Anthropic ने बताया कि उसके Claude AI मॉडल ने बड़े DNA डेटाबेस का विश्लेषण कर एक नया enzyme system खोजने में मदद की। ART नामक इस सिस्टम में CRISPR जैसी repeating DNA sequences और reverse transcriptase शामिल है।
Tech:San Francisco: Anthropic ने बुधवार को बताया कि उसके Claude AI मॉडल ने biology research के दौरान एक नए enzyme system की पहचान करने में मदद की है। कंपनी ने इसे array-associated reverse transcriptases यानी ART नाम दिया है। यह खोज ऐसे समय हुई है जब Anthropic कंप्यूटर आधारित AI research से आगे बढ़कर life sciences और drug research में भी विस्तार कर रही है।
Anthropic के Claude AI ने खोजा नया enzyme system
Anthropic ने बताया है कि उसके AI मॉडल Claude ने एक नए enzyme system की पहचान करने में मदद की है, जिसकी कुछ विशेषताएं gene-editing technology CRISPR में देखे जाने वाले mechanisms से मिलती हैं। कंपनी ने इस system को array-associated reverse transcriptases, यानी ART, नाम दिया है। Anthropic के अनुसार, यह उसकी biology research efforts से सामने आया पहला प्रमुख परिणाम है।
कंपनी ने बुधवार को बताया कि Claude ने बड़े पैमाने पर उपलब्ध DNA databases का analysis किया और एक ऐसे असामान्य biological system की पहचान की, जो reverse transcriptase (RT) नामक enzyme के आसपास बना है। Reverse transcriptase एक ऐसा enzyme है, जो RNA से DNA की copy बनाने का काम करता है। Anthropic के मुताबिक, AI मॉडल ने इस system के अलग-अलग हिस्सों को एक साथ पहचानने और उसके संभावित biological organization को समझने में मदद की।
ART में CRISPR जैसे repeating DNA sequences
Anthropic ने बताया कि ART system में repeating DNA sequences मौजूद हैं। इन sequences के patterns कुछ हद तक CRISPR में देखे जाने वाले patterns से मिलते हैं। CRISPR एक जानी-पहचानी gene-editing technology है, जिसका इस्तेमाल DNA में targeted बदलावों के लिए किया जाता है। हालांकि, Anthropic की ओर से ART को CRISPR के समान gene-editing technology के रूप में पेश नहीं किया गया है।
कंपनी के अनुसार, ART में मौजूद underlying reverse transcriptase को पहले के scientific studies में पहचाना जा चुका था। हालांकि, Claude ने इस enzyme से जुड़े broader system की कुछ महत्वपूर्ण विशेषताओं को पहचानने में मदद की। इनमें non-coding DNA sequences की एक array और एक अतिरिक्त protein शामिल है, जिसकी भूमिका अभी स्पष्ट नहीं है।
इससे यह संकेत मिलता है कि AI मॉडल केवल पहले से ज्ञात biological components को दोहराने तक सीमित नहीं रहा, बल्कि बड़े DNA datasets में मौजूद अलग-अलग patterns के बीच संबंधों की पहचान करने में भी उपयोगी साबित हो सकता है। हालांकि, इस system की biological भूमिका और उसके संभावित applications को समझने के लिए आगे laboratory research की आवश्यकता होगी।
Anthropic का biology research में बढ़ता फोकस
ART की पहचान ऐसे समय हुई है जब Anthropic अपने AI research को traditional computer-based work से आगे बढ़ाकर life sciences और drug-related research तक विस्तार दे रही है। हाल ही में Reuters ने रिपोर्ट किया था कि कंपनी ने San Francisco Bay Area में एक wet lab स्थापित किया है।
Wet lab में biological samples और experimental techniques के साथ सीधे laboratory experiments किए जा सकते हैं। Anthropic का यह कदम AI को biology research में इस्तेमाल करने की उसकी बढ़ती महत्वाकांक्षा को दिखाता है। कंपनी अब ऐसे research workflows पर भी काम कर रही है, जहां AI बड़े biological datasets का analysis करने के साथ-साथ वैज्ञानिकों को संभावित नए systems और patterns पहचानने में सहायता कर सके।
Claude की भूमिका और आगे की research
Anthropic ने ART की खोज को अपनी biology research efforts से जुड़ा पहला परिणाम बताया है। कंपनी के अनुसार, Claude ने बड़े DNA databases को analyze करते हुए उन features की पहचान करने में मदद की, जो इस व्यापक enzyme system की संरचना को समझने के लिए महत्वपूर्ण हो सकते हैं।
हालांकि, ART से जुड़े अतिरिक्त protein का function अभी अज्ञात है और system की पूरी biological significance भी स्पष्ट नहीं हुई है। इसलिए इसकी संभावित उपयोगिता या future applications पर निष्कर्ष निकालने से पहले experimental validation जरूरी होगी।
यह research इस बात का एक उदाहरण है कि AI models genomic और molecular biology datasets में मौजूद जटिल patterns को खोजने में किस तरह वैज्ञानिकों की सहायता कर सकते हैं। Anthropic के लिए ART की पहचान उसके biology-focused research program में शुरुआती उपलब्धि है, जबकि आने वाले laboratory experiments इस system की वास्तविक biological भूमिका को समझने में महत्वपूर्ण होंगे।
