वैज्ञानिकों ने सर्कुलर आरएनए पर माइक्रोआरएनए इंटरैक्शन को चार्ट करने के लिए एआई सिस्टम का अनावरण किया

यह सफलता कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानियों के बीच एक सहयोगात्मक प्रयास से सामने आई, जिन्होंने ज्ञात माइक्रोआरएनए-सर्काइन इंटरैक्शन के व्यापक डेटासेट पर एक गहन-शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित किया। वृत्ताकार आरएनए की संरचनात्मक बारीकियों को एन्कोड करके, सिस्टम संभावित बाइंडिंग स्थानों की संभाव्यता उत्पन्न करता है, जो भविष्यवाणियां प्रदान करता है जो पहले के अनुमानी तरीकों से आगे निकल जाता है। डेवलपर्स ने सॉफ़्टवेयर को सार्वजनिक रूप से सुलभ बना दिया है, और दुनिया भर के शोधकर्ताओं को इसे विविध जैविक प्रश्नों पर लागू करने के लिए आमंत्रित किया है।

अंतर्निहित तनाव वृत्ताकार आरएनए पर माइक्रोआरएनए बाइंडिंग को प्रयोगात्मक रूप से मान्य करने की लंबे समय से चली आ रही कठिनाई में निहित है, जो अणुओं का एक वर्ग है जो पारंपरिक अनुक्रमण तकनीकों का विरोध करता है। पारंपरिक दृष्टिकोणों के लिए श्रम-गहन परीक्षणों की आवश्यकता होती है, जिससे जांच का दायरा सीमित हो जाता है। पहचान प्रक्रिया को स्वचालित करके, एआई प्लेटफ़ॉर्म महंगे प्रयोगशाला कार्यों पर निर्भरता को कम करता है, कम्प्यूटेशनल अनुमान और अनुभवजन्य सत्यापन के बीच संतुलन को नया आकार देता है। यह बदलाव इन-सिलिको अनुसंधान के लिए धन आवंटन के पुनर्मूल्यांकन को भी प्रेरित कर सकता है।

डाउनस्ट्रीम में, सिस्टम से कैंसर, न्यूरोडीजेनेरेटिव विकारों और चयापचय रोगों में शामिल मार्गों को उजागर करने की उम्मीद है, जहां अनियंत्रित माइक्रोआरएनए गतिविधि एक भूमिका निभाती है। शोधकर्ता अब कार्यात्मक अध्ययन के लिए उम्मीदवारों की बातचीत को प्राथमिकता दे सकते हैं, संभावित रूप से खोज से चिकित्सीय अंतर्दृष्टि तक की समयसीमा को छोटा कर सकते हैं। व्यापक वैज्ञानिक पारिस्थितिकी तंत्र में, उपकरण अन्य गैर-कोडिंग आरएनए प्रजातियों के एआई-संचालित एनोटेशन के लिए एक मिसाल कायम कर सकता है, जो जीनोमिक एनोटेशन संसाधनों के प्रदर्शनों की सूची का विस्तार कर सकता है।