টেক জায়েন্টস ও এ আই (Tech Giants & AI)

ন্যানোপার্টিকেল ড্রাগ ডেলিভারি: এআই বদলে দিচ্ছে ওষুধ তৈরির নকশা

নতুন ওষুধ বানাতে বছরের পর বছর লেগে যায়। বেশিরভাগ সময় কাটে চেষ্টা আর ভুলের হিসাব মেলাতে। সেই ছবি এবার বদলাতে শুরু করেছে। মেশিন লার্নিং ও কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এখন ন্যানোপার্টিকেল ড্রাগ ডেলিভারি সিস্টেমের নকশা থেকে শুরু করে প্রাথমিক পরীক্ষা পর্যন্ত কাজে লাগছে।

চটজলদি জেনে নিন

  • এআই এখন ন্যানোপার্টিকেল ওষুধের আকার, গঠন ও কার্যকারিতা আগেভাগেই অনুমান করছে
  • ডেটা কম থাকায় ট্রি-ভিত্তিক মডেল ও গাউসিয়ান প্রসেস বেশি কার্যকর হচ্ছে
  • সেলফ-ড্রাইভিং ল্যাব এখন নকশা থেকে পরীক্ষা পর্যন্ত চক্র নিজেই চালাচ্ছে
  • উন্মুক্ত ডেটা ও মানসম্মত রিপোর্টিং ছাড়া এই প্রযুক্তির পূর্ণ সম্ভাবনা অধরা থেকে যাবে

ন্যানোপার্টিকেল ড্রাগ ডেলিভারি কী?

ন্যানোপার্টিকেল মানে অতি ক্ষুদ্র কণা, যা খালি চোখে দেখা যায় না। এগুলো ওষুধের ছোট্ট বাহকের মতো কাজ করে এবং ওষুধকে শরীরের নির্দিষ্ট জায়গায় পৌঁছে দেয়। রিভিউতে লিপিড (চর্বিজাতীয়), পলিমার ও নিজে নিজে জোড়া লাগা কণার কথা আলোচনা করা হয়েছে। এই প্রযুক্তি ন্যানোমেডিসিনের অংশ।

এআই ঠিক কী কাজ করছে?

রিভিউ অনুযায়ী মেশিন লার্নিং এই কাজগুলো করতে পারে:

  • কণার আকার ও ওষুধ ধরে রাখার ক্ষমতার মতো বৈশিষ্ট্য আগেই অনুমান করা
  • বিশাল ভার্চুয়াল তালিকা থেকে সেরা ফর্মুলা বেছে নেওয়া
  • নতুন excipient, অর্থাৎ ওষুধের সঙ্গে মেশানো সহায়ক উপাদান খুঁজে বের করা
  • কোষে ঢোকা, বিষাক্ততা আর টিউমারে জমা হওয়ার মতো জৈবিক ফল অনুমান করা

এমনকি রক্ত-মস্তিষ্ক বাধা পার হওয়ার মতো কঠিন বিষয়েও পূর্বাভাস দেওয়া সম্ভব বলে জানানো হয়েছে। এতে ওষুধ আবিষ্কারের ধাপগুলো দ্রুত হতে পারে।

ডেটা কম হলে কোন মডেল?

ন্যানোমেডিসিনে সাধারণত ডেটা কম থাকে। রিভিউ বলছে, এমন পরিস্থিতিতে ট্রি-ভিত্তিক মডেল ও গাউসিয়ান প্রসেস ভালো কাজ করে। ডিপ লার্নিং তখনই সুবিধা দেয়, যখন ডেটা বিশাল ও মানসম্মত।

সেলফ-ড্রাইভিং ল্যাব

আরেকটি দিক হলো মলিকিউলার ডায়নামিক্স সিমুলেশন, ফিজিক্স-ইনফর্মড নিউরাল নেটওয়ার্ক আর স্বয়ংক্রিয় সেলফ-ড্রাইভিং ল্যাবের মিলন। এতে নকশা, তৈরি, পরীক্ষা ও বিশ্লেষণ একটানা চক্রে চলে। ফলে কম্পিউটারের ভবিষ্যদ্বাণী আর ল্যাবের ফলাফল সরাসরি মিলিয়ে দেখা যায়।

সামনে বাধা কী?

রিভিউতে এআই-নির্ভর পদ্ধতির সীমাবদ্ধতাও আলোচনা হয়েছে। এই ন্যানোপার্টিকেল ড্রাগ ডেলিভারি গবেষণার পূর্ণ সম্ভাবনা কাজে লাগাতে যা দরকার:

  • FAIR ডেটা নীতি (খুঁজে পাওয়া, ব্যবহারযোগ্য, আন্তঃকার্যক্ষম ও পুনর্ব্যবহারযোগ্য ডেটা)
  • মানসম্মত রিপোর্টিং
  • ওপেন-সোর্স কোড শেয়ার
  • সরকারি-বেসরকারি অংশীদারিত্বে গড়া বড় ডেটা ভান্ডার

 

রিভিউটির আশা, এসব অগ্রগতি ক্লিনিক্যাল ব্যবহারে ন্যানোপার্টিকেল ড্রাগ ডেলিভারি সিস্টেমের রূপান্তর ত্বরান্বিত করতে পারে। রিভিউটি লিখেছেন মেমোরিয়াল স্লোয়ান কেটারিং, টরন্টো বিশ্ববিদ্যালয়, ডিউক ও টেকনিয়নের গবেষকরা।

বিজ্ঞাপন

সব বিভাগের সর্বশেষ