Computational immunology
शिक्षाविदों में, कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी विज्ञान का एक क्षेत्र है जिसमें इम्यूनोलॉजी के लिए उच्च-थ्रूपुट जीनोमिक और जैव सूचना विज्ञान दृष्टिकोण शामिल हैं। इस क्षेत्र का मुख्य उद्देश्य प्रतिरक्षात्मक डेटा को कम्प्यूटेशनल समस्याओं में बदलना, गणितीय और कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोणों का उपयोग करके इन समस्याओं को हल करना और फिर इन परिणामों को प्रतिरक्षात्मक रूप से सार्थक व्याख्याओं में बदलना है। परिचय प्रतिरक्षा प्रणाली मानव शरीर की एक जटिल प्रणाली है और इसे समझना जीव विज्ञान में सबसे चुनौतीपूर्ण विषयों में से एक है। प्रतिरक्षा विज्ञान अनुसंधान मानव शरीर की रक्षा के अंतर्निहित तंत्र को समझने और प्रतिरक्षात्मक रोगों के लिए दवाएं विकसित करने और स्वास्थ्य बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। जीनोमिक और प्रोटिओमिक प्रौद्योगिकियों में हाल के निष्कर्षों ने प्रतिरक्षा विज्ञान अनुसंधान को काफी बदल दिया है। मानव और अन्य मॉडल जीव जीनोम के अनुक्रम ने प्रतिरक्षा विज्ञान अनुसंधान के लिए प्रासंगिक डेटा की बड़ी मात्रा का उत्पादन किया है और साथ ही वैज्ञानिक साहित्य में बड़ी मात्रा में कार्यात्मक और नैदानिक डेटा की सूचना दी जा रही है और नैदानिक रिकॉर्ड में संग्रहीत किया जा रहा है। जैव सूचना विज्ञान या कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान में हाल की प्रगति इन बड़े पैमाने पर डेटा को समझने और व्यवस्थित करने में सहायक थी और इसने नए क्षेत्र को जन्म दिया जिसे कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी या इम्यूनोइन्फॉर्मेटिक्स कहा जाता है। कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी जैव सूचना विज्ञान की एक शाखा है और यह समान अवधारणाओं और उपकरणों पर आधारित है, जैसे कि अनुक्रम संरेखण और प्रोटीन संरचना भविष्यवाणी उपकरण। इम्यूनोमिक्स जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स की तरह एक विषय है। यह एक विज्ञान है, जो विशेष रूप से प्रतिरक्षा प्रणाली के कार्यों के बड़े पैमाने पर विश्लेषण के लिए कंप्यूटर विज्ञान, गणित, रसायन विज्ञान और जैव रसायन के साथ प्रतिरक्षा विज्ञान को जोड़ता है। इसका उद्देश्य जटिल प्रोटीन-प्रोटीन अंतःक्रियाओं और नेटवर्क का अध्ययन करना है और सामान्य, रोगग्रस्त और पुनर्गठन स्थितियों के दौरान प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं और उनकी भूमिका की बेहतर समझ की अनुमति देता है। कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी इम्यूनोमिक्स का एक हिस्सा है, जो बड़े पैमाने पर प्रयोगात्मक डेटा के विश्लेषण पर केंद्रित है। कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी की शुरुआत 90 साल पहले मलेरिया महामारी विज्ञान के सैद्धांतिक प्रतिरूपण के साथ हुई थी। उस समय, रोग संचरण के अध्ययन का मार्गदर्शन करने के लिए गणित के उपयोग पर जोर दिया गया था। तब से, प्रतिरक्षा प्रणाली प्रक्रियाओं और बीमारियों के अन्य सभी पहलुओं को शामिल करने के लिए इस क्षेत्र का विस्तार किया गया है। प्रतिरक्षात्मक डेटाबेस अनुक्रमण और प्रोटिओमिक्स प्रौद्योगिकी में हाल की प्रगति के बाद, आणविक और प्रतिरक्षात्मक डेटा के उत्पादन में कई गुना वृद्धि हुई है। डेटा इतना विविध है कि उन्हें शोध में उनके उपयोग के अनुसार विभिन्न डेटाबेस में वर्गीकृत किया जा सकता है। अब तक न्यूक्लिक एसिड रिसर्च (एन. ए. आर.) डेटाबेस संग्रह में कुल 31 अलग-अलग प्रतिरक्षात्मक डेटाबेस नोट किए गए हैं, जो कुछ और प्रतिरक्षा संबंधी डेटाबेस के साथ निम्नलिखित तालिका में दिए गए हैं। तालिका में दी गई जानकारी एन. ए. आर. डेटाबेस संग्रह में डेटाबेस विवरण से ली गई है। एलर्जी की जानकारी के लिए ऑनलाइन संसाधन http://www.allergen.org पर भी उपलब्ध हैं। इस तरह का डेटा ज्ञात एलर्जी कारकों के बीच क्रॉस-रिएक्टिविटी की जांच और प्रोटीन में संभावित एलर्जी के विश्लेषण के लिए मूल्यवान है। एलर्जेन प्रोटीन का संरचनात्मक डेटाबेस (एस. डी. ए. पी.) एलर्जेनिक प्रोटीन की जानकारी संग्रहीत करता है। खाद्य एलर्जी अनुसंधान और संसाधन कार्यक्रम (एफ. ए. आर. आर. पी.) प्रोटीन एलर्जीन-ऑनलाइन डेटाबेस में वैज्ञानिक साहित्य और सार्वजनिक डेटाबेस से प्राप्त ज्ञात और अनुमानित एलर्जीन के अनुक्रम शामिल हैं। एलर्जोम एलर्जेन के एनोटेशन पर जोर देता है जिसके परिणामस्वरूप आई. जी. ई.-मध्यस्थता वाली बीमारी होती है। उपकरण विभिन्न प्रकार के कम्प्यूटेशनल, गणितीय और सांख्यिकीय तरीके उपलब्ध हैं और उनकी सूचना दी जाती है। ये उपकरण प्रतिरक्षात्मक आंकड़ों के संग्रह, विश्लेषण और व्याख्या के लिए सहायक हैं। इनमें पाठ खनन, सूचना प्रबंधन, अनुक्रम विश्लेषण, आणविक अंतःक्रियाओं का विश्लेषण और गणितीय मॉडल शामिल हैं जो प्रतिरक्षा प्रणाली और प्रतिरक्षात्मक प्रक्रियाओं के उन्नत अनुकरण को सक्षम करते हैं। प्रतिरक्षात्मक क्षेत्र में गैर-संरचित पाठ दस्तावेजों से दिलचस्प और जटिल प्रतिरूपों को निकालने के प्रयास किए जा रहे हैं। एलर्जेन क्रॉस-रिएक्टिविटी जानकारी का वर्गीकरण, कैंसर से जुड़े जीन रूपों की पहचान और प्रतिरक्षा एपिटोप का वर्गीकरण। इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स बुनियादी जैव सूचना विज्ञान उपकरणों जैसे क्लस्टल डब्ल्यू, ब्लास्ट और ट्रीव्यू के साथ-साथ विशेष इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स उपकरणों का उपयोग कर रहा है, जैसे कि एपिमैट्रिक्स, आई. जी. और टी. आर. अनुक्रम विश्लेषण के लिए आई. एम. जी. टी./वी-क्यू. यू. ई. एस. टी., आई. जी. चर डोमेन संरचना विश्लेषण के लिए आई. एम. जी. टी./कोलियर-डी-पर्ल्स और आई. एम. जी. टी./स्ट्रक्चरल क्वेरी। अनुक्रम तुलना पर निर्भर करने वाले तरीके विविध हैं और एच. एल. ए. अनुक्रम संरक्षण का विश्लेषण करने, मानव इम्यूनोडेफिशिएंसी वायरस (एच. आई. वी.) अनुक्रमों की उत्पत्ति को सत्यापित करने में मदद करने और लैमीवुडिन और एमट्रिसिटाबिन के लिए हेपेटाइटिस बी वायरस पोलीमरेज़ प्रतिरोध के विश्लेषण के लिए समरूपता मॉडल का निर्माण करने के लिए लागू किए गए हैं। कुछ कम्प्यूटेशनल मॉडल भी हैं जो प्रोटीन-प्रोटीन इंटरैक्शन और नेटवर्क पर ध्यान केंद्रित करते हैं। ऐसे उपकरण भी हैं जिनका उपयोग टी और बी कोशिका एपिटोप मानचित्रण, प्रोटीसोमल क्लीवेज साइट भविष्यवाणी और टीएपी-पेप्टाइड भविष्यवाणी के लिए किया जाता है। विभिन्न आणविक लक्ष्यों की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल को डिजाइन करने और उचित ठहराने के लिए प्रयोगात्मक डेटा बहुत महत्वपूर्ण है। कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी उपकरण प्रयोगात्मक डेटा और गणितीय रूप से डिज़ाइन किए गए कम्प्यूटेशनल उपकरणों के बीच का खेल है। एलर्जी, जबकि प्रतिरक्षा विज्ञान का एक महत्वपूर्ण विषय है, व्यक्तियों के बीच और कभी-कभी आनुवंशिक रूप से समान व्यक्तियों के बीच भी काफी भिन्न होती है। प्रोटीन एलर्जेनिक क्षमता का आकलन तीन मुख्य पहलुओं पर केंद्रित हैः (i) प्रतिरक्षात्मकता; (ii) पार-प्रतिक्रियाशीलता; और (iii) नैदानिक लक्षण। प्रतिरक्षात्मकता एक विशेष एलर्जेन के लिए एक आई. जी. ई. एंटीबॉडी-उत्पादक बी कोशिका और/या टी कोशिका की प्रतिक्रियाओं के कारण होती है। इसलिए, प्रतिरक्षात्मकता अध्ययन मुख्य रूप से एलर्जी के लिए बी-कोशिकाओं और टी-कोशिकाओं की पहचान स्थलों की पहचान करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। एलर्जी कारकों के त्रि-आयामी संरचनात्मक गुण उनकी एलर्जी को नियंत्रित करते हैं। इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स उपकरणों का उपयोग प्रोटीन एलर्जी की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोगी हो सकता है और मानव उपयोग के लिए उनके व्यापक पैमाने पर रिलीज से पहले नए खाद्य पदार्थों की जांच में तेजी से महत्वपूर्ण हो जाएगा। इस प्रकार, आनुवंशिक रूप से संशोधित दवाओं और खाद्य पदार्थों में संभावित एलर्जी की पहचान को सक्षम करने के लिए विश्वसनीय व्यापक आधारित एलर्जी डेटाबेस बनाने और इन्हें अच्छी तरह से मान्य भविष्यवाणी उपकरणों के साथ जोड़ने के लिए बड़े प्रयास किए जा रहे हैं। हालांकि विकास प्राथमिक चरण में हैं, विश्व स्वास्थ्य संगठन और खाद्य और कृषि संगठन ने आनुवंशिक रूप से संशोधित खाद्य पदार्थों की एलर्जी का मूल्यांकन करने के लिए दिशानिर्देश प्रस्तावित किए हैं। कोडेक्स एलिमेंटेरियस के अनुसार, एक प्रोटीन संभावित रूप से एलर्जेनिक होता है यदि इसकी पहचान एक ज्ञात एलर्जेन के साथ 80 एमिनो एसिड विंडो पर 6 सन्निहित एमिनो एसिड या 35 प्रतिशत अनुक्रम समानता की होती है। यद्यपि नियम हैं, उनकी अंतर्निहित सीमाएँ स्पष्ट होने लगी हैं और नियमों के अपवादों को अच्छी तरह से संक्रामक रोगों और मेजबान प्रतिक्रियाओं के बारे में बताया गया है संक्रामक रोगों और मेजबान प्रतिक्रियाओं के अध्ययन में, गणितीय और कंप्यूटर मॉडल एक बड़ी मदद हैं। ये मॉडल मेजबान में रोगजनक की गतिशीलता और मेजबान कारकों के तंत्र को समझकर संक्रामक रोग के व्यवहार और प्रसार को चिह्नित करने में बहुत उपयोगी थे जो रोगजनक दृढ़ता में सहायता करते हैं। उदाहरणों में जुगाली करने वालों में प्लाज्मोडियम फाल्सीपेरम और नेमाटोड संक्रमण शामिल हैं। जैव सूचना विज्ञान रणनीतियों के साथ जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स को एकीकृत करके विभिन्न रोगजनकों के प्रति प्रतिरक्षा प्रतिक्रियाओं को समझने में बहुत कुछ किया गया है। रोगजनकों की बड़े पैमाने पर जांच में कई रोमांचक विकास वर्तमान में हो रहे हैं। राष्ट्रीय एलर्जी और संक्रामक रोग संस्थान (एन. आई. ए. आई. डी.) ने श्रेणी ए-सी रोगजनकों के बी और टी कोशिका एपिटोप के व्यवस्थित मानचित्रण के लिए एक प्रयास शुरू किया है। इन रोगजनकों में बेसिलस एंथ्रासिस (एंथ्रेक्स), क्लोस्ट्रिडियम बोटुलिनम टॉक्सिन (बोटुलिज्म), वेरियोला मेजर (चेचक), फ्रांसिसेला ट्यूलेरेन्सिस (ट्यूलारेमिया), वायरल रक्तस्रावी बुखार, बुर्खहोल्डेरिया स्यूडोमेली, स्टैफिलोकोकस एंटरोटॉक्सिन बी, पीला बुखार, इन्फ्लूएंजा, रेबीज, चिकनगुनिया वायरस आदि शामिल हैं। इन्फ्लूएंजा ए रिकॉर्ड के स्वचालित निष्कर्षण और उपचार के लिए नियम-आधारित प्रणालियों की सूचना दी गई है। यह विकास एक एल्गोरिदम के विकास की ओर ले जाएगा जो रोगजनक अनुक्रमों के संरक्षित क्षेत्रों की पहचान करने में मदद करेगा और बदले में टीके के विकास के लिए उपयोगी होगा। यह संक्रामक रोग के प्रसार को सीमित करने में सहायक होगा। उदाहरणों में संरक्षित एच. एल. ए. बंधन के प्रोटीन क्षेत्रों से टीके के लक्ष्यों की पहचान करने की एक विधि और वायरल रोगजनकों के खिलाफ व्यापक रूप से तटस्थ करने वाले एंटीबॉडी की क्रॉस-प्रतिक्रियाशीलता का कम्प्यूटेशनल मूल्यांकन शामिल है। ये उदाहरण सार्वजनिक स्वास्थ्य में जटिल समस्याओं को हल करने में मदद करने के लिए प्रतिरक्षाविज्ञान अनुप्रयोगों की शक्ति को दर्शाते हैं। इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स खोज प्रक्रिया को नाटकीय रूप से तेज कर सकता है और संभावित रूप से टीके के विकास के लिए आवश्यक समय को कम कर सकता है। सार्स-कोव-2, डेंगू वायरस और लीशमैनिया के खिलाफ वैक्सीन तैयार करने के लिए इम्यूनोइन्फॉर्मेटिक्स उपकरणों का उपयोग किया गया है। प्रतिरक्षा प्रणाली कार्य इस तकनीक का उपयोग करके प्रतिरक्षा प्रणाली के पीछे के मॉडल को जानना संभव है। इसका उपयोग टी-कोशिका-मध्यस्थ दमन, परिधीय लिम्फोसाइट प्रवास, टी-कोशिका स्मृति, सहिष्णुता, थायमिक कार्य और एंटीबॉडी नेटवर्क के मॉडल के लिए किया गया है। विभिन्न उत्तेजनाओं के जवाब में रोगजनक विषाक्तता और टी-कोशिका स्मृति की गतिशीलता की भविष्यवाणी करने के लिए मॉडल सहायक होते हैं। ऐसे कई मॉडल भी हैं जो प्रतिरक्षा तंत्र और प्रतिरक्षात्मकता में विशिष्टता की प्रकृति को समझने में सहायक हैं। उदाहरण के लिए, टी. ए. पी. पेप्टाइड परिवहन और एच. एल. ए. वर्ग I प्रतिजन प्रस्तुति के बीच कार्यात्मक संबंध की जांच करना उपयोगी था। टी. ए. पी. एक ट्रांसमेम्ब्रेन प्रोटीन है जो एंडोप्लाज्मिक रेटिकुलम में एंटीजेनिक पेप्टाइड्स के परिवहन के लिए जिम्मेदार है, जहां एम. एच. सी. वर्ग I अणु उन्हें बांध सकते हैं और टी कोशिकाओं को प्रस्तुत कर सकते हैं। चूँकि टी. ए. पी. सभी पेप्टाइड्स को समान रूप से नहीं बांधता है, टी. ए. पी.-बाध्यकारी आत्मीयता एम. एच. सी. वर्ग I मार्ग तक पहुँच प्राप्त करने के लिए एक विशेष पेप्टाइड की क्षमता को प्रभावित कर सकती है। आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क (ए. एन. एन.), एक कंप्यूटर मॉडल का उपयोग मानव टी. ए. पी. के साथ पेप्टाइड बंधन और एम. एच. सी. वर्ग I बंधन के साथ इसके संबंध का अध्ययन करने के लिए किया गया था। टी. ए. पी. के लिए एच. एल. ए.-बाइंडिंग पेप्टाइड्स की आत्मीयता इस विधि का उपयोग करते हुए संबंधित एच. एल. ए. सुपरटाइप के अनुसार भिन्न पाई गई। इस शोध का पेप्टाइड आधारित इम्यूनो-चिकित्सीय दवाओं और टीकों के डिजाइन के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकता है। यह जटिल प्रतिरक्षा अंतःक्रियाओं को समझने के लिए प्रतिरूपण दृष्टिकोण की शक्ति को दर्शाता है। ऐसी विधियाँ भी मौजूद हैं जो कंप्यूटर सिमुलेशन के साथ पेप्टाइड भविष्यवाणी उपकरणों को एकीकृत करती हैं जो दिए गए रोगजनक के पेप्टाइड्स के लिए विशिष्ट प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया गतिशीलता पर विस्तृत जानकारी प्रदान कर सकती हैं। कैंसर सूचना विज्ञान कैंसर शारीरिक उत्परिवर्तन का परिणाम है जो कैंसर कोशिकाओं को एक चयनात्मक विकास लाभ प्रदान करता है। हाल ही में नए उत्परिवर्तनों को निर्धारित करना बहुत महत्वपूर्ण रहा है। जीनोमिक्स और प्रोटिओमिक्स तकनीकों का उपयोग दुनिया भर में प्रत्येक विशिष्ट कैंसर और उनके उपचार से संबंधित उत्परिवर्तन की पहचान करने के लिए किया जाता है। कम्प्यूटेशनल उपकरणों का उपयोग कैंसर कोशिकाओं पर वृद्धि और सतह एंटीजन की भविष्यवाणी करने के लिए किया जाता है। उत्परिवर्तन और कैंसर के जोखिम का आकलन करने के लिए एक लक्षित दृष्टिकोण की व्याख्या करने वाले प्रकाशन हैं। एल्गोरिदम कैनप्रेडिक्शन का उपयोग यह इंगित करने के लिए किया गया था कि एक विशिष्ट जीन ज्ञात कैंसर पैदा करने वाले जीन से कितना निकटता से मिलता-जुलता है। कैंसर इम्यूनोलॉजी को इतना महत्व दिया गया है कि इससे संबंधित डेटा तेजी से बढ़ रहा है। प्रोटीन-प्रोटीन अंतःक्रिया नेटवर्क मनुष्यों में ट्यूमरजेनेसिस पर मूल्यवान जानकारी प्रदान करते हैं। कैंसर प्रोटीन एक नेटवर्क टोपोलॉजी प्रदर्शित करता है जो मानव अंतःक्रियात्मक में सामान्य प्रोटीन से अलग है। इम्यूनोइनफॉर्मेटिक्स ट्यूमर टीकाकरण की सफलता बढ़ाने में उपयोगी रहा है। हाल ही में, टीकाकरण रणनीतियों द्वारा प्रेरित कृत्रिम प्रतिरक्षा के जवाब में मेजबान प्रतिरक्षा प्रणाली की गतिशीलता का विश्लेषण करने के लिए अग्रणी कार्य किए गए हैं। अन्य अनुकरण उपकरण निर्दिष्ट एच. एल. ए. पर निर्भर प्रतिरक्षा विशिष्ट कैंसररोधी प्रतिक्रियाओं का पूर्वानुमान लगाने के लिए अनुमानित कैंसर पेप्टाइड्स का उपयोग करते हैं। निकट भविष्य में इन संसाधनों के महत्वपूर्ण रूप से बढ़ने की संभावना है और प्रतिरक्षा सूचना विज्ञान इस क्षेत्र में एक प्रमुख विकास क्षेत्र होगा। कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी इम्यूनोलॉजी जेनेटिक्स कैंसर इम्युनिटी रेफेरेंस भी देखें बाहरी लिंक बोस्टन यूनिवर्सिटी सेंटर फॉर कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी यॉर्क कम्प्यूटेशनल इम्यूनोलॉजी लैब इम्यूनोफॉर्मेटिक्स इम्यूनोलॉजिकल सॉफ्टवेयर और वेब सर्विसेज गजेंद्र पाल सिंह राघव समूह वैक्टरबैक प्रमुख रोगजनकों के खिलाफ अनुमानित वैक्सीन उम्मीदवारों के लिए एक वेब आधारित मंच है। जैव सूचना विज्ञान प्रतिरक्षा विज्ञान की शाखाएँ जीनोमिक्स अध्ययन के कम्प्यूटेशनल क्षेत्र