Provenance-aware observations of mitochondrial organization

द ग्रेट बायोलॉजिकल फ़िल्टर (The Great Biological Filter)

कल्पना कीजिए कि आप एक विशाल पुस्तकालय में टहल रहे हैं जहाँ हर किताब एक जीवित चीज़ को बनाने के संभावित तरीके का प्रतिनिधित्व करती है। इस पुस्तकालय में, अलमारियाँ हर दिशा में अनंत तक फैली हुई हैं, जो अक्षरों, शब्दों और अध्यायों के हर विचारशील संयोजन से भरी हुई हैं। यह "सैद्धांतिक रूप से संभव" जीव विज्ञान की दुनिया है। यदि आप डीएनए (DNA) के हर एक अक्षर को लेकर उन्हें यादृच्छिक रूप से (randomly) मिला दें, तो आप खरबों अलग-अलग जीव बना सकते हैं। लेकिन यहाँ एक मोड़ है: यदि आप वास्तव में वास्तविक दुनिया में बाहर निकलें और जीवित चीजों को देखें, तो आप उन्हें उन अनंत अलमारियों में बिखरा हुआ नहीं पाएंगे। इसके बजाय, आप उन्हें बस कुछ ही छोटे कोनों में सघन रूप से केंद्रित पाएंगे।

यह शोध एक दिलचस्प रहस्य की खोज करता है: प्रकृति लगभग सभी संभावनाओं को क्यों अनदेखा करती है? वैज्ञानिक इस घटना को आर्मोसिस (armosis) कहते हैं। इसे एक विशाल, अदृश्य फिल्टर के रूप में समझें जिससे जीव विज्ञान निर्माण के हर चरण में गुजरता है। यह सूक्ष्म निर्माण खंडों (डीएनए अक्षरों) से शुरू होता है, निर्देशों (जीन) तक जाता है, फिर उन मशीनों तक पहुँचता है जिन्हें वे निर्देश बनाते हैं (प्रोटीन), और अंत में बड़े कारखानों (कोशिकीय जटिल संरचनाओं) तक जाता है। प्रत्येक चरण में, फ़िल्टर और सख्त हो जाता है, लगभग सभी यादृच्छिक संयोजनों को बाहर कर देता है और केवल एक बहुत ही विशिष्ट, सीमित सेट के कामकाजी डिजाइनों को रखता है। यह शोध पूछता है: हम वास्तव में वास्तविक जीवन में कितने "संभव" ब्रह्मांड को देखते हैं, और क्या यह फ़िल्टरिंग एक अनुमानित तरीके से होती है?

बिखरे हुए ताश के पत्तों की कहानी (The Story of the Shuffled Deck)

इस अध्ययन में, डेविड स्टंपफ नामक एक शोधकर्ता ने कोशिकाओं के भीतर के सूक्ष्म ऊर्जा संयंत्रों—माइटोकॉन्ड्रिया (mitochondria)—को देखकर इस फ़िल्टरिंग प्रक्रिया की जांच करने का निर्णय लिया। उन्होंने केवल एक व्यक्ति को नहीं देखा; उन्होंने जेनबैंक (GenBank) डेटाबेस से 53,166 पूर्ण माइटोकॉन्ड्रियल जीनोमों का एक विशाल संग्रह एकत्र किया, जो आनुवंशिक कोड का एक विशाल सार्वजनिक पुस्तकालय है। इस डेटा के पहाड़ को समझने के लिए, उन्होंने एक विशेष डिजिटल मानचित्र बनाया जिसे नॉलेज ग्राफ (knowledge graph) कहा जाता है।

एक नॉलेज ग्राफ को स्टिकी नोट्स के एक विशाल, इंटरैक्टिव वेब के रूप में समझें। प्रत्येक नोट डेटा का एक टुकड़ा है (जैसे एक विशिष्ट डीएनए अनुक्रम), और उन्हें जोड़ने वाली कड़ियाँ दिखाती हैं कि वे वास्तव में कैसे संबंधित हैं। इस मानचित्र की विशेष बात यह है कि यह "प्रोवेनेंस" (provenance) बनाए रखता है, जो कि एक सटीक कागजी कार्रवाई रखने का एक शानदार शब्द है। यह याद रखता है कि सूचना का प्रत्येक टुकड़ा कहाँ से आया और इसे कैसे असेंबल किया गया। इसने शोधकर्ता को एक एकल डीएनए अक्षर से लेकर एक पूरी तरह से कार्यात्मक प्रोटीन मशीन तक का रास्ता ट्रेस करने की अनुमति दी, बिना यात्रा का पता खोए।

महान संपीड़न (The Great Compression)

जब स्टंपफ ने इन रास्तों को ट्रेस करना शुरू किया, तो उन्हें कुछ अविश्वसनीय मिला। उन्होंने पाया कि जबकि एक विशिष्ट प्रोटीन के लिए डीएनए अक्षरों को व्यवस्थित करने के अरबों सैद्धांतिक तरीके हैं, प्रकृति केवल उनके एक बहुत छोटे अंश का उपयोग करती है। उन्होंने इसे एक नई अवधारणा आर्मोसिस (armosis) का उपयोग करके मापा, जो मूल रूप से एक स्कोर है जो आपको बताता है कि "संभव" ब्रह्मांड वास्तविक "देखे गए" वास्तविकता में कितना सिकुड़ जाता है।

परिणामों ने दिखाया कि यह संकुचन चरणों में होता है, जैसे एक कीप (funnel) जो संकरा होता जा रहा हो:

• चरण 1: जब यह देखा गया कि डीएनए अक्षर (कोडोन) प्रोटीन निर्देशों में कैसे बदलते हैं, तो फ़िल्टर पहले से ही काम कर रहा था। आर्मोसिस स्कोर 1.5 था, जिसका अर्थ था कि देखे गए विकल्प कुल संभावनाओं की तुलना में पहले से ही बहुत कम थे।
• चरण 2: जैसे-जैसे वे इन प्रोटीन निर्देशों के बड़ी मशीनों (जैसे कॉम्प्लेक्स I, कोशिका की ऊर्जा प्रणाली का एक हिस्सा) में असेंबल होने के स्तर पर पहुँचे, फ़िल्टर बहुत सख्त हो गया। आर्मोसिस स्कोर उछलकर 10.7 हो गया।
• चरण 3: जब तक उन्होंने संपूर्ण इलेक्ट्रॉन ट्रांसपोर्ट चेन (पूरी ऊर्जा बनाने वाली प्रणाली) को देखा, स्कोर एक विशाल 30.9 था।

इसका मतलब है कि जैसे-जैसे आप बड़ी और अधिक जटिल जैविक मशीनें बनाते हैं, प्रकृति वास्तव में जिन डिजाइनों का उपयोग करती है, उनकी संख्या उस चीज़ का एक सूक्ष्म अंश बन जाती है जो अस्तित्व में हो सकती थी। यह ऐसा ही है जैसे आपके पास अनंत सूट वाले ताश के पत्तों का एक डेक हो, लेकिन हर बार जब आप ताश का घर बनाने की कोशिश करते हैं, तो आपको केवल कुछ विशिष्ट कार्डों का उपयोग करने की अनुमति दी जाती है।

जीवन का "चेकरबोर्ड" (The "Checkerboard" of Life)

सबसे आश्चर्यजनक निष्कर्षों में से एक यह था कि ये सीमित डिज़ाइन यादृच्छिक नहीं हैं। शोधकर्ता ने पाया कि प्रोटीन के कुछ हिस्से पहेली के टुकड़ों की तरह एक साथ "चिपकते" हैं जो केवल विशिष्ट भागीदारों के साथ फिट होते हैं। भले ही इन प्रोटीनों के जीन डीएनए स्ट्रैंड पर दूर-दूर हो सकते हैं, वे जोड़ों या समूहों में चलते हैं।

उन्होंने इस पैटर्न को "रेटिकुलेट चेकरबोर्ड" (reticulate checkerboard) के रूप में वर्णित किया। एक चेकरबोर्ड की कल्पना करें जहाँ काले वर्ग जीनों के सबसे सामान्य संयोजन हैं, और सफेद वर्ग दुर्लभ वाले हैं। अधिकांश लोगों के पास एक "ब्लैक स्क्वायर" पैटर्न होता है, लेकिन कुछ "व्हाइट स्क्वायर" भिन्नताएं भी होती हैं। महत्वपूर्ण रूप से, अध्ययन ने दिखाया कि ये पैटर्न केवल स्थानीय नहीं हैं; वे वैश्विक हैं। उदाहरण के लिए, ATP6 और ATP8 के जीन (जो डीएनए पर ओवरलैप होते हैं) एक साथ जुड़े रहते हैं, लेकिन वे वास्तव में आपस में जुड़ने की मजबूती के मामले में केवल 33वें स्थान पर हैं। कई अन्य जीन जो डीएनए पर दूर हैं, उनके बीच और भी मजबूत "दोस्ती" है और वे अक्सर एक साथ चलते हैं।

अध्ययन ने यह भी देखा कि क्या हम अधिक लोगों के अनुक्रमण (sequencing) करके नए, जंगली संयोजन पाते रहेंगे। सैचुरेशन एनालिसिस (saturation analysis) नामक एक विधि का उपयोग करते हुए, उन्होंने पाया कि हम एक सीमा के करीब पहुँच रहे हैं। उन्होंने अनुमान लगाया कि मनुष्यों में विशिष्ट प्रोटीन-जीन संयोजनों की कुल संख्या सीमित है, लगभग 12.5 मिलियन (उनके मॉडल के आधार पर)। उन्होंने गणना की कि यदि हम लगभग 81,842 जीनोम का अनुक्रमण करते, तो हमने 95% सभी सामान्य संयोजनों को पा लिया होता, और 125,811 जीनोम तक, हमने 99% पा लिया होता। यह सुझाव देता है कि प्रकृति के पास डिजाइनों का एक "सीमित भंडार" (finite repertoire) है। हम माइटोकॉन्ड्रिया के अंतहीन नए प्रकारों की खोज नहीं कर रहे हैं; हम केवल सीमित टेम्पलेट्स के दुर्लभ, लॉन्ग-टेल विविधताओं को खोज रहे हैं।

इसका क्या अर्थ है (और क्या नहीं) (What This Means - and What It Doesn't)

यह शोध पत्र सुझाव देता है कि जीव विज्ञान कोई अराजक मुक्त-प्रवाह (free-for-all) नहीं है जहाँ कुछ भी हो सकता है। इसके बजाय, यह एक अत्यधिक नियंत्रित प्रणाली है जहाँ कार्यात्मक आवश्यकताएं एक सख्त संपादक के रूप में कार्य करती हैं, जो लगभग सभी "क्या-हो-सकता-था" को काट देती हैं और केवल "जो-काम-करता-है" को छोड़ देती हैं।

हालाँकि, लेखक यह कहने में सावधान हैं कि यह अध्ययन यह व्याख्या नहीं करता कि ऐसा क्यों होता है। यह हमें उन विशिष्ट जैविक तंत्रों (जैसे विशिष्ट रासायनिक प्रतिक्रियाएं या विकासवादी दबाव) के बारे में नहीं बताता जो प्रकृति को इन विशिष्ट पैटर्न को चुनने के लिए मजबूर करते हैं। यह केवल यह मापता है कि पैटर्न मौजूद हैं और बाधाएं कितनी मजबूत हैं। यह किसी शहर में ट्रैफिक लाइटों के होने का पता लगाने जैसा है; अध्ययन ट्रैफिक लाइटों का सटीक मानचित्रण करता है लेकिन यह स्पष्ट नहीं करता कि शहर नियोजन समिति ने उन्हें कहाँ रखने का निर्णय लिया, उसके मिनट (meeting minutes) क्या थे।

अध्ययन इस विचार को भी खारिज करता है कि ये पैटर्न यादृच्छिक हैं या वे हमेशा के लिए बढ़ते रहेंगे। डेटा स्पष्ट रूप से मानव माइटोकॉन्ड्रिया में दिखने वाले डिजाइनों की विविधता की एक निश्चित सीमा दिखाता है। हालाँकि अध्ययन मानव माइटोकॉन्ड्रिया पर केंद्रित है, यह संकेत देता है कि यह "प्रतिबंधित असेंबली" (constrained assembly) इस बात का सामान्य नियम हो सकता है कि जटिल जैविक प्रणालियों का निर्माण कैसे किया जाता है, जो यह सुझाव देता है कि जीवन संभावनाओं के एक विशाल स्थान का अन्वेषण करता है लेकिन हमेशा एक बहुत छोटे, अत्यधिक संगठित पड़ोस में ही निवास करता है।

संक्षेप में, यह शोध पत्र हमें जीवन को देखने का एक नया तरीका देता है: विविधता के अंतहीन विस्फोट के रूप में नहीं, बल्कि काम करने वाले मॉडलों के एक सावधानीपूर्वक क्यूरेटेड संग्रह के रूप में, जहाँ जटिलता की सीढ़ी पर हर कदम और अधिक 'असंभव' को फ़िल्टर करता है, और हमें आज के सुंदर, सीमित डिजाइनों के साथ छोड़ देता है।