পাবলিক ডেটা ফর হেলথ
এপ্রিল মাসে, আমরা এআই ফর আলঝেইমার্স চালু করেছি, যা লাইফ সায়েন্স ও রোগ নিরাময় ক্ষেত্রে OpenAI Foundation-এর প্রথম কর্মসূচি. আজ আমরা আমাদের দ্বিতীয় বিজ্ঞান কর্মসূচি চালু করছি: পাবলিক ডেটা ফর হেলথ.
এআই ফর আলঝেইমার্স-এ আমাদের লক্ষ্য এমন একটি রোগের বিরুদ্ধে কাজ করা, যা বহু পরিবারকে প্রভাবিত করে এবং যেখানে আমরা বিশ্বাস করি এআই বিজ্ঞানীদের আরও উন্নত চিকিৎসা পদ্ধতি তৈরি করতে সহায়তা করতে পারে. পাবলিক ডেটা ফর হেলথ কর্মসূচিতে আমাদের লক্ষ্য হলো উচ্চমানের বৈজ্ঞানিক ডেটাসেট তৈরি ও সংরক্ষণে অর্থায়ন করা এবং সেগুলো গবেষকদের জন্য ব্যাপকভাবে উন্মুক্ত করে লাইফ সায়েন্সেসের বিভিন্ন ক্ষেত্র ও বহু রোগ নিয়ে গবেষণার অগ্রগতি ত্বরান্বিত করা.
বৈজ্ঞানিক ডেটা হলো আমাদের চারপাশের বিশ্ব সম্পর্কে পর্যবেক্ষণ, যা গবেষণা ও আবিষ্কারের মৌলিক উপাদান. গণিতের কিছু অংশের মতো যেসব ক্ষেত্রে নতুন ডেটা সংগ্রহ ছাড়াই অগ্রগতি যাচাই করা যায়, সেখানে এআই সিস্টেমগুলো সম্প্রতি নতুন জ্ঞান তৈরিতে অবদান রাখতে শুরু করেছে. অন্যদিকে জীববিজ্ঞানে, এআই সিস্টেমগুলো ক্রমেই বৃহৎ পরিসরে জৈবিক তথ্য বিশ্লেষণ করতে এবং অসম্পূর্ণ প্রমাণ থেকেও লুকানো কাঠামো উদ্ধার করতে সক্ষম হচ্ছে, কখনও কখনও বিস্ময়কর দক্ষতায়.
তবে আমরা আশা করি, রোগ প্রতিরোধ ও চিকিৎসায় ভবিষ্যতের অনেক গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি আসবে নতুন মডেলের বুদ্ধিমত্তার সঙ্গে আমাদের চারপাশের পৃথিবী সম্পর্কে আরও বেশি পর্যবেক্ষণ—অর্থাৎ আরও বেশি ডেটা যুক্ত করার মাধ্যমে.
জনস্বার্থে অত্যন্ত মূল্যবান কিছু ডেটাসেট হয়তো কখনোই তৈরি বা শেয়ার করা হবে না, কারণ কোনো একক প্রতিষ্ঠানের পক্ষে সেগুলোর অর্থায়নের জন্য যথেষ্ট প্রণোদনা বা সক্ষমতা নাও থাকতে পারে. তাই পাবলিক ডেটা ফর হেলথ-এ সহায়তা করা OpenAI Foundation-এর লক্ষ্য ও ভূমিকার সঙ্গে খুবই সামঞ্জস্যপূর্ণ.
আমাদের প্রাথমিক অনুদানসমূহ
আমরা প্রাথমিক পর্যায়ে কয়েকটি অলাভজনক প্রতিষ্ঠান ও বিশ্ববিদ্যালয়কে 125 মিলিয়ন ডলারের বেশি অনুদান দিয়ে শুরু করছি, যেখানে ডেটার বহু স্তর রয়েছে: অণু থেকে রোগবিস্তার-সংক্রান্ত বিদ্যা, এবং রেগুলেটরি জ্ঞানসংক্রান্ত উদ্যোগ.
আমরা যেসব প্রকল্পে সহায়তা করছি, তার কয়েকটি উদাহরণ হলো:
OpenADMET উন্মুক্ত ডেটাসেট, বেঞ্চমার্ক এবং ব্লাইন্ডেড প্রতিযোগিতা তৈরি করবে, যাতে পরীক্ষা করা যায় এআই মডেলগুলোকে ছোট অণু কীভাবে শরীরে শোষিত ও ছড়িয়ে পড়ে তা পূর্বাভাস দিতে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায় কি না, ফলে ওষুধ উন্নয়ন আরও পূর্বানুমানযোগ্য হবে এবং নতুন ওষুধের ব্যর্থতার হার কমবে.
ওষুধের 90% প্রার্থী ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালে ব্যর্থ হয়. এর অন্যতম কারণ হলো সেগুলো কীভাবে শোষিত হবে এবং শরীরের ভেতর চলাচল করবে—অর্থাৎ তাদের “ADMET” বৈশিষ্ট্য—তা পূর্বাভাস দেওয়া কঠিন. এ ধরনের অমীমাংসিত পূর্বাভাস-চ্যালেঞ্জ এআই-এর জন্য উপযোগী হতে পারে, যদি তা উচ্চমানের ডেটার সঙ্গে যুক্ত হয়, যা বিভিন্ন মডেলের পূর্বাভাসের নির্ভুলতাকে ভিত্তি দেয়. যেমন, CASP পরিচালিত অন্যান্য মডেলিং পদ্ধতির সঙ্গে প্রতিযোগিতায় প্রোটিন ডেটা ব্যাংক-এর ডেটা ব্যবহার করে AlphaFold2 প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাসে বড় পরিবর্তন এনেছিল. প্রোটিন কাঠামো পূর্বাভাস এখন অনেক ওষুধ আবিষ্কার কর্মসূচিতে যুক্ত হয়েছে, যা ভবিষ্যতে রোগীদের উপকারে আসার সম্ভাবনা রাখে.
ওষুধ প্রার্থীদের ADMET বৈশিষ্ট্য আরও ভালোভাবে পূর্বাভাস দিতে, OpenADMET দল নতুন পূর্বাভাসমূলক মডেলের ভিত্তি দেওয়ার জন্য উচ্চমানের ডেটাসেট তৈরি করবে এবং উন্মুক্ত চ্যালেঞ্জ পরিচালনা করবে, যেখানে বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের গবেষকেরা অংশ নিতে পারবেন.
ADMET পূর্বাভাস চ্যালেঞ্জে অংশগ্রহণকারীদের জন্য আয়োজিত সাম্প্রতিক OpenADMET অনুষ্ঠানে উপস্থাপনা. কৃতিত্ব: Naomi Handly.
OpenADMET গভর্নিং বোর্ডের সদস্য এবং UCSF-এর বায়োইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড থেরাপিউটিক সায়েন্সেস বিভাগের প্রফেসর ও চেয়ার জেমস ফ্রেজার, পিএইচডি বলেন,“এমন অনেক সার্বজনীন সমস্যা রয়েছে, যা কোনো নির্দিষ্ট রোগের চিকিৎসা আবিষ্কারে আগ্রহী একক কোম্পানি বা অ্যাকাডেমিক ল্যাব একা সমাধান করতে পারে না.” “OpenADMET এসব সমস্যা উন্মুক্ত এবং মেশিন লার্নিং-রেডি উপায়ে সমাধানের জন্য তৈরি হয়েছে. আমরা এমন একটি মৌলিক স্তর তৈরি করতে পেরে উচ্ছ্বসিত, যা এআই-কে নতুন চিকিৎসা পদ্ধতির উন্নয়ন ব্যাপকভাবে ত্বরান্বিত করতে সক্ষম করবে.”
CTD Commons ব্যর্থ ওষুধ উন্নয়ন কর্মসূচি থেকে রেগুলেটরি জ্ঞান সংরক্ষণ ও প্রকাশ করবে, যাতে ভবিষ্যৎ দলগুলো সাধারণত অপ্রকাশিত থেকে যাওয়া পূর্ববর্তী অভিজ্ঞতা থেকে শিখতে পারে এবং রোগীদের জন্য কার্যকর চিকিৎসা আরও দ্রুত শনাক্ত করতে সহায়তা পায়.
একটি CTD, বা কমন টেকনিক্যাল ডকুমেন্ট, হলো এমন একটি নথি, যেখানে অনুসন্ধানাধীন ওষুধের শুরু থেকে শেষ পর্যন্ত পুরো উন্নয়নপ্রক্রিয়ার তথ্য থাকে—প্রাণীর ওপর টক্সিকোলজি পরীক্ষা, উৎপাদন-সংক্রান্ত বিস্তারিত তথ্য এবং বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ FDA-এর সঙ্গে যোগাযোগের রেকর্ডসহ সবকিছু. কিন্তু এই বিপুল কাজের খুব অল্প অংশই শেষ পর্যন্ত প্রকাশিত গবেষণাপত্রে দেখা যায়.
CTD Commons ব্যর্থ বা স্থগিত হওয়া ওষুধ কর্মসূচি থেকে CTD সংগ্রহের সম্ভাবনা পরীক্ষা করবে এবং গবেষণা ও বিশ্লেষণের জন্য সেগুলো সবার ব্যবহারের উপযোগী করে উন্মুক্তভাবে প্রকাশ করবে.
CTD Commons-এর প্রধান সংগঠক এবং 1Day Sooner-এর প্রেসিডেন্ট জশ মরিসন বলেছেন, “প্রতিটি FDA সাবমিশনের পেছনে গবেষক, পর্যালোচক এবং গবেষণায় অংশগ্রহণকারীদের কঠোর পরিশ্রম ও ত্যাগ রয়েছে. এসব প্রচেষ্টা ব্যর্থ হলেও সেখান থেকে তৈরি মূল্যবান তথ্য নষ্ট হয়ে যাওয়া উচিত নয়.” তিনি আরও বলেন, “CTD Commons কাজের পুনরাবৃত্তি ও খরচ কমাবে এবং ক্লিনিক্যাল গবেষণার প্রভাব সর্বোচ্চ পর্যায়ে নিয়ে যেতে সাহায্য করবে.”
UNC ইনিশিয়েটিভ ফর জেনারেটিভ ইমিউনোথেরাপি প্রতিষ্ঠা করবে এবং পাবলিক, মাল্টিমোডাল ডেটা তৈরি করবে, যাতে এমন একটি ভবিষ্যতের দিকে এগোনো যায় যেখানে ক্যানসার শনাক্ত হওয়ার পর রোগীরা দ্রুত পার্সোনালাইজড ক্যানসার ভ্যাকসিন পেতে পারেন.
বর্তমানে ব্যবহৃত “নিওঅ্যান্টিজেন” ক্যানসার ভ্যাকসিন এমন অল্প কয়েকটি চিকিৎসার একটি, যা প্রতিটি রোগীর জন্য কম্পিউটেশনাল পদ্ধতিতে আলাদাভাবে ডিজাইন করা হয়. এতে টিউমার কোষের সিকোয়েন্সিং করে অনুমান করা হয়, এর পৃষ্ঠে কোন টিউমার-স্পেসিফিক টার্গেটগুলো উপস্থিত রয়েছে. তবে এই সিকোয়েন্সিংও বাস্তব অবস্থার একটি পরোক্ষ নির্দেশক মাত্র, কারণ সেলের পৃষ্ঠের টার্গেটগুলো সরাসরি মাপা কঠিন ও ব্যয়বহুল, পাশাপাশি প্রতিটি প্রোটিনের বিরুদ্ধে একজন রোগীর রোগপ্রতিরোধ ব্যবস্থা কতটা শক্তিশালী প্রতিক্রিয়া দেখায়, সেটি পরীক্ষা করাও কঠিন.
UNC শত শত টিউমার ও বিভিন্ন ধরনের ক্যান্সারজুড়ে সেই অনুপস্থিত সংযোগগুলো তৈরি করবে, এর মাধ্যমে এই ক্ষেত্রের প্রথম দিকের প্রশিক্ষণ ও মূল্যায়ন ডেটাসেটগুলোর একটি তৈরি হবে, যেখানে পরিচয়মুক্ত পাবলিক ডেটা থাকবে, যা বিশ্বের বিভিন্ন প্রান্তের গবেষকেরা ভবিষ্যৎ গবেষণার ভিত্তি হিসেবে ব্যবহার করতে পারবেন.
“পার্সোনালাইজড ক্যানসার ভ্যাকসিন অবশেষে ক্লিনিক্যাল কার্যকারিতার লক্ষণ দেখাতে শুরু করেছে, কিন্তু এখনো এমন কিছু ঘাটতি রয়েছে যা প্রচলিত থেরাপিউটিক ডেভেলপমেন্ট মডেলে পূরণ করতে কয়েক দশক লেগে যেতে পারে. উচ্চমানের ডেটা আমাদের এসব ঘাটতি আরও দ্রুত পূরণ করতে সহায়তা করতে পারে,” বলেছেন অ্যালেক্স রুবিনস্টেইন, পিএইচডি, UNC স্কুল অব মেডিসিনের জেনেটিকস বিভাগের অ্যাসিস্ট্যান্ট প্রফেসর. “আমরা এই সময়সীমা উল্লেখযোগ্যভাবে কমিয়ে আনতে এবং ব্যাপকভাবে কার্যকর পার্সোনালাইজড ইমিউনোথেরাপিকে বাস্তবে রূপ দিতে সহায়তা করতে পেরে উচ্ছ্বসিত.”
University of North Carolina-তে ব্যক্তিকৃত ক্যান্সার ভ্যাকসিন নিয়ে কাজ করছেন ল্যাব সদস্যরা. কৃতিত্ব: UNC.
আমাদের প্রাথমিক কৌশল
আমরা আশা করি, এই অংশটি ভবিষ্যৎ OpenAI Foundation অনুদানের সুযোগে আগ্রহী গবেষকদের জন্য বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক হবে.
এমন অনেক বৈজ্ঞানিক ডেটা রয়েছে, যেগুলো সংগ্রহ করা অত্যন্ত মূল্যবান হলেও কোনো একক অর্থায়নকারী প্রতিষ্ঠানের পক্ষে সবগুলোকে সহায়তা করা সম্ভব নয়. তাই আমরা গবেষণা কমিউনিটির সঙ্গে আরও বিস্তারিতভাবে শেয়ার করতে চাই, কোন ধরনের ডেটায় OpenAI Foundation-এর সহায়তা সবচেয়ে কার্যকর হতে পারে বলে আমরা মনে করি.
যে ধরনের ডেটায় আমরা গুরুত্ব দিতে চাই, তা নিয়ে আমাদের হাইপোথিসিস হলো: সংযুক্ত ডেটা, দুর্লভ ডেটা, এবং প্রত্যক্ষ ডেটা. আমরা যেসব ডেটাসেটে অর্থায়ন করব, সেগুলোতে সাধারণত এই বৈশিষ্ট্যগুলোর একটি বা দুটি থাকবে, যেগুলো নিচে আরও বিস্তারিতভাবে ব্যাখ্যা করা হয়েছে, আর বিরল ক্ষেত্রে কোনো ডেটাসেটে তিনটি বৈশিষ্ট্যই থাকতে পারে.
সব ধরনের ডেটাসেটের ক্ষেত্রেই আমরা মনে করি, ডেটাকে ব্যাপকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য করা ক্রমেই আরও গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে, তবে রোগীর ডেটার ক্ষেত্রে অবশ্যই প্রাইভেসি নিশ্চিত করতে হবে. এতে গবেষকেরা একে অন্যের কাজকে ভিত্তি হিসেবে ধরে সামনে এগিয়ে নিতে পারবেন, এবং নতুন বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি এমন জায়গা থেকেও আসতে পারে, যা আগে অনুমান করা যায়নি.
সংযুক্ত ডেটা: জীববিজ্ঞানের বিভিন্ন ধাপকে একসঙ্গে অনুসরণ করা
জীববিজ্ঞান ভিন্ন ভিন্ন স্কেলে উন্মোচিত হয়, কিন্তু বেশিরভাগ লাইফ সায়েন্স ডেটাসেট বাস্তবতার মাত্র একটি অংশ দেখায়. উদাহরণ হিসেবে, একটি সেল অ্যাটলাস হাজার হাজার কোষের অণু পরিমাপ করতে পারে, আর একক-অণু ইমেজিং হয়তো শুধু একটি কোষের ভেতরের প্রক্রিয়া অনুসরণ করে. দুই ধরনের দৃষ্টিভঙ্গিই মূল্যবান, কিন্তু এ ধরনের ডেটাসেট সাধারণত আলাদাভাবে তৈরি হওয়ায় বৈজ্ঞানিক ফলাফলগুলো পরস্পরের সঙ্গে কীভাবে সম্পর্কিত তা নির্ধারণ করতে বছরের পর বছর অতিরিক্ত গবেষণা লাগতে পারে. আমরা এমন গবেষণা টিমকে সহায়তা করতে চাই, যারা সচেতনভাবে এই ভিন্ন স্কেলগুলোর মধ্যে সংযোগ তৈরি করবে এবং বহু স্তরের এমন সমৃদ্ধ ডেটাসেট গড়ে তুলবে, যেখানে প্রতিটি স্তর অন্যগুলোর তথ্যকে আরও অর্থবহ করে তোলে.
উদাহরণস্বরূপ, UCSF-কে দেওয়া আমাদের অনুদান OpenADMET টিমকে কয়েক হাজার নয়, বরং কয়েক দশ হাজার যৌগের গুরুত্বপূর্ণ আণবিক বৈশিষ্ট্য ও পারস্পরিক ক্রিয়া পরিমাপ করার সুযোগ দেবে. এরপর দলটি এই বিস্তৃত প্রোফাইলিংকে ওষুধ পরিবহনের দুই দৃষ্টিভঙ্গির সঙ্গে যুক্ত করবে: নির্বাচিত অণু আবদ্ধ থাকা অবস্থায় পরীক্ষামূলকভাবে নির্ধারিত ট্রান্সপোর্টার প্রোটিনের কাঠামো, এবং এসব প্রোটিন অণুগুলোর সঙ্গে কার্যগতভাবে কীভাবে পারস্পরিক ক্রিয়া করে তা মাপার অ্যাসে. শেষে, তারা এসব যৌগের একটি অংশ হিউম্যান ব্লাড-ব্রেইন ব্যারিয়ারের মডেলে পরীক্ষা করবে এবং ফলাফল ইন ভিভো অ্যানিম্যাল পরিমাপের সঙ্গে তুলনা করবে.
ডেটা সংগ্রহের এই পদ্ধতি শরীরের ভেতর একটি ড্রাগ কীভাবে চলাচল করে তা কোন বিষয়গুলো নির্ধারণ করে, তার একটি অস্বাভাবিকভাবে পূর্ণাঙ্গ চিত্র তৈরি করবে—যা মানুষের কাছে গুরুত্বপূর্ণ স্তরে এআই মডেলকে আরও ভালো পূর্বাভাস প্রদান করতে সক্ষম করবে.
দুর্লভ ডেটা: যা পুনরায় তৈরি করা যায় না, তা সংরক্ষণ
ভবিষ্যতের কোনো এআই, যত সক্ষমই হোক, সময়ের নির্দিষ্ট ও অনন্য মুহূর্তে ঘটে যাওয়া জৈবিক ঘটনা পর্যবেক্ষণ করতে ফিরে যেতে পারবে না—যেমন নির্ভরযোগ্য ভাইটাল স্ট্যাটিসটিকস নেই এমন দেশে মৃত্যুর কারণ ও অসুস্থতার তথ্য, অথবা অতীতে নির্দিষ্ট সময়ে রোগীদের কাছ থেকে নেওয়া জৈবিক নমুনার উপাদান. জীববিজ্ঞানে এ ধরনের একমুখী দরজা রয়েছে, এবং ভবিষ্যতের মডেলাররা এমন প্রমাণের ব্যবহার খুঁজে পেতে পারেন যা আজকের গবেষকেরা কল্পনাও করতে পারেন না. তাই আমরা বিশেষভাবে এমন প্রস্তাবে আগ্রহী, যেখানে সুযোগ হারিয়ে যাওয়ার আগেই মূল্যবান ডেটা সংগ্রহ বা সংরক্ষণ করা হবে, অথবা এমন বিদ্যমান, অথবা এমন বিদ্যমান ব্যক্তিগত ডেটাসেটকে ব্যাপকভাবে অ্যাক্সেসযোগ্য করা হবে যা আর কখনো পুনরায় তৈরি করা সম্ভব নয়, যা অবশ্যই গোপনীয়তা ও ব্যক্তিগত সম্মতি রক্ষা করেই করা হবে.
উদাহরণস্বরূপ, CTD Commons-কে আমাদের অনুদান পরীক্ষা করবে, কোম্পানি বন্ধ হয়ে যাওয়ার আগে এবং রেকর্ডগুলো হারিয়ে যাওয়ার আগে ব্যর্থ ওষুধ উন্নয়ন কর্মসূচির নথি সংরক্ষণ করা যায় কি না. স্বল্পমেয়াদে, এসব নথি প্রাথমিক পর্যায়ের ওষুধ উন্নয়ন দলগুলোকে ব্যয়বহুল ট্রায়াল অ্যান্ড এররের মাধ্যমে শেখার পরিবর্তে অনুরূপ পণ্যের ক্ষেত্রে নিয়ন্ত্রকেরা কী চেয়েছেন তা বুঝতে সাহায্য করতে পারে. দীর্ঘমেয়াদে, নথিগুলো মেশিন লার্নিং সিস্টেমের জন্য সম্পদ হিসেবে কাজ করতে পারে, যাতে ওষুধ কেন ব্যর্থ বা সফল হয় তার ধরন আবিষ্কার করা যায়; এর ফলে নিয়ন্ত্রণ বা ট্রায়াল কৌশলে উন্নতি আসতে পারে এবং রোগীরা নতুন চিকিৎসার সুফল আরও দ্রুত পেতে পারেন.
প্রত্যক্ষ ডেটা: সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়ের কাছাকাছি জৈবিক ও ক্লিনিক্যাল অবস্থা সরাসরি পরিমাপ করা
জীববিজ্ঞানের ইতিহাসের বড় অংশ কেটেছে যা মাপা সহজ বা সস্তা, তা মাপতে. যেমন: মানব ক্লিনিক্যাল ডেটার চেয়ে পৃথক কোষের ডেটা মাপা, বা প্রোটিনের বদলে RNA expression মাপা. এই পরোক্ষ সূচকগুলো অত্যন্ত উপযোগী হয়েছে, কিন্তু এগুলো জীববিজ্ঞান বোঝা এবং রোগ প্রতিরোধ ও চিকিৎসার লক্ষ্য থেকে বিচ্ছিন্নও হয়ে যেতে পারে. এ ধরনের ক্ষেত্রে, আমরা গবেষকদের সেই সম্পদ দিতে চাই যা তাদের সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলো মাপে এমন ডেটাসেট গড়ে তুলতে প্রয়োজন. এমনও হতে পারে যে “জৈবিক সত্য” মাপার প্রয়োজনীয় যন্ত্র এখনও নেই, বা বৃহৎ পরিসরে ব্যবহার করতে অত্যধিক ব্যয়বহুল. এই কর্মসূচির মধ্যে আমরা দুই ধরনের উদ্যোগই সমর্থন করার আশা করি—নতুন ডেটা, এবং নতুন টুল.
উদাহরণস্বরূপ, Initiative for Generative Immunotherapy প্রতিষ্ঠার জন্য UNC-কে আমাদের অনুদান UNC Lineberger এবং UNC Health-এর দলকে পরবর্তী প্রজন্মের ক্যান্সার ভ্যাকসিন উন্নত করার জন্য প্রয়োজনীয় মানব-ভিত্তিক ডেটা তৈরি করতে দেবে. এর অর্থ হলো টিউমারের “শুধু” সিকোয়েন্সিং নয়, বরং টিউমার কোষের পৃষ্ঠের প্রোটিন সরাসরি মাপা, পাশাপাশি রোগীদের T cell প্রতিক্রিয়াও মাপা. এই ডেটা তৈরি করা ব্যয়বহুল; এবার এটি পূর্ণাঙ্গভাবে করে এবং ফলাফল উন্মুক্ত করে আমরা আশা করি ভবিষ্যতের সব ক্যান্সার ভ্যাকসিন প্রচেষ্টা উপকৃত হতে পারবে. বিশেষ করে, এই প্রকল্প সফল হলে ভবিষ্যতের ভ্যাকসিন প্রার্থীরা আরও শক্তিশালী লক্ষ্যসমষ্টি নিয়ে মানুষের শরীরে ডোজিং পর্যায়ে যেতে পারবে. এতে সেগুলোর কাজ করার সম্ভাবনা বাড়া উচিত, এবং কাজ না করলে সেখান থেকে কী শেখা যায় তাও বাড়বে.
গবেষকদের জন্য ডেটা প্রবেশযোগ্য করা নিশ্চিত করা
শেষ পর্যন্ত, আমাদের সব অনুদানজুড়ে আমরা নিশ্চিত করছি যে ফলস্বরূপ তৈরি ডেটাসেটগুলো বিশ্বজুড়ে গবেষকদের জন্য যতটা সম্ভব প্রবেশযোগ্য হয়.
বৈজ্ঞানিক ইতিহাসের বড় অংশে, অনুমান পরীক্ষা করা ছিল আবিষ্কারের প্রধান বাধা. সমস্যার দিকে ছুড়ে দেওয়ার মতো “বুদ্ধিমত্তা” ছিল সীমিত—নির্দিষ্ট সংখ্যক স্নাতকোত্তর শিক্ষার্থী ও পেশাদার বিজ্ঞানী, যারা কোনো সমস্যাকে ঘিরে ডেটা তৈরি করতেন এবং সেই ডেটা বিশ্লেষণ করতেন. কোডিং ও ডেটা বিশ্লেষণে এআই-এর চলমান অগ্রগতি সেই ধারণাকে ভেঙে দেয়. ডেটা বিশ্লেষণ বহুগুণ বেশি স্কেলযোগ্য হয়ে উঠতে পারে, এবং ডেটা তৈরির সময় যেসব সহযোগিতা কল্পনা করা কঠিন, সেখান থেকেও অন্তর্দৃষ্টি আসতে পারে.
আমাদের মিশন হলো নিশ্চিত করা যে আর্টিফিশিয়াল জেনারেল ইন্টেলিজেন্স সমগ্র মানবতার উপকারে আসে. আমাদের সহায়তায় তৈরি বৈজ্ঞানিক ডেটা ব্যাপকভাবে উপলব্ধ করা উচিত, তবে যেখানে মানব-ডেটা জড়িত সেখানে ব্যক্তিগত গোপনীয়তা ও সম্মতি বজায় রাখতে হবে. কিন্তু প্রবেশযোগ্যতা শুধু কাঁচা ডেটা প্রকাশের বাইরে যায়. আমরা অনুদানপ্রাপকদের উৎসাহ দিই তাদের বিশ্লেষণ প্রিপ্রিন্ট হিসেবে প্রকাশ করতে, শুধু শেষে নয় বরং নিয়মিত ডেটা শেয়ার করতে, এবং কোনো অনুদানপ্রাপকের ডেটা যদি “সংযুক্ত” না হয়, তবে জৈবিকভাবে মূল্যবান সমস্যায় তার উপযোগিতা মূল্যায়নে ডেটার ব্যবহারকারীদের সঙ্গে মিলিতভাবে কাজ করতে.
পুনরাবৃত্তিমূলক শেখা
এই পোস্টে স্বাস্থ্যের জন্য পাবলিক ডেটা নিয়ে আমাদের প্রাথমিক দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরা হয়েছে. বিজ্ঞান ও এআই এগিয়ে যাওয়ার সঙ্গে সঙ্গে, এবং গবেষণা সম্প্রদায়ের অন্যদের সঙ্গে কথোপকথন থেকে, আমরা সক্রিয়ভাবে আমাদের মতামত আপডেট করছি.
স্বাস্থ্যের জন্য পাবলিক ডেটা নিয়ে আপনার কোনো ধারণা থাকলে, [email protected]-এ যোগাযোগ করতে আমরা আপনাকে উৎসাহিত করি. আমাদের কর্মসূচি ও অর্থায়ন সম্পর্কে ভবিষ্যৎ আপডেট পেতে আপনি এখানে আমাদের নিউজলেটারে সাবস্ক্রাইব করতে পারেন.
এই পোস্টে আলোচিত সমস্যাগুলোর মতো বিষয় নিয়ে পূর্ণকালীনভাবে ভাবতে যদি আপনার আগ্রহ থাকে, আমরা বর্তমানে Life Sciences and Curing Diseases দলে চারটি উন্মুক্ত পদের জন্য নিয়োগ করছি.