Vietnam.vn - Nền tảng quảng bá Việt Nam

ক্যান্সার চিকিৎসায় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সংযোজন।

জনস্বাস্থ্যের উপর ক্যান্সারের একটি উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে, তাই কার্যকর, নিরাপদ এবং টেকসই চিকিৎসা সমাধান খুঁজে বের করার প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ জরুরি হয়ে উঠছে।

Báo Nhân dânBáo Nhân dân25/05/2026

প্রাকৃতিকভাবে প্রাপ্ত জ্যান্থোন ফ্রেমওয়ার্ক থেকে সম্ভাব্য ক্যান্সার-প্রতিরোধী যৌগ খুঁজে বের করার জন্য রসায়ন ইনস্টিটিউটে গবেষণা পরিচালিত হচ্ছে। (ছবি: ভ্যান এনগা)

প্রাকৃতিকভাবে প্রাপ্ত জ্যান্থোন ফ্রেমওয়ার্ক থেকে সম্ভাব্য ক্যান্সার-প্রতিরোধী যৌগ খুঁজে বের করার জন্য রসায়ন ইনস্টিটিউটে গবেষণা পরিচালিত হচ্ছে। (ছবি: ভ্যান এনগা)

ক্যান্সার জনস্বাস্থ্যের উপর উল্লেখযোগ্য প্রভাব ফেলে, যার ফলে কার্যকর, নিরাপদ এবং টেকসই চিকিৎসা সমাধানের প্রয়োজনীয়তা ক্রমশ জরুরি হয়ে উঠছে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই), উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং এবং পরীক্ষামূলক যাচাইকরণের সমন্বয়, লক্ষ্যভিত্তিক ক্যান্সার চিকিৎসার জন্য জ্যান্থোন ডেরিভেটিভের নকশায় কার্যকরী পদ্ধতির দ্বার উন্মোচন করছে।

কম্পিউটার-সহায়ক ঔষধ নকশা (CADD) আধুনিক ঔষধ রসায়নে একটি গুরুত্বপূর্ণ ধারা হয়ে উঠছে। ভিয়েতনামে, পরীক্ষামূলক পদ্ধতির সাথে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) এবং উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিংয়ের সমন্বয় প্রাকৃতিক যৌগ ব্যবহারের নতুন পথ উন্মোচন করছে। এই গবেষণায়, জ্যান্থোন কাঠামোকে একটি সম্ভাবনাময় উৎস উপাদান হিসেবে নির্বাচন করা হয়েছে এবং গবেষণা প্রক্রিয়াটি সিমুলেশন থেকে পরীক্ষামূলক যাচাইয়ের দিকে পরিচালিত হয়েছে।

প্রচলিত চিকিৎসার পাশাপাশি, গবেষণার সময় কমাতে ও কার্যকারিতা বাড়াতে আধুনিক ঔষধ উন্নয়নের ধারাটি উন্নত কম্পিউটেশনাল প্রযুক্তির সাথে মিলিত হয়ে লক্ষ্য-ভিত্তিক ঔষধ নকশার দিকে জোরালোভাবে ঝুঁকে পড়ছে। এই ধারায়, প্রাকৃতিকভাবে প্রাপ্ত যৌগ, বিশেষ করে জ্যান্থোনসমূহ, তাদের ক্যান্সার-বিরোধী কার্যকলাপসহ বিভিন্ন জৈবিক সম্ভাবনার কারণে মনোযোগ আকর্ষণ করছে। তবে, শুধুমাত্র প্রচলিত পরীক্ষামূলক পদ্ধতির উপর নির্ভর করলে এই যৌগগুলির কার্যকর ব্যবহার সীমিতই থেকে যায়, যা সময়সাপেক্ষ এবং ব্যয়বহুল।

সহযোগী অধ্যাপক ড. ফাম মিন কোয়ান এবং তাঁর সহকর্মীরা, ভিয়েতনাম একাডেমি অফ সায়েন্স অ্যান্ড টেকনোলজির রসায়ন ইনস্টিটিউটে, "প্রাকৃতিকভাবে প্রাপ্ত জ্যান্থোন ফ্রেমওয়ার্ক যৌগ থেকে সম্ভাব্য ক্যান্সার কোষ প্রতিরোধক যৌগ অনুসন্ধানের জন্য পরীক্ষামূলক পদ্ধতির সাথে কম্পিউটেশনাল সিমুলেশনের সমন্বিত ব্যবহার বিষয়ক গবেষণা" শীর্ষক প্রকল্পটি বাস্তবায়ন করেছেন। এই প্রকল্পের লক্ষ্য হলো একটি সমন্বিত গবেষণা প্রক্রিয়া তৈরি করা, যেখানে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI), আণবিক সিমুলেশন এবং উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কম্পিউটিং-এর মতো আধুনিক কম্পিউটেশনাল পদ্ধতিসমূহকে পরীক্ষামূলক যাচাইকরণের সাথে একত্রে ব্যবহার করা হবে, যা ভিয়েতনামে ঔষধ গবেষণা ও উন্নয়নে একটি নতুন দিগন্ত উন্মোচনে অবদান রাখবে।

সহযোগী অধ্যাপক ড. ফাম মিন কোয়ান বলেছেন যে, গবেষণা দলটি জ্যান্থোন যৌগসমূহের একটি ডেটাবেস তৈরি করেছে, যার মধ্যে বিদ্যমান পরীক্ষামূলক তথ্যসহ যৌগ এবং ভার্চুয়াল স্ক্রিনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত যৌগ উভয়ই অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এর উপর ভিত্তি করে, ক্যান্সার-সম্পর্কিত জৈবিক লক্ষ্যবস্তুর সাথে যৌগগুলোর সম্ভাব্য মিথস্ক্রিয়া ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি ও প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে, যার ফলে গবেষণাধীন প্রোটিনকে বাধা দেয় এমন সম্ভাব্য যৌগগুলোর একটি সংক্ষিপ্ত তালিকা দ্রুত তৈরি হয়। প্রচলিত 'ট্রায়াল-অ্যান্ড-এরর' পদ্ধতির উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, প্রকাশিত পরীক্ষামূলক তথ্যের সাথে কম্পিউটেশনাল মডেলের সমন্বয় স্ক্রিনিং প্রক্রিয়ার জন্য আরও স্পষ্ট নির্দেশনা প্রদান করে।

একই সাথে, বিশেষায়িত কম্পিউটেশনাল টুল ব্যবহার করে যৌগগুলোর ফার্মাকোকাইনেটিক প্যারামিটার এবং 'ড্রাগ-লাইকনেস' ইনডেক্সও পূর্বাভাস করা হয়। এটি নিশ্চিত করে যে, শুধুমাত্র টার্গেট প্রোটিনকে বাধা দেওয়ার উচ্চ সম্ভাবনাযুক্ত যৌগগুলোই নির্বাচিত হয় না, বরং ওষুধ তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় মানদণ্ড যেমন শোষণ, বিতরণ এবং সুরক্ষাও পূরণ হয়। পরীক্ষামূলক পর্যায়ে যাওয়ার আগে সম্ভাব্য পূর্বসূরী যৌগ শনাক্ত করার জন্য কম্পিউটেশনাল পূর্বাভাসের নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করতে এবং তালিকাটিকে আরও সংকুচিত করতে এটি একটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ।

গবেষণাটির একটি উল্লেখযোগ্য দিক হলো চিহ্নিত লিড যৌগগুলো থেকে নতুন ডেরিভেটিভ ডিজাইন করার ক্ষেত্রে ডিপ লার্নিং মডেলের প্রয়োগ। শুধুমাত্র 'অনুসন্ধান' করার পরিবর্তে, গবেষণাটি কার্যকারিতা উন্নত করার লক্ষ্যে লিড যৌগগুলোর কাঠামোর উপর ভিত্তি করে নতুন ডেরিভেটিভ 'ডিজাইন' করার মাধ্যমে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ নিয়েছে। এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র ডেটা বিশ্লেষণে নয়, বরং নতুন কাঠামোগত যৌগ তৈরিতেও এআই-এর ভূমিকা স্পষ্টভাবে প্রদর্শন করে, যা ঔষধ ডিজাইনের ক্ষেত্রে বিশ্বব্যাপী মনোযোগ আকর্ষণকারী একটি দিক।

উল্লেখযোগ্যভাবে, সিমুলেশন প্রক্রিয়া থেকে প্রাপ্ত সম্ভাব্য ডেরিভেটিভগুলির তালিকা ব্যবহার করে, গবেষণাটি গ্যাম্বোজিক অ্যাসিডের উপর ভিত্তি করে এই ডেরিভেটিভগুলির আংশিক সংশ্লেষণের দিকে অগ্রসর হয় – যা কপ্টাইস চাইনেনসিস উদ্ভিদের রেজিনে প্রচুর পরিমাণে পাওয়া যায় এমন একটি জ্যান্থোন যৌগ। ডেরিভেটিভগুলির দুটি প্রধান গ্রুপ, এস্টার (১১টি যৌগ) এবং অ্যামাইড (৮টি যৌগ), উচ্চ দক্ষতার সাথে সংশ্লেষিত করা হয়েছিল এবং সংশ্লেষণ প্রক্রিয়াটিও তৈরি ও প্রকাশ করা হয়েছিল।

প্রাপ্ত ডেরিভেটিভগুলোর জৈবিক কার্যকলাপ ক্যান্সার কোষ লাইনের উপর মূল্যায়ন করা হয়েছিল; সবচেয়ে সম্ভাবনাময় দুটি যৌগের টিউমার-প্রতিরোধী ক্ষমতা নির্ধারণের জন্য সেগুলোকে প্রাণী মডেলে আরও পরীক্ষা করা হয়েছিল, এবং একই সাথে নিরাপত্তা নিশ্চিত করার জন্য তীব্র ও উপ-দীর্ঘস্থায়ী বিষাক্ততা মূল্যায়ন করা হয়েছিল। ফলাফলে দেখা গেছে যে, সিমুলেশনের পূর্বাভাসের সাথে সামঞ্জস্য রেখে অনেক ডেরিভেটিভই উল্লেখযোগ্য টিউমার-বিরোধী কার্যকলাপ প্রদর্শন করেছে; মিথাইল গ্যাম্বোগেট এবং মরফোলিনাইল গ্যাম্বোগামাইড তাদের উন্নততর টিউমার-প্রতিরোধী কার্যকারিতার জন্য বিশেষভাবে উল্লেখযোগ্য ছিল।

তবে, সহযোগী অধ্যাপক ড. ফাম মিন কোয়ানের মতে, সমন্বিত গবেষণা বাস্তবায়নে এখনও অনেক প্রতিবন্ধকতা রয়েছে। প্রথমত, উচ্চমানের পরীক্ষামূলক তথ্যের উৎসের অভাবে মেশিন লার্নিং মডেলের জন্য প্রয়োজনীয় তথ্যের সীমাবদ্ধতা রয়েছে, যা ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভরযোগ্যতাকে প্রভাবিত করে। এছাড়াও, রসায়ন, জীববিজ্ঞান, বায়োইনফরমেটিক্স এবং ডেটা সায়েন্সসহ বিভিন্ন আন্তঃশাস্ত্রীয় গবেষণা দলের মধ্যে কার্যকর সমন্বয়ের জন্য বিশেষজ্ঞ জ্ঞান এবং কর্মপ্রবাহ উভয় ক্ষেত্রেই ঘনিষ্ঠ সমন্বয় প্রয়োজন।

এই প্রাথমিক ফলাফলের উপর ভিত্তি করে, গবেষক দলটি ভবিষ্যতে CADD মডেলের প্রয়োগ অন্যান্য প্রাকৃতিক যৌগ গোষ্ঠীতে প্রসারিত করার পরিকল্পনা করছে, যার মাধ্যমে চিকিৎসার লক্ষ্যমাত্রা বৈচিত্র্যময় করা হবে এবং ওষুধের উন্নত গবেষণা ও উন্নয়নে অবদান রাখা যাবে।

HIEU LIEN NGA

উৎস: https://nhandan.vn/tich-hop-ai-dieu-tri-ung-thu-post964425.html


মন্তব্য (0)

আপনার অনুভূতি শেয়ার করতে একটি মন্তব্য করুন!

একই বিভাগে

একই লেখকের

ঐতিহ্য

চিত্র

ব্যবসা

সাম্প্রতিক ঘটনাবলী

রাজনৈতিক ব্যবস্থা

স্থানীয়

পণ্য

Happy Vietnam
সাইগনের রাস্তাগুলি

সাইগনের রাস্তাগুলি

Nét xưa

Nét xưa

Hoàng hôn dịu dàng

Hoàng hôn dịu dàng