জীববৈজ্ঞানিক ডেটা থেকে নতুন সম্ভাবনাময় সূত্র খুঁজে বের করতে হাজারো এআই এজেন্টের ব্যবহার

বিজ্ঞানীরা যদি কয়েক মাসের বদলে কয়েক মিনিটেই আলঝেইমারস ও পারকিনসনস সম্পর্কে নতুন সূত্র খুঁজে পেতেন, তাহলে কেমন হতো? OpenAI, PerturbAI⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) এবং স্ক্রিপস রিসার্চ⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) যৌথভাবে GPT‑Rosalind -চালিত হাজারো এআই এজেন্ট⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) ব্যবহার করে মাত্র 32 মিনিটে ইঁদুরের মস্তিষ্কের লক্ষ লক্ষ কোষের⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) বিদ্যমান পরীক্ষালব্ধ উপাত্ত বিশ্লেষণ ও ব্যাখ্যা করেছে. এজেন্টগুলো জিনের কার্যক্রমে ব্যাঘাতের প্রভাবের সঙ্গে বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্রের ফলাফলগুলোর যোগসূত্র স্থাপন করে অপ্রত্যাশিত জৈবিক সম্পর্ক আবিষ্কার করেছে. এসব সম্পর্ক বিজ্ঞানীদের রোগ সম্পর্কে আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং নতুন চিকিৎসা উদ্ভাবনের জন্য সম্ভাবনাময় গবেষণার দিক শনাক্ত করতে সহায়তা করতে পারে. এই কাজ দেখায়, এই কাজের মাধ্যমে দেখা যায়, বিপুল পরিমাণ জীববৈজ্ঞানিক পরীক্ষার ফলাফল থেকে আরও বেশি তথ্য ও জ্ঞান আহরণে এআই গবেষকদের সহায়তা করতে পারে.

আধুনিক পরীক্ষাগুলোতে এত বিপুল পরিমাণ ডেটা তৈরি হয় যে বিজ্ঞানীদের পক্ষে তার সবটুকু পুঙ্খানুপুঙ্খভাবে বিশ্লেষণ করা কঠিন. এখন গবেষকেরা হাজার হাজার জিনে পরিবর্তন ঘটিয়ে লক্ষ লক্ষ কোষে তার প্রভাব পরিমাপ করতে পারেন. কিন্তু এসব ফলাফল মানবদেহের রোগ সম্পর্কে কী নির্দেশ করে, তা বুঝতে হলে জটিল পরীক্ষামূলক ফলাফলকে কয়েক দশক ধরে ছড়িয়ে থাকা বৈজ্ঞানিক জ্ঞানের সঙ্গে যুক্ত করতে হয়. এখানেই এআই বিজ্ঞানীদের এমন সম্ভাবনাময় সূত্র খুঁজে পেতে সাহায্য করতে পারে, যা অন্যথায় নজর এড়িয়ে যেতে পারত.

দলটি GPT‑Rosalind -চালিত হাজারো এআই এজেন্টের মধ্যে বিশ্লেষণের কাজ ভাগ করে দিয়েছে. এই পদ্ধতিকে আমরা বলি বিতরণকৃত জৈবিক যুক্তি বিশ্লেষণ. এজেন্টগুলো সমগ্রসমগ্র মস্তিষ্কের একটি CRISPR অ্যাটলাস⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে) পরীক্ষা করে, যেখানে জিনের কার্যক্রমে ব্যাঘাত ইঁদুরের মস্তিষ্কের বিভিন্ন ধরনের কোষকে কীভাবে প্রভাবিত করে, তার তথ্য রয়েছে. প্রতিটি এজেন্ট একটি নির্দিষ্ট জিনের কার্যক্রমে ব্যাঘাত নিয়ে অনুসন্ধান করে, কোষের প্রতিক্রিয়া বিশ্লেষণ করে, বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্র খোঁজে এবং প্রাপ্ত ফলাফলের সম্ভাব্য ব্যাখ্যা তুলে ধরে. তাদের প্রতিবেদনগুলো একত্র করে একটি যুক্তিবিশ্লেষণের মানচিত্র তৈরি করা হয়েছে, যেখানে জিন, কোষের ওপর প্রভাব, প্রাসঙ্গিক প্রকাশনা ও সম্ভাব্য জীববৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়ার মধ্যে যোগসূত্র তুলে ধরা হয়েছে.

গবেষণা দলের হিসাব অনুযায়ী, মানুষ একবারে একটি জিনগত পরিবর্তন নিয়ে সমতুল্য বিশ্লেষণ ও গবেষণাসাহিত্য পর্যালোচনা করলে কয়েক মাস থেকে এক বছর সময় লাগত. এজেন্টগুলো মানুষের বিশ্লেষণে পাওয়া ফলাফল পুনরুদ্ধার করার পাশাপাশি বাড়তি সূত্রও খুঁজে পেয়েছে. তাদের শনাক্ত করা বিষয়গুলো কতটা অভিনব ও বৈজ্ঞানিকভাবে গুরুত্বপূর্ণ, সে সম্পর্কেও তাদের মূল্যায়ন পূর্বনির্ধারিত তথ্যের প্রভাবমুক্তভাবে মূল্যায়ন করা মানব বিশেষজ্ঞদের সিদ্ধান্তের সঙ্গে মিলেছে. প্রস্তাবিত জীববৈজ্ঞানিক প্রক্রিয়াগুলো যাচাই করতে পরবর্তী কোন পরীক্ষাগুলো আগে করা দরকার, এসব ফলাফল তা নির্ধারণে সহায়তা করে.

এই বিশ্লেষণ থেকে পাওয়া কিছু নতুন অন্তর্দৃষ্টি মস্তিষ্কের রোগ বোঝার জন্য সম্ভাবনাময় গবেষণার দিক নির্দেশ করে. এজেন্টগুলো রোগের সঙ্গে সম্পর্কিত দুটি জিন মস্তিষ্কের কোষগুলোকে কীভাবে ভিন্নভাবে প্রভাবিত করে, সে বিষয়ে অপ্রত্যাশিত পার্থক্য শনাক্ত করেছে; পাশাপাশি, কোলেস্টেরল নিয়ন্ত্রণ ও স্নায়ুক্ষয়ের মধ্যে একটি সম্ভাব্য যোগসূত্রও খুঁজে পেয়েছে. এই ফলাফলগুলো রোগের বিকাশপ্রক্রিয়া অনুসন্ধান করতে এবং ভবিষ্যৎ চিকিৎসা কোন পর্যায়ে কার্যকর হতে পারে, তা নির্ধারণ করতে বিজ্ঞানীদের সাহায্য করতে পারে.

গবেষকেরা এখনই এসব ফলাফল নিয়ে আরও অনুসন্ধান শুরু করতে পারেন. যুক্তিবিশ্লেষণের মানচিত্রটি উন্মুক্ত করা হয়েছে⁠(একটি নতুন উইন্ডোতে খোলে). এর সাহায্যে বিজ্ঞানীরা সম্পর্কিত জিনগুলোর তুলনা করতে, অপ্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়া অনুসন্ধান করতে এবং আরও গবেষণার জন্য সম্ভাবনাময় সূত্র শনাক্ত করতে পারেন. বিভিন্ন ক্ষেত্রের গবেষকেরা যখন তাঁদের দক্ষতা ও অভিজ্ঞতা একত্র করেন এবং পরিচিত ধারণাগুলোর মধ্যে অপ্রত্যাশিত যোগসূত্র খুঁজে পান, তখন প্রায়ই নতুন আবিষ্কারের পথ খুলে যায়. বিভিন্ন শাস্ত্রে ছড়িয়ে থাকা জ্ঞানের সঙ্গে নতুন উপাত্তের সম্পর্ক খুঁজে এআই এমন যোগসূত্র তৈরির পরিসর বহুগুণ বাড়াতে পারে. এ সম্ভাবনা শুধু দ্রুত উপাত্ত বিশ্লেষণের মধ্যেই সীমিত নয়. পরীক্ষামূলক জীববিজ্ঞান, মানুষের দক্ষতা ও বৈজ্ঞানিক গবেষণার সঙ্গে এআইকে যুক্ত করে আমরা বিজ্ঞানীদের আরও বেশি উপাত্ত থেকে পরীক্ষাযোগ্য ধারণা তৈরি করতে সহায়তা করতে পারি.

বিজ্ঞানীরা যে বিষয়টি অনুসন্ধান করতে পরীক্ষা শুরু করেন, তার বাইরেও পরীক্ষার সবচেয়ে আকর্ষণীয় কিছু সূত্র লুকিয়ে থাকে. হাজার হাজার জৈবিক পরিবর্তনের প্রভাব নিয়ে তৈরি ডেটাসেটে এসব সূত্র খুঁজে পাওয়া কঠিন হতে পারে এবং সহজেই নজর এড়িয়ে যেতে পারে.

এজেন্টগুলো Tsc1 ও Tsc2-এর মধ্যে একটি অপ্রত্যাশিত পার্থক্য শনাক্ত করেছে. এই দুটি জিন একসঙ্গে mTOR নিয়ন্ত্রণ করে, যা কোষের বৃদ্ধি, বিপাক ও বার্ধক্যের একটি প্রধান নিয়ন্ত্রক. এই দুটি জিনের যেকোনো একটির কার্যক্রমে ব্যাঘাত ঘটালে নিউরনের বেশ কয়েকটি গ্রুপে একই ধরনের প্রভাব দেখা গেছে. কিন্তু চলাচলের সমন্বয়ে সাহায্যকারী লঘুমস্তিষ্কে Tsc2-এর কার্যক্রম ব্যাহত করলে নিউরনের পারস্পরিক যোগাযোগে যুক্ত কয়েক ডজন জিনের সক্রিয়তা বদলে গেছে, অথচ Tsc1-এর কার্যক্রম ব্যাহত করলে তেমন পরিবর্তন হয়নি.

এই পার্থক্য মানুষের রোগের ক্ষেত্রে প্রাসঙ্গিক হতে পারে. টিউবারাস স্ক্লেরোসিসে আক্রান্ত ব্যক্তিদের লঘুমস্তিষ্কের অস্বাভাবিকতার সঙ্গে TSC2-এর মিউটেশনের জোরালো সম্পর্ক রয়েছে. mTOR -এর সক্রিয়তা কমায় এমন ওষুধ দিয়ে মস্তিষ্কের নির্দিষ্ট কিছু টিউমার ও খিঁচুনির চিকিৎসা করা গেলেও, এই রোগের সঙ্গে যুক্ত শেখা ও আচরণের সমস্যাগুলো মোকাবিলা করা এখনো কঠিন. এজেন্টগুলো নিউরনের একটি নির্দিষ্ট গ্রুপ এবং অনুসন্ধানের যোগ্য কিছু কোষীয় পরিবর্তন চিহ্নিত করেছে: এখন প্রশ্ন হলো, কোন পরিবর্তনগুলো বিদ্যমান ওষুধ দিয়ে ঠিক করা যেতে পারে এবং কোনগুলো নতুন চিকিৎসাপদ্ধতি উদ্ভাবনের পথ দেখাতে পারে? এর ফলে গবেষকেরা পরীক্ষাগারে যাচাই করার জন্য আরও নির্দিষ্ট ও লক্ষ্যভিত্তিক প্রশ্ন পেয়েছেন.

সম্পূর্ণ ডেটাসেট দেওয়া হলে একটি মাত্র এজেন্ট কি সমান্তরালে কাজ করা হাজারো এজেন্টের মতোই ভালো ফল করতে পারে? মডেল ও সম্পদের পরিমাণ অপরিবর্তিত রেখে আমরা এটি পরীক্ষা করেছি. কাজের পরিমাণ বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে একক এজেন্টটি কমসংখ্যক গবেষণা-নথি অনুসন্ধান করেছে এবং সর্বোচ্চ কাজের চাপের ক্ষেত্রে মাত্র 11টি সূত্র উল্লেখ করেছে. অন্যদিকে, সমান্তরালে কাজ করা এজেন্টগুলো 700টিরও বেশি সূত্র উল্লেখ করেছে. মানব বিশেষজ্ঞরাও সমান্তরালে কাজ করা এজেন্টগুলোর বিশ্লেষণকে বেশি পছন্দ করেছেন.

বিজ্ঞানীদের সময়ের সীমাবদ্ধতা রয়েছে, ফলে তাঁরা সাধারণত তাঁদের ডেটায় পাওয়া সবচেয়ে স্পষ্ট ও শক্তিশালী ইঙ্গিতগুলোকেই গুরুত্ব দেন. একাধিক এজেন্ট সমান্তরালে কাজ করলে সূক্ষ্ম কিংবা অপ্রত্যাশিত প্রতিক্রিয়াসহ আরও নানা ধরনের ফলাফল খতিয়ে দেখা যায় এবং সেগুলোর সঙ্গে প্রাসঙ্গিক বৈজ্ঞানিক গবেষণার যোগসূত্র স্থাপন করা সম্ভব হয়. একসঙ্গে অনেকগুলো পরীক্ষামূলক পরিবর্তন নিয়ে অনুসন্ধান চালানোর ফলে বিজ্ঞানীরা পরীক্ষার ফলাফলে থাকা আরও বেশি তথ্য কাজে লাগাতে পারেন এবং এমন সম্ভাবনাময় সূত্র শনাক্ত করতে পারেন, যা সাধারণভাবে তাঁদের চোখ এড়িয়ে যেতে পারে.

কোনো আবিষ্কার তখনই আরও মূল্যবান হয়ে ওঠে, যখন তা এমন একটি পরীক্ষার দিকনির্দেশনা দেয়, যা পরিচালনা করা সার্থক. এজেন্টগুলো DCTN1 জিনের ক্ষেত্রে এমনই একটি সম্ভাবনাময় সূত্র খুঁজে পেয়েছে. এই জিনে মিউটেশন ঘটলে পেরি সিনড্রোম হতে পারে, যা পারকিনসন রোগের মতো উপসর্গযুক্ত একটি স্নায়ুক্ষয়জনিত রোগ.

নিউরনের ভেতরে বিভিন্ন উপাদান পরিবহনে DCTN1 ভূমিকা রাখে. সমগ্র মস্তিষ্কের CRISPR অ্যাটলাসে দেখা গেছে, Dctn1 জিনের কার্যক্রমে ব্যাঘাত ঘটালে কোলেস্টেরল তৈরির সঙ্গে জড়িত জিনগুলোর কার্যপ্রকাশ বেড়ে যায়. এজেন্টগুলো এই পর্যবেক্ষণের সঙ্গে এমন গবেষণার যোগসূত্র খুঁজে পেয়েছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে কোলেস্টেরল পরিবহনে সমস্যা হলে কোষ আরও বেশি কোলেস্টেরল তৈরি করতে পারে. এ থেকে পরবর্তী পরীক্ষার জন্য একটি প্রশ্ন উঠে এসেছে: DCTN1-এর কার্যক্রম ব্যাহত হলে কি নিউরনের ভেতরে কোলেস্টেরলের বণ্টন বদলে যেতে পারে, আর সেই পরিবর্তন কি স্নায়ুক্ষয়ে ভূমিকা রাখতে পারে? যদি তা-ই হয়, তবে কোলেস্টেরলের স্বাভাবিক বণ্টন ফিরিয়ে আনলে কি নিউরনকে সুরক্ষা দেওয়া সম্ভব?

মানব বিশেষজ্ঞদের কাছেও এই অনুমানটি অভিনব, গুরুত্বপূর্ণ এবং পরবর্তী গবেষণার জন্য যথেষ্ট সম্ভাবনাময় বলে বিবেচিত হয়েছে. এই উদাহরণটি তুলে ধরে, আগে থেকে জানা বৈজ্ঞানিক জ্ঞানের সঙ্গে অপ্রত্যাশিত কোনো ফলাফলের যোগসূত্র স্থাপন করে কীভাবে একটি প্রাথমিক সূত্র থেকে যাচাইযোগ্য গবেষণা-ধারণা তৈরি করা সম্ভব, যা ভবিষ্যতে রোগের চিকিৎসার নতুন পথও দেখাতে পারে.

নতুন বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের মূল চালিকাশক্তি হিসেবে বিজ্ঞানীরাই থাকেন. আরও বেশি সম্ভাবনাময় সূত্র খুঁজে বের করার মাধ্যমে এআই গবেষকদের কোন ধারণাগুলো নিয়ে এগোনো উচিত তা নির্ধারণ করতে, পরীক্ষা পরিকল্পনা করতে এবং ফলাফল ব্যাখ্যা করতে সাহায্য করতে পারে. এর উদ্দেশ্য হলো, জীববিজ্ঞানের পরীক্ষাগুলো থেকে পাওয়া আরও বেশি তথ্যকে কার্যকর জ্ঞানে পরিণত করা, যা ভবিষ্যতে উন্নত ওষুধ তৈরির গবেষণাকে সঠিক দিকনির্দেশনা দিতে পারে.