নেচার জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণা অনুসারে, গবেষকরা র‍্যান্ডম হেটেরোপলিমার (আরএইচপি) তৈরি করেছেন যা এনজাইমের মতো কাজ করে, যা সম্ভবত শিল্পCatalysis এবং ওষুধ তৈরিতে বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনতে পারে। প্রায় 1,300টি ধাতব প্রোটিনের সক্রিয় সাইট থেকে অনুপ্রেরণা নিয়ে, দলটি একটি "ওয়ান-পট" সংশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করে এই আরএইচপিগুলি ডিজাইন করেছে, যা কার্যকরভাবে কৃত্রিম এনজাইম তৈরি করেছে।

এই উদ্ভাবনের মূল বিষয় হল গুরুত্বপূর্ণ মনোমার ধারণকারী অংশগুলির রাসায়নিক বৈশিষ্ট্যগুলিকে পরিসংখ্যানগতভাবে নিয়ন্ত্রণ করার ক্ষমতা, যা প্রোটিনে পাওয়া কার্যকরী অবশিষ্টাংশের অনুরূপ। এর মধ্যে মূল মনোমারগুলির চারপাশে প্রোটিনের মতো মাইক্রোএনভায়রনমেন্ট তৈরি করতে সেগমেন্টাল হাইড্রোফোবিসিটি মড্যুলেট করা অন্তর্ভুক্ত, যা মূলত ছদ্ম-সক্রিয় সাইট তৈরি করে। গবেষকরা প্রস্তাব করেছেন যে সেগমেন্টাল স্তরে সাইডচেইনের স্থানিক এবং অস্থায়ী অভিক্ষেপ প্রোগ্রামিংয়ের এই পদ্ধতিটি প্রোটিনের আচরণের কার্যকরভাবে প্রতিলিপি তৈরি করতে পারে, এমনকি প্রোটিনের থেকে ভিন্ন ব্যাকবোন রসায়নযুক্ত পলিমারগুলির ক্ষেত্রেও।

"আমরা মূলত মনোমার সিকোয়েন্স স্পেসিফিসিটি-র সীমাবদ্ধতাগুলি কাটিয়ে উঠতে পলিমারগুলির ঘূর্ণন স্বাধীনতাকে কাজে লাগাচ্ছি," বলেছেন গবেষণার প্রধান লেখক ডঃ [Insert Fictional Lead Researcher Name]। "এটি আমাদের সামগ্রিক স্তরে অভিন্ন আচরণ অর্জন করতে দেয়।"

এই এনজাইমগুলির বিকাশ উপকরণ বিজ্ঞানের একটি দীর্ঘস্থায়ী চ্যালেঞ্জ মোকাবিলা করে: কৃত্রিমভাবে প্রোটিনের জটিল কার্যাবলী প্রতিলিপি করা। বিজ্ঞানীরা প্রোটিনের প্রাথমিক, মাধ্যমিক এবং তৃতীয় কাঠামো প্রতিলিপি করতে অগ্রগতি করলেও, কার্যকরী ভিন্নতা অর্জন করা যা তাদের অনুঘটক কার্যকলাপকে চালিত করে, তা অধরা রয়ে গেছে। নতুন পদ্ধতিটি সুনির্দিষ্ট মনোমার সিকোয়েন্সিংয়ের প্রয়োজনীয়তাকে এড়িয়ে গিয়ে পলিমার চেইনের মধ্যে মনোমারের বিতরণের পরিসংখ্যানগত নিয়ন্ত্রণের উপর নির্ভর করে।

এই গবেষণার তাৎপর্য সুদূরপ্রসারী। ঐতিহ্যবাহী এনজাইম সংশ্লেষণ জটিল এবং ব্যয়বহুল। একটি সরল "ওয়ান-পট" পদ্ধতির মাধ্যমে সংশ্লেষিত আরএইচপিগুলি সম্ভাব্যভাবে একটি সস্তা এবং আরও সহজে ব্যবহারযোগ্য বিকল্প সরবরাহ করে। এটি ওষুধ থেকে শুরু করে বায়োফুয়েল পর্যন্ত বিভিন্ন শিল্পে উল্লেখযোগ্য খরচ কমাতে পারে।

অধিকন্তু, এই গবেষণায় ব্যবহৃত নকশার নীতিগুলি বিশেষভাবে তৈরি অনুঘটক বৈশিষ্ট্যযুক্ত এনজাইম তৈরি করতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। মূল মনোমারগুলির রাসায়নিক বৈশিষ্ট্যগুলি সাবধানে নির্বাচন এবং পরিবর্তন করে, গবেষকরা সম্ভাব্যভাবে নির্দিষ্ট রাসায়নিক বিক্রিয়াগুলির জন্য অনুঘটক ডিজাইন করতে পারেন, যা ওষুধ আবিষ্কার এবং উপকরণ সংশ্লেষণের জন্য নতুন পথ খুলে দেবে।

গবেষণাটি উপকরণ বিজ্ঞানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) ক্রমবর্ধমান ভূমিকার উপরও আলোকপাত করে। গবেষকরা ধাতব প্রোটিনের সক্রিয় সাইটগুলি বিশ্লেষণ করতে এবং তাদের এনজাইমগুলির জন্য মূল নকশার নীতিগুলি সনাক্ত করতে এআই অ্যালগরিদম ব্যবহার করেছেন। এটি প্রমাণ করে যে এআই কীভাবে কাঙ্ক্ষিত কার্যকারিতা সহ নতুন উপকরণ আবিষ্কার এবং বিকাশের গতি বাড়িয়ে তুলতে পারে।

এআই-চালিত উপকরণ আবিষ্কারের বিশেষজ্ঞ ডঃ [Insert Fictional AI Expert Name] বলেছেন, "এআই উপকরণ বিজ্ঞানীদের জন্য একটি অপরিহার্য হাতিয়ার হয়ে উঠছে।" "এটি আমাদের বিপুল পরিমাণ ডেটা বিশ্লেষণ করতে এবং এমন নিদর্শন সনাক্ত করতে দেয় যা ম্যানুয়ালি সনাক্ত করা অসম্ভব।"

এই গবেষণার পরবর্তী পদক্ষেপগুলির মধ্যে রয়েছে আরএইচপিগুলির নকশা অপ্টিমাইজ করা এবং বিভিন্ন অনুঘটক বিক্রিয়াতে তাদের কার্যকারিতা পরীক্ষা করা। গবেষকরা নকশা প্রক্রিয়াটিকে আরও পরিমার্জিত করতে এবং আরও দক্ষ এনজাইম তৈরি করতে এআই ব্যবহারের সম্ভাবনাও খতিয়ে দেখছেন। দলটি এই আরএইচপিগুলির দীর্ঘমেয়াদী স্থিতিশীলতা এবং পুনর্ব্যবহারযোগ্যতা নিয়েও তদন্ত করার পরিকল্পনা করেছে, যা শিল্প সেটিংসে তাদের ব্যবহারিক প্রয়োগের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ বিষয়।