The choice of structural template can create apparent links between predicted protein stability and longevity in tetrapods
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्रोटीन स्थिरता भविष्यवाणियों में संरचनात्मक टेम्पलेट का चयन टेट्रापॉड्स (tetrapods) में अनुमानित स्थिरता और प्रजातियों की दीर्घायु के बीच कृत्रिम रूप से भ्रामक संबंध उत्पन्न कर सकता है, जो इस प्रकार के पूर्वाग्रहों से बचने के लिए आउटग्रुप टेम्पलेट्स (outgroup templates) जैसे पद्धतिगत परीक्षणों की आवश्यकता को रेखांकित करता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
पशु जगत में, जीवन की घड़ी बहुत अलग-अलग गति से चलती है। एक चूहा कुछ वर्षों तक जीवित रह सकता है, जबकि एक कछुआ एक सदी से अधिक समय तक फल-फूल सकता है। दशकों से, वैज्ञानिक इस असमानता के पीछे के आणविक कारण की तलाश कर रहे हैं, यह सोचते हुए कि क्या जीवन के मूल घटक—प्रोटीन—लंबी आयु वाले जीवों में किसी तरह अधिक टिकाऊ होते हैं। प्रोटीन शरीर के कार्यवाहक होते हैं, जो अपने कार्यों को करने के लिए जटिल त्रि-आयामी आकारों में मुड़ते हैं। यदि ये आकार अस्थिर हो जाते हैं या बिखर जाते हैं, तो कोशिका को नुकसान होता है। यह मानना तर्कसंगत लगा कि लंबी आयु वाले जानवरों ने ऐसे प्रोटीन विकसित किए होंगे जो असाधारण रूप से स्थिर हों, और अल्पायु प्रजातियों की तुलना में समय के उतार-चढ़ाव का बेहतर प्रतिरोध कर सकें। इसकी जांच करने के लिए, शोधकर्ता तेजी से शक्तिशाली कंप्यूटर मॉडलों की ओर मुड़े हैं जो यह भविष्यवाणी करते हैं कि कोई प्रोटीन अपनी संरचना के आधार पर कितना स्थिर है। हालांकि, एक नया अध्ययन बताता है कि इस स्थिरता को मापने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण ही एक भ्रम पैदा कर सकते हैं, जिससे वैज्ञानिक ऐसे पैटर्न देखते हैं जो वास्तव में केवल इस बात के आर्टिफैक्ट (कृत्रिम प्रभाव) हैं कि कंप्यूटर मॉडल कैसे बनाए गए हैं।
शोधकर्ताओं ने यह जांचने के लिए काम शुरू किया कि क्या एक "संरचनात्मक टेम्पलेट" (structural template)—एक संदर्भ आकार जिसका उपयोग कंप्यूटर भविष्यवाणियों के लिए मचान (scaffold) के रूप में किया जाता है—अनजाने में प्रोटीन स्थिरता और दीर्घायु के बीच एक झूठा संबंध बना सकता है। अपने अध्ययन में, उन्होंने चार पैरों वाले जानवरों के दो अलग-अलग समूहों की जांच की: स्तनधारी प्लेसेंटल स्तनधारियों की सत्तावन प्रजातियां और सरीसृप एवं उभयचरों की चालीस प्रजातियां। प्रत्येक जानवर के लिए, उन्होंने हजारों जीन देखे और उस जीवित प्रजाति के प्रोटीन की तुलना उस पुनर्गठित संस्करण से की जो उनके प्राचीन पूर्वज का संभवतः दिखता था। फिर उन्होंने 'थर्मोएमपीएन' (ThermoMPNN) नामक एक कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग करके यह भविष्यवाणी की कि उनके पूर्वज और आधुनिक जानवर के बीच के अंतर ने प्रोटीन के आकार को कितना अस्थिर कर दिया होगा। महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने यह देखने के लिए कि परिणाम अलग-अलग संदर्भ आकारों या बैकबोन के आधार पर कैसे बदलते हैं, विभिन्न संदर्भ आकारों का उपयोग करके इन भविष्यवाणियों को चलाया।
जब टीम ने पहली बार मानव प्रोटीन संरचना को टेम्पलेट के रूप में उपयोग करके विश्लेषण चलाया, तो एक पैटर्न उभरा जो लंबी उम्र के लिए स्थिर प्रोटीन के विचार का समर्थन करता हुआ प्रतीत हुआ। स्तनधारियों के समूह में, प्राइमेट्स—जिनमें मानव शामिल हैं और जो समान आकार के अन्य स्तनधारियों की तुलना में अधिक समय तक जीवित रहने के लिए जाने जाते हैं—के पास सबसे स्थिर प्रोटीन दिखाई दिए। कंप्यूटर ने भविष्यवाणी की कि उनके प्रोटीन में बदलाव उनकी संरचना को ढहने के लिए सबसे कम संभावित थे। यह इस विचार का एक मजबूत प्रमाण लग रहा था कि लंबी आयु आणविक स्थायित्व से जुड़ी है। हालांकि, शोधकर्ताओं को संदेह था कि यह परिणाम टेम्पलेट की एक चाल हो सकती है। चूंकि मानव संरचना का उपयोग संदर्भ के रूप में किया गया था, इसलिए कंप्यूटर अनिवार्य रूप से यह माप रहा था कि अन्य जानवर मनुष्यों के कितने समान हैं। चूंकि प्राइमेट्स मनुषानों से निकटता से संबंधित हैं, इसलिए उनके प्रोटीन इस विशिष्ट संदर्भ में स्वाभाविक रूप से अधिक स्थिर दिखे, जिससे उनकी लंबी आयु के साथ एक गलत जुड़ाव बन गया।
इस संदेह का परीक्षण करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पूरी तरह से अलग टेम्पलेट का उपयोग करके प्रयोग को दोहराया: एक प्लेटिपस की प्रोटीन संरचना, जो एक दूर के रिश्ते वाले स्तनधारी का उदाहरण है। जब उन्होंने इस नए संदर्भ में स्विच किया, तो प्रोटीन स्थिरता और जीवनकाल के बीच सांख्यिकीय संबंध गायब हो गया (P = 0.701), और प्राइमेट्स के लिए स्पष्ट लाभ काफी कम हो गया, हालांकि एक छोटा अवशेष बना रहा। लंबे समय तक जीवित रहने वाले प्राइमेट्स अब सबसे स्थिर प्रोटीन रखने वाले समूह के रूप में अलग नहीं दिखे; उनके स्कोर समूह के बाकी हिस्सों के अनुरूप हो गए। यही समस्या सरीसृप और उभयचर समूह में भी दिखाई दी। जब टीम ने मानव टेम्पलेट का उपयोग किया, तो धीमी गति से विकसित होने वाले कछुए और मगरमच्छ, जो लंबे समय तक जीवित रहते हैं, सबसे स्थिर प्रोटीन वाले प्रतीत हुए, जिससे एक नाममात्र का संबंध मिला। लेकिन जब उन्होंने मछली के टेम्पलेट का उपयोग किया, जो सभी सरीसृपों से समय में समान रूप से दूर है, तो यह पैटर्न दोबारा नहीं बना। कंप्यूटर बस उन जानवरों का पक्ष ले रहा था जिनमें सामान्य पूर्वज के बाद से सबसे कम परिवर्तन हुए थे, चाहे वे कितने भी लंबे समय तक जीवित रहे हों।
अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि संरचनात्मक टेम्पलेट का चयन प्रोटीन स्थिरता और दीर्घायु के बीच एक विश्वसनीय लेकिन पूरी तरह से कृत्रिम संबंध बना सकता है। शोधकर्ताओं को कोई मजबूत, वास्तविक दुनिया का लिंक नहीं मिला जहां लंबे समय तक जीवित रहने वाले जानवरों के पास अल्पायु जीवों की तुलना में स्वाभाविक रूप से अधिक स्थिर प्रोटीन हों। इसके बजाय, उन्होंने पाया कि कंप्यूटर मॉडल शुरुआती बिंदु के रूप में उपयोग किए जाने वाले विशिष्ट आकार के प्रति संवेदनशील थे। यदि शुरुआती आकार एक लंबे समय तक जीवित रहने वाले समूह के बहुत करीब है, तो वह समूह कृत्रिम रूप से स्थिर दिखाई देगा। हालांकि एक मध्यम प्रभाव की संभावना बनी हुई है और इसे नकारा नहीं जा सकता, लेकिन स्पष्ट संकेत कि लंबी आयु का अर्थ स्थिर प्रोटीन है, जैसा कि कुछ मॉडलों द्वारा पहले सुझाया गया था, स्वयं उपकरणों द्वारा निर्मित एक मृगतृष्णा (mirage) प्रतीत होता है। लेखक प्रस्ताव देते हैं कि भविष्य के अध्ययनों को कई, असंबंधित संदर्भ आकारों का उपयोग करना चाहिए और इन पूर्वाग्रहों की जांच करनी चाहिए ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि वे वास्तविक जैविक अंतरों को माप रहे हैं न कि कंप्यूटर आर्टिफैक्ट्स को।
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