डीपमाइंड का AI टूल को-साइंटिस्ट अब कैलिको (Calico) के साथ काम कर रहा है, जो एल्फाबेट (Alphabet) के स्वामित्व वाली दीर्घायु अनुसंधान कंपनी है, ताकि उम्र बढ़ने की जीवविज्ञान में गहराई से पड़ताल की जा सके। इस सहयोग से पहले ही इस बात के निष्कर्ष सामने आए हैं कि कोशिकाएं तनाव को कैसे संभालती हैं और चयापचय को कैसे नियंत्रित करती हैं — ये दोनों प्रक्रियाएं उम्र बढ़ने से निकटता से जुड़ी हुई हैं।
AI टूल उम्र बढ़ने के अनुसंधान में कैसे फिट बैठता है
को-साइंटिस्ट को वैज्ञानिकों को जटिल जैविक डेटा का विश्लेषण करने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इस मामले में, इसे उम्र से संबंधित उन प्रश्नों पर लागू किया जा रहा है जिनकी पड़ताल करने में पारंपरिक रूप से वर्षों लग जाते हैं। कैलिको, जो 2013 से उम्र बढ़ने के तंत्र का अध्ययन कर रहा है, ने यह देखने के लिए डीपमाइंड के साथ साझेदारी की कि क्या मशीन लर्निंग चीजों को गति दे सकती है। यह टूल विशाल डेटासेट को संसाधित करता है और उन पैटर्न को चिह्नित करता है जिन्हें मानव शोधकर्ता अनदेखा कर सकते हैं।
AI ने क्या पाया: कोशिकीय तनाव और चयापचय
AI ने कोशिकाओं के तनाव पर प्रतिक्रिया करने के तरीके में नए संबंधों की पहचान की — यह उम्र बढ़ने का एक प्रमुख कारक है। जब कोशिकाएं क्षतिग्रस्त होती हैं या दबाव में होती हैं, तो वे मरम्मत मार्गों को सक्रिय करती हैं। को-साइंटिस्ट ने उन मार्गों और चयापचय नियमन के बीच संबंधों को देखा, जो नियंत्रित करता है कि कोशिकाएं ऊर्जा कैसे उत्पन्न और उपयोग करती हैं। इन दोनों क्षेत्रों में व्यवधान उम्र से संबंधित गिरावट में योगदान करने के लिए जाने जाते हैं।
डीपमाइंड और कैलिको ने अभी तक निष्कर्षों का पूरा विवरण जारी नहीं किया है। लेकिन शुरुआती परिणाम बताते हैं कि AI सूक्ष्म अंतःक्रियाओं को पकड़ सकता है जो चिकित्सा या हस्तक्षेप के लिए नए लक्ष्यों की ओर इशारा कर सकते हैं।
यह सहयोग क्यों मायने रखता है
कैलिको का काम यह समझने पर केंद्रित है कि हमारी उम्र क्यों बढ़ती है और क्या इस प्रक्रिया को धीमा किया जा सकता है। डीपमाइंड वैज्ञानिक समस्याओं से निपटने वाला AI बनाने का एक सिद्ध ट्रैक रिकॉर्ड लेकर आता है — अल्फाफोल्ड (AlphaFold) के साथ प्रोटीन फोल्डिंग से लेकर अब उम्र बढ़ने की जीवविज्ञान तक। एक समर्पित दीर्घायु प्रयोगशाला और एक शक्तिशाली विश्लेषणात्मक उपकरण का संयोजन शोधकर्ताओं को पुराने प्रश्नों को देखने का एक नया तरीका देता है।
अब तक की अंतर्दृष्टि प्रारंभिक है। फिर भी, वे दिखाते हैं कि AI उस तरह के अव्यवस्थित, परस्पर जुड़े डेटा को संभाल सकता है जो उम्र बढ़ने का अनुसंधान उत्पन्न करता है। अगला कदम इन निष्कर्षों को प्रयोगशाला में मान्य करना और यह देखना है कि क्या वे व्यावहारिक अनुप्रयोगों की ओर ले जाते हैं।
डीपमाइंड और कैलिको से भविष्य के प्रकाशनों में अधिक विस्तृत परिणाम साझा करने की उम्मीद है। क्या को-साइंटिस्ट ऐसे हस्तक्षेपों को उजागर करने में मदद कर सकता है जो वास्तव में उम्र बढ़ने को धीमा करते हैं, यह एक खुला प्रश्न है — जिसका पीछा टीमें सक्रिय रूप से कर रही हैं।
