৬০ বছরের মধ্যে প্রথম নতুন অ্যান্টিবায়োটিক, বানিয়ে দিল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ব্যবহার করে নতুন ধরনের অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কার করেছেন বিজ্ঞানীরা। এআইয়ের ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করে ওষুধ প্রতিরোধী স্ট্যাফিলোকক্কাস অরিয়াস (এমআরএসএ) ব্যাকটেরিয়ার জন্য নতুন শ্রেণির এই অ্যান্টিবায়োটিক তৈরি করা হয়েছে।

সংবাদমাধ্যম ইউরোনিউজের প্রতিবেদন অনুসারে, ওষুধ খাতে এআইয়ের ব্যবহারকে ‘যুগান্তরকারী’ বলে উল্লেখ করছেন বিজ্ঞানীরা। এ প্রযুক্তির সাহায্যে বিজ্ঞানীরা ৬০ বছরের মধ্যে প্রথম নতুন ধরনের অ্যান্টিবায়োটিক তৈরি করতে সক্ষম হয়েছেন বলে নতুন এক গবেষণায় উঠে এসেছে। 

ওষুধ প্রতিরোধী ব্যাকটেরিয়াকে মেরে ফেলতে পারে এমন যৌগের আবিষ্কার অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধের বিরুদ্ধে লড়াইয়ে একটি যুগান্তকারী ভূমিকা রাখতে পারে। এ ধরনের ব্যাকটেরিয়া প্রতিবছর বিশ্বজুড়ে হাজারো মানুষের মৃত্যুর কারণ হয়। 

ম্যাসাচুসেটস ইনস্টিটিউট অব টেকনোলজির (এমআইটি) মেডিকেল ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অধ্যাপক এবং গবেষণা প্রতিবেদনটির লেখক জেমস কলিনস এক বিবৃতিতে বলেন, ‘এখানে যা গভীরভাবে জানা গেল তা হলো, আমরা দেখতে পেয়েছি, কোন কোন অণু ভালো অ্যান্টিবায়োটিক তৈরি করতে পারে সে সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য আমাদের মডেলগুলো কী শিখেছে।’ 

তিনি আরও বলেন, ‘আমাদের এই গবেষণা একটি রূপরেখা দিয়েছে, যা রাসায়নিক কাঠামোগত দিক থেকে সময়, কাঁচামাল ও ব্যয় সাশ্রয়ী এবং সেই সঙ্গে যান্ত্রিকভাবে গভীর তথ্যসমৃদ্ধ; আমরা এর আগে কখনো তা করতে পারিনি।’ 

 ২১ জন গবেষক মিলে তৈরি এ গবেষণা প্রতিবেদনটি নেচার সাময়িকীতে প্রকাশিত হয়েছে। 

এ গবেষণায় নতুন যৌগের সক্রিয়তা ও বিষাক্ততা সম্পর্কে ধারণা পাওয়ার জন্য একটি ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করা হয়েছে। ডিপ লার্নিংয়ে জটিল প্রোগ্রামিং ছাড়াই ডেটা থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে শিখতে এবং বৈশিষ্ট্যগুলো উপস্থাপন করতে কম্পিউটার নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা হয়। 

ওষুধের সম্ভাব্য উপাদান চিহ্নিত করতে ও এর তৈরির প্রক্রিয়া ত্বরান্বিত করতে ওষুধ আবিষ্কারে ক্রমে এই মডেলের ব্যবহার বাড়ছে। এ গবেষণার ক্ষেত্রে গবেষকেরা মেথিসিলিন প্রতিরোধী স্ট্যাফিলোকক্কাস অরিয়াসের (এমআরএসএ) ওপর গুরুত্ব দিয়েছিলেন। 

এমআরএসএয়ের সংক্রমণের কারণে ত্বকে হালকা সংক্রমণ থেকে গুরুতর এবং নিউমোনিয়া ও রক্তে সংক্রমণের মতো প্রাণঘাতী অবস্থা তৈরি হতে পারে। 

ইউরোপিয়ান সেন্টার পর ডিজিজ প্রিভেনশন অ্যান্ড কন্ট্রোল (ইসিডিসি) বলছে, ইউরোপীয় ইউনিয়নে প্রতিবছর প্রায় দেড় লাখ মানুষ এমআরএসএয়ের সংক্রমণে আক্রান্ত হয়। এ ছাড়া ওষুধ প্রতিরোধী সংক্রমণের কারণে প্রতিবছর ইউরোপীয় ইউনিয়নে প্রায় ৩৫ হাজার মানুষের মৃত্যু হয়। 

এমআইটি গবেষক দলটি বিস্তৃত ডেটাসেট ব্যবহার করে একটি ব্যাপকভাবে বর্ধিত ডিপ লার্নিং মডেল প্রস্তুত করেছে। 

এই মডেলটির প্রশিক্ষণ ডেটা তৈরি করতে এমআরএসএয়ের বিরুদ্ধে অ্যান্টিবায়োটিক সক্রিয়তা যাচাইয়ে আনুমানিক ৩৯ হাজার যৌগ বিশ্লেষণ করা হয়েছে। পরে এই ডেটা ও যৌগগুলোর রাসায়নিক কাঠামো সম্পর্কিত তথ্য মডেলটিতে ইনপুট করা হয়। 

এরপর সম্ভাব্য ওষুধটি নির্ভুলভাবে নির্বাচন করার জন্য গবেষকেরা আরও তিনটি ডিপ লার্নিং মডেল ব্যবহার করা হয়। এগুলোতে তিন ধরনের মানবকোষে যৌগগুলোর বিষক্রিয়া যাচাই করার জন্য মডেলগুলোকে প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়।

বিষাক্ততা অনুমানের এই ডেটার সঙ্গে পূর্বে পাওয়া অণুজীব প্রতিরোধী সক্রিয়তার সমন্বয় করে বিজ্ঞানীরা কাঙ্ক্ষিত যৌগটি নির্বাচন করেন যা, মানবদেহের ন্যূনতম ক্ষতি নিশ্চিত করে কার্যকরভাবে অণুজীবের বিরুদ্ধে লড়াই করতে পারে। 

এই মডেলগুলো ব্যবহার করে বাণিজ্যিকভাবে সহজলভ্য প্রায় ১ কোটি ২০ লাখ যৌগ পরীক্ষা-নিরীক্ষা করে দেখা হয়েছে, যাতে নতুন ওষুধটি সবচেয়ে কম খরচে তৈরি করা যায়। 

এমআইটি ও হার্ভার্ডের পোস্ট ডক এবং গবেষণা প্রতিবেদনটির প্রধান লেখকদের একজন ফেলিক্স ওং বলেন, ‘আমরা এ গবেষণায় অজানা বিষয় নিয়ে কাজ করেছি। এই মডেলগুলোতে বিপুলসংখ্যক গণনা রয়েছে, যা স্নায়ু সংযোগকে অনুকরণ করে। এ স্নায়ু সংযোগের ক্ষেত্রে আসলে কী হচ্ছে তা কেউই জানে না।’