Computational immunology
اکیڈمیا میں، کمپیوٹیشنل امیونولوجی سائنس کا ایک شعبہ ہے جس میں امیونولوجی کے لیے ہائی تھرو پٹ جینومک اور بائیو انفارمیٹکس کے نقطہ نظر شامل ہیں۔ اس میدان کا بنیادی مقصد امیونولوجیکل ڈیٹا کو کمپیوٹیشنل مسائل میں تبدیل کرنا، ریاضیاتی اور کمپیوٹیشنل طریقوں کا استعمال کرتے ہوئے ان مسائل کو حل کرنا اور پھر ان نتائج کو امیونولوجیکل معنی خیز تشریحات میں تبدیل کرنا ہے۔ مدافعتی نظام انسانی جسم کا ایک پیچیدہ نظام ہے اور اسے سمجھنا حیاتیات کے سب سے مشکل موضوعات میں سے ایک ہے۔ امیونولوجی کی تحقیق انسانی جسم کے دفاع کے بنیادی طریقہ کار کو سمجھنے اور امیونولوجیکل بیماریوں کے لیے دوائیں تیار کرنے اور صحت کو برقرار رکھنے کے لیے اہم ہے۔ جینومک اور پروٹومک ٹیکنالوجیز میں حالیہ نتائج نے امیونولوجی کی تحقیق کو تیزی سے تبدیل کر دیا ہے۔ انسانی اور دیگر ماڈل حیاتیات کے جینوموں کی ترتیب نے امیونولوجی تحقیق سے متعلق اعداد و شمار کی تیزی سے بڑی مقدار پیدا کی ہے اور ساتھ ہی سائنسی ادب میں فعال اور طبی اعداد و شمار کی بڑی مقدار کی اطلاع دی جا رہی ہے اور طبی ریکارڈ میں محفوظ کیا جا رہا ہے۔ بائیو انفارمیٹکس یا کمپیوٹیشنل بائیولوجی میں حالیہ پیش رفت ان بڑے پیمانے کے ڈیٹا کو سمجھنے اور منظم کرنے میں مددگار ثابت ہوئی اور اس نے نئے شعبے کو جنم دیا جسے کمپیوٹیشنل امیونولوجی یا امیونو انفارمیٹکس کہا جاتا ہے۔ کمپیوٹیشنل امیونولوجی بائیو انفارمیٹکس کی ایک شاخ ہے اور یہ اسی طرح کے تصورات اور آلات پر مبنی ہے، جیسے کہ ترتیب کی صف بندی اور پروٹین کی ساخت کی پیش گوئی کے اوزار۔ امیونومکس جینومکس اور پروٹومکس کی طرح ایک شعبہ ہے۔ یہ ایک سائنس ہے، جو خاص طور پر مدافعتی نظام کے افعال کے بڑے پیمانے پر تجزیے کے لیے امیونولوجی کو کمپیوٹر سائنس، ریاضی، کیمسٹری اور بائیو کیمسٹری کے ساتھ جوڑتی ہے۔ اس کا مقصد پیچیدہ پروٹین-پروٹین تعاملات اور نیٹ ورکس کا مطالعہ کرنا ہے اور عام، بیمار اور تشکیل نو کی حالتوں کے دوران مدافعتی ردعمل اور ان کے کردار کی بہتر تفہیم کی اجازت دیتا ہے۔ کمپیوٹیشنل امیونولوجی امیونومکس کا ایک حصہ ہے، جو بڑے پیمانے پر تجرباتی ڈیٹا کا تجزیہ کرنے پر مرکوز ہے۔ کمپیوٹیشنل امیونولوجی کا آغاز 90 سال پہلے ملیریا وبائی امراض کے نظریاتی ماڈلنگ کے ساتھ ہوا۔ اس وقت، بیماری کی منتقلی کے مطالعہ کی رہنمائی کے لیے ریاضی کے استعمال پر زور دیا جاتا تھا۔ اس کے بعد سے، اس میدان نے مدافعتی نظام کے عمل اور بیماریوں کے دیگر تمام پہلوؤں کا احاطہ کرنے کے لیے توسیع کی ہے۔ امیونولوجیکل ڈیٹا بیس ترتیب اور پروٹومکس ٹیکنالوجی میں حالیہ پیشرفت کے بعد، مالیکیولر اور امیونولوجیکل ڈیٹا کی پیداوار میں کئی گنا اضافہ ہوا ہے۔ اعداد و شمار اتنے متنوع ہیں کہ انہیں تحقیق میں ان کے استعمال کے مطابق مختلف ڈیٹا بیس میں درجہ بند کیا جا سکتا ہے۔ اب تک نیوکلک ایسڈ ریسرچ (این اے آر) ڈیٹا بیس کلیکشن میں کل 31 مختلف امیونولوجیکل ڈیٹا بیس نوٹ کیے گئے ہیں، جو کچھ اور امیون سے متعلق ڈیٹا بیس کے ساتھ درج ذیل ٹیبل میں دیے گئے ہیں۔ جدول میں دی گئی معلومات این اے آر ڈیٹا بیس کلیکشن میں ڈیٹا بیس کی وضاحت سے لی گئی ہیں۔ الرجی کی معلومات کے لیے آن لائن وسائل http://www.allergen.org پر بھی دستیاب ہیں۔ اس طرح کے اعداد و شمار معروف الرجین کے درمیان کراس ری ایکٹیویٹی کی تحقیقات اور پروٹین میں ممکنہ الرجینیسیٹی کے تجزیے کے لیے قیمتی ہیں۔ الرجین پروٹین کا ساختی ڈیٹا بیس (ایس ڈی اے پی) الرجینک پروٹین کی معلومات کو محفوظ کرتا ہے۔ فوڈ الرجی ریسرچ اینڈ ریسورس پروگرام (ایف اے آر آر پی) پروٹین الرجین-آن لائن ڈیٹا بیس میں سائنسی ادب اور عوامی ڈیٹا بیس سے حاصل کردہ معروف اور تخیلاتی الرجین کے سلسلے شامل ہیں۔ الرجیم الرجین کی تشریح پر زور دیتا ہے جس کے نتیجے میں آئی جی ای کی ثالثی والی بیماری ہوتی ہے۔ اوزار مختلف قسم کے کمپیوٹیشنل، ریاضیاتی اور شماریاتی طریقے دستیاب ہیں اور ان کی اطلاع دی جاتی ہے۔ یہ آلات امیونولوجیکل ڈیٹا کو جمع کرنے، تجزیہ اور تشریح کے لیے مددگار ہیں۔ ان میں ٹیکسٹ مائننگ، انفارمیشن مینجمنٹ، سیکوینس تجزیہ، سالماتی تعاملات کا تجزیہ، اور ریاضیاتی ماڈل شامل ہیں جو مدافعتی نظام اور امیونولوجیکل عمل کے جدید تخروپن کو قابل بناتے ہیں۔ امیونولوجیکل ڈومین میں غیر ساختہ ٹیکسٹ دستاویزات سے دلچسپ اور پیچیدہ نمونوں کو نکالنے کی کوششیں کی جا رہی ہیں۔ جیسے الرجین کراس ری ایکٹیویٹی کی معلومات کی درجہ بندی، کینسر سے وابستہ جین کی مختلف حالتوں کی شناخت اور امیون ایپیٹوپس کی درجہ بندی۔ امیونو انفارمیٹکس بنیادی بائیو انفارمیٹکس ٹولز جیسے کلسٹل ڈبلیو، بی ایل اے ایس ٹی، اور ٹری ویو کے ساتھ ساتھ خصوصی امیونو انفارمیٹکس ٹولز، جیسے ایپی میٹریکس، آئی جی اور ٹی آر سیکوینس تجزیہ کے لیے آئی ایم جی ٹی/وی-کیو ای ایس ٹی، آئی جی متغیر ڈومین ڈھانچے کے تجزیہ کے لیے آئی ایم جی ٹی/کولیئر-ڈی-پرلز اور آئی ایم جی ٹی/اسٹرکچرل کوئری کا استعمال کر رہا ہے۔ ترتیب کے موازنہ پر انحصار کرنے والے طریقے متنوع ہیں اور ان کا اطلاق ایچ ایل اے ترتیب کے تحفظ کا تجزیہ کرنے، انسانی امیونو ڈیفیشینسی وائرس (ایچ آئی وی) کے سلسلے کی ابتدا کی تصدیق کرنے میں مدد کرنے، اور ہیپاٹائٹس بی وائرس پولیمریز مزاحمت کے تجزیے کے لیے ہومیولوجی ماڈل بنانے کے لیے کیا گیا ہے۔ کچھ کمپیوٹیشنل ماڈل بھی ہیں جو پروٹین پروٹین کے تعاملات اور نیٹ ورک پر توجہ مرکوز کرتے ہیں۔ ایسے اوزار بھی ہیں جو ٹی اور بی سیل ایپیٹوپ میپنگ، پروٹیسومل کلیویج سائٹ پیشن گوئی، اور ٹی اے پی-پیپٹائڈ پیشن گوئی کے لیے استعمال ہوتے ہیں۔ مختلف سالماتی اہداف کی پیش گوئی کرنے کے لیے ماڈلز کو ڈیزائن کرنے اور ان کا جواز پیش کرنے کے لیے تجرباتی ڈیٹا بہت اہم ہے۔ کمپیوٹیشنل امیونولوجی ٹولز تجرباتی ڈیٹا اور ریاضیاتی طور پر ڈیزائن کردہ کمپیوٹیشنل ٹولز کے درمیان کھیل ہے۔ الرجی، جبکہ امیونولوجی کا ایک اہم موضوع ہے، افراد میں اور بعض اوقات جینیاتی طور پر ایک جیسے افراد میں بھی کافی مختلف ہوتی ہے۔ پروٹین الرجینک صلاحیت کی تشخیص تین اہم پہلوؤں پر مرکوز ہے: (i) امیونوجینسیٹی ؛ (ii) کراس ری ایکٹیویٹی ؛ اور (iii) طبی علامات۔ امیونوجینسیٹی آئی جی ای اینٹی باڈی پیدا کرنے والے بی سیل اور/یا ٹی سیل کے کسی خاص الرجین کے ردعمل کی وجہ سے ہوتی ہے۔ لہذا، امیونوجینسیٹی کے مطالعے بنیادی طور پر الرجین کے لیے بی خلیوں اور ٹی خلیوں کی شناخت کے مقامات کی نشاندہی کرنے پر مرکوز ہیں۔ الرجین کی تین جہتی ساختی خصوصیات ان کی الرجی کو کنٹرول کرتی ہیں۔ امیونو انفارمیٹکس ٹولز کا استعمال پروٹین الرجینیسیٹی کی پیش گوئی کے لیے مفید ثابت ہو سکتا ہے اور انسانی استعمال کے لیے وسیع پیمانے پر ریلیز ہونے سے پہلے نئی کھانوں کی اسکریننگ میں تیزی سے اہم ہو جائے گا۔ اس طرح، جینیاتی طور پر تبدیل شدہ ادویات اور کھانے کی اشیاء میں ممکنہ الرجین کی شناخت کو قابل بنانے کے لیے قابل اعتماد وسیع البنیاد الرجی ڈیٹا بیس بنانے اور ان کو اچھی طرح سے تصدیق شدہ پیشن گوئی کے ٹولز کے ساتھ جوڑنے کی بڑی کوششیں جاری ہیں۔ اگرچہ پیش رفت ابتدائی مرحلے پر ہے، عالمی ادارہ صحت اور فوڈ اینڈ ایگریکلچر آرگنائزیشن نے جینیاتی طور پر تبدیل شدہ کھانوں کی الرجی کا اندازہ کرنے کے لیے رہنما خطوط تجویز کیے ہیں۔ کوڈیکس الیمینٹریئس کے مطابق، ایک پروٹین ممکنہ طور پر الرجی ہے اگر اس کی شناخت 6 ملحقہ امینو ایسڈ کی ہو یا کسی معروف الرجین کے ساتھ 80 امینو ایسڈ ونڈو پر 35 فیصد ترتیب کی مماثلت ہو۔ اگرچہ قواعد موجود ہیں، لیکن ان کی موروثی حدود ظاہر ہونا شروع ہو گئی ہیں اور قواعد سے مستثنیات متعدی بیماریوں اور میزبان ردعمل کی اچھی طرح سے اطلاع دی گئی ہے۔ متعدی بیماریوں اور میزبان ردعمل کے مطالعہ میں، ریاضیاتی اور کمپیوٹر ماڈل ایک بہت بڑی مدد ہیں۔ یہ ماڈل متعدی بیماری کے رویے اور پھیلاؤ کی خصوصیت میں بہت مفید تھے، میزبان میں پیتھوجین کی حرکیات اور میزبان عوامل کے طریقہ کار کو سمجھ کر جو پیتھوجین کی استقامت میں مدد کرتے ہیں۔ مثالوں میں روغن دار جانوروں میں پلازموڈیم فالسیپیرم اور نیماتوڈ انفیکشن شامل ہیں۔ جینومکس اور پروٹومکس کو بائیو انفارمیٹکس کی حکمت عملیوں کے ساتھ مربوط کرکے مختلف پیتھوجینز کے مدافعتی ردعمل کو سمجھنے کے لیے بہت کچھ کیا گیا ہے۔ فی الحال پیتھوجینز کی بڑے پیمانے پر جانچ میں بہت سی دلچسپ پیش رفت ہو رہی ہیں۔ نیشنل انسٹی ٹیوٹ آف الرجی اینڈ انفیکٹو ڈیزیز (این آئی اے آئی ڈی) نے زمرہ اے-سی پیتھوجینز کے بی اور ٹی سیل ایپیٹوپس کی منظم نقشہ سازی کی کوشش شروع کی ہے۔ ان پیتھوجینز میں بیسیلس اینتھریسس (اینتھراکس)، کلوسٹریڈیم بوٹولینم ٹاکسن (بوٹولزم)، ویریلا میجر (چیچک)، فرانسسلا ٹولارنسس (ٹولاریمیا)، وائرل ہیمورجک بخار، برک ہولڈریا سیوڈومالئی، اسٹیفیلوکوکس اینٹروٹاکسن بی، زرد بخار، انفلوئنزا، ریبیز، چکنگونیا وائرس وغیرہ شامل ہیں۔ انفلوئنزا اے ریکارڈ کے خودکار نکالنے اور علاج کے لیے اصول پر مبنی نظام کی اطلاع دی گئی ہے۔ یہ ترقی ایک الگورتھم کی ترقی کا باعث بنے گی جو پیتھوجین کے سلسلے کے محفوظ علاقوں کی شناخت کرنے میں مدد کرے گی اور اس کے نتیجے میں ویکسین کی ترقی کے لیے مفید ثابت ہوگی۔ یہ متعدی بیماری کے پھیلاؤ کو محدود کرنے میں مددگار ثابت ہوگا۔ مثالوں میں محفوظ ایچ ایل اے بائنڈنگ کے پروٹین والے علاقوں سے ویکسین کے اہداف کی شناخت کا طریقہ اور وائرل پیتھوجینز کے خلاف وسیع پیمانے پر غیر جانبدار اینٹی باڈیز کی کراس ری ایکٹیویٹی کی کمپیوٹیشنل تشخیص شامل ہے۔ یہ مثالیں صحت عامہ میں پیچیدہ مسائل کو حل کرنے میں مدد کے لیے امیونو انفارمیٹکس ایپلی کیشنز کی طاقت کی وضاحت کرتی ہیں۔ امیونو انفارمیٹکس دریافت کے عمل کو ڈرامائی طور پر تیز کر سکتا ہے اور ممکنہ طور پر ویکسین تیار کرنے کے لیے درکار وقت کو کم کر سکتا ہے۔ SARS-CoV-2، ڈینگی وائرس اور لیش مینیا کے خلاف ویکسین تیار کرنے کے لیے امیونو انفارمیٹکس ٹولز کا استعمال کیا گیا ہے۔ امیون سسٹم فنکشن اس ٹیکنالوجی کا استعمال کرتے ہوئے امیون سسٹم کے پیچھے کے ماڈل کو جاننا ممکن ہے۔ یہ ٹی سیل کی ثالثی میں دبانے، پردیی لمفوسائٹ منتقلی، ٹی سیل میموری، رواداری، تھائمک فنکشن، اور اینٹی باڈی نیٹ ورک کے ماڈل کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ ماڈل مختلف محرکات کے جواب میں پیتھوجین زہریلا پن اور ٹی سیل میموری کی حرکیات کی پیش گوئی کرنے میں مددگار ہوتے ہیں۔ ایسے کئی ماڈل بھی ہیں جو امیون نیٹ ورک اور امیونوجینسیٹی میں مخصوصیت کی نوعیت کو سمجھنے میں مددگار ہیں۔ مثال کے طور پر، ٹی اے پی پیپٹائڈ ٹرانسپورٹ اور ایچ ایل اے کلاس I اینٹیجن پریزنٹیشن کے درمیان فعال تعلقات کا جائزہ لینا مفید تھا۔ ٹی اے پی ایک ٹرانس میمبرین پروٹین ہے جو اینٹیجینک پیپٹائڈز کو اینڈوپلاسمک ریٹیکولم میں منتقل کرنے کا ذمہ دار ہے، جہاں ایم ایچ سی کلاس I کے مالیکیول انہیں باندھ سکتے ہیں اور ٹی خلیوں کو پیش کر سکتے ہیں۔ چونکہ ٹی اے پی تمام پیپٹائڈز کو یکساں طور پر نہیں باندھتا ہے، اس لیے ٹی اے پی-بائنڈنگ تعلق ایم ایچ سی کلاس I راستے تک رسائی حاصل کرنے کے لیے کسی خاص پیپٹائڈ کی صلاحیت کو متاثر کر سکتا ہے۔ مصنوعی عصبی نیٹ ورک (اے این این)، ایک کمپیوٹر ماڈل انسانی ٹی اے پی کے ساتھ پیپٹائڈ کے پابند ہونے اور ایم ایچ سی کلاس I کے پابند ہونے کے ساتھ اس کے تعلقات کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ ٹی اے پی کے لیے ایچ ایل اے بائنڈنگ پیپٹائڈز کی وابستگی اس طریقہ کار کا استعمال کرتے ہوئے متعلقہ ایچ ایل اے سپر ٹائپ کے مطابق مختلف پائی گئی۔ یہ تحقیق پیپٹائڈ پر مبنی امیونو تھیراپیوٹک ادویات اور ویکسین کے ڈیزائن کے لیے اہم اثرات مرتب کر سکتی ہے۔ یہ پیچیدہ مدافعتی تعاملات کو سمجھنے کے لیے ماڈلنگ کے نقطہ نظر کی طاقت کو ظاہر کرتا ہے۔ ایسے طریقے بھی موجود ہیں جو پیپٹائڈ پیشن گوئی کے ٹولز کو کمپیوٹر کے تخروپن کے ساتھ مربوط کرتے ہیں جو دیئے گئے پیتھوجین کے پیپٹائڈز کے لیے مخصوص مدافعتی ردعمل کی حرکیات کے بارے میں تفصیلی معلومات فراہم کر سکتے ہیں۔ کینسر انفارمیٹکس کینسر جسمانی تغیرات کا نتیجہ ہے جو کینسر کے خلیوں کو انتخابی ترقی کا فائدہ فراہم کرتا ہے۔ حال ہی میں نئے تغیرات کا تعین کرنا بہت اہم رہا ہے۔ جینومکس اور پروٹومکس تکنیک دنیا بھر میں ہر مخصوص کینسر اور ان کے علاج سے متعلق تغیرات کی شناخت کے لیے استعمال کی جاتی ہیں۔ کمپیوٹیشنل ٹولز کا استعمال کینسر کے خلیوں پر نشوونما اور سطح کے اینٹیجنز کی پیش گوئی کے لیے کیا جاتا ہے۔ تغیرات اور کینسر کے خطرے کا اندازہ لگانے کے لیے ایک ہدف شدہ نقطہ نظر کی وضاحت کرنے والی اشاعتیں موجود ہیں۔ الگورتھم کین پیشن گوئی کا استعمال اس بات کی نشاندہی کرنے کے لیے کیا گیا تھا کہ ایک مخصوص جین کینسر پیدا کرنے والے جین سے کتنی قریب سے ملتا جلتا ہے۔ کینسر امیونولوجی کو اتنی اہمیت دی گئی ہے کہ اس سے متعلق ڈیٹا تیزی سے بڑھ رہا ہے۔ پروٹین-پروٹین تعامل نیٹ ورک انسانوں میں ٹیومرجینسیس کے بارے میں قیمتی معلومات فراہم کرتے ہیں۔ کینسر پروٹین ایک نیٹ ورک ٹوپولوجی کی نمائش کرتے ہیں جو انسانی انٹرایکٹوم میں عام پروٹین سے مختلف ہے۔ امیونو انفارمیٹکس ٹیومر ویکسینیشن کی کامیابی کو بڑھانے میں مفید رہا ہے۔ حال ہی میں، ٹیکہ کاری کی حکمت عملیوں سے پیدا ہونے والی مصنوعی قوت مدافعت کے جواب میں میزبان مدافعتی نظام کی حرکیات کا تجزیہ کرنے کے لیے اہم کام انجام دیے گئے ہیں۔ دیگر تخروپن ٹولز مدافعتی مخصوص اینٹی کینسر ردعمل کی پیش گوئی کے لیے پیش گوئی شدہ کینسر پیپٹائڈز کا استعمال کرتے ہیں جو مخصوص ایچ ایل اے پر منحصر ہوتے ہیں۔ ان وسائل کے مستقبل قریب میں نمایاں طور پر بڑھنے کا امکان ہے اور امیونو انفارمیٹکس اس شعبے میں ترقی کا ایک بڑا شعبہ ہوگا۔ کمپیوٹیشنل بائیولوجی امیونولوجی جینیٹکس کینسر امیونٹی حوالہ جات بیرونی روابط بوسٹن یونیورسٹی سینٹر فار کمپیوٹیشنل امیونولوجی یارک کمپیوٹیشنل امیونولوجی لیب امیونو انفارمیٹکس امیونولوجیکل سافٹ ویئر اور ویب سروسز گجیندر پال سنگھ راگھو گروپ ویک ٹار بیک سے بڑے پیتھوجینز کے خلاف پیش گوئی شدہ ویکسین امیدواروں کے لیے ویب پر مبنی پلیٹ فارم۔ بائیو انفارمیٹکس امیونولوجی کی شاخیں جینومکس مطالعہ کے کمپیوٹیشنل شعبے