আলঝেইমারের জন্য AI

আলঝেইমার রোগ চিকিৎসা বিজ্ঞানের সবচেয়ে কঠিন অমীমাংসিত সমস্যাগুলোর একটি এবং সবচেয়ে বিধ্বংসী রোগগুলোরও একটি. এটি লক্ষ লক্ষ মানুষের মৃত্যু ঘটায়, পরিবারগুলোর উপর বিরাট বোঝা চাপায় এবং আজকের চিকিৎসাবিজ্ঞান যা কিছু করতে পারে, তার অনেক কিছুকেই এখনও চ্যালেঞ্জ জানায়. OpenAI Foundation-এ, আমরা উন্নত AI ব্যবহার করে রোগ প্রতিরোধ ও চিকিৎসাবিষয়ক বিজ্ঞানকে ত্বরান্বিত করার মাধ্যমে এটি পরিবর্তন করতে চাই.^1⁠ প্রথম পদক্ষেপ হিসেবে, আলঝেইমার গবেষণাকে ত্বরান্বিত ও সমর্থন করার জন্য আমরা এই মাসে ছয়টি গবেষণা প্রতিষ্ঠান জুড়ে $100 মিলিয়ন এরও বেশি অনুদান চূড়ান্ত করার কাজ করছি—যা নতুন ডেটা তৈরি করতে, নতুন ওষুধ তৈরিতে সাহায্য করতে এবং চিকিৎসার সম্ভাব্য পথগুলোকে প্রসারিত করতে ভূমিকা রাখবে.

এই অনুদানগুলো আমাদের কাজের মাত্র শুরু; এখনো অনেক কিছু করা বাকি আছে. আমরা আশা করি 2026 সালজুড়ে এবং তার পরেও আরও বিজ্ঞানী ও গবেষণা প্রতিষ্ঠানকে আলঝেইমার-সংক্রান্ত আরও অনুদান দিতে পারব, যাতে আমরা একসঙ্গে শেষ পর্যন্ত আলঝেইমার রোগ প্রতিরোধ ও চিকিৎসা করতে পারি.

আলঝেইমারের উপর জোর কেন?

আমাদের লক্ষ্য হলো AGI যেন সমগ্র মানবজাতির উপকারে আসে তা নিশ্চিত করা. আলঝেইমার একটি বিশাল সমস্যা. জনসংখ্যার বয়স বাড়ার সঙ্গে সঙ্গে এটি আরও খারাপ হচ্ছে. এই রোগের জটিলতা AI-এর জন্য উপযুক্ত.

আলঝেইমার শুধুমাত্র এই রোগে আক্রান্ত লক্ষ লক্ষ মানুষকেই প্রভাবিত করে না, বরং তাদের জীবনসঙ্গী, সন্তান এবং অন্যান্য পরিচর্যাকারীদেরও প্রভাবিত করে. এই রোগটি পরিবারগুলোর উপর প্রচণ্ড মানসিক এবং আর্থিক চাপ সৃষ্টি করে.

গত কয়েক দশকে মানবজাতি চারটি প্রধান ঘাতকের মধ্যে তিনটির বিরুদ্ধে—হৃদরোগ, সংক্রামক রোগ এবং কিছু ক্যান্সারের ক্ষেত্রে—অগ্রগতি করেছে, ফলে যে কোনো নির্দিষ্ট বয়সে মৃত্যুর ঝুঁকি কমেছে:

তবে, চতুর্থ বড় ঘাতক—আলঝেইমারের মতো স্নায়ুক্ষয়জনিত রোগগুলোর জন্য কার্যকর চিকিৎসা বিকাশ করা—মানবজাতির সেরা বিজ্ঞানীদের প্রচেষ্টা সত্ত্বেও—এখন পর্যন্ত অত্যন্ত দুরূহ বলে প্রমাণিত হয়েছে:

এর কারণ হলো, আলঝেইমার একটি মাত্র কারণ দ্বারা পরিচালিত বলে মনে হয় না; বরং এটি জেনেটিক ঝুঁকির কারণগুলো, প্রোটিনের ভুল ভাঁজ গঠন, প্রদাহ, সিন্যাপটিক কার্যকারিতার ব্যাঘাত এবং আরও নানা কিছুর পারস্পরিক আন্তঃক্রিয়ার ফল—যেগুলো কয়েক দশক ধরে পরিবেশগত কারণগুলোর সঙ্গে মিথস্ক্রিয়া করতে করতে মস্তিষ্কে বিকশিত হয়, আর মস্তিষ্ক এমন একটি অঙ্গ যেটি অধ্যয়ন করা এবং সেখানে ওষুধ পৌঁছে দেওয়া দুটোই কঠিন. প্রচলিত গবেষণা পদ্ধতিগুলো এটি বোঝার ক্ষেত্রে হিমশিম খেয়েছে.

AI এই জটিলতার মোকাবিলা করতে অনন্যভাবে উপযুক্ত. রোগীর ক্লিনিকাল উপসর্গ, রোগের জৈবিক মার্কার, সম্ভাব্য ওষুধপ্রার্থীদের স্ক্রিনিং এবং আরও অনেক কিছুসহ বিভিন্ন ধরনের ডেটা জুড়ে যুক্তিসঙ্গত বিশ্লেষণ করার এর ক্ষমতা, এই উপাদানগুলো কিভাবে পরস্পরের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে তা বোঝার, উপযুক্ত ওষুধের লক্ষ্যবস্তু শনাক্ত করার এবং রোগীদের ক্ষেত্রে কয়েক দশক আগেই কার্যকরভাবে মোকাবিলা করা সম্ভব এমন ঝুঁকি নির্ণয় করার একটি মৌলিকভাবে নতুন উপায় প্রদান করে.

আমাদের লক্ষ্য হলো বিজ্ঞানীদের নতুন টুল উদ্ভাবন করতে সহায়তা করা, যাতে শেষ পর্যন্ত আলঝেইমার প্রতিরোধ ও চিকিৎসা করা যায়. এখন পর্যন্ত সেই লক্ষ্য অর্জন করা যেহেতু এত কঠিন হয়েছে, আমরা এটিকে মানব স্বাস্থ্যে কী কী সম্ভব, তা পরিবর্তন করার AI-এর সক্ষমতার একটি স্পষ্ট পরীক্ষা হিসেবে দেখি. আলঝেইমারের ঝুঁকিতে থাকা মানুষ এবং তাদের পরিবারগুলোর জন্য অর্থবহ পরিবর্তন আনা আমাদের লক্ষ্য.

আমাদের প্রাথমিক পদ্ধতি

আমরা আমাদের প্রাথমিক কৌশল নির্ধারণে সহায়তা করার জন্য বাহ্যিক বৈজ্ঞানিক পর্যালোচকদের কাছ থেকে যে সমর্থন পেয়েছি, তার জন্য কৃতজ্ঞ. যদিও আমরা এই প্রতিটি দানমূলক ক্ষেত্র নিয়ে অত্যন্ত উৎসাহিত, তবুও আমরা আশা করি না যে হঠাৎ করে আলঝেইমার প্রতিরোধ ও চিকিৎসার আমাদের লক্ষ্য অর্জন করতে পারব. কিছু পরীক্ষায় নেতিবাচক ফলাফল দেবে এবং পথে বাধাও আসবে. বিজ্ঞানের প্রকৃতিই এমন—এবং আমরা যত দ্রুত সম্ভব শিখব, ফলাফল আসার সঙ্গে সঙ্গে আমাদের পদ্ধতি হালনাগাদ করব.

শুরুতে, আমাদের কাছে গবেষণা ইকোসিস্টেমকে সহায়তা করার জন্য কিছু প্রাথমিক অনুমান রয়েছে, যা বিদ্যমান প্রচেষ্টার পরিপূরক এবং AI-এর মাধ্যমে এখন যা সম্ভব তা কাজে লাগায়. একত্রে, এটি শীর্ষস্থানীয় গবেষণা প্রতিষ্ঠানগুলিতে কার্যক্রমের একটি “পাঁচ স্তরের স্ট্যাক” তৈরি করে.

1. হস্তক্ষেপের লক্ষ্যগুলো যাচাই করতে AI ব্যবহার করে আলঝেইমারের একটি “কারণগত মানচিত্র” তৈরি করুন. এখন স্পষ্ট মনে হচ্ছে যে আলঝেইমারের পেছনে অনেকগুলো কারণ রয়েছে, একটি নয়. এর অর্থ হলো, বিভিন্ন ব্যক্তির জন্য চিকিৎসাগত হস্তক্ষেপের ক্ষেত্রে সবচেয়ে কার্যকর নোডগুলো চিহ্নিত করতে আমাদের কারণগত উপাদানগুলোর পূর্ণাঙ্গ নেটওয়ার্ক মানচিত্রায়িত করা উচিত. Arc Institute⁠-এর মতো জীববিজ্ঞানে AI-এর অত্যাধুনিক ক্ষেত্রের গবেষকদের সঙ্গে সহযোগিতার মাধ্যমে, আমরা বুঝতে চাই যে মস্তিষ্কের মডেল “অর্গানয়েড” জেনেটিক ও পরিবেশগত ঝুঁকির উপাদানের বিভিন্ন সমন্বয়ে কিভাবে প্রতিক্রিয়া জানায়. এত বড় আকারের পরীক্ষামূলক ডেটা AI মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যা ভবিষ্যতের পরীক্ষাগুলিকে নির্দেশনা দিতে পারে. এই হাইব্রিড ইঞ্জিনের মাধ্যমে, গবেষকেরা পথিমধ্যে তাদের অনুসন্ধানগুলো শেয়ার করতে পারেন যাতে অন্যরা সেগুলোর উপর ভিত্তি করে আরও এগিয়ে নিতে পারে এবং আরও পরীক্ষার জন্য মেকানিস্টিকভাবে অবহিত ওষুধের লক্ষ্যবস্তু মনোনীত করতে পারেন.

আলঝেইমার চিকিৎসার ক্ষেত্রে আংশিকভাবে প্রতিরোধী হয়ে আছে, কারণ এটি জটিল রোগের একেবারে আদর্শ উদাহরণ. এটি শত শত জেনেটিক ও পরিবেশগত ঝুঁকির কারণসমূহের, বিভিন্ন কোষের ধরনজুড়ে দশকের পর দশক ধরে পারস্পরিক ক্রিয়ার ফলাফল. Arc-এ, আমরা সেই ইন্টারঅ্যাকশনগুলোকে সত্যিকার অর্থে বড় পরিসরে ম্যাপ করার জন্য এক্সপেরিমেন্টাল ও কম্পিউটেশনাল প্রযুক্তি তৈরি করছি.

—প্যাট্রিক সু, PhD, Arc Institute-এর কো-ফাউন্ডার এবং মূল গবেষক

আমরা এমন পরিবর্তন খুঁজে বের করতে চাই যা একটি কোষকে রোগাক্রান্ত অবস্থা থেকে টেনে এনে সুস্থ অবস্থায় ফিরিয়ে আনতে পারে. এটি করতে, আমরা একটি অ্যাক্টিভ লার্নিং চক্র চালাই: রোগীর ডেটা দ্বারা নির্দেশিতভাবে মানব টিস্যু মডেলগুলিতে পদ্ধতিগতভাবে পরিবর্তন আনি, কী ঘটে তা পরিমাপ করি এবং ফলাফল ব্যবহার করে আলঝেইমার রোগের জন্য আমাদের AI মডেলগুলিকে পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে উন্নত করি. প্রতিটি চক্র আমাদের কারণগত চিত্রকে আরও স্পষ্ট করে তোলে, যেখানে রোগের পথসমূহ কোথায় মিলিত হয় এবং কোথায় হস্তক্ষেপ করতে হবে তা নির্দেশ করে.

—সিলভানা কোনারমান, PhD, Arc Institute-এর কো-ফাউন্ডার ও নির্বাহী পরিচালক

2. AI-এর সাহায্যে নতুন ওষুধ ডিজাইন করা এবং ল্যাবে সেগুলো পরীক্ষা করা – এক্ষেত্রে সহযোগী হিসেবে রয়েছে Institute for Protein Design⁠ এবং Mass General Hospital-এর শীর্ষস্থানীয় নিউরোলজিস্ট ও নিউরোসায়েন্টিস্টরা. 2000 সাল থেকে ক্লিনিকাল ট্রায়ালে 100-টিরও বেশি আলঝেইমারের ওষুধ পরীক্ষা করা হয়েছে, কিন্তু প্রায় সবগুলোই কার্যকর হয়নি বা অনাকাঙ্ক্ষিত পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া ছিল. আমরা বিশ্বাস করি AI জীববিজ্ঞান টুলের সহায়তায় ডিজাইন করা অণুগুলির সময়ের সঙ্গে সাফল্যের সম্ভাবনা বেশি থাকবে. কিন্তু সেটি সত্য কিনা নির্ধারণ করতে, গবেষকদের প্রথমে কোষ, টিস্যু এবং প্রাণীতে তাদের ডিজিটাল সৃষ্টিগুলো যাচাই করতে সক্ষম হতে হবে.

Institute for Protein Design-এ আমরা এমন সহযোগিতামূলক কার্যপ্রবাহ গড়ে তুলতে প্রতিশ্রুতিবদ্ধ, যাতে বৈশ্বিক কল্যাণে সর্বাধিক ইতিবাচক প্রভাব ফেলা যায়. আমাদের সর্বাধুনিক AI-চালিত প্রোটিন ডিজাইন মডেল ব্যবহার করে আমরা সফলভাবে এমন প্রকৌশলগতভাবে তৈরি অণু উদ্ভাবন করেছি, যা আলঝেইমার রোগের অগ্রগতির জন্য গুরুত্বপূর্ণ লক্ষ্যবস্তুর সঙ্গে যুক্ত হয়, সেগুলোকে পরিবর্তন করে এবং ভেঙে দেয়. আমাদের ডিজাইন করা প্রোটিনগুলো ব্যবহার করে যারা নিউরোডিজেনারেশন (স্নায়ুর অবক্ষয়) সম্পর্কে পূর্বাভাস দিতে এবং তার সমাধান করতে পারবেন, সেইসব নিউরোসায়েন্টিস্টদের সাথে এই টুলকিটটি প্রসারিত করা, পরিমার্জন করা এবং শেয়ার করা আমাদের সর্বোচ্চ অগ্রাধিকারগুলোর মধ্যে একটি.

—ডেভিড বেকার, PhD, নোবেল বিজয়ী এবং ইউনিভার্সিটি অফ ওয়াশিংটনের ইনস্টিটিউট ফর প্রোটিন ডিজাইনের পরিচালক

3. ওষুধের কার্যকারিতা পূর্বাভাস দিতে উন্মুক্ত ডেটাসেটকে সমর্থন করা এবং হস্তক্ষেপসহ ও হস্তক্ষেপ ছাড়া রোগের অগ্রগতি চিত্রিত করা. এর মধ্যে রয়েছে Focused Research Organisation EvE Bio⁠-এর মতো অলাভজনক সংস্থার সঙ্গে আলঝেইমারস-সম্পর্কিত নতুন ওপেন ডেটাসেট তৈরি. এতে বিদ্যমান দীর্ঘমেয়াদি এবং মহামারিবিদ্যাগত ডেটাসেটগুলোর সম্প্রসারণে সহায়তা করা, পাশাপাশি বায়োটেক কোম্পানিগুলোর দ্বারা সংগৃহীত বিদ্যমান ডেটাসেটগুলোকে দায়িত্বশীলভাবে উন্মুক্ত করার সুযোগও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে, যা সব গবেষকের উপকারে আসতে পারে.

4. UCSF-এর মতো সহযোগীদের সঙ্গে রোগের জন্য নতুন বায়োমার্কার প্রতিষ্ঠা করা, রোগনির্ণয় এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল পরিচালনার পদ্ধতি উন্নত করা. গত বছর⁠ আলঝেইমারের প্রথম রক্ত পরীক্ষার অনুমোদন পাওয়ায় বিশেষজ্ঞ চিকিৎসকরা এখন রোগীর অবস্থা পর্যালোচনার জন্য আরও বেশি এবং কম কষ্টদায়ক সরঞ্জাম ব্যবহারের সুযোগ পাচ্ছেন. রক্ত এবং অন্যান্য বায়োমার্কার গবেষকদের ক্লিনিকাল ট্রায়ালে রোগের অগ্রগতির উপর ওষুধের কী প্রভাব থাকতে পারে তা পরিমাপ করার সক্ষমতাও দেয়, যার মধ্যে প্রধানত ভিন্ন একটি রোগকে লক্ষ্য করে পরিচালিত ট্রায়ালগুলোতে গৌণ পরিমাপ হিসেবেও অন্তর্ভুক্ত রয়েছে (যেমন হৃদরোগ নিয়ে এই সাম্প্রতিক ট্রায়ালে⁠ দেখানো হয়েছে). আধুনিক প্রোটিওমিক্স এবং রোগীদের কাছ থেকে অন্যান্য নমুনা সংগ্রহের মাধ্যমে আরও এগিয়ে যাওয়ার এখন অনেক সুযোগ রয়েছে, কারণ AI এখন আরও জটিল জৈবিক সংকেতগুলো বিশ্লেষণ ও বুঝতে সক্ষম.

আলঝেইমার চিকিৎসাবিজ্ঞানের সবচেয়ে জরুরি চ্যালেঞ্জগুলোর একটি হিসেবেই রয়ে গেছে এবং অগ্রগতি নির্ভর করে বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনকে আমাদের রোগীদের সেবার সঙ্গে যুক্ত করার উপর. এই সহযোগিতা আমাদেরকে বিশ্বসেরা উদ্যোগগুলোর সঙ্গে সংযুক্ত হতে সক্ষম করে—প্রোটিন নকশার অগ্রগতি থেকে শুরু করে এখানে UCSF-এ গভীর ক্লিনিক্যাল ও জৈবিক অন্তর্দৃষ্টি পর্যন্ত—যাতে আমরা রোগটিকে আরও ভালোভাবে বুঝতে এবং চিকিৎসার নতুন পথ খুঁজে বের করতে পারি. AI আমাদের এই অন্তর্দৃষ্টিগুলোকে একত্রিত করতে এবং অত্যন্ত জটিল বিষয়গুলোকে বুঝতে সাহায্য করায়, আমাদের এমন আবিষ্কারকে ত্বরান্বিত করার একটি সুযোগ রয়েছে যা রোগীদের জীবনে অর্থবহ পরিবর্তন আনতে পারে.

—এস. অ্যান্ড্রু জোসেফসন, MD, UCSF এবং UCSF ওয়েইল ইনস্টিটিউট ফর নিউরোসায়েন্সেস-এর নিউরোলজির অধ্যাপক ও চেয়ারম্যান

5. পেটেন্ট-মেয়াদোত্তীর্ণ চিকিৎসাগুলো পরীক্ষা করুন এবং বেনামীকৃত রোগীর ডেটা ও অনলাইনে শেয়ার করা অভিজ্ঞতাগুলো সর্বোত্তমভাবে বিশ্লেষণ করতে AI ব্যবহার করুন. এমন বেশ কিছু হস্তক্ষেপ রয়েছে, যেখানে প্রভাবের ইঙ্গিতপূর্ণ প্রমাণ আছে—উদাহরণস্বরূপ, লিথিয়াম ওরোটেট⁠ এবং পেটেন্ট-মেয়াদোত্তীর্ণ শিংলস ভ্যাকসিন⁠—কিন্তু যেখানে আরও উচ্চমানের প্রমাণ প্রয়োজন এবং বেসরকারি খাত ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের জন্য অর্থায়নে উৎসাহিত হয় না.

আমার আশা হলো, আলঝেইমার রোগের মাউস মডেলগুলোতে শারীরবৃত্তীয় মাত্রার লিথিয়াম ওরোটেটের রোগগত পরিবর্তন উল্টে দিতে এবং স্মৃতি পুনরুদ্ধার করতে পারার সক্ষমতা বয়স্ক মানব জনসংখ্যার ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য হবে. লিথিয়ামই আমাদের ফোন, ল্যাপটপ এবং বৈদ্যুতিক যানবাহন চালিত করে. আমার ধারণা, মস্তিষ্ক হয়তো আমাদের আগেই তার নিজস্ব বিশেষ তড়িৎ-রাসায়নিক প্রক্রিয়া ব্যবহার করে ফেলেছিল.

—ব্রুস ইয়াঙ্কনার, MD, PhD, হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুলের জেনেটিক্স ও নিউরোলজির অধ্যাপক এবং হার্ভার্ড গ্লেন সেন্টার ফর বায়োলজি অফ এজিং রিসার্চ-এর সহ-পরিচালক

পুনরাবৃত্তিমূলক শেখা

গবেষণা ইকোসিস্টেমে চলমান অন্যান্য প্রচেষ্টার পরিপূরক হিসেবে আমরা এই পাঁচটি ক্ষেত্রেই একসাথে এগিয়ে যাব. গবেষণা কমিউনিটির কাছ থেকে আমরা আরও মতামত পাওয়ার সঙ্গে সঙ্গে আমাদের বিদ্যমান পদ্ধতিগুলিতে আরও কিছু যোগ করার প্রত্যাশা করি, যাতে আমরা একসঙ্গে আলঝেইমার কিভাবে প্রতিরোধ ও চিকিৎসা করা যায় তা বের করতে পারি.

আলঝেইমারকে সরাসরি মোকাবেলার মাধ্যমে আমাদের লক্ষ্য কেবল এই রোগের গতিপথ পরিবর্তন করতে সহায়তা করা নয়, বরং এমন কিছু সরঞ্জাম এবং জ্ঞান তৈরি করা যা অন্যান্য অনেক রোগের বিরুদ্ধে লড়াইয়ের অগ্রগতিকেও ত্বরান্বিত করতে পারে.

* * *

আপনি যদি OpenAI Foundation-এর আপডেট পেতে আগ্রহী হন, তাহলে অনুগ্রহ করে এখানে⁠ সাবস্ক্রাইব করুন. আপনি যদি আমাদের লাইফ সায়েন্স এবং রোগ নিরাময় টিমের সাথে যোগাযোগ করতে চান, তাহলে আমাদের ইমেল করুন [email protected]⁠.

একাডেমিক প্রবন্ধের পাশাপাশি, আমরা AI ও বিজ্ঞানবিষয়ক প্রতিবেদন, দীর্ঘ-আকারের প্রবন্ধ এবং ব্লগ পোস্টও কৃতজ্ঞচিত্তে পড়ি. যদিও আমরা এসব লেখায় করা সব দাবির সঙ্গে একমত নই, এর মধ্যে রয়েছে এই National Academies প্রতিবেদন⁠, আলঝেইমারের ওষুধ উন্নয়ন পাইপলাইন নিয়ে এই পর্যালোচনা প্রবন্ধ⁠, কার্ডিওভাসকুলার রোগে মৃত্যুহার নিয়ে এই লেখার⁠ মতো উচ্চ-স্তরের চিকিৎসা অগ্রগতির সারসংক্ষেপ, চিকিৎসাবিজ্ঞানে AI-এর অগ্রগতির ক্ষেত্রে জটিলতা নিয়ে এই সায়েন্স ব্লগ পোস্ট⁠, এবং IFP-এর এই ক্লিনিক্যাল ডেটা ধারণা⁠.

আমরা আপনাকে বিশ্লেষণগুলো প্রকাশ্যে প্রকাশ করতে উৎসাহিত করি এবং যদি আপনি মনে করেন যে আমরা সেই দৃষ্টিভঙ্গি থেকে উপকৃত হতে পারি, তাহলে আমাদের ইমেলে একটি লিঙ্ক পাঠান.