থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসাকে সর্বোত্তম করার জন্য গণিত ব্যবহার করা

বিজ্ঞান বিশ্ববিদ্যালয়ের (ভিয়েতনাম জাতীয় বিশ্ববিদ্যালয়, হ্যানয়) একদল শিক্ষার্থী থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসাকে সর্বোত্তম করার জন্য গাণিতিক মডেল ব্যবহারের পথিকৃত করেছেন।

থাইরয়েড ক্যান্সার হল সাধারণ এন্ডোক্রাইন ক্যান্সারগুলির মধ্যে একটি, যদিও এর সাফল্যের হার বেশি, তবুও পুনরাবৃত্তির ঝুঁকি রোগীদের জন্য সর্বদা একটি ধ্রুবক উদ্বেগ এবং চিকিৎসার জন্য একটি চ্যালেঞ্জ। ইউনিভার্সিটি অফ ন্যাচারাল সায়েন্সেস (হ্যানয় ন্যাশনাল ইউনিভার্সিটি) এর ছাত্র ট্রান ভ্যান লুয়াট (K66 ম্যাথ - আইটি) এবং নগুয়েন দিন কোয়াং (K67 ম্যাথ ট্যালেন্ট প্রোগ্রাম) এর "থাইরয়েড ক্যান্সার নির্ণয় এবং চিকিৎসায় গণিতের প্রয়োগ" শীর্ষক কাজটি থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসা পদ্ধতিগুলিকে ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার দিকে অপ্টিমাইজ করার জন্য গাণিতিক মডেল ব্যবহারে একটি নতুন এবং প্রতিশ্রুতিশীল পদ্ধতি নিয়ে এসেছে।

প্রাকৃতিক বিজ্ঞান বিশ্ববিদ্যালয়ের ২০২৫ সালের ছাত্র বিজ্ঞান সম্মেলনে তাদের কাজের পোস্টার সহ নগুয়েন দিন কোয়াং (বাম প্রচ্ছদ) এবং ট্রান ভ্যান লুয়াট।

ব্যবহারিক উদ্বেগ থেকে যুগান্তকারী গাণিতিক সমাধান পর্যন্ত

প্রকল্পটি গঠনের ধারণাটি ভাগ করে নিতে গিয়ে নগুয়েন দিন কোয়াং বলেন, ব্যবহারিক গবেষণার মাধ্যমে, গবেষণা দল বুঝতে পেরেছে যে বর্তমানে, ডিফারেনশিয়েটেড থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসা পদ্ধতি মূলত থাইরয়েডেক্টমির উপর নির্ভর করে এবং তারপরে তেজস্ক্রিয় আয়োডিন (RAI) দিয়ে সহায়ক চিকিৎসা করা হয়। যাইহোক, প্রতিটি রোগীর জন্য সর্বোত্তম RAI ডোজ নির্ধারণ এখনও ব্যক্তিগত, মূলত সঠিক ডোজিং সরঞ্জামের পরিবর্তে ডাক্তারের ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতার উপর ভিত্তি করে। এর ফলে কিছু রোগী প্রয়োজনীয় ডোজ নাও পেতে পারেন, যার ফলে পুনরাবৃত্তির ঝুঁকি বেড়ে যেতে পারে, আবার অন্যরা অতিরিক্ত মাত্রার রেডিয়েশনের কারণে অবাঞ্ছিত পার্শ্বপ্রতিক্রিয়ার শিকার হতে পারেন।

বর্তমানে, ভিয়েতনামে থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসা প্রক্রিয়া, যার মধ্যে রোগীদের জন্য বিকিরণের মাত্রা নির্ধারণ অন্তর্ভুক্ত, স্বাস্থ্য মন্ত্রণালয়ের নিয়মকানুন কঠোরভাবে অনুসরণ করে। তবে, বাস্তবে, সর্বোত্তম বিকিরণের মাত্রা নির্ধারণের জন্য ডাক্তারদের এখনও তাদের ক্লিনিকাল অভিজ্ঞতার উপর নির্ভর করতে হয়। একই সময়ে, তাদের কাছে রোগের অগ্রগতি সম্পর্কে একটি বিস্তৃত ধারণা এবং সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কার্যকর সহায়তা সরঞ্জাম নেই।

"এই উদ্বেগ থেকে, ডঃ নগুয়েন ট্রং হিউ, সহযোগী অধ্যাপক, ডঃ তাং কোক বাও (গ্রাজ বিশ্ববিদ্যালয়, অস্ট্রিয়া) এবং মাস্টার। আবাসিক ডাক্তার নগুয়েন থি ফুওং (১০৮ মিলিটারি সেন্ট্রাল হাসপাতাল) এর নির্দেশনায়, আমরা সাহসের সাথে সমাধান খুঁজে বের করার জন্য গণিতে আমাদের শক্তি প্রয়োগ করেছি। বলা যেতে পারে যে এটি ভিয়েতনামের চিকিৎসা প্রক্রিয়াকে সমর্থন করার জন্য গণিত প্রয়োগের ক্ষেত্রে অগ্রণী গবেষণাগুলির মধ্যে একটি," কোয়াং বলেন।

মডেলিং এবং অপ্টিমাইজেশন সমস্যা: ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার মূল চাবিকাঠি

উপরের সমস্যা সমাধানের জন্য, গবেষণা দলটি একটি গাণিতিক মডেল তৈরি করেছে যা ডিফারেনশিয়াল থাইরয়েড ক্যান্সারের চিকিৎসায় মূল জৈবিক পরিমাণের অনুকরণের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে, যার মধ্যে রয়েছে: ক্যান্সার কোষের সংখ্যা (N), থাইরোগ্লোবুলিন (Tg) এবং অ্যান্টি-থাইরোগ্লোবুলিন অ্যান্টিবডি (AbTg)-এর ঘনত্ব - চিকিৎসার প্রতিক্রিয়া পর্যবেক্ষণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ বায়োমার্কার, ব্যবহৃত তেজস্ক্রিয় আয়োডিনের ডোজ (A) সহ।

কোয়াং এবং তার গবেষণা দল ছাত্র বিজ্ঞান সম্মেলনের পূর্ণাঙ্গ অধিবেশনে তাদের বিষয়বস্তু সম্পর্কে রিপোর্ট করেছিল। বিষয়টি দ্বিতীয় পুরস্কার জিতেছিল।

উল্লেখযোগ্যভাবে, এই মডেলটি পূর্বে বিদ্যমান কিছু জটিল মডেলের তুলনায় সহজতর করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, একই সাথে মূল জৈবিক মিথস্ক্রিয়াগুলির সঠিক প্রতিফলন নিশ্চিত করে। দলের লক্ষ্য হল এমন একটি মডেল অর্জন করা যা ক্লিনিকাল সেটিংসে অত্যন্ত প্রযোজ্য, সংহত করা এবং ব্যবহার করা সহজ।

গাণিতিক মডেলের উপর ভিত্তি করে, ছাত্রদের দলটি একটি সর্বোত্তম নিয়ন্ত্রণ সমস্যা তৈরি করতে থাকে। এই সমস্যার লক্ষ্য হল প্রতিটি নির্দিষ্ট রোগীর জন্য সর্বোত্তম RAI ডোজ এবং সময়সূচী খুঁজে বের করা, যাতে একই সময়ে একাধিক লক্ষ্য অর্জন করা যায়: সবচেয়ে কার্যকরভাবে ক্যান্সার কোষের সংখ্যা হ্রাস করা, Tg এবং AbTg বায়োমার্কারের ঘনত্ব স্থিতিশীল করা এবং সমানভাবে গুরুত্বপূর্ণ, বিকিরণ ডোজ থেকে অপ্রয়োজনীয় পার্শ্ব প্রতিক্রিয়া হ্রাস করা।

চিকিৎসার ফলাফলের সিমুলেশনে প্রয়োগ করলে, গণনাগুলি যুক্তিসঙ্গততা দেখায়, রোগীদের চিকিৎসার সময়কাল কমাতে সাহায্য করতে পারে এবং একই সাথে চিকিৎসার ডোজ কমানোর কথা বিবেচনা করতে ডাক্তারদের সহায়তা করে।

তিনটি সাধারণ রোগীর গ্রুপের উপর সিমুলেশন - যারা চিকিৎসায় ভালো সাড়া দিয়েছিলেন, যারা মাঝারিভাবে RAI-প্রতিরোধী ছিলেন এবং যারা অত্যন্ত RAI-প্রতিরোধী ছিলেন - দেখিয়েছেন যে মডেলটি বেসলাইন পরীক্ষার তথ্যের উপর ভিত্তি করে রোগের অগ্রগতির পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হয়েছিল। ফলস্বরূপ, মডেলটি প্রকৃত প্রয়োগকৃত চিকিৎসা পদ্ধতির তুলনায় আরও উপযুক্ত RAI সময়সূচী এবং ডোজ প্রদান করতে সক্ষম হয়েছিল।

"প্রকৃত ডোজ" এবং "মডেল-প্রস্তাবিত ডোজ" তুলনা করার সময়, ফলাফলগুলি দেখায় যে মডেল দ্বারা প্রস্তাবিত সর্বোত্তম চিকিৎসা কৌশল ক্যান্সার কোষ নিয়ন্ত্রণের হারকে উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত করেছে এবং গুরুত্বপূর্ণ জৈবিক ঘনত্বকে স্বাভাবিক স্তরে ফিরিয়ে এনেছে।

ব্যক্তিগতকৃত ঔষধের প্রতি সম্ভাব্য প্রয়োগ

এই ধরণের একটি আন্তঃবিষয়ক প্রকল্প, বিশেষ করে গণিত এবং চিকিৎসাবিদ্যার সংমিশ্রণ, রূপদানের জন্য সদস্যদের প্রচুর প্রচেষ্টার প্রয়োজন। কোয়াং জানান যে গণিতে মেজরিং করা ছাত্র হিসেবে, চিকিৎসাবিদ্যার সাথে সম্পর্কিত একটি ক্ষেত্রে রূপান্তরের ক্ষেত্রে প্রাথমিকভাবে অনেক অসুবিধার সম্মুখীন হতে হয়েছিল। প্রথম মাসগুলিতে, প্রায় ২-৩ মাস, দলটিকে চিকিৎসা পদ্ধতি শেখার এবং উপলব্ধি করার জন্য প্রচুর প্রচেষ্টা করতে হয়েছিল। এমন কিছু রাত ছিল যখন আমাদের নথিপত্র পড়ার জন্য জেগে থাকতে হত।"

সৌভাগ্যবশত, দলটি চিকিৎসা বিশেষজ্ঞ এবং ডাক্তারদের কাছ থেকে উৎসাহী সমর্থন পেয়েছিল। যখন এমন কিছু সমস্যা ছিল যা স্পষ্টভাবে বোঝা যাচ্ছিল না, তখন দলটি সরাসরি বা অনলাইনে আলোচনা করত। স্মরণীয় অভিজ্ঞতাগুলির মধ্যে একটি ছিল প্রথমবারের মতো দলটি ১০৮ মিলিটারি সেন্ট্রাল হাসপাতালে গিয়েছিল, মেডিকেল টিমের সাথে যোগাযোগ করেছিল এবং সরাসরি কাজ করেছিল, তথ্য সংগ্রহ করেছিল এবং চিকিৎসা পরীক্ষা এবং চিকিৎসা প্রক্রিয়া পর্যবেক্ষণ করেছিল।

"আমরা তথ্য সংগ্রহ এবং দক্ষতা বিনিময়ের জন্য ডাক্তারদের সাথে প্রায় ৩ ঘন্টা বসে কাটিয়েছি। এছাড়াও, আমরা রোগীদের চিকিৎসা পরীক্ষা এবং চিকিৎসা প্রক্রিয়ার একটি অংশ পর্যবেক্ষণ করার সুযোগ পেয়েছি। এগুলি সত্যিই আকর্ষণীয় এবং কার্যকর অভিজ্ঞতা ছিল," কোয়াং শেয়ার করেছেন।

কোয়াং বলেন, যদি এই গবেষণায় মনোযোগ দেওয়া হয়, বিনিয়োগ করা হয় এবং বিকশিত করা হয়, তাহলে এটি ডাক্তারদের জন্য একটি শক্তিশালী সহায়তাকারী হাতিয়ার হবে। এটি কেবল নিকট ভবিষ্যতে, পরবর্তী ৪-৫ বছরে রোগের অগ্রগতির পূর্বাভাস দিতেই সাহায্য করবে না, বরং প্রতিটি রোগীর জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত পরবর্তী চিকিৎসার ডোজ সম্পর্কে পরামর্শ প্রদানেও সাহায্য করবে।

দলটি এখন আরও রোগীর ডেটাসেট দিয়ে মডেলটি সক্রিয়ভাবে পরীক্ষা করছে, বিশেষ করে উচ্চ AbTg মাত্রার রোগীদের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে - এমন একটি জনসংখ্যা যারা পূর্বে অন্যান্য গবেষণা থেকে খুব কম মনোযোগ পেয়েছে।

এছাড়াও, দলটি একটি সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করছে যা ইনপুট ডেটার উপর ভিত্তি করে প্রতিটি ব্যক্তির জন্য উপযুক্ত RAI চিকিৎসার ডোজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে সুপারিশ করতে পারে। যদি প্রকল্পটি সফল হয়, তাহলে পরবর্তী লক্ষ্য হল একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন (অ্যাপ) তৈরি করা।

বিশেষ করে, এই দলটি একটি বৈজ্ঞানিক পাণ্ডুলিপি প্রস্তুত করছে যা মর্যাদাপূর্ণ আন্তর্জাতিক জার্নালে প্রকাশের জন্য জমা দেওয়া হবে। "আমরা আশা করি যে এই কাজটি আধুনিক চিকিৎসায় ক্রমবর্ধমানভাবে বিকাশমান ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার প্রবণতায় অবদান রাখবে," কোয়াং শেয়ার করেছেন।

সূত্র: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html