স্ট্যানফোর্ড মেডিসিন ল্যাব থেকে বেরিয়ে আসা সর্বশেষ কোম্পানিটির 37,000 কর্মচারী রয়েছে এবং তাদের মধ্যে একজনও মানুষ নয়। কোন ল্যাব স্পেস নেই, বেতন নেই এবং দুপুরের খাবারের বিরতি নেই। 17 সেপ্টেম্বর সায়েন্স জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায়, গবেষকরা একটি সম্পূর্ণ এআই-স্টাফযুক্ত ভার্চুয়াল বায়োটেক কোম্পানির বর্ণনা করেছেন যেটি হাজার হাজার ক্লিনিকাল ট্রায়াল বিশ্লেষণ করেছে, একটি জৈবিক সংকেত উন্মোচন করেছে যা ভবিষ্যদ্বাণী করে যে কোন ওষুধগুলি সফল হবে এবং স্বাধীনভাবে একটি ফুসফুসের ক্যান্সার থেরাপি ডিজাইন করেছে যা একটি বড় ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি পরে পৌঁছেছে।
এজেন্ট দিয়ে তৈরি একটি সম্পূর্ণ ওষুধ কোম্পানি
প্রকল্পটি স্ট্যানফোর্ড মেডিসিনের বায়োমেডিকেল ডেটা সায়েন্সের সহযোগী অধ্যাপক জেমস জুউ এবং স্নাতক ছাত্র হ্যারিসন ঝাং-এর মস্তিষ্কপ্রসূত, যিনি এই কাজের নেতৃত্ব দিয়েছেন। এটি AI বিজ্ঞানী এজেন্টদের "ভার্চুয়াল ল্যাব" এর উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়েছে যেটি Zou-এর গ্রুপ 2025 সালে চালু করেছিল — কিন্তু এবার দলটি আরও এগিয়ে গেছে, ওষুধের বিকাশের সম্পূর্ণ পাইপলাইনকে সমর্থন করার জন্য প্রশিক্ষিত হাজার হাজার AI এজেন্টদের নিয়ে একটি সম্পূর্ণ কোম্পানি তৈরি করেছে।
"আমাদের ধারণা ছিল আমরা এটিকে কতদূর ঠেলে দিতে পারি। আমরা কি এমন একটি বায়োটেক কোম্পানি তৈরি করতে পারি যেটি ওষুধের লক্ষ্যমাত্রা খোঁজা থেকে শুরু করে ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডিজাইন করা পর্যন্ত সবকিছুই গ্রহণ করবে?" Zou স্ট্যানফোর্ড মেডিসিন ঘোষণায় বলেন. "আমাদের কি একটি সম্পূর্ণ এজেন্টিক কোম্পানি থাকতে পারে যা ড্রাগ আবিষ্কারের অত্যন্ত জটিল চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে?"
ভার্চুয়াল কোম্পানি একটি প্রতিষ্ঠিত বায়োটেকের সাংগঠনিক চার্টকে প্রতিফলিত করে: একজন প্রধান বিজ্ঞান কর্মকর্তা এজেন্ট গবেষণা দলগুলিকে বিশেষ বিভাগে বিভক্ত করে যা ড্রাগ ডিজাইনের মূল উপাদানগুলির সাথে সমান্তরালে কাজ করে, আণবিক লক্ষ্যগুলি সনাক্ত করা থেকে শুরু করে ক্লিনিকাল ট্রায়াল ডিজাইন করা পর্যন্ত।
50,000 ট্রায়ালে কি 37,000 এজেন্ট পাওয়া গেছে
ওষুধ আবিষ্কারের সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল ভবিষ্যদ্বাণী করা যে কোন অণুগুলি ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিতে বেঁচে থাকবে — একটি প্রক্রিয়া Zou নোটের জন্য দশ বা এমনকি কয়েক মিলিয়ন ডলার খরচ হতে পারে এবং অনেক বছর সময় লাগতে পারে। এজেন্টদের একটি সূক্ষ্ম কাজ অর্পণ করা হয়েছিল: বৈজ্ঞানিক সাহিত্যকে বিস্তৃতভাবে ঝাড়ু দেওয়ার পরিবর্তে, প্রতিটি এজেন্ট একটি নির্দিষ্ট ক্লিনিকাল ট্রায়াল বিশ্লেষণ করেছে এবং সুরক্ষা এবং কার্যকারিতা সম্পর্কিত ডেটা পুনরুদ্ধার করেছে। মোট, তারা এক সপ্তাহেরও কম সময়ে প্রায় 50,000 ট্রায়াল তালিকাভুক্ত করেছে, একটি কাজ Zou বলেছে যে মানব গবেষকদের বছর লেগেছে।
এজেন্টরা তারপর সেই ট্রায়ালগুলির সময় সংগৃহীত আণবিক ডেটা পরীক্ষা করে এবং দুটি স্কোরিং সিস্টেম তৈরি করে। প্রথমটি পরিমাপ করে যে কীভাবে একটি ওষুধ একটি নির্দিষ্ট কোষের ধরনকে লক্ষ্য করে, অনেক কোষের প্রকারকে ব্যাপকভাবে প্রভাবিত করার পরিবর্তে। দ্বিতীয় পরিমাপ করা "বিমোডালিটি" - একটি টার্গেটেড জিনের কার্যকলাপ আলোর সুইচের মতো আচরণ করে, স্ন্যাপিং অন এবং অফ, বা মধ্যবর্তী অবস্থার একটি পরিসীমা সহ একটি ম্লান হওয়ার মতো।
যে প্যাটার্নটি আবির্ভূত হয়েছিল তা আকর্ষণীয় ছিল। যে ওষুধগুলি কোষ-নির্দিষ্ট উপায়ে সুইচ-জাতীয় জিনগুলিকে লক্ষ্য করে সেগুলি ফেজ 1 থেকে ফেজ 2 ট্রায়ালে অগ্রসর হওয়ার সম্ভাবনা 40% বেশি, বাজারে পৌঁছানোর সম্ভাবনা 48% বেশি, এবং বিস্তৃত কার্যকলাপের ওষুধের তুলনায় 32% কম প্রতিকূল ঘটনা ছিল৷ প্রভাব ক্যান্সার, মস্তিষ্কের রোগ, হৃদরোগ, এবং কিডনি এবং ফুসফুসের অবস্থা জুড়ে অব্যাহত ছিল।
"এজেন্টরা যে বিজ্ঞান আবিষ্কার করেছে তা সত্যিই উত্তেজনাপূর্ণ, এবং এটি দেখায় যে এই একক-কোষ বৈশিষ্ট্যগুলি আরও ভাল ওষুধ তৈরি করতে ব্যবহার করা যেতে পারে," Zou বলেছেন। "এটি এই ধরনের তথ্য সংগ্রহের গুরুত্বকে নির্দেশ করে। এটি সমগ্র ওষুধ আবিষ্কার শিল্পকে সাহায্য করতে পারে।"
B7-H3 পরীক্ষা: ভবিষ্যদ্বাণী থেকে বৈধতা পর্যন্ত
সিদ্ধান্তমূলক প্রশ্ন ছিল যে একটি অল-এআই কোম্পানি একটি প্রকৃত ওষুধ ডিজাইন করতে পারে কিনা। খুঁজে বের করার জন্য, দলটি B7-H3 এজেন্টদের নির্দেশ করেছে, ফুসফুসের ক্যান্সার গবেষকদের আগ্রহের একটি প্রোটিন। এজেন্টরা অধ্যয়ন এবং বায়োমেডিকাল ডেটা রিপোজিটরিগুলি বিশ্লেষণ করে এবং B7-H3 ফাইব্রোব্লাস্টগুলিতে অত্যন্ত প্রকাশ পায় - সংযোগকারী-টিস্যু কোষ যা প্রায়শই টিউমার কোষের কাছাকাছি থাকে। স্থানিক ট্রান্সক্রিপ্টোমিক ডেটা খনন করে, তারা আবিষ্কার করেছিল যে এই B7-H3-প্রকাশকারী ফাইব্রোব্লাস্টগুলি কাছাকাছি ইমিউন কোষগুলিতে সংকেত দিচ্ছে এবং তাদের দমন করছে, কার্যকরভাবে শরীরের প্রাকৃতিক প্রতিরক্ষা থেকে টিউমারকে ক্লোক করছে।
এজেন্টরা তারপরে একটি অ্যান্টিবডি-ড্রাগ কনজুগেট ডিজাইন করেছে - একটি লক্ষ্যযুক্ত প্রোটিন যা প্রচুর পরিমাণে B7-H3 বহনকারী কোষগুলিতে বাস করে এবং সরাসরি তাদের কাছে কেমোথেরাপি পেলোড সরবরাহ করে। গুরুত্বপূর্ণভাবে, নকশাটি শুধুমাত্র জানুয়ারী 2025 এর আগে উপলব্ধ তথ্যের উপর নির্ভর করে। কয়েক মাস পরে, আগস্ট 2025 সালে, একটি প্রতিষ্ঠিত ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানি স্বাধীনভাবে B7-H3 এর বিরুদ্ধে একই অ্যান্টিবডি-ড্রাগ কনজুগেট কৌশল তৈরি করে। একটি মানব গবেষণায় কার্যকারিতা দেখানোর পরে সেই থেরাপিটি একটি এফডিএ যুগান্তকারী থেরাপি উপাধি লাভ করে - একটি ফলাফল Zou ভার্চুয়াল বায়োটেকের নকশার স্বাধীন, তৃতীয় পক্ষের বৈধতা হিসাবে বর্ণনা করে।
Zou আর B7-H3 অনুসরণ করছে না, যেহেতু অন্য একটি কোম্পানি ইতিমধ্যেই ক্লিনিকের দিকে তা চালাচ্ছে। কিন্তু তিনি বলেছেন ভার্চুয়াল বায়োটেক একইভাবে ডিজাইন করা অন্যান্য প্রার্থীর লক্ষ্যগুলিকে সামনে এনেছে।
মানুষ নালী থেকে যায়
এজেন্ট কর্মীর স্কেল সত্ত্বেও, Zou সীমা সম্পর্কে স্পষ্ট. "মানুষ, শারীরিক পরীক্ষা-নিরীক্ষা এবং বৈধতা সর্বদা নালী হবে যার মাধ্যমে এআই প্রভাব ফেলে," তিনি বলেছিলেন। দলটির পরবর্তী পদক্ষেপটি ভার্চুয়াল বায়োটেকের নতুন অনুসন্ধানগুলিকে বাস্তব গবেষণাগারে স্থানান্তরিত করছে যাতে কতজন ভৌত জগতে ধরে রেখেছে তা পরীক্ষা করতে।
গবেষণাটি একটি নাইট-হেনেসি স্কলারশিপ, ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ, ন্যাশনাল সায়েন্স ফাউন্ডেশন এবং চ্যান জুকারবার্গ বায়োহাব দ্বারা অর্থায়ন করা হয়েছিল, স্ট্যানফোর্ডের বায়োমেডিকাল ডেটা সায়েন্স বিভাগের অতিরিক্ত সহায়তায়।
কেন এটা গুরুত্বপূর্ণ
গবেষণাটি বিজ্ঞানে কীভাবে এআই প্রয়োগ করা হয় তার একটি বিস্তৃত পরিবর্তনের মধ্যে আসে - মডেল যা গবেষণার সংক্ষিপ্ত বিবরণ থেকে এজেন্টিক সিস্টেম পর্যন্ত যা পরীক্ষার পরিকল্পনা করে, ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং অভিনব থেরাপিউটিকস প্রস্তাব করে। দ্য নিউ ইয়র্ক টাইমস এবং জিনোমিক্স ইন্ডাস্ট্রি প্রেসের কাজের কভারেজ "ভার্চুয়াল বায়োটেক" ফ্রেমওয়ার্কের দিকে মনোযোগ আকর্ষণ করে।
যদি B7-H3-এর নকশা-পূর্ব-বৈধকরণের ফলাফল কোনো ইঙ্গিত হয়, তাহলে ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পের মূল্যায়ন করার জন্য একটি নতুন শ্রেণির গবেষণা যন্ত্র রয়েছে: AI এজেন্টদের সংগঠন যা কয়েক বছরের সাহিত্য পর্যালোচনা এবং ট্রায়াল বিশ্লেষণকে দিনের মধ্যে সংকুচিত করতে পারে। খোলা প্রশ্ন - একটি Zou এর দল এখন পরীক্ষা করছে - এজেন্টরা যা প্রস্তাব করে তার কতটা একটি শারীরিক ল্যাব বেঞ্চের সাথে যোগাযোগ রক্ষা করে।
এআই থেকে এগিয়ে থাকুন
AI ওষুধ আবিষ্কার থেকে মৌলিক পদার্থবিদ্যা পর্যন্ত প্রতিটি স্তরে গবেষণাকে রূপান্তরিত করছে। আরও ব্রেকিং এআই নিউজ এবং ক্ষেত্রকে গঠন করা গবেষণার বিশ্লেষণের জন্য, আরও এআই নিউজ পড়ুন →।
---
Stay Ahead of AIGet the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.
Read more AI news →
