सेल्युलर एजिंग को उलटने के लिए आनुवंशिक उम्मीदवारों की खोज में तेजी
Google/DeepMind
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जीवविज्ञानी ओमर अबुदय्येह और जोनाथन गुटेनबर्ग उम्र बढ़ने के शोध को तेज करने के लिए Google DeepMind के Co-Scientist टूल का उपयोग कर रहे हैं। Co-Scientist हजारों वैज्ञानिक लेखों को स्कैन करता है, परिकल्पनाएं उत्पन्न करता है, और आनुवंशिक स्क्रीनिंग के डेटा का विश्लेषण करता है, जिससे विश्लेषण का समय महीनों से घटकर दिनों में आ जाता है।
ओमार अबुदायेह और जोनाथन गूटेनबर्ग की प्रयोगशालाओं में, बड़े पैमाने पर आनुवंशिक स्क्रीनिंग की जाती है, जिसमें हजारों जीनों को चालू और बंद किया जाता है ताकि यह समझा जा सके कि कोशिकाएं परिवर्तनों पर कैसे प्रतिक्रिया करती हैं। लक्ष्य उन परिवर्तनों की पहचान करना है जो कोशिकाओं को जीर्णावस्था (क्षतिग्रस्त, उम्र से संबंधित) से त्वचा, बाल और मांसपेशियों जैसे ऊतकों में युवा अवस्था में स्थानांतरित करते हैं। को-साइंटिस्ट दो चरणों में सहायता करता है: पहला, यह हजारों वैज्ञानिक पत्रों को स्कैन करके परिकल्पनाएं उत्पन्न करता है और परीक्षण के लिए 20 से अधिक नए, प्रशंसनीय आनुवंशिक कारकों का प्रस्ताव करता है; प्रयोगशाला प्रयोगों ने कई परिकल्पनाओं की पुष्टि की, और अनुशंसित कारकों ने कोशिकाओं को बेहतर कार्यक्षमता के साथ अधिक युवा अवस्था में सफलतापूर्वक वापस लाया। दूसरा, को-साइंटिस्ट परिणामों के विश्लेषण को तेज करता है: आम तौर पर, स्क्रीनिंग डेटा को बिखरे हुए वैज्ञानिक साहित्य से मिलान करने में एक शोधकर्ता को छह महीने तक लग जाते हैं, जबकि को-साइंटिस्ट इस कार्य को कुछ दिनों में पूरा करता है।
स्रोत: Google DeepMind —
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