কোষীয় বিশ্লেষণে ভাষা মডেলের ব্যবহার

মানবদেহ প্রকৃতির এক বিস্ময়, যা লক্ষ কোটি কোষ দিয়ে গঠিত, প্রতিটি কোষ একটি নির্দিষ্ট ভূমিকা পালনের জন্য সূক্ষ্মভাবে ডিজাইন করা হয়েছে। এই কোষগুলো বুঝতে বিজ্ঞানীরা সিঙ্গেল-সেল RNA সিকোয়েন্সিং (scRNA-seq) ব্যবহার করেন। এই শক্তিশালী সরঞ্জামটি গবেষকদের পৃথক কোষের মধ্যে জিন এক্সপ্রেশন পরিমাপ করতে সহায়তা করে, যা প্রতিটি কোষ মুহূর্তে কী করছে সে সম্পর্কে ধারণা দেয়।

তবে, সিঙ্গেল-সেল বিশ্লেষণ দ্বারা উত্পন্ন ডেটা বিশাল, জটিল এবং ব্যাখ্যা করা কঠিন। এই জটিলতা প্রক্রিয়াটিকে ধীর করে দেয়, এর পরিধিকে সীমিত করে এবং প্রায়শই বিশেষজ্ঞ ব্যবহারকারীদের মধ্যে এর ব্যবহারকে সীমাবদ্ধ করে। কিন্তু আমরা যদি এই জটিল সংখ্যাগত ডেটাকে এমন একটি ভাষায় রূপান্তর করতে পারি যা মানুষ এবং মেশিন উভয়ই বুঝতে পারে? কল্পনা করুন স্বতন্ত্র কোষ থেকে শুরু করে পুরো টিস্যু পর্যন্ত দানাদার স্তরে জৈবিক সিস্টেমগুলি বোঝা যাচ্ছে। এই স্তরের বোঝা রোগ অধ্যয়ন, নির্ণয় এবং চিকিৎসার পদ্ধতিকে বিপ্লব ঘটাতে পারে।

এখানেই আসে Cell2Sentence-Scale (C2S-Scale), একটি অগ্রণী ওপেন-সোর্স বৃহৎ ভাষা মডেল (LLM) পরিবার, যা একক কোষ স্তরে জৈবিক ডেটা “পড়া” এবং “লেখা” করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। C2S-Scale প্রতিটি কোষের জিন এক্সপ্রেশন প্রোফাইলকে “কোষ বাক্য” নামক পাঠ্যের একটি সিরিজে রূপান্তরিত করে। এই বাক্যে সেই কোষের সবচেয়ে সক্রিয় জিনগুলির একটি তালিকা থাকে, যা তাদের জিন এক্সপ্রেশন স্তর অনুসারে সাজানো থাকে। এই উদ্ভাবন scRNA-seq ডেটাতে প্রাকৃতিক ভাষা মডেলগুলির প্রয়োগকে সক্ষম করে, যা সিঙ্গেল-সেল ডেটাকে আরও সহজলভ্য, ব্যাখ্যাযোগ্য এবং নমনীয় করে তোলে। যেহেতু জীববিজ্ঞানের বেশিরভাগ বিষয় ইতিমধ্যেই পাঠ্যে প্রকাশিত হয়েছে, তাই LLM গুলি এই তথ্য প্রক্রিয়াকরণ এবং বোঝার জন্য একটি স্বাভাবিক পছন্দ।

ভাষা মডেল দিয়ে জীববিজ্ঞানের রূপান্তর

C2S-Scale গুগল-এর জেম্মা ওপেন মডেল পরিবারের উপর ভিত্তি করে তৈরি এবং ডেটা ইঞ্জিনিয়ারিং এবং সাবধানে ডিজাইন করা প্রম্পটগুলির মাধ্যমে জৈবিক যুক্তির জন্য অভিযোজিত, যা কোষ বাক্য, মেটাডেটা এবং অন্যান্য প্রাসঙ্গিক জৈবিক প্রেক্ষাপটকে সংহত করে। অন্তর্নিহিত LLM আর্কিটেকচার অপরিবর্তিত রয়েছে, যা C2S-Scale কে সাধারণ-উদ্দেশ্য ভাষা মডেলগুলির চারপাশে নির্মিত অবকাঠামো, পরিধি এবং সমৃদ্ধ বাস্তুতন্ত্র থেকে সম্পূর্ণরূপে উপকৃত হতে দেয়। এর ফলস্বরূপ, বাস্তব-বিশ্বের ট্রান্সক্রিপ্টোমিক ডেটাসেট, জৈবিক মেটাডেটা এবং বৈজ্ঞানিক সাহিত্য থেকে ১ বিলিয়নেরও বেশি টোকেনের উপর প্রশিক্ষিত LLM-এর একটি স্যুট তৈরি হয়েছে।

C2S-Scale পরিবারে ৪১ কোটি থেকে ২৭০০ কোটি প্যারামিটার পর্যন্ত মডেল রয়েছে, যা গবেষণা সম্প্রদায়ের বিভিন্ন চাহিদা মেটাতে ডিজাইন করা হয়েছে। সমস্ত মডেল ওপেন-সোর্স এবং ফাইন-টিউনিং বা ডাউনস্ট্রিম ব্যবহারের জন্য উপলব্ধ, যা সহযোগিতা এবং উদ্ভাবনকে উৎসাহিত করে।

একজন গবেষকের প্রশ্ন করতে পারেন, “এই টি কোষটি অ্যান্টি-পিডি-১ থেরাপির প্রতি কীভাবে সাড়া দেবে?” C2S-Scale মডেলগুলি এই প্রশ্নের উত্তর স্বাভাবিক ভাষায় দিতে পারে, যা সেলুলার ডেটা এবং প্রি-ট্রেনিংয়ের সময় তারা যে জৈবিক জ্ঞান দেখেছে তার থেকে নেওয়া। এটি কথোপকথনমূলক বিশ্লেষণকে সক্ষম করে, যেখানে গবেষকরা তাদের ডেটার সাথে স্বাভাবিক ভাষার মাধ্যমে যোগাযোগ করতে পারেন, যা আগে অসম্ভব ছিল।

C2S-Scale স্বয়ংক্রিয়ভাবে বিভিন্ন স্তরের জটিলতায় scRNA-seq ডেটার জৈবিক সারসংক্ষেপ তৈরি করতে পারে, একক কোষের কোষের প্রকার বর্ণনা থেকে শুরু করে পুরো টিস্যু বা পরীক্ষার সারসংক্ষেপ তৈরি করা পর্যন্ত। এই কার্যকারিতা গবেষকদের নতুন ডেটাসেটগুলিকে দ্রুত এবং আরও আত্মবিশ্বাসের সাথে ব্যাখ্যা করতে সহায়তা করে, এমনকি জটিল কোডিংয়ের প্রয়োজন ছাড়াই।

জৈবিক ভাষা মডেলে স্কেলিংয়ের নিয়ম

C2S-Scale বিকাশের একটি গুরুত্বপূর্ণ আবিষ্কার হল জৈবিক ভাষা মডেলগুলি সুস্পষ্ট স্কেলিংয়ের নিয়ম মেনে চলে। মডেলের আকার বাড়ার সাথে সাথে কর্মক্ষমতা অনুমানযোগ্যভাবে উন্নত হয়, বৃহত্তর C2S-Scale মডেলগুলি ধারাবাহিকভাবে জৈবিক কাজের একটি পরিসরে ছোট মডেলগুলির চেয়ে ভাল পারফর্ম করে। এই প্রবণতা সাধারণ-উদ্দেশ্য LLM-এ যা দেখা যায় তার সাথে সঙ্গতিপূর্ণ এবং একটি শক্তিশালী অন্তর্দৃষ্টি তুলে ধরে: আরও ডেটা এবং কম্পিউট সহ, জৈবিক LLM গুলি ক্রমাগত উন্নতি করবে, যা জৈবিক আবিষ্কারের জন্য ক্রমবর্ধমান অত্যাধুনিক এবং সাধারণীকরণযোগ্য সরঞ্জামগুলির দরজা খুলে দেবে।

কোষীয় আচরণের মডেলিং

C2S-Scale এর সবচেয়ে প্রতিশ্রুতিশীল অ্যাপ্লিকেশনগুলির মধ্যে একটি হল একটি কোষ কীভাবে একটি ওষুধ, একটি জিন নকআউট বা সাইটোকিনের সংস্পর্শের মতো ব্যাঘাতের প্রতি সাড়া দেবে তার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা। একটি বেসলাইন কোষ বাক্য এবং চিকিৎসার একটি বিবরণ ইনপুট করে, মডেলটি জিন এক্সপ্রেশনে প্রত্যাশিত পরিবর্তনগুলি উপস্থাপন করে এমন একটি নতুন বাক্য তৈরি করতে পারে।

কোষীয় আচরণের মডেলিং করার এই ক্ষমতার ওষুধ আবিষ্কার এবং ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের জন্য উল্লেখযোগ্য প্রভাব রয়েছে। এটি গবেষকদের পরীক্ষাগারে পারফর্ম করার আগে পরীক্ষাগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে দেয়, সম্ভাব্যভাবে সময় এবং সম্পদ সাশ্রয় করে। C2S-Scale বাস্তবসম্মত ভার্চুয়াল কোষ তৈরির দিকে একটি বড় পদক্ষেপ, যা মডেল সিস্টেমের পরবর্তী প্রজন্ম হিসাবে প্রস্তাবিত হয়েছে।

ঠিক যেমন জেমিনির মতো বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে নির্দেশাবলী অনুসরণ করতে এবং সহায়ক, মানব-সারিবদ্ধ উপায়ে সাড়া দিতে রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের সাথে ফাইন-টিউন করা হয়, তেমনি C2S-Scale মডেলগুলিকে জৈবিক যুক্তির জন্য অপ্টিমাইজ করতে একই কৌশল ব্যবহার করা হয়। শব্দার্থিক পাঠ্য মূল্যায়নের জন্য ডিজাইন করা পুরস্কার ফাংশন ব্যবহার করে, C2S-Scale কে জৈবিকভাবে নির্ভুল এবং তথ্যপূর্ণ উত্তর আউটপুট করার জন্য প্রশিক্ষিত করা হয় যা ডেটাসেটের বাস্তব উত্তরের সাথে আরও সারিবদ্ধ। এটি মডেলটিকে বৈজ্ঞানিক আবিষ্কারের জন্য দরকারী প্রতিক্রিয়াগুলির দিকে পরিচালিত করে—বিশেষত জটিল কাজগুলিতে যেমন থেরাপিউটিক হস্তক্ষেপের মডেলিং।

C2S-Scale এর আর্কিটেকচার এবং প্রশিক্ষণ

C2S-Scale এর আর্কিটেকচার ট্রান্সফরমার মডেলকে ব্যবহার করে, যা গভীর শিক্ষণে একটি যুগান্তকারী উন্নয়ন যা প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণে বিপ্লব ঘটিয়েছে। ট্রান্সফরমার মডেলগুলি ধারাবাহিক ডেটার মধ্যে প্রসঙ্গ এবং সম্পর্ক বুঝতে পারদর্শী, যা C2S-Scale দ্বারা তৈরি “কোষ বাক্য” প্রক্রিয়াকরণের জন্য তাদের বিশেষভাবে উপযুক্ত করে তোলে।

C2S-Scale এর প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া একটি বহু-পর্যায়ের প্রচেষ্টা। প্রথমত, মডেলগুলিকে জৈবিক ডেটার একটি বিশাল কর্পাসে প্রি-ট্রেন করা হয়, যার মধ্যে scRNA-seq ডেটাসেট, জৈবিক মেটাডেটা এবং বৈজ্ঞানিক সাহিত্য রয়েছে। এই প্রি-ট্রেনিংয়ের পর্যায়টি মডেলগুলিকে জৈবিক ডেটার মধ্যে মৌলিক প্যাটার্ন এবং সম্পর্ক শিখতে দেয়। পরবর্তীতে, মডেলগুলিকে নির্দিষ্ট কাজের উপর ফাইন-টিউন করা হয়, যেমন ব্যাঘাতের প্রতি সেলুলার প্রতিক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দেওয়া বা জৈবিক সারসংক্ষেপ তৈরি করা।

জৈবিক বিজ্ঞানের অ্যাপ্লিকেশন

C2S-Scale এর সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন জৈবিক বিজ্ঞানের মধ্যে বিস্তৃত ক্ষেত্র জুড়ে বিস্তৃত। ওষুধ আবিষ্কারে, C2S-Scale সম্ভাব্য ওষুধের লক্ষ্য সনাক্ত করতে এবং নতুন ওষুধের কার্যকারিতা পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে। ব্যক্তিগতকৃত ওষুধে, C2S-Scale স্বতন্ত্র রোগীদের তাদের অনন্য সেলুলার প্রোফাইলের উপর ভিত্তি করে চিকিৎসার কৌশল তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। মৌলিক গবেষণায়, C2S-Scale সেলুলার আচরণকে নিয়ন্ত্রণ করে এমন জটিল প্রক্রিয়াগুলির মধ্যে নতুন ধারণা অর্জন করতে ব্যবহার করা যেতে পারে।

এখানে কিছু নির্দিষ্ট উদাহরণ দেওয়া হল:

• ওষুধের লক্ষ্য সনাক্তকরণ: কোষ বাক্য বিশ্লেষণ করে, C2S-Scale রোগ অবস্থায় অনিয়ন্ত্রিত জিনগুলি সনাক্ত করতে পারে, যা তাদের থেরাপিউটিক হস্তক্ষেপের জন্য সম্ভাব্য লক্ষ্য হিসাবে পরামর্শ দেয়।
• ওষুধের কার্যকারিতা পূর্বাভাস: C2S-Scale একটি কোষের উপর একটি ওষুধের প্রভাব অনুকরণ করতে পারে, ওষুধটির কাঙ্ক্ষিত প্রভাব ফেলবে কিনা তা পূর্বাভাস দেয়।
• ব্যক্তিগতকৃত চিকিৎসার কৌশল: একজন রোগীর সেলুলার প্রোফাইল বিশ্লেষণ করে, C2S-Scale সেই রোগীর জন্য সবচেয়ে কার্যকর হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে এমন চিকিৎসার কৌশল সনাক্ত করতে পারে।
• কোষীয় প্রক্রিয়া বোঝা: C2S-Scale নির্দিষ্ট কোষীয় প্রক্রিয়াতে জড়িত জিন এবং পথগুলি সনাক্ত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যা কোষের কার্যকারিতা সম্পর্কে নতুন ধারণা সরবরাহ করে।

চ্যালেঞ্জ এবং ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ

যদিও C2S-Scale সিঙ্গেল-সেল বিশ্লেষণের ক্ষেত্রে একটি উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি উপস্থাপন করে, তবুও মোকাবেলা করার জন্য চ্যালেঞ্জ রয়েছে। একটি চ্যালেঞ্জ হল আরও বেশি এবং আরও ভাল মানের প্রশিক্ষণ ডেটার প্রয়োজন। জৈবিক ডেটাসেটের আকার এবং বৈচিত্র্য বাড়তে থাকার সাথে সাথে C2S-Scale এর কর্মক্ষমতাও বাড়বে।

আরেকটি চ্যালেঞ্জ হল C2S-Scale এর ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করার জন্য আরও অত্যাধুনিক পদ্ধতির প্রয়োজন। যদিও C2S-Scale সেলুলার আচরণ সম্পর্কে পূর্বাভাস তৈরি করতে পারে, তবে মডেলটি কেন সেই পূর্বাভাস দিয়েছে তা বোঝা প্রায়শই কঠিন। C2S-Scale এর পূর্বাভাসের পেছনের যুক্তি ব্যাখ্যা করার জন্য পদ্ধতি তৈরি করা প্রযুক্তির প্রতি আস্থা তৈরি করার জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হবে।

ভবিষ্যতের দিকে তাকালে, ভবিষ্যতের গবেষণার জন্য অনেক উত্তেজনাপূর্ণ পথ রয়েছে। একটি পথ হল C2S-Scale কে অন্যান্য ধরণের জৈবিক ডেটার সাথে একীভূত করা, যেমন প্রোটিওমিক ডেটা এবং ইমেজিং ডেটা। এটি C2S-Scale কে সেলুলার আচরণ সম্পর্কে আরও সামগ্রিক ধারণা অর্জন করতে দেবে।

আরেকটি পথ হল C2S-Scale প্রশিক্ষণের জন্য নতুন অ্যালগরিদম তৈরি করা। জৈবিক ডেটাসেটের আকার বাড়তে থাকার সাথে সাথে এই মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণের জন্য আরও দক্ষ অ্যালগরিদম তৈরি করা প্রয়োজন হবে।

C2S-Scale একটি পরিবর্তনমূলক প্রযুক্তি যা জীববিজ্ঞান অধ্যয়ন এবং রোগের চিকিৎসার পদ্ধতিতে বিপ্লব ঘটাতে পারে। বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির শক্তি ব্যবহার করে, C2S-Scale কোষের অভ্যন্তরীণ কাজকর্ম সম্পর্কে নতুন ধারণা উন্মোচন করছে, যা জৈবিক আবিষ্কারের একটি নতুন যুগের পথ প্রশস্ত করছে।

নৈতিক বিবেচনা এবং দায়িত্বশীল ব্যবহার

যে কোনও শক্তিশালী প্রযুক্তির মতো, C2S-Scale এর নৈতিক প্রভাবগুলি বিবেচনা করা এবং এর দায়িত্বশীল ব্যবহার নিশ্চিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। সেলুলার আচরণ বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা ডেটা গোপনীয়তা, অ্যালগরিদমের সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব এবং স্বাস্থ্যসেবা এবং অন্যান্য ক্ষেত্রগুলিতে এই প্রযুক্তির উপযুক্ত প্রয়োগ সম্পর্কে প্রশ্ন উত্থাপন করে।

• ডেটা গোপনীয়তা: scRNA-seq ডেটাতে প্রায়শই ব্যক্তিদের সম্পর্কে সংবেদনশীল তথ্য থাকে। এই ডেটার গোপনীয়তা রক্ষা এবং অননুমোদিত অ্যাক্সেস বা ব্যবহার রোধ করার জন্য শক্তিশালী ব্যবস্থা বাস্তবায়ন করা অত্যাবশ্যক।
• অ্যালগরিদমিক পক্ষপাতিত্ব: ভাষা মডেলগুলি যে ডেটার উপর প্রশিক্ষিত তার থেকে পক্ষপাতিত্ব উত্তরাধিকার সূত্রে পেতে পারে। সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্বের জন্য C2S-Scale কে সাবধানে মূল্যায়ন করা এবং সেগুলি প্রশমিত করার জন্য পদক্ষেপ নেওয়া গুরুত্বপূর্ণ।
• দায়িত্বশীল প্রয়োগ: C2S-Scale এমনভাবে ব্যবহার করা উচিত যা সমাজের উপকারে আসে এবং বিদ্যমান বৈষম্যগুলিকে স্থায়ী বা আরও খারাপ করে না। এই প্রযুক্তির নৈতিক প্রভাবগুলি সম্পর্কে উন্মুক্ত এবং স্বচ্ছ আলোচনায় জড়িত হওয়া এবং এর দায়িত্বশীল ব্যবহারের জন্য নির্দেশিকা তৈরি করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।

এই নৈতিক বিবেচনাগুলি সক্রিয়ভাবে মোকাবেলা করে, আমরা নিশ্চিত করতে পারি যে C2S-Scale এমনভাবে ব্যবহৃত হচ্ছে যা ব্যক্তিগত অধিকার রক্ষা এবং সামাজিক ন্যায়বিচারকে উন্নীত করার সময় বৈজ্ঞানিক অগ্রগতিকে উৎসাহিত করে।

বৃহত্তর প্রবেশাধিকার এবং সহযোগিতা বৃদ্ধি

C2S-Scale কে ওপেন-সোর্স করার সিদ্ধান্তটি এই শক্তিশালী প্রযুক্তিতে প্রবেশাধিকারকে গণতান্ত্রিক করার এবং বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের মধ্যে সহযোগিতা বাড়ানোর একটি ইচ্ছাকৃত প্রচেষ্টা। মডেল, কোড এবং প্রশিক্ষণ ডেটাতে উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার প্রদানের মাধ্যমে, বিকাশকারীরা উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করতে এবং সারা বিশ্বের গবেষকদের জৈবিক ভাষা মডেলের অগ্রগতিতে অবদান রাখতে সক্ষম করার আশা করছেন।

এই সহযোগী পদ্ধতিটি নিম্নলিখিত দিকে পরিচালিত করতে পারে:

• দ্রুত উদ্ভাবন: উন্মুক্ত সহযোগিতা গবেষকদের একে অপরের কাজের উপর ভিত্তি করে তৈরি করতে দেয়, যার ফলে দ্রুত সাফল্য এবং আরও দ্রুত অগ্রগতি হয়।
• ব্যাপক গ্রহণ: ওপেন-সোর্স মডেলগুলি গবেষক এবং প্রতিষ্ঠানগুলির দ্বারা গৃহীত হওয়ার সম্ভাবনা বেশি, যার ফলে ব্যাপক ব্যবহার এবং প্রভাব পড়ে।
• অধিক স্বচ্ছতা: উন্মুক্ত প্রবেশাধিকার স্বচ্ছতা এবং জবাবদিহিতাকে উৎসাহিত করে, যা গবেষকদের মডেলগুলি পরীক্ষা করতে এবং সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব বা সীমাবদ্ধতা সনাক্ত করতে দেয়।
• সম্প্রদায় গঠন: ওপেন-সোর্স প্রকল্পগুলি গবেষকদের মধ্যে সম্প্রদায়ের অনুভূতি তৈরি করে, যা ভাগ করা জ্ঞান এবং সহযোগী সমস্যা সমাধানে পরিচালিত করে।

উন্মুক্ত বিজ্ঞান নীতিগুলি গ্রহণ করে, C2S-Scale প্রকল্পের লক্ষ্য উদ্ভাবনের একটি প্রাণবন্ত ইকোসিস্টেম তৈরি করা যা সমগ্র জৈবিক গবেষণা সম্প্রদায়ের উপকারে আসে।

জৈবিক ভাষা মডেলের ভবিষ্যত

C2S-Scale কেবল শুরু। জৈবিক ভাষা মডেলের ক্ষেত্রটি বিকশিত হতে থাকার সাথে সাথে আমরা আরও শক্তিশালী এবং অত্যাধুনিক সরঞ্জামগুলির উত্থান দেখতে পাব বলে আশা করতে পারি। এই ভবিষ্যতের মডেলগুলিতে সম্ভবত নতুন ধরণের ডেটা অন্তর্ভুক্ত থাকবে, আরও উন্নত অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হবে এবং জৈবিক প্রশ্নের বিস্তৃত পরিসর সমাধান করা হবে।

জৈবিক ভাষা মডেলের জন্য কিছু সম্ভাব্য ভবিষ্যতের দিকনির্দেশ অন্তর্ভুক্ত:

• মাল্টি-মোডাল মডেল: সেলুলার আচরণের আরও বিস্তৃত মডেল তৈরি করতে জিনোমিক্স, প্রোটিওমিক্স এবং ইমেজিংয়ের মতো একাধিক উৎস থেকে ডেটা একত্রিত করা।
• কার্যকারণ অনুমান: এমন মডেল তৈরি করা যা কেবল সেলুলার প্রতিক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দিতে পারে না, জিন, প্রোটিন এবং অন্যান্য জৈবিক কারণগুলির মধ্যে কার্যকারণ সম্পর্কও অনুমান করতে পারে।
• ব্যক্তিগতকৃত ওষুধ: চিকিৎসার সিদ্ধান্ত নিতে এবং রোগীর ফলাফল উন্নত করতে পৃথক রোগীদের ব্যক্তিগতকৃত মডেল তৈরি করা।
• ওষুধ আবিষ্কার: নতুন ওষুধ ডিজাইন করতে এবং আরও নির্ভুলতার সাথে তাদের কার্যকারিতা পূর্বাভাস দিতে পারে এমন মডেল তৈরি করা।

এই প্রযুক্তিগুলি বিকাশ অব্যাহত রাখার সাথে সাথে তাদের জীববিজ্ঞান বোঝার এবং রোগের চিকিৎসার পদ্ধতিতে পরিবর্তন করার সম্ভাবনা রয়েছে। C2S-Scale এই দিকে একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ, যা এমন ভবিষ্যতের পথ প্রশস্ত করছে যেখানে জৈবিক ভাষা মডেলগুলি বৈজ্ঞানিক আবিষ্কার এবং স্বাস্থ্যসেবাতে কেন্দ্রীয় ভূমিকা পালন করে।