TxGemma: Google-এর AI পরিবারের একটি বিশেষ শাখা
এই নতুন মডেলগুলি, সম্মিলিতভাবে TxGemma নামে পরিচিত, Google-এর Gemma পরিবারের ওপেন-সোর্স, জেনারেটিভ AI (GenAI) মডেলগুলির একটি বিশেষ সম্প্রসারণ। Gemma মডেলগুলি Google-এর অত্যাধুনিক Gemini AI প্ল্যাটফর্মের ভিত্তিতে তৈরি, যার সর্বশেষ সংস্করণটি ডিসেম্বরে উন্মোচন করা হয়েছিল।
TxGemma টুলকিটটি এই মাসের শেষের দিকে Google-এর Health AI Developer Foundations প্রোগ্রামের মাধ্যমে বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের কাছে প্রকাশের জন্য নির্ধারিত হয়েছে। এই উদ্যোগের লক্ষ্য হল গবেষকদের মডেলগুলি মূল্যায়ন এবং পরিমার্জন করার অনুমতি দিয়ে সহযোগিতা এবং আরও উন্নয়নে উৎসাহিত করা। যদিও তাদের প্রয়োগযোগ্যতার সম্পূর্ণ পরিধি এখনও দেখা বাকি, প্রাথমিক প্রকাশ তাদের বাণিজ্যিক অভিযোজনের সম্ভাব্যতা সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করে।
থেরাপিউটিকসের ভাষা বোঝা
ডাঃ ক্যারেন ডেসালভো, Google-এর চিফ হেলথ অফিসার, TxGemma-র অনন্য ক্ষমতা সম্পর্কে বিস্তারিত জানিয়েছেন। এই মডেলগুলির স্ট্যান্ডার্ড টেক্সট এবং বিভিন্ন থেরাপিউটিক সত্তার জটিল কাঠামো উভয়ই বোঝার ক্ষমতা রয়েছে। এর মধ্যে রয়েছে ছোট অণু (small molecules), রাসায়নিক এবং প্রোটিন, যা ড্রাগ ডেভেলপমেন্টের মৌলিক বিল্ডিং ব্লক।
এই দ্বৈত বোধগম্যতা গবেষকদের TxGemma-র সাথে আরও স্বজ্ঞাত উপায়ে ইন্টারঅ্যাক্ট করার ক্ষমতা দেয়। তারা এমন প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে পারে যা সম্ভাব্য নতুন থেরাপির গুরুত্বপূর্ণ বৈশিষ্ট্যগুলির পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। উদাহরণস্বরূপ, গবেষকরা প্রার্থী ওষুধের নিরাপত্তা এবং কার্যকারিতা প্রোফাইল সম্পর্কে অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের জন্য TxGemma ব্যবহার করতে পারেন, প্রাথমিক স্ক্রীনিং প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করতে।
ড্রাগ ডেভেলপমেন্টের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা
ডাঃ ডেসালভো এই উদ্ভাবনের প্রেক্ষাপটের উপর জোর দিয়েছিলেন, উল্লেখ করেছেন যে “ধারণা থেকে অনুমোদিত ব্যবহার পর্যন্ত থেরাপিউটিক ওষুধগুলির বিকাশ একটি দীর্ঘ এবং ব্যয়বহুল প্রক্রিয়া।” TxGemma-কে বৃহত্তর গবেষণা সম্প্রদায়ের কাছে উপলব্ধ করার মাধ্যমে, Google এই জটিল উদ্যোগের দক্ষতা বাড়ানোর জন্য অভিনব পদ্ধতির অন্বেষণ করার লক্ষ্য নিয়েছে।
AI: জীবন বিজ্ঞানে একটি রূপান্তরমূলক শক্তি
AI-এর উত্থান নিঃসন্দেহে জীবন বিজ্ঞান শিল্পে বিপ্লব ঘটিয়েছে। বিশাল ডেটাসেট প্রক্রিয়া করার, লুকানো নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার এবং ডেটা-চালিত ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করার ক্ষমতা অভূতপূর্ব সুযোগ খুলে দিয়েছে। AI ইতিমধ্যেই ড্রাগ ডেভেলপমেন্টের বিভিন্ন পর্যায়ে সক্রিয়ভাবে নিযুক্ত রয়েছে, যার মধ্যে রয়েছে:
- ড্রাগ টার্গেট সনাক্তকরণ: রোগ প্রক্রিয়ার সাথে জড়িত নির্দিষ্ট অণু বা পথ চিহ্নিত করা।
- নতুন ড্রাগ ডিজাইন: পছন্দসই থেরাপিউটিক বৈশিষ্ট্য সহ অভিনব যৌগ তৈরি করা।
- বিদ্যমান থেরাপিগুলির পুনঃব্যবহার: অন্যান্য অবস্থার জন্য ইতিমধ্যে অনুমোদিত ওষুধগুলির জন্য নতুন ব্যবহার খোঁজা।
AI-এর সাথে অভিযোজিত নিয়ন্ত্রক ল্যান্ডস্কেপ
ড্রাগ ডেভেলপমেন্টে AI-এর দ্রুত গ্রহণ নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলিকে প্রতিক্রিয়া জানাতে প্ররোচিত করেছে। এই বছরের শুরুতে, FDA নিয়ন্ত্রক ফাইলিংয়ে AI ব্যবহারের বিষয়ে তার প্রথম নির্দেশিকা প্রকাশ করেছে, এই প্রযুক্তি কীভাবে জমা দেওয়ার ক্ষেত্রে অন্তর্ভুক্ত করা উচিত সে সম্পর্কে স্পষ্টতা প্রদান করে। একইভাবে, 2024 সালে, EMA একটি প্রতিফলন পত্র প্রকাশ করেছে যাতে ঔষধি পণ্যের জীবনচক্র জুড়ে AI-এর প্রয়োগের বিষয়ে তার দৃষ্টিভঙ্গি তুলে ধরা হয়েছে। এই উন্নয়নগুলি ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণা এবং নিয়ন্ত্রণের ভবিষ্যত গঠনে AI-এর ভূমিকার ক্রমবর্ধমান স্বীকৃতিকে তুলে ধরে।
TxGemma-র বাইরে: Google-এর স্বাস্থ্য উদ্যোগের এক ঝলক
‘The Check Up’ ইভেন্টটি Google-এর অন্যান্য স্বাস্থ্য-সম্পর্কিত অগ্রগতিগুলির একটি পরিসীমা প্রদর্শন করেছে:
Google Search-এ উন্নত স্বাস্থ্যের ফলাফল
Google তার সার্চ ইঞ্জিনের ব্যবহারকারীদের নির্ভরযোগ্য এবং প্রাসঙ্গিক স্বাস্থ্য তথ্য সরবরাহ করার ক্ষমতার উন্নতির উপর আলোকপাত করেছে। এর মধ্যে রয়েছে অনুমোদিত উৎসগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং তথ্যকে একটি পরিষ্কার এবং অ্যাক্সেসযোগ্য বিন্যাসে উপস্থাপন করতে সার্চ অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জিত করা।
Health Connect অ্যাপে মেডিকেল রেকর্ডস ফিচার
Google-এর Health Connect অ্যাপের মধ্যে একটি নতুন ফিচার চালু করা হয়েছে, যা ব্যবহারকারীদের নিরাপদে তাদের মেডিকেল রেকর্ড সংরক্ষণ এবং পরিচালনা করতে সক্ষম করে। এই কেন্দ্রীভূত প্ল্যাটফর্মের লক্ষ্য হল ব্যক্তিদের তাদের স্বাস্থ্যের ডেটার উপর বৃহত্তর নিয়ন্ত্রণ রাখা এবং স্বাস্থ্যসেবা প্রদানকারীদের সাথে নির্বিঘ্নে শেয়ার করার সুবিধা দেওয়া।
AI ‘সহ-বিজ্ঞানী’: একটি ভার্চুয়াল গবেষণা অংশীদার
ফেব্রুয়ারিতে তার ঘোষণার উপর ভিত্তি করে, Google তার AI ‘সহ-বিজ্ঞানী’ ধারণার উপর আরও বিস্তারিতভাবে আলোচনা করেছে। এই ভার্চুয়াল সহযোগী বিজ্ঞানীদের অভিনব হাইপোথিসিস এবং গবেষণা প্রস্তাব তৈরিতে সহায়তা করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং ব্যবহার করে, AI সহ-বিজ্ঞানী গবেষণার লক্ষ্যগুলি বিশ্লেষণ করতে পারে এবং প্রাসঙ্গিক প্রকাশিত সাহিত্য এবং সম্ভাব্য পরীক্ষামূলক পদ্ধতির সংক্ষিপ্তসার সহ, পরীক্ষাযোগ্য হাইপোথিসিস প্রস্তাব করতে পারে।
উদাহরণস্বরূপ, যদি গবেষকদের লক্ষ্য একটি রোগ সৃষ্টিকারী জীবাণুর বিস্তার সম্পর্কে তাদের বোধগম্যতা আরও গভীর করা হয়, তাহলে তারা এই লক্ষ্যটি স্বাভাবিক ভাষায় প্রকাশ করতে পারে। AI সহ-বিজ্ঞানী তখন প্রস্তাবিত হাইপোথিসিস, প্রাসঙ্গিক গবেষণা পত্র এবং সম্ভাব্য পরীক্ষামূলক ডিজাইন সহ প্রতিক্রিয়া জানাবে।
Capricorn: ব্যক্তিগতকৃত শৈশব ক্যান্সারের চিকিৎসার জন্য AI
অবশেষে, Google একটি AI টুল Capricorn-কে স্পটলাইট করেছে, যা শৈশব ক্যান্সারের জন্য ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা সনাক্তকরণকে ত্বরান্বিত করতে Gemini মডেলগুলিকে কাজে লাগায়। Capricorn জনসাধারণের মেডিকেল ডেটাকে ডি-আইডেন্টিফাইড রোগীর তথ্যের সাথে একত্রিত করে এটি অর্জন করে, যা চিকিৎসকদের পৃথক রোগীদের জন্য আরও কার্যকরভাবে চিকিত্সার কৌশল তৈরি করতে সক্ষম করে।
TxGemma-র সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশনগুলির গভীরে ডুব দিন
মডেলটির মূল শক্তি হল মানুষের পাঠযোগ্য টেক্সট এবং আণবিক কাঠামোর জটিল, প্রায়শই দুর্বোধ্য, জগতের মধ্যে ব্যবধান পূরণ করার ক্ষমতা।
এখানে TxGemma কীভাবে ব্যবহার করা হবে বলে আশা করা হচ্ছে:
টার্গেট আইডেন্টিফিকেশন:
- একজন গবেষক ইনপুট দিতে পারেন: “KRAS-মিউটেটেড ক্যান্সার কোষের বৃদ্ধি রোধ করার জন্য সম্ভাব্য প্রোটিন টার্গেটগুলি চিহ্নিত করুন।”
- TxGemma, বৈজ্ঞানিক সাহিত্য এবং আণবিক ডেটার বিশাল ডাটাবেস থেকে প্রাপ্ত তথ্যের ভিত্তিতে, KRAS প্রোটিনের সাথে মিথস্ক্রিয়া করে এমন প্রোটিনগুলির একটি তালিকা প্রস্তাব করতে পারে বা KRAS যে পথগুলিকে প্রভাবিত করে সেগুলির সাথে জড়িত। এটি “ড্রাগেবিলিটি” (একটি ছোট অণু কার্যকরভাবে আবদ্ধ হতে এবং প্রোটিনকে মডিউলেট করতে পারে এমন কতটা সম্ভাবনা রয়েছে) এর মতো বিষয়গুলির উপর ভিত্তি করে এই টার্গেটগুলিকে র্যাঙ্ক করতে পারে।
লিড কম্পাউন্ড ডিসকভারি:
- একজন গবেষক ইনপুট দিতে পারেন: “ছোট অণুগুলি খুঁজুন যা প্রোটিন কিনেস AKT1 এর সক্রিয় সাইটের সাথে উচ্চ অ্যাফিনিটিতে আবদ্ধ হয়।”
- TxGemma বিলিয়ন বিলিয়ন যৌগের ভার্চুয়াল লাইব্রেরির মাধ্যমে অনুসন্ধান করতে পারে, তাদের 3D কাঠামোর উপর ভিত্তি করে AKT1 প্রোটিনের সাথে তাদের বাঁধাই করার ক্ষমতার পূর্বাভাস দিতে পারে। এটি পূর্বাভাসিত দ্রবণীয়তা, ব্যাপ্তিযোগ্যতা এবং সম্ভাব্য বিষাক্ততার মতো বৈশিষ্ট্যগুলির উপর ভিত্তি করে এই যৌগগুলিকে ফিল্টার করতে পারে।
মেকানিজম অফ অ্যাকশন স্টাডিজ:
- একজন গবেষকের কাছে একটি প্রতিশ্রুতিশীল যৌগ রয়েছে তবে এটি কীভাবে কাজ করে তা নিশ্চিত নন। তারা ইনপুট দিতে পারেন: “যৌগ XYZ-এর কর্মের প্রক্রিয়াটির পূর্বাভাস দিন, যা প্রিক্লিনিকাল মডেলগুলিতে আলঝেইমার রোগের বিরুদ্ধে কার্যকলাপ দেখায়।”
- TxGemma যৌগটির গঠন বিশ্লেষণ করতে পারে, পরিচিত ওষুধগুলির সাথে তুলনা করতে পারে এবং জিনের প্রকাশের পরিবর্তন এবং প্রোটিন-প্রোটিন মিথস্ক্রিয়া সম্পর্কিত ডেটার সাথে ক্রস-রেফারেন্স করে সম্ভাব্য পথ বা টার্গেটগুলি প্রস্তাব করতে পারে যা যৌগটি প্রভাবিত করতে পারে।
ড্রাগ রির্পোজিং:
- একজন গবেষক জিজ্ঞাসা করতে পারেন: “বিরল জেনেটিক ডিসঅর্ডার ABC-এর চিকিত্সার জন্য পুনরায় ব্যবহার করা যেতে পারে এমন বিদ্যমান ওষুধগুলি চিহ্নিত করুন।”
- TxGemma ডিসঅর্ডার ABC-এর জেনেটিক এবং আণবিক ভিত্তি বিশ্লেষণ করতে পারে, তারপরে এমন ওষুধগুলি অনুসন্ধান করতে পারে যা রোগের সাথে জড়িত পথ বা প্রোটিনগুলিকে লক্ষ্য করে, এমনকি যদি সেই ওষুধগুলি মূলত সম্পূর্ণ ভিন্ন অবস্থার জন্য তৈরি করা হয়।
টক্সিসিটি প্রেডিকশন:
- একটি যৌগকে ব্যয়বহুল ক্লিনিকাল ট্রায়ালে নিয়ে যাওয়ার আগে, গবেষকদের এর সম্ভাব্য বিষাক্ততা মূল্যায়ন করতে হবে। TxGemma ব্যবহার করা যেতে পারে: “যৌগ PQR-এর লিভারের ক্ষতি বা কার্ডিওটক্সিসিটি ঘটানোর সম্ভাবনার পূর্বাভাস দিন।”
- মডেলটি যৌগের গঠন বিশ্লেষণ করবে এবং পরিচিত বিষাক্ত যৌগগুলির ডাটাবেসের সাথে তুলনা করবে, সম্ভাব্য লাল পতাকাগুলি চিহ্নিত করবে।
ওপেন-সোর্স সুবিধা: উদ্ভাবনের জন্য একটি অনুঘটক
TxGemma-কে একটি ওপেন-সোর্স মডেল হিসাবে প্রকাশ করে, Google একটি সহযোগিতামূলক পরিবেশ তৈরি করছে এবং আবিষ্কারের গতি বাড়াচ্ছে।
সম্ভাব্য প্রভাব প্রসারিত হয়।
বিশ্বব্যাপী গবেষকরা মডেলটির বিকাশে অবদান রাখতে পারেন, এর অ্যালগরিদমগুলিকে পরিমার্জিত করতে, এর জ্ঞানের ভিত্তি প্রসারিত করতে এবং নির্দিষ্ট গবেষণার প্রয়োজনে এটিকে উপযোগী করতে পারেন।
ড্রাগ আবিষ্কারের ভবিষ্যত
TxGemma এবং অন্যান্য AI-চালিত সরঞ্জামগুলির প্রবর্তন আরও দক্ষ এবং কার্যকর ড্রাগ বিকাশের অনুসন্ধানে একটি উল্লেখযোগ্য পদক্ষেপের প্রতিনিধিত্ব করে। যদিও AI কোনও জাদুকরী বুলেট নয়, তবে এটি মানুষের দক্ষতাকে বাড়াতে, গবেষণার সময়সীমাকে ত্বরান্বিত করতে এবং শেষ পর্যন্ত রোগীদের কাছে জীবন রক্ষাকারী থেরাপিগুলি দ্রুত আনতে অপরিসীম সম্ভাবনা রাখে। জীবন বিজ্ঞানে AI-এর চলমান বিবর্তন এমন একটি ভবিষ্যতের প্রতিশ্রুতি দেয় যেখানে ড্রাগ আবিষ্কার আরও ডেটা-চালিত, সুনির্দিষ্ট এবং শেষ পর্যন্ত আরও সফল হবে।