ईटीएच ज्यूरिख के शोधकर्ताओं की एक टीम ने मेटाग्राफ विकसित किया है, जो एक अभूतपूर्व उपकरण है जो वैज्ञानिकों को विशाल सार्वजनिक डीएनए और आरएनए डेटाबेस को सेकंडों में खोजने की अनुमति देता है, जिससे इसे “डीएनए के लिए Google” उपनाम मिला है। वैश्विक रिपॉजिटरी में अब लगभग 100 पेटाबाइट आनुवंशिक डेटा है, जो इंटरनेट पर कुल पाठ के बराबर है, अनुक्रमों को डाउनलोड करने और उनका विश्लेषण करने के पारंपरिक तरीके धीमे और संसाधन-गहन हो गए हैं। मेटाग्राफ डेटा की इस विशाल मात्रा को एक खोजने योग्य, पूर्ण-पाठ सूचकांक में संपीड़ित करता है, जिससे लाखों डेटासेट में अनुक्रमों की तेजी से पहचान संभव हो जाती है। यह नवाचार रोगजनकों, एंटीबायोटिक प्रतिरोध और दुर्लभ आनुवंशिक स्थितियों में अनुसंधान को गति दे सकता है।
कैसे “Google for DNA” आनुवंशिक अनुसंधान को बदल देता है
डीएनए अनुक्रमण ने बायोमेडिकल अनुसंधान में क्रांति ला दी है, जिससे वैज्ञानिकों को वंशानुगत विकारों की पहचान करने, ट्यूमर उत्परिवर्तन को ट्रैक करने और SARS-CoV-2 जैसे उभरते रोगजनकों की निगरानी करने में सक्षम बनाया गया है। हालाँकि, अमेरिकन सीक्वेंस रीड आर्काइव (एसआरए) और यूरोपियन न्यूक्लियोटाइड आर्काइव (ईएनए) जैसे रिपॉजिटरी में सार्वजनिक रूप से साझा अनुक्रमण डेटा की तेजी से वृद्धि ने एक बड़ी कम्प्यूटेशनल चुनौती पैदा कर दी है। अब तक, विशिष्ट अनुक्रमों की खोज के लिए बड़े पैमाने पर डेटासेट डाउनलोड करने की आवश्यकता होती थी, जो समय लेने वाली, महंगी और अक्सर अधूरी होती थी। मेटाग्राफ ने शोधकर्ताओं को लाखों अनुक्रमों में लगभग तुरंत खोज करने की अनुमति देकर इसे बदल दिया है, जिससे आनुवंशिक अन्वेषण पहले से कहीं अधिक तेज़, अधिक कुशल और कहीं अधिक व्यापक हो गया है।
मेटाग्राफ कैसे काम करता है
मेटाग्राफ आनुवंशिक अनुक्रमों के लिए एक पूर्ण-पाठ खोज प्रणाली पेश करता है, जो शोधकर्ताओं को डीएनए या आरएनए अनुक्रम इनपुट करने की अनुमति देता है और तुरंत पता लगाता है कि यह सार्वजनिक डेटासेट में कहां दिखाई देता है। डेटा का संपीड़ित, अनुक्रमित प्रतिनिधित्व बनाकर, उपकरण आवश्यक जानकारी को बनाए रखते हुए भंडारण आवश्यकताओं को 300 गुना कम कर देता है। जटिल गणितीय ग्राफ़ स्केलेबल खोजों को सक्षम करते हुए, डेटा को कुशलतापूर्वक संरचित करते हैं। जैसे-जैसे डेटासेट बढ़ता है, टूल को न्यूनतम अतिरिक्त कंप्यूटिंग संसाधनों की आवश्यकता होती है। ईटीएच शोधकर्ताओं के अनुसार, यह दृष्टिकोण सटीक और लागत प्रभावी दोनों है, जिसमें प्रश्नों की लागत $0.74 प्रति मेगाबेस जितनी कम है।
अनुसंधान और चिकित्सा में अनुप्रयोग
मेटाग्राफ की गति और सटीकता आनुवंशिक अनुसंधान को बदल सकती है। यह वैज्ञानिकों को प्रतिरोधी जीन की पहचान करने, हानिकारक बैक्टीरिया से लड़ने वाले बैक्टीरियोफेज का पता लगाने और कम शोध वाले रोगजनकों के अध्ययन में तेजी लाने में मदद कर सकता है। भविष्य में, उपकरण दुर्लभ आनुवंशिक स्थितियों को समझने या उभरते संक्रामक रोगों के प्रति तीव्र प्रतिक्रिया का समर्थन करने में भी सहायता कर सकता है। दुनिया के सार्वजनिक रूप से उपलब्ध अनुक्रम डेटासेट में से आधे पहले से ही अनुक्रमित हैं, शेष को वर्ष के अंत तक जोड़े जाने की उम्मीद है। इसकी ओपन-सोर्स प्रकृति इसे बड़े आंतरिक डेटाबेस वाली दवा कंपनियों के लिए भी मूल्यवान बनाती है।
डीएनए सर्च इंजन का भविष्य
ईटीएच शोधकर्ताओं का मानना है कि मेटाग्राफ का उपयोग अंततः वैज्ञानिक प्रयोगशालाओं से परे किया जा सकता है। डॉ. आंद्रे काहल्स का कहना है कि, जिस तरह Google अप्रत्याशित तरीकों से विकसित हुआ, आनुवंशिक डेटा खोजने की क्षमता व्यापक अनुप्रयोगों के लिए आम हो सकती है, जैसे कि घर पर पौधों की प्रजातियों की पहचान करना। विशाल, जटिल आनुवंशिक अभिलेखों को खोजने योग्य संसाधन में बदलकर, मेटाग्राफ जैव सूचना विज्ञान में एक बड़ी छलांग का प्रतिनिधित्व करता है, जो वैज्ञानिकों को पहले से कहीं अधिक तेजी से और अधिक कुशलता से जीवन के कोड का पता लगाने के लिए एक उपकरण प्रदान करता है।
