AI से वायरस टैक्सोनॉमी: vConTACT3 का व्यावहारिक असर

19/12/2025 को Nature Biotechnology में प्रकाशित एक अध्ययन ने वायरस वर्गीकरण (taxonomy) की एक पुरानी दिक्कत पर सीधा वार किया: वायरस इतने विविध और तेज़ी से बदलते हैं कि “किसका नाम क्या रखें, किसे किस परिवार में रखें” जैसी बुनियादी बातें भी अक्सर धीमी, महंगी और असंगत हो जाती हैं। रिसर्च टीम ने vConTACT3 नाम की मशीन लर्निंग-आधारित पाइपलाइन दिखायी है, जो बड़े पैमाने पर वायरस जीनोम्स को हायरार्किकल (genus → family → order) स्तर तक व्यवस्थित तरीके से समूहित और असाइन कर सकती है।

मेरे हिसाब से यह सिर्फ “टैक्सोनॉमी वालों” की खबर नहीं है। फार्मा और बायोटेक में AI वाली चर्चा अक्सर दवा खोज (drug discovery) या क्लिनिकल ट्रायल तक सीमित रह जाती है, जबकि असली रुकावट कई बार उससे पहले आती है—डेटा की पहचान, लेबलिंग और संरचना में। अगर वायरस डेटा सही ढंग से वर्गीकृत नहीं होगा, तो वैक्सीन/एंटीवायरल टार्गेटिंग, वायरल वेक्टर इंजीनियरिंग, फेज थेरपी, या माइक्रोबायोम-आधारित उत्पादों में AI मॉडल भी “कचरा अंदर, कचरा बाहर” का शिकार होंगे।

वायरस टैक्सोनॉमी में असली समस्या क्या है?

सीधी बात: वायरस वर्गीकरण में सबसे बड़ा संकट “स्केल + मानकीकरण” का है। जीनोमिक सीक्वेंसिंग और मेटाजीनोमिक्स के कारण वायरस जीनोम्स की संख्या तेज़ी से बढ़ी है, लेकिन उनकी तुलना, नामकरण और रैंक असाइनमेंट के तरीके अक्सर टूल-टू-टूल बदल जाते हैं।

क्यों पारंपरिक तरीके दबाव में हैं

• मेटाजीनोमिक ‘डार्क मैटर’: बहुत से वायरस कल्चर नहीं किए जा सकते। आपके पास केवल जीनोम फ्रैगमेंट/कंटिग होते हैं।
• मोज़ेक जीनोम: वायरस में horizontal gene transfer आम है; “एक जैसा” ढूँढना आसान नहीं।
• रैंकिंग का बोझ: ICTV ढाँचा अब 15 हायरार्किकल रैंक्स की बात करता है—पर डेटा इतना ज्यादा है कि मैनुअल क्यूरेशन स्केल नहीं करती।

यहाँ AI का रोल “भारी गणित” से ज्यादा सिस्टम-इंजीनियरिंग वाला है—डेटा को एक जैसी भाषा में बोलने लायक बनाना।

स्निपेट-योग्य लाइन: फार्मा में AI तब तेज़ चलता है जब बायोलॉजी का डेटा पहले से साफ़, स्थिर और हायरार्किकल तरीके से लेबल हो।

vConTACT3 क्या करता है—और यह मशीन लर्निंग कहाँ है?

उत्तर पहले: vConTACT3 वायरस जीनोम्स के बीच shared genes/protein clusters के आधार पर नेटवर्क बनाता है, फिर उसी नेटवर्क से हायरार्किकल क्लस्टरिंग करके genus, subfamily, family, order जैसी रैंक असाइन करता है।

रिसर्च के वर्कफ़्लो (पेपर के extended data में) से जो व्यावहारिक चीज़ें समझ आती हैं, वो ये हैं:

1) प्रोटीन क्लस्टरिंग (MMSeqs2) को मल्टी-रेज़ोल्यूशन बनाना

vConTACT3 एक ही सख्ती (identity threshold) पर नहीं रुकता। यह 5 अलग-अलग identity सेटिंग्स (उदाहरण: 30% से 70% तक) पर प्रोटीन क्लस्टर (PC) बनाता है, ताकि “करीबी रिश्ते” और “दूर के रिश्ते”—दोनों की सिग्नल कैप्चर हो सके।

बायोटेक संदर्भ: यह ठीक वैसा है जैसे आप ड्रग डिस्कवरी में एक ही assay पर भरोसा न करके multi-assay evidence बनाते हैं।

2) नेटवर्क + दूरी मैट्रिक्स: जीन शेयरिंग को ग्राफ में बदलना

हर PC प्रोफाइल से एक distance matrix बनती है और फिर उससे नेटवर्क। इसके बाद नेटवर्क को फ़िल्टर/रिपेयर किया जाता है ताकि कमजोर/गलत edges हटें और जुड़े हुए घटक (connected components) बेहतर बनें।

3) “गिल्ट-बाय-जीनोम-असोसिएशन” (GBGA) असाइनर

सबसे दिलचस्प हिस्सा यह है कि vConTACT3 रेफ़रेंस जीनोम्स और realm-unique genes जैसी जानकारी के सहारे पहले realm का अंदाज़ा लगाता है, फिर उसी realm के लिए रैंक-विशिष्ट कटऑफ पर हायरार्किकल क्लस्टरिंग करता है।

AI-फील यहाँ: यह पाइपलाइन पूरी तरह “ब्लैक बॉक्स” नहीं है। यह ML/स्टैटिस्टिक्स + नेटवर्क एनालिसिस के साथ नियम-आधारित निर्णय भी जोड़ती है। फार्मा R&D में adoption के लिए यह बड़ा फायदा है, क्योंकि explainability और audit trail जरूरी होते हैं।

स्केलेबिलिटी और लेबल स्टेबिलिटी: फार्मा टीमों को क्यों परवाह करनी चाहिए?

उत्तर पहले: बड़े जीनोम डेटाबेस पर काम करते हुए सबसे बड़ी दिक्कत यह होती है कि जैसे-जैसे आप नए नमूने जोड़ते हैं, पुराने क्लस्टर टूटने लगते हैं। vConTACT3 ने label stability को ARI (Adjusted Rand Index) और NMI (Normalized Mutual Information) जैसे मेट्रिक्स से मापा—यानी डेटा बढ़ने पर लेबल कितने स्थिर रहते हैं।

फार्मा/बायोटेक में इसका सीधा मतलब

• ट्रेनिंग डेटा स्थिर रहेगा तो predictive मॉडल हर महीने “री-लेबलिंग संकट” में नहीं फँसेगा।
• रेगुलेटरी-फ्रेंडली वर्कफ़्लो: यदि आप वायरल वेक्टर (जैसे AAV-आधारित) या फेज-आधारित प्रोडक्ट्स पर काम कर रहे हैं, तो वर्गीकरण/एनोटेशन की स्थिरता डॉक्यूमेंटेशन में मदद करती है।
• सर्विलांस और रिस्क असेसमेंट: नए वायरस जीनोम आते ही उन्हें व्यवस्थित ढंग से जगह देना संभव हो सकता है—जिससे इन-सिलिको स्क्रीनिंग, होस्ट-लिंकिंग और संभावित पैथोजेनेसिस संकेतों पर काम तेज़ होता है।

स्निपेट-योग्य लाइन: AI मॉडल की accuracy जितनी डेटा पर निर्भर है, उतनी ही “डेटा लेबल्स की स्थिरता” पर भी निर्भर है।

फार्मा और बायोटेक में इस्तेमाल के 4 व्यावहारिक रास्ते

उत्तर पहले: vConTACT3 जैसी टैक्सोनॉमी पाइपलाइंस फार्मा में सीधे दवा नहीं बनातीं, लेकिन वे इनपुट डेटा की गुणवत्ता बढ़ाकर downstream AI को तेज़ और भरोसेमंद बनाती हैं।

1) एंटीवायरल टार्गेटिंग में “परिवार-स्तर” के पैटर्न पकड़ना

जब वायरस को family/order स्तर पर बेहतर तरीके से समूहित किया जा सके, तब आप:

• conserved प्रोटीन डोमेन्स
• साझा replication machinery
• realm-विशिष्ट जीन सिग्नेचर

जैसी चीज़ों को टार्गेट प्रायोरिटाइजेशन में इस्तेमाल कर सकते हैं।

2) वैक्सीन डिजाइन और वैरिएंट मैपिंग

वैरिएंट स्तर की बात अलग है, पर उच्च स्तर की टैक्सोनॉमी आपको यह समझने में मदद करती है कि कौन से समूहों में antigenic या structural समानताएँ अपेक्षित हैं। इससे cross-protection hypotheses बनाना और early screening करना आसान होता है।

3) फेज थेरपी और माइक्रोबायोम प्रोडक्ट्स

फेज (bacteriophages) में वर्गीकरण बहुत बिखरा रहा है। एक स्केलेबल, व्यवस्थित टैक्सोनॉमी से:

• फेज कॉकटेल डिज़ाइन के लिए diversity coverage
• होस्ट-रेंज अनुमान के लिए बेहतर priors
• manufacturing में “आपका फेज कहाँ फिट बैठता है” जैसी भाषा

मजबूत होती है।

4) R&D डेटा प्लेटफ़ॉर्म: एक “कॉमन टैक्सोनॉमी लेयर” बनाना

अगर आपकी कंपनी में अलग-अलग टीमें अलग-अलग वायरस डेटाबेस/टूल्स यूज़ करती हैं, तो एक साझा टैक्सोनॉमी लेयर:

• डेटा डुप्लीकेशन घटाती है
• रिपोर्टिंग और QA आसान बनाती है
• और सबसे जरूरी, AI फीचर स्टोर को साफ़ रखती है

इसे अपनाने से पहले 6 सवाल जो आपको जरूर पूछने चाहिए

उत्तर पहले: vConTACT3 जैसे सिस्टम का लाभ तभी मिलेगा जब आप इसे अपने डेटा, कम्प्यूट, और उपयोग-केस के हिसाब से सही “गार्डरेल्स” के साथ चलाएँ।

1. आपका इनपुट डेटा कितना फ्रैगमेंटेड है? (कंटिग्स बनाम पूर्ण जीनोम)
2. आपके लिए कौन-सा टैक्सोनॉमिक रैंक सबसे उपयोगी है—genus, family या order?
3. रेफ़रेंस डेटाबेस बायस आपके डोमेन में कितना असर डाल रहा है?
4. कौन-सा distance metric (जैसे स्क्वेयर-रूट आधारित) आपके डेटा पर बेहतर काम करता है?
5. कंप्यूट बजट: क्या आप high-accuracy repair जैसे विकल्प चला सकते हैं?
6. लेबलिंग गवर्नेंस: आउटपुट टैक्सोनॉमी को आप SOP/क्वालिटी सिस्टम में कैसे फ्रीज/वर्ज़न करेंगे?

ये सवाल सुनने में “डेटा इंजीनियरिंग” लगते हैं—और सच यही है। फार्मा में AI की जीत अक्सर यहीं तय होती है।

हमारी “फार्मास्यूटिकल और बायोटेक्नोलॉजी में AI” सीरीज़ में यह पोस्ट कहाँ फिट होती है?

इस सीरीज़ में हम बार-बार एक पैटर्न देखते हैं: AI का फायदा तब तेजी से दिखता है जब हम वर्कफ़्लो को हायरार्किकल, ट्रेसेबल और ऑटोमेटेड बनाते हैं—चाहे वह क्लिनिकल ट्रायल डेटा हो, इमेजिंग हो, या ओमिक्स। वायरस टैक्सोनॉमी पर vConTACT3 का काम उसी “बेस लेयर” को मजबूत करता है, जिस पर बाकी AI सॉल्यूशंस खड़े होते हैं।

अगर आप फार्मा/बायोटेक में हैं, तो मैं एक स्पष्ट स्टांस लेता हूँ: टैक्सोनॉमी और लेबलिंग को ‘साइड-टास्क’ समझना बंद कीजिए। यह आपकी AI रणनीति का core इंफ्रास्ट्रक्चर है।

आगे का व्यावहारिक कदम: अपने संगठन में 2–3 हाई-वैल्यू डोमेन चुनिए—जैसे फेज, वायरल वेक्टर, या वायरल सर्विलांस—और देखिए कि एक साझा टैक्सोनॉमी पाइपलाइन से डेटा क्वालिटी, मॉडल ट्रेनिंग टाइम, और रिपोर्टिंग स्थिरता में क्या बदलता है।

और सोचने वाली बात: जब वायरस डेटा की “भाषा” मानकीकृत हो जाएगी, तो क्या आपकी टीम दवा खोज से पहले वाली—यानी डेटा खोज—की रफ्तार के लिए तैयार है?