Joint optimisation of amino acid and coding sequence for de novo designed proteins
यह शोध पत्र JANUS को प्रस्तुत करता है, जो एक संयुक्त अनुकूलन ढांचा (joint optimization framework) है जो प्रायोगिक देनदारियों (experimental liabilities) को समाप्त करने और संश्लेषण सफलता दरों में सुधार करने के लिए इनवर्स-फोल्डिंग एंट्रॉपी का लाभ उठाकर 'डी नोवो' प्रोटीनों के लिए अमीनो एसिड अनुक्रमों और कोडिंग अनुक्रमों को एक साथ डिजाइन करता है, जो इन कार्यों को अलग-अलग मानने वाली पारंपरिक विधियों से बेहतर प्रदर्शन करता है।
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जीवन की शांत, सूक्ष्म दुनिया में, प्रोटीन बनाने के निर्देश एक दोहरी भाषा में लिखे जाते हैं। पहली भाषा स्वयं प्रोटीन है, जो अमीनो एसिड की एक श्रृंखला है जो एक विशिष्ट आकार में मुड़ती है ताकि वह कोई काम कर सके, जैसे कि ताले में फिट होने वाली चाबी या किसी रासायनिक प्रतिक्रिया को तेज करने वाला एंजाइम। दूसरी भाषा जीन है, डीएनए का एक धागा जो उस प्रोटीन के लिए ब्लूप्रिंट (खाका) के रूप में कार्य करता है। लाखों वर्षों से, प्रकृति ने ये ब्लूप्रिंट लिखे हैं, और प्रत्येक प्राकृतिक प्रोटीन एक ऐसे जीन के साथ आता है जिसे विकास (इवोल्यूशन) द्वारा परखा और परिष्कृत किया गया है। लेकिन आधुनिक विज्ञान में, शोधकर्ता अब पूरी तरह से नए प्रोटीन शून्य से डिजाइन कर रहे हैं, ऐसी आकृतियाँ बना रहे हैं जो प्रकृति ने कभी नहीं बनाईं। चुनौती यह है कि जबकि वैज्ञानिक इन नई आकृतियों की कल्पना करने में बहुत कुशल हो गए हैं, वे उन्हें बनाने के लिए आवश्यक जीन को डिजाइन करने में अक्सर संघर्ष करते हैं। एक जीन केवल प्रोटीन की निष्क्रिय प्रति नहीं है; यह निर्देशों का एक जटिल सेट है जहाँ अक्षरों का विशिष्ट चयन इस बात पर निर्भर करता है कि जीन को कितनी अच्छी तरह पढ़ा जाता है, संदेश कितना स्थिर है, और क्या कोशिका वास्तव में प्रोटीन का उत्पादन कर सकती है या बिना घुटते हुए (चोकिंग के बिना) काम कर सकती है।
एक प्राकृतिक प्रोटीन के लिए, जीन एक ज्ञात मात्रा है, एक विश्वसनीय साथी जो समय की कसौटी पर खरा उतरा है। एक बिल्कुल नए, डिजाइन किए गए प्रोटीन के लिए, ऐसा कोई साथी नहीं होता। वैज्ञानिकों को जीन को शून्य से आविष्कार करना पड़ता है। अब तक, मानक दृष्टिकोण इन दोनों कार्यों को अलग-अलग चरणों के रूप में मानने का रहा है। पहले, एक कंप्यूटर सटीक प्रोटीन आकार डिजाइन करता है। फिर, एक अलग कंप्यूटर प्रोग्राम उस निश्चित आकार को लेता है और उसे बनाने के लिए सर्वोत्तम संभव जीन खोजने का प्रयास करता है, यह मानते हुए कि प्रोटीन अनुक्रम (सीक्वेंस) को बदला नहीं जा सकता। यह शोध प्रबंध तर्क देता है कि यह अलगाव एक गलती है। शोधकर्ता दिखाते हैं कि प्रोटीन अनुक्रम एक निश्चित लक्ष्य नहीं बल्कि एक लचीला लक्ष्य है, और प्रोटीन अनुक्रम को डिजाइन करते समय जीन को थोड़ा बदलने की अनुमति देकर, वे उन समस्याओं को हल कर सकते हैं जिन्हें एक मानक जीन डिजाइनर छू भी नहीं सकता। उन्होंने एक नई विधि विकसित की जो प्रोटीन और उसके जीन को एक साथ डिजाइन करती है, जिससे एक ऐसा समाधान मिलता है जो कोशिका के लिए बेहतर है, निर्माण में आसान है, और प्रयोगशाला में काम करने की अधिक संभावना रखता है।
शोधकर्ताओं ने 862 प्रोटीन बैकबोन के एक विशाल संग्रह को देखकर शुरुआत की, जिसमें अन्य वैज्ञानिकों द्वारा बनाए गए सैकड़ों नए डिजाइन भी शामिल थे। उन्होंने एक सरल प्रश्न पूछा: जब हम किसी विशिष्ट आकार के लिए जीन डिजाइन करते हैं, तो हमारे पास वास्तव में कितनी स्वतंत्रता होती है? उन्होंने पाया कि इन नए प्रोटीनों में लगभग हर स्थिति के लिए, कई अलग-अलग अमीनो एसिड होते हैं जो उसी तरह से आकार में फिट बैठ सकते हैं। वास्तव में, कंप्यूटर मॉडल ने दिखाया कि एक विशिष्ट डिजाइन के लिए, बहुत अधिक छिपी हुई लचीलापन (विग्ल रूम) होती है, एक प्रकार का "विगल रूम" जहाँ प्रोटीन को अपने आकार को खोए बिना विभिन्न निर्माण खंडों (बिल्डिंग ब्लॉक्स) के साथ बनाया जा सकता है। मानक विधि इस लचीलेपन को त्याग देती है, एक अनुक्रम चुनती है और जीन के बारे में विचार करने से पहले ही उसे लॉक कर देती है। नया दृष्टिकोण, जिसे लेखक JANUS कहते हैं, उस लचीलेपन को खुला रखता है। यह प्रोटीन और जीन को एक एकल, जुड़े हुए पहेली के रूप में मानता है, जो एक ही समय में दोनों के सर्वोत्तम संयोजन की खोज करता है।
जब उन्होंने इस संयुक्त दृष्टिकोण का परीक्षण 447 प्रकाशित प्रोटीन डिजाइनों पर किया, तो परिणाम चौंकाने वाले थे। उन्होंने पाया कि इन 99.1% डिजाइनों में कम से कम एक छिपा हुआ दोष था, एक "दायित्व" (लायबिलिटी) जो प्रोटीन को विफल कर सकता है जब कोशिका इसे बनाने की कोशिश करती है। इन दोषों में ऐसे अनुक्रम शामिल थे जो बहुत दोहराव वाले थे, ऐसे क्षेत्र जो बहुत चिपचिपे थे और गुच्छे बनाने के प्रति प्रवण थे, या ऐसे संकेत जो कोशिका को प्रोटीन को नष्ट करने का निर्देश देते थे। एक मानक जीन ऑप्टिमाइज़र, जो प्रोटीन को स्थिर रखते हुए केवल जीन के अक्षरों को बदल सकता है, इन समस्याओं को ठीक नहीं कर सका। यह घर के अंदर फर्नीचर को पुनर्व्यवस्थित करके छत के रिसाव को ठीक करने की कोशिश करने जैसा था; समस्या स्वयं संरचना में थी। प्रोटीन अनुक्रम को थोड़ा बदलने की अनुमति देकर, नया तरीका इन दोषों को दूर कर सकता है। पांच प्रकार के दोषों में से तीन के लिए, उन्हें ठीक करने की लागत अविश्वसनीय रूप से कम थी, जिसमें समग्र डिजाइन में केवल बहुत मामूली बदलाव की आवश्यकता थी।
सबसे आश्चर्यजनक और व्यावहारिक खोज प्रोटीन की जीव विज्ञान के बारे में नहीं थी, बल्कि इसे बनाने के लॉजिस्टिक्स के बारे में थी। वाणिज्यिक कंपनियाँ जो वैज्ञानिकों के लिए जीन का संश्लेषण (सिंथेसिस) करती हैं, उनके पास जो भी बनाएंगे उसके बारे में सख्त नियम हैं। वे अक्षरों के कुछ पैटर्न वाले जीन नहीं बना सकते क्योंकि वे पैटर्न बनाना कठिन होता है या त्रुटियों के प्रति प्रवण होते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि जब उन्होंने प्रोटीन को पहले डिजाइन करने और फिर जीन को डिजाइन करने के पुराने तरीके का उपयोग किया, तो परिणामी जीन आधे से अधिक बार विनिर्माण नियमों का उल्लंघन करते थे। जब उन्होंने नए संयुक्त पद्धति का उपयोग किया, तो उल्लंघनों की संख्या आधे से अधिक कम हो गई। इसका अर्थ है कि एक जीन जिसे एक विक्रेता पहले बनाने से मना कर देता, उसे अब ऑर्डर किया जा सकता है और बनाया जा सकता है। यह एक महत्वपूर्ण बाधा है; यदि एक जीन ऑर्डर नहीं किया जा सकता है, तो प्रोजेक्ट जीव विज्ञान के परीक्षण होने से पहले ही रुक जाता है। नया तरीका अनिवार्य रूप से इन नए प्रोटीनों के लिए रास्ता साफ करता है ताकि वे कंप्यूटर से निकलकर वास्तविक दुनिया में प्रवेश कर सकें।
अध्ययन ने यह भी देखा कि इन लाभों को प्राप्त करने के लिए प्रोटीन अनुक्रम को वास्तव में कितना बदलने की आवश्यकता थी। उन्होंने पाया कि अधिकांश डिजाइनों के लिए, इस पद्धति को बहुत बेहतर परिणाम प्राप्त करने के लिए केवल कुछ अमीनो एसिड को बदलने की आवश्यकता थी। वास्तव में, उन्होंने दिखाया कि एक बहुत ही छोटा लचीलापन लगभग सभी संभावित सुधारों को पकड़ने के लिए पर्याप्त था। यह सुझाव देता है कि "परफेक्ट" प्रोटीन अनुक्रम एक एकल, कठोर बिंदु नहीं है, बल्कि कई अच्छे विकल्पों वाला एक परिदृश्य (लैंडस्केप) है। संयुक्त पद्धति बस उस स्थान को खोजती है जहाँ प्रोटीन स्थिर है, जीन पढ़ना आसान है, और विनिर्माण नियमों का पालन किया जाता है। उन्होंने यह भी परीक्षण किया कि क्या यह दृष्टिकोण बैक्टीरिया बनाम मानव कोशिकाओं जैसे विभिन्न प्रकार की कोशिकाओं में बेहतर काम करता है, और पाया कि विधि दोनों के लिए सफलतापूर्वक अनुकूलित हो गई, हालांकि प्रत्येक होस्ट के लिए विशिष्ट परिवर्तन अलग थे।
इन सफलताओं के बावजूद, शोधकर्ता इस बात को लेकर सतर्क थे कि उनकी विधि कहाँ बड़ी बढ़त प्रदान नहीं करती है। जीन के एक विशिष्ट भाग के लिए जो प्रोटीन उत्पादन की गति को नियंत्रित करता है, उन्होंने पाया कि अधिकांश सुधार प्रोटीन को छुए बिना केवल जीन के अक्षरों को बदलकर प्राप्त किया जा सकता था। यह पुष्टि करता है कि कुछ कार्यों के लिए, काम करने का पुराना तरीका अभी भी काफी अच्छा है। हालाँकि, उन व्यापक समस्याओं के लिए जिनमें प्रोटीन की स्थिरता और कोशिका की सफाई प्रणालियों के साथ उसका संपर्क शामिल है, संयुक्त दृष्टिकोण आवश्यक है। अध्ययन निष्कर्ष निकालता है कि प्रोटीन डिजाइन का क्षेत्र जीन को एक माध्यमिक विचार (आफ्टरथॉट) मानकर चल रहा था, लेकिन 'डे नोवो' प्रोटीनों के लिए, जीन एक प्राथमिक बाधा है। प्रोटीन और जीन को एक साथ हल करके, वैज्ञानिक ऐसे डिजाइन बना सकते हैं जो न केवल सैद्धांतिक रूप से सुदृढ़ हैं, बल्कि व्यावहारिक रूप से भी व्यवहार्य हैं, जिससे उनकी डिजिटल रचनाओं को वास्तविक, काम करने वाले अणुओं में बदला जा सके।
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