On the emergence of in silico biology for intervention in living systems
यह शोध पत्र तर्क देता है कि जीवित प्रणाली हस्तक्षेप के लिए *इन सिलिको* जीव विज्ञान को आगे बढ़ाने हेतु वर्तमान डेटा-संचालित सीमाओं से आगे बढ़कर एक ऐसी प्रणालीगत परिप्रेक्ष्य को अपनाना आवश्यक है जो सहसंबध और जैविक तंत्र के बीच के अंतर को पाटने के लिए सुसंगत बहु-स्तरीय निरूपण, कारण अनुमान (causal inference) और पुनरावृत्ति कम्प्यूटेशनल-प्रायोगिक सत्यापन को एकीकृत करता हो।
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
मानव शरीर एक विशाल, परस्पर जुड़ा हुआ तंत्र है जहाँ अणु, कोशिकाएं और ऊतक स्वास्थ्य बनाए रखने या रोग को बढ़ावा देने के लिए निरंतर संवाद करते हैं। दशकों से, वैज्ञानिक इन संबंधों का मानचित्र बनाने का प्रयास कर रहे हैं, जिसमें जीन, प्रोटीन और सेल व्यवहार के डेटा का विशाल भंडार एकत्र किया गया है। यह डेटा एक लाइब्रेरी में मौजूद स्नैपशॉट्स की तरह है, जो दिखाता है कि एक ही समय में क्या मौजूद है। हालाँकि, यह जानना कि क्या मौजूद है, यह जानने से अलग है कि यह कैसे काम करता है। जीव विज्ञान को वास्तव में समझने के लिए, शोधकर्ताओं को यह अनुमान लगाने की आवश्यकता है कि यदि वे सिस्टम के किसी विशिष्ट भाग को बदलते हैं, जैसे कि किसी जीन को चालू या बंद करना, या कोई नई दवा पेश करना, तो क्या होगा। यह एक नदी के प्रवाह को देखने और यह अनुमान लगाने के बीच का अंतर है कि यदि एक बांध बनाया जाता है तो पानी कैसे प्रतिक्रिया करेगा। कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी का क्षेत्र तेजी से विकसित हुआ है, जो इस डेटा में पैटर्न खोजने के लिए शक्तिशाली कंप्यूटरों का उपयोग करता है, लेकिन एक बड़ी बाधा बनी हुई है: कंप्यूटर वर्तमान में जो वे देखते हैं उसका वर्णन करने में बहुत अच्छे हैं, लेकिन वे जीवन को नियंत्रित करने वाले कारण-और-प्रभाव (cause-and-effect) के नियमों को समझने में संघर्ष करते हैं।
कैलगरी विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं का एक नया दृष्टिकोण तर्क देता है कि आगे का रास्ता इस बात पर निर्भर करता है कि हम इन कंप्यूटर मॉडलों को बनाने के तरीके में मौलिक बदलाव लाएं। लेखक, जेम्स कोलटर, निकोल रोसिन, जेफ बियरनास्की और निल्स डेनियल फोर्कर्ट का प्रस्ताव है कि वर्तमान दृष्टिकोण बहुत खंडित है। उनका सुझाव है कि केवल बड़े, अधिक जटिल आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम में अधिक डेटा डाल देने से समस्या हल नहीं होगी यदि मॉडल जीव विज्ञान की वास्तविक संरचना को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं। इसके बजाय, वे "इन सिलिको बायोलॉजी" के एक नए युग का आह्वान करते हैं, जहाँ कंप्यूटर सिस्टम को जीवन के सांख्यिकीय पैटर्न को नहीं, बल्कि जीवन के कारण संबंधी नियमों (causal rules) को सीखने के लिए डिज़ाइन किया जाना चाहिए। इसका अर्थ है ऐसे मॉडल बनाना जो संयोग और एक वास्तविक कारण के बीच अंतर कर सकें, और जो यह अनुमान लगा सकें कि एक जीवित प्रणाली किसी हस्तक्षेप (intervention) के प्रति कैसे प्रतिक्रिया देगी, यहाँ तक कि उन स्थितियों में भी जिन्हें कंप्यूटर ने पहले कभी नहीं देखा है।
शोधकर्ता तीन विशिष्ट चुनौतियों की पहचान करते हैं जिन्हें इस विजन को वास्तविकता बनाने के लिए हल किया जाना चाहिए। पहला 'रिप्रेजेंटेशन प्रॉब्लम' (प्रतिनिधित्व की समस्या) है। जैविक डेटा अक्सर अधूरा होता है और कई अलग-अलग स्रोतों से आता है, जैसे कि जेनेटिक सीक्वेंस, माइक्रोस्कोप इमेज और रोगी के रिकॉर्ड। सूचना के ये टुकड़े एक पहेली के टुकड़ों की तरह हैं जो हमेशा सुचारू रूप से फिट नहीं होते। वर्तमान विधियाँ अक्सर इन टुकड़ों को एक एकल चित्र में जबरन फिट करने की कोशिश करती हैं, यह मानकर कि वे संबंधित हैं, लेकिन यह कोशिकाओं के कार्य करने के वास्तविक नियमों को छिपा सकता है। लेखक तर्क देते हैं कि हमें ऐसे मॉडल की आवश्यकता है जो इन मापों के संदर्भ (context) को समझ सकें, यह पहचान सकें कि एक जीन स्वस्थ ऊतक में एक तरह से और बीमार ऊतक में पूरी तरह से अलग तरह से कार्य कर सकता है। इस संदर्भ के बिना, कंप्यूटर यह अंतर नहीं कर सकता कि कोई नियम जो हमेशा सत्य है और वह पैटर्न जो केवल एक विशिष्ट स्थिति में संयोग से दिखाई देता है, के बीच क्या अंतर है।
दूसरी चुनौती 'कॉज़ैलिटी प्रॉब्लम' (कारणता की समस्या) है। भले ही एक कंप्यूटर किसी जैविक अवस्था का सटीक वर्णन कर सके, उसे यह भी अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए कि उस अवस्था में परिवर्तन होने पर क्या होगा। यही चिकित्सा हस्तक्षेप का मूल है। यदि कोई डॉक्टर किसी बीमारी का इलाज करना चाहता है, तो उन्हें यह जानने की आवश्यकता है कि किसी विशिष्ट लक्ष्य को बदलने से इलाज होगा, न कि केवल लक्षणों में अस्थायी बदलाव आएगा। पेपर बताता है कि कई वर्तमान मॉडल 'ऑब्जर्वेशनल डेटा' पर प्रशिक्षित होते हैं, जो केवल यह दिखाता है कि स्वाभाविक रूप से क्या होता है। ये मॉडल परिचित अनुक्रम में आगे क्या होगा, इसका अनुमान लगाने में उत्कृष्ट हैं, लेकिन जब कभी देखी गई स्थिति से हटकर किसी अनदेखे परिदृश्य की कल्पना करने के लिए कहा जाता है, तो वे अक्सर विफल हो जाते हैं। उदाहरण के लिए, एक मॉडल जान सकता है कि एक बीमार रोगी में एक निश्चित प्रोटीन उच्च है, लेकिन वह विश्वसनीय रूप से यह अनुमान नहीं लगा सकता कि यदि उस प्रोटीन को कम किया जाता है तो क्या होगा, क्योंकि उसने उस अंतर्निहित तंत्र को नहीं सीखा है जो प्रोटीन को बीमारी से जोड़ता है। लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि वास्तविक दुनिया के परिवर्तनों के विरुद्ध इन भविष्यवाणियों का परीक्षण किए बिना, हम यह सुनिश्चित नहीं कर सकते कि कंप्यूटर ने जीवन के नियमों को सीखा है या केवल डेटा को याद किया है।
तीसरी बाधा 'इंटरवेंशन प्रॉब्लम' (हस्तक्षेप की समस्या) है, जिसमें यह सत्यापित करना शामिल है कि कंप्यूटर क्या जानता है। एक मॉडल तभी उपयोगी है जब उसकी भविष्यवाणियों को एक जीवित प्रणाली में परीक्षण और पुष्ट किया जा सके। शोधकर्ता नोट करते हैं कि इन मॉडलों के परीक्षण के लिए कई वर्तमान बेंचमार्क त्रुटिपूर्ण हैं क्योंकि वे वास्तविक जीव विज्ञान की जटिलता को ध्यान में नहीं रखते हैं। वे दिखाते हैं कि कुछ उन्नत कंप्यूटर मॉडल सरल कार्यों पर अच्छा प्रदर्शन करते हैं, जैसे समान कोशिकाओं को एक साथ समूहित करना, लेकिन किसी विशिष्ट दवा उपचार या जेनेटिक परिवर्तन के परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए पूछे जाने पर विफल हो जाते हैं। पेपर इस बात पर प्रकाश डालता है कि मौजूदा डेटा के साथ सहमति पर्याप्त नहीं है; मॉडल को यह समझाने में सक्षम होना चाहिए कि परिवर्तन क्यों होता है और यह अनुमान लगाने में सक्षम होना चाहिए कि सिस्टम इसके लिए कैसे क्षतिपूर्ति (compensate) करेगा। उदाहरण के लिए, यदि किसी कोशिका को बदलने के लिए प्रेरित किया जाता है, तो उसके पास अक्सर बैकअप सिस्टम होते हैं जो उसे स्थिर रखने का प्रयास करते हैं। एक अच्छे मॉडल को इन छिपे हुए बचाव तंत्रों को समझना चाहिए ताकि हस्तक्षेप के वास्तविक परिणाम का अनुमान लगाया जा सके।
लेखक का तर्क है कि समाधान कंप्यूटर मॉडल को बड़ा या अधिक जटिल बनाने में नहीं है, बल्कि उन्हें जीव विज्ञान की वास्तुकला (architecture) का सम्मान करने के लिए डिज़ाइन करने में है। उनका सुझाव है कि हमें विभिन्न प्रकार के लर्निंग को संयोजित करने की आवश्यकता है, जिसमें कच्चे डेटा और स्थापित जैविक नियमों दोनों का उपयोग करके कंप्यूटर को निर्देशित किया जाए। यह दृष्टिकोण मॉडलों को वहां अंतराल भरने की अनुमति देगा जहां डेटा गायब है और यह समझने में मदद करेगा कि शरीर के विभिन्न हिस्से अणुओं से लेकर पूरे जीव तक विभिन्न पैमानों पर कैसे परस्पर क्रिया करते हैं। पेपर का सुझाव है कि अगला मोर्चा एक एकल पूर्ण एल्गोरिदम खोजना नहीं है, बल्कि एक सुसंगत प्रणाली बनाना है जो अवलोकन, भविष्यवाणी और प्रयोगात्मक परीक्षण के बीच निर्बाध रूप से चल सके। कंप्यूटर जो भविष्यवाणी करता है और लैब में जो होता है, के बीच निरंतर प्रक्रिया के माध्यम से, वैज्ञानिक जीवन को नियंत्रित करने वाले नियमों की अपनी समझ को परिष्कृत कर सकते हैं।
अंततः, यह कार्य वैज्ञानिक समुदाय के लिए यह सोचने का एक आह्वान है कि हमें जैविक मॉडलिंग के प्रति अपने दृष्टिकोण को कैसे बदलना चाहिए। लेखकों का मानना है कि डेटा का वर्णन करने, कारण को समझने और हस्तक्षेपों का परीक्षण करने के बीच का अलगाव इस क्षेत्र को पीछे खींचता रहा है। वे प्रस्ताव करते हैं कि इन तीनों तत्वों को एक एकल, सुसंगत ढांचे में एकीकृत करके, हम ऐसे कंप्यूटर सिस्टम बना सकते हैं जो केवल डेटा का विश्लेषण करने से कहीं अधिक कर सकें। ये सिस्टम अंततः नई चिकित्सा पद्धतियों के डिजाइन का मार्गदर्शन कर सकते हैं और हमें जीवित प्रणालियों को स्वास्थ्य की ओर ले जाने के तरीके को समझने में मदद कर सकते हैं। आगे का रास्ता आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की शक्ति और इस गहरे, प्रासंगिक ज्ञान के बीच एक सावधानीपूर्वक संतुलन बनाने की आवश्यकता है कि जीव विज्ञान वास्तव में कैसे काम करता है, जिससे यह सुनिश्चित हो सके कि हमारे डिजिटल उपकरण जीवित दुनिया की वास्तविकता में निहित हैं।
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