವಾ ನಿಲ್ಲಿಸಬೇಕು.

ಪ್ರೊಟೀನೊಂದು ಔಷಧವೊಂದರ ಗುರಿಯಾಗಲು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ವೈಜ್ಞಾನಿಕವಾಗಿ ‘ಡ್ರಗ್ಗೆಬಿಲಿಟಿ’ (Druggability) ಎಂದು ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವುದು ಸುಲಭವಲ್ಲ. ಏಕೆಂದರೆ, ಔಷಧಗಳಿಗೆ ಸೂಕ್ತ ಗುರಿಯಾಗಬಲ್ಲ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ ಬಹಳ ಕಡಿಮೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಇದರ ಪತ್ತೆಗೆ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯಗಳ ಸಂಶೋಧನೆ ಮತ್ತು ಗಣಕಯಂತ್ರ ಆಧಾರಿತ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಎರಡನ್ನೂ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ವಿಧಾನಗಳು ನಿಧಾನ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯಲ್ಲಿ ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ.

ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಿಗೆ ಹೋಲಿಸಿದರೆ, ಈ ಹೊಸ ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಹೆಚ್ಚು ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳು ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲಗಳಿಂದ (amino acids) ರೂಪುಗೊಂಡಿರುತ್ತವೆ. ಹಿಂದಿನ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳು ಕೇವಲ ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲಗಳ ರಚನೆಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪರಿಗಣಿಸುತ್ತಿದ್ದವು. ಆದರೆ, ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ಸುಮಾರು 183 ವಿವಿಧ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದರಲ್ಲಿ, ಪ್ರೊಟೀನ್‌ನ ಭೌತಿಕ ಹಾಗೂ ರಾಸಾಯನಿಕ ಗುಣಗಳು, ಅದರ ಅಮೈನೊ ಆಮ್ಲಗಳ ಅನುಕ್ರಮ (sequence), ಇತರೆ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಅದು ಹೇಗೆ ಸಂವಹನ ನಡೆಸುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಕೋಶದ ಯಾವ ಭಾಗದಲ್ಲಿ ಅದು ಇದೆ ಎಂಬ ವಿವರಗಳೂ ಸೇರಿವೆ.

ಇದು ಕೇವಲ ಒಂದು ಪ್ರೊಟೀನನ್ನು ಅದರ ರಚನೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ, ಬದಲಿಗೆ ಅದರ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಇದು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಿದೆ. ಈ ಕಾರಣಕ್ಕಾಗಿಯೇ ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ಇತರ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳಾದ ‘ಸ್ಪೈಡರ್’ (SPIDER) ಮತ್ತು ‘ಡ್ರಗ್‌ಟಾರ್’(DrugTar)ಗಿಂತ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳಿದ್ದಾರೆ.

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಆಧಾರಿತ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಇರುವ ಒಂದು ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲು, ‘ಅಸಮತೋಲಿತ ದತ್ತಾಂಶ’ (imbalanced data) ಅಥವಾ ಮಾಹಿತಿ. ಔಷಧಗಳ ಗುರಿಯಾಗದ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗುರಿಯಾಗುವ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಗಿಂತ ಬಹಳ ಜಾಸ್ತಿ ಇದೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಮಾದರಿಯು ಈ ಮಾಹಿತಿಯ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿಗೊಂಡರೆ, ಅದು ಕೇವಲ ಗುರಿಯಾಗದ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳನ್ನೇ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ. ಆದರೆ, ವಿರಳವಾಗಿರುವ, ಆದರೆ ಪ್ರಮುಖವಾಗಿರುವ ಗುರಿಯಾಗಬಲ್ಲ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ವಿಫಲವಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು, ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ‘ಪಾರ್ಟಿಷನಿಂಗ್-ಆಧಾರಿತ ಸಮಗ್ರ ವಿಧಾನ’ (partitioning-based ensemble method) ಎಂಬ ವಿಶೇಷ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿದ್ದಾರೆ. ಇದರಡಿಯಲ್ಲಿ, ಗುರಿಯಾಗದ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳ ದೊಡ್ಡ ಸಮೂಹವನ್ನು ಸಣ್ಣ ಸಣ್ಣ ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ನಂತರ, ಹಲವಾರು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ತರಬೇತಿಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾದರಿಯು ಒಂದು ಸಣ್ಣ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ, ಮತ್ತು ಗುರಿಯಾಗಬಲ್ಲ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳ ಸಂಪೂರ್ಣ ಗುಂಪಿನೊಂದಿಗೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಇದರಿಂದ, ಎಲ್ಲ ಮಾದರಿಗಳಿಗೂ ಸಮತೋಲಿತ ಮಾಹಿತಿ ಸಿಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಯು ಕಣ್ಮರೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಈ ತಂತ್ರದಿಂದಾಗಿ, 'ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ' ಶೇ. 87ರಷ್ಟು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಿದೆ.

ತಮ್ಮ ಸಾಧನವು ನೈಜವಾಗಿ ಎಷ್ಟು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಎಂದು ಪರೀಕ್ಷಿಸಲು, ಸಂಶೋಧಕರು ಒಂದು ವಿಶೇಷ ಪರೀಕ್ಷೆ ನಡೆಸಿದರು. ಅವರು 'ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ' ಅನ್ನು ಇತ್ತೀಚೆಗೆ ಔಷಧಗಳಿಗೆ ಗುರಿ ಎಂದು ಗುರುತಿಸಲ್ಪಟ್ಟಿದ್ದ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಬಳಸಿದರು. ಈ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾದರಿಯ ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿರಲಿಲ್ಲ. ಈ ಪರೀಕ್ಷೆಯಲ್ಲಿ, ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ 81 ಹೊಸ ಗುರಿಗಳಲ್ಲಿ 61 ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗುರುತಿಸಿತು. ಇದು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಜೀವನದ ಅನ್ವಯಿಕತೆಯನ್ನು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಈ ಸಾಧನದ ಮತ್ತೊಂದು ಪ್ರಮುಖ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ, ಕೇವಲ ಪ್ರೊಟೀನ್‌ಗಳನ್ನು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟದಲ್ಲಿ ಊಹಿಸುವುದು (prediction) ಮಾತ್ರ ಅಲ್ಲ, ಅದು ‘ಏಕೆ’ ಒಂದು ಪ್ರೊಟೀನ್ ಡ್ರಗ್ಗೆಬಲ್ ಆಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ. ‘ಶ್ಯಾಪ್’ (SHAP - SHapley Additive exPlanations) ಎಂಬ ತಂತ್ರವನ್ನು ಬಳಸಿ, ಪ್ರೋಟೀನ್‌ನ ಯಾವ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು ಅದರ ಡ್ರಗ್ಗೆಬಿಲಿಟಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಕಾರಣವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಇದು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಕೋಶ ಸಂಕೇತಗಳನ್ನು (cell signalling) ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ‘ಕೈನೇಸ್‌’ (kinases) ಎಂಬ ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಕೆಲವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ರಚನೆಗಳು ಪ್ರೋಟೀನ್‌ಗಳು ಔಷಧಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರಬಲ ಸೂಚಕಗಳಾಗಿವೆ ಎಂದು ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ತೋರಿಸಿಕೊಟ್ಟಿದೆ. ಈ ಅಂಶವು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಷಧವನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸುವ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಹಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ನಂತಹ ಸಾಧನಗಳು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಸಮಯ ಮತ್ತು ಹಣವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬಹುದು. ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಬೆಂಗಳೂರು ಮತ್ತು ಕರ್ನಾಟಕದಲ್ಲಿರುವ ಹಲವು ಜೈವಿಕ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ ಮತ್ತು ಔಷಧ ಸಂಶೋಧನಾ ಸಂಸ್ಥೆಗಳಿಗೆ ಬಹಳ ಸಹಕಾರಿ ಆಗಬಹುದು. ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರ ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುವುದರಿಂದ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ಹೊಸ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳಿಗೆ ದಾರಿ ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಸಂಶೋಧಕರು ಹೊಸ ಔಷಧಗಳನ್ನು ವೇಗವಾಗಿ ಕಂಡುಹಿಡಿದು, ಮನುಕುಲದ ಒಳಿತಿಗಾಗಿ ಅದನ್ನು ಇನ್ನಷ್ಟು ಶೀಘ್ರವಾಗಿ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಗೆ ತರಬಹುದು. ಎಲ್ಲಕ್ಕಿಂತ ಮುಖ್ಯವಾಗಿ, ‘ಡ್ರಗ್‌ಪ್ರೊಟ್‌ಎಐ’ ಅನ್ನು ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಉಚಿತವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.