নতুন ওষুধ আবিষ্কার ও উন্নয়নের কাজ দ্রুত করতে Claude এআই মডেলের ব্যবহার নিয়ে একাধিক গবেষণা সহযোগিতার অগ্রগতির কথা জানিয়েছে Anthropic। ২৭ অক্টোবর প্রকাশিত প্রতিবেদনে প্রতিষ্ঠানটি জানিয়েছে, গত কয়েক মাসে তারা নতুন ওষুধ তৈরি নিয়ে কাজ করা ছয়টি প্রতিষ্ঠানের সঙ্গে গবেষণায় অংশ নিয়েছে। এসব প্রতিষ্ঠানের মধ্যে রয়েছে BigHat Biosciences, Bristol Myers Squibb, Divergence Labs, Enveda, Generate Biomedicines এবং The Column Group। পাশাপাশি নিজেদের উদ্যোগেও ওষুধ আবিষ্কার-সংক্রান্ত গবেষণা শুরু করেছে Anthropic।
ওষুধ তৈরি একটি দীর্ঘ ও জটিল প্রক্রিয়া। প্রথমে কোনো রোগের সঙ্গে সম্পর্কিত জৈবিক লক্ষ্য শনাক্ত করতে হয়, এরপর সেই লক্ষ্যকে প্রভাবিত করতে পারে এমন উপাদান খুঁজতে হয়। সম্ভাব্য অণুর কার্যকারিতা, স্থিতিশীলতা, নিরাপত্তা এবং উৎপাদনযোগ্যতা পরীক্ষা করার পর প্রাক্-ক্লিনিক্যাল ও ক্লিনিক্যাল পর্যায়ের কাজ এগোয়। গবেষণার বিভিন্ন ধাপে বিপুল পরিমাণ বৈজ্ঞানিক সাহিত্য, পরীক্ষার ফলাফল, রাসায়নিক তথ্য এবং নিয়ন্ত্রক নথি বিশ্লেষণ করতে হয়। এআই মডেল এই তথ্যগুলো সংগঠিত করা, প্রাসঙ্গিক গবেষণা খুঁজে বের করা এবং জটিল প্রশ্নের প্রাথমিক বিশ্লেষণে সহায়তা করতে পারে।
Anthropic-এর প্রতিবেদনে বলা হয়েছে, ওষুধ উন্নয়নে এআইয়ের ভূমিকা কেবল নতুন অণুর নকশা প্রস্তাব করার মধ্যে সীমাবদ্ধ নয়। গবেষণার লক্ষ্য নির্ধারণ, সম্ভাব্য ওষুধের বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ, উৎপাদনের উপযোগিতা নিয়ে কাজ, নিয়ন্ত্রক সংস্থার জন্য নথি তৈরির প্রস্তুতি এবং ক্লিনিক্যাল পরীক্ষা পরিকল্পনার মতো নানা কাজেও এআই ব্যবহারের সুযোগ রয়েছে। তবে এসব কাজের প্রতিটিতে বিশেষজ্ঞের যাচাই এবং যথাযথ বৈজ্ঞানিক প্রমাণ প্রয়োজন।
Claude-এর মতো ভাষাভিত্তিক মডেল বড় আকারের নথি পড়ে তথ্য সংগঠিত করতে, বিভিন্ন উৎসের মধ্যে সম্পর্ক খুঁজতে এবং গবেষকদের প্রশ্নের উত্তর তৈরি করতে পারে। এতে বিজ্ঞানীরা কিছু প্রাথমিক কাজ দ্রুত করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, কোনো নির্দিষ্ট রোগের সম্ভাব্য চিকিৎসা নিয়ে গবেষণাপত্রের তথ্য সাজানো বা কোনো যৌগের বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে নথিভিত্তিক প্রশ্নের উত্তর তৈরি করা গবেষণার সময় কমাতে পারে। কিন্তু ভাষাভিত্তিক মডেল ভুল তথ্য তৈরি করতে পারে, গুরুত্বপূর্ণ সীমাবদ্ধতা বাদ দিতে পারে কিংবা কোনো গবেষণার ফল অতিরঞ্জিতভাবে ব্যাখ্যা করতে পারে। তাই এআইয়ের তৈরি ফলাফলকে পরীক্ষিত বৈজ্ঞানিক সিদ্ধান্ত হিসেবে গ্রহণ করা যায় না।
ওষুধ আবিষ্কারে এআইয়ের সম্ভাব্য মূল্য হলো গবেষণার বিভিন্ন ধাপের মধ্যে তথ্য আদান-প্রদান সহজ করা। গবেষকরা অনেক সময় আলাদা ডেটাবেস, গবেষণাপত্র, পরীক্ষার নথি এবং উৎপাদন-সংক্রান্ত তথ্য নিয়ে কাজ করেন। এসব তথ্য দ্রুত একত্র করে প্রাথমিক বিশ্লেষণ তৈরি করা গেলে সম্ভাব্য গবেষণার পথ বাছাই সহজ হতে পারে। তবে কোনো প্রস্তাবিত অণু মানুষের শরীরে নিরাপদ কি না বা রোগ নিরাময়ে কার্যকর কি না, তা নির্ধারণ করতে পরীক্ষাগার, প্রাক্-ক্লিনিক্যাল এবং যথাযথ ক্লিনিক্যাল গবেষণা প্রয়োজন।
Anthropic জানিয়েছে, অংশীদারদের সঙ্গে কাজ করে তারা Claude-এর বর্তমান সক্ষমতা এবং আরও উন্নতির প্রয়োজনীয়তা সম্পর্কে অভিজ্ঞতা অর্জন করেছে। প্রতিষ্ঠানটি এই কাজের পরিধি বাড়ানোর পরিকল্পনাও জানিয়েছে। তবে নতুন ওষুধ আবিষ্কারের নির্দিষ্ট সময় কমে যাবে, কোনো রোগের চিকিৎসা নিশ্চিত হবে কিংবা অংশীদারিত্ব থেকে ইতিমধ্যে অনুমোদিত ওষুধ পাওয়া গেছে—এমন দাবি ওই ঘোষণায় প্রতিষ্ঠিত হয়নি।
স্বাস্থ্য গবেষণায় এআইয়ের ব্যবহার বাড়লে তথ্যের গোপনীয়তা, গবেষণার পুনরাবৃত্তিযোগ্যতা, মডেলের ভুল এবং সিদ্ধান্তের দায়বদ্ধতা গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠবে। বিশেষ করে রোগীর তথ্য বা গোপন গবেষণা-উপাত্ত ব্যবহারের ক্ষেত্রে প্রবেশাধিকার ও তথ্য সুরক্ষার নিয়ম বজায় রাখতে হবে। এআইকে গবেষকদের বিকল্প হিসেবে নয়, বরং বিশ্লেষণ ও কাজের গতি বাড়ানোর একটি সহায়ক প্রযুক্তি হিসেবে ব্যবহার করাই আপাতত বাস্তবসম্মত পথ।
০ টি মন্তব্য