ভিয়েতনামী গবেষক অন্ত্রের ব্যাকটেরিয়া 'ডিকোড' করতে AI ব্যবহার করেন

গবেষক ড্যাং থানহ তুং-এর কাজ (টোকিও বিশ্ববিদ্যালয়) অন্ত্রের ব্যাকটেরিয়া কীভাবে যোগাযোগ করে তা ডিকোড করতে সাহায্য করে, ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার জন্য একটি নতুন দিক উন্মোচন করে।

চিত্রণ: সায়েন্সডেইলি

সায়েন্সডেইলির মতে, এক যুগান্তকারী গবেষণায়, জাপানের টোকিও বিশ্ববিদ্যালয়ের বিজ্ঞানীরা অন্ত্রের ব্যাকটেরিয়ার জটিল বাস্তুতন্ত্র এবং তাদের মধ্যে থাকা রাসায়নিক সংকেতগুলি ডিকোড করার জন্য উন্নত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) প্রয়োগ করেছেন।

দলটি VBayesMM নামে একটি নতুন বেয়েসিয়ান নিউরাল নেটওয়ার্ক তৈরি করেছে, যা এলোমেলো পারস্পরিক সম্পর্কের পরিবর্তে বাস্তব জৈবিক সম্পর্ক সনাক্ত করে। স্থূলতা, ঘুমের ব্যাধি এবং ক্যান্সারের গবেষণায় এই সিস্টেমটি ঐতিহ্যবাহী মডেলগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে।

অন্ত্রের ব্যাকটেরিয়া মানুষের স্বাস্থ্যের ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে, হজম, রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা এবং এমনকি মেজাজকেও প্রভাবিত করে। মানবদেহে প্রায় 30-40 ট্রিলিয়ন মানব কোষ থাকে, যেখানে শুধুমাত্র অন্ত্রেই 100 ট্রিলিয়ন পর্যন্ত ব্যাকটেরিয়া কোষ থাকে - যার অর্থ আমরা আমাদের নিজস্ব কোষের চেয়ে বেশি ব্যাকটেরিয়া কোষ বহন করি।

এই অণুজীবগুলি কেবল হজমে অংশগ্রহণ করে না, বরং হাজার হাজার ক্ষুদ্র যৌগ তৈরি করে এবং রূপান্তরিত করে যাকে বিপাক বলা হয় - "রাসায়নিক বার্তাবাহক" যা বিপাক, রোগ প্রতিরোধ ক্ষমতা এবং মস্তিষ্কের কার্যকারিতাকে প্রভাবিত করে।

"আমরা কেবল বুঝতে শুরু করেছি যে কোন ব্যাকটেরিয়া কোন বিপাক তৈরি করে এবং বিভিন্ন রোগে এই সম্পর্কগুলি কীভাবে পরিবর্তিত হয়," টোকিও বিশ্ববিদ্যালয়ের জৈবিক বিজ্ঞান বিভাগের সুনোদা ল্যাবরেটরির গবেষক তুং ডাং (দাং থান তুং) বলেছেন।

যদি আমরা ব্যাকটেরিয়া এবং রাসায়নিকের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া সঠিকভাবে ম্যাপ করতে পারি, তাহলে আমরা ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসা পদ্ধতি তৈরি করতে পারি - উদাহরণস্বরূপ, একটি নির্দিষ্ট ধরণের ব্যাকটেরিয়া চাষ করে এমন একটি পদার্থ তৈরি করা যার স্বাস্থ্যের জন্য উপকারী, অথবা এমন থেরাপি ডিজাইন করা যা রোগের চিকিৎসার জন্য সেই পদার্থগুলিকে কাজে লাগায়।"

সমস্যাটি তথ্যের বিশাল পরিসরে: হাজার হাজার মিথস্ক্রিয়াশীল ব্যাকটেরিয়া প্রজাতি এবং যৌগ অর্থপূর্ণ নিদর্শন খুঁজে পাওয়া অত্যন্ত কঠিন করে তোলে।

এই সমস্যা সমাধানের জন্য, দলটি বেয়েসিয়ান পদ্ধতির সাহায্যে AI ব্যবহার করে প্রতিটি বিপাককে প্রভাবিত করে এমন ব্যাকটেরিয়া গোষ্ঠীগুলি সনাক্ত করে এবং ভবিষ্যদ্বাণীগুলির আত্মবিশ্বাসের স্তরও গণনা করে - যা বিভ্রান্তিকর সিদ্ধান্ত এড়াতে সাহায্য করে।

"ঘুমের ব্যাধি, স্থূলতা এবং ক্যান্সার সম্পর্কিত বাস্তব-বিশ্বের তথ্যের উপর পরীক্ষা করা হলে, আমাদের মডেলটি ধারাবাহিকভাবে বিদ্যমান পদ্ধতিগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে এবং পরিচিত জৈবিক প্রক্রিয়াগুলির সাথে মেলে এমন ব্যাকটেরিয়া পরিবারগুলি সনাক্ত করেছে," তুং আরও যোগ করেন। "এটি আমাদের আত্মবিশ্বাস দেয় যে সিস্টেমটি বাস্তব জৈবিক সম্পর্ক সনাক্ত করছে, এলোমেলো পরিসংখ্যানগত নিদর্শন নয়।"

অনিশ্চয়তা পরিমাপ করার ক্ষমতা VBayesMM কে বিজ্ঞানীদের আরও নির্ভরযোগ্য তথ্য সরবরাহ করতে সাহায্য করে। তবে, বৃহৎ মাইক্রোবিয়াল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করা এখনও গণনাগতভাবে নিবিড়, যদিও প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তি উন্নত হওয়ার সাথে সাথে এই খরচ হ্রাস পাবে। যখন মাইক্রোবিয়াল ডেটার পরিমাণ মেটাবোলাইট ডেটার পরিমাণের চেয়ে বেশি হয় তখন সিস্টেমটি সবচেয়ে ভালো কাজ করে; যদি মাইক্রোবিয়াল ডেটার সংখ্যা বেশি হয়, তাহলে নির্ভুলতা হ্রাস পাবে।

উপরন্তু, VBayesMM এখনও প্রতিটি ব্যাকটেরিয়া প্রজাতিকে একটি স্বাধীন সত্তা হিসেবে বিবেচনা করে, যদিও বাস্তবে তারা একে অপরের সাথে জটিলভাবে মিথস্ক্রিয়া করে।

দলটি এখন ব্যাকটেরিয়া, মানবদেহ এবং খাদ্যের যৌগ সহ আরও ব্যাপক রাসায়নিক ডেটাসেট পরিচালনা করার জন্য মডেলটি সম্প্রসারণ করার চেষ্টা করছে। তারা ভবিষ্যদ্বাণী উন্নত করতে এবং গণনার সময় কমাতে ব্যাকটেরিয়া প্রজাতির "পরিবার গাছ" অন্তর্ভুক্ত করতে চায়।

"চূড়ান্ত লক্ষ্য হল নির্দিষ্ট ব্যাকটেরিয়া চিহ্নিত করা যা চিকিৎসা বা পুষ্টির হস্তক্ষেপের লক্ষ্যবস্তু হতে পারে, যার ফলে মৌলিক গবেষণা থেকে ক্লিনিকাল প্রয়োগের দিকে অগ্রসর হওয়া," তুং বলেন।

এই নতুন এআই টুলের সাহায্যে, বিজ্ঞানীরা অন্ত্রের মাইক্রোবায়োমের সম্ভাবনাকে কাজে লাগিয়ে ব্যক্তিগতকৃত ওষুধ তৈরির কাছাকাছি পৌঁছে যাচ্ছেন, যা ভবিষ্যতে আরও সুনির্দিষ্ট এবং কার্যকর স্বাস্থ্যসেবার পথ খুলে দেবে।

বিষয়ে ফিরে যান

ভিএনএ

সূত্র: https://tuoitre.vn/nha-nghien-cuu-viet-dung-ai-giai-ma-vi-khuyen-duong-ruot-20251111125341462.htm