কিভাবে জেনারেটিভ এআই আমাদের পরবর্তী মহামারীর পূর্বাভাস দিতে সাহায্য করতে পারে

ভাইরাসগুলির দ্রুত বিকশিত হওয়ার একটি অদ্ভুত ক্ষমতা রয়েছে। কোভিড-১৯ এর প্রকৃষ্ট উদাহরণ। যেহেতু ভাইরাসটি বিটা থেকে ডেল্টা থেকে ওমিক্রোনে রূপান্তরিত হয়েছিল, মহামারীটি টেনে নিয়েছিল এবং বিশ্ব বন্ধ হয়ে গিয়েছিল। বিজ্ঞানীরা ভ্যাকসিন এবং চিকিত্সাগুলিকে নতুন রূপের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে ঝাঁপিয়ে পড়েছেন। ভাইরাসের উপরে হাত ছিল; আমরা ক্যাচ আপ খেলছিলাম।

একটি এআই হার্ভার্ড ইউনিভার্সিটি দ্বারা বিকশিত আমাদের তারা আসার আগে নতুন বৈকল্পিক ভবিষ্যদ্বাণী করার অনুমতি দিয়ে জোয়ার ঘুরিয়ে দিতে পারে। EVEscape বলা হয়, AI হল ভাইরাল বিবর্তনের জন্য এক ধরনের মেশিন "ওরাকল"।

সংগৃহীত তথ্যের উপর প্রশিক্ষিত আগে মহামারীতে, অ্যালগরিদম কোভিড-১৯-এর জন্য ঘন ঘন মিউটেশন এবং সমস্যাজনক ভেরিয়েন্টের ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হয়েছিল এবং ভবিষ্যত সংক্রান্ত ভেরিয়েন্টগুলির একটি তালিকাও তৈরি করেছিল। টুলটির হার্ট হল একটি জেনারেটিভ এআই মডেল, যেমন পাওয়ারিং ডাল-ই or চ্যাটজিপিটি, তবে ভাইরাল মিউটেশনগুলিকে আরও ভালভাবে প্রতিফলিত করার জন্য এতে বেশ কয়েকটি সাবধানে নির্বাচিত জৈবিক কারণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে।

টুলটি শুধুমাত্র কোভিড-১৯-এর জন্য তৈরি করা হয়নি: এটি ফ্লু ভাইরাস, এইচআইভি এবং দুটি অশিক্ষিত ভাইরাসের ভবিষ্যদ্বাণীও সঠিকভাবে করে যা ভবিষ্যতে মহামারী সৃষ্টি করতে পারে।

"আমরা জানতে চাই যে আমরা ভাইরাসের পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিতে পারি এবং নতুন রূপের পূর্বাভাস দিতে পারি কি না," বলেছেন হার্ভার্ড মেডিকেল স্কুলের ব্লাভাটনিক ইনস্টিটিউটে গবেষণার নেতৃত্ব দেন ড. ডেবোরা মার্কস। "কারণ যদি আমরা পারি, তাহলে ভ্যাকসিন এবং থেরাপি ডিজাইন করার জন্য এটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ হতে চলেছে।"

মহামারীর তীব্র পর্যায়ে ভাইরাল মিউটেশনের পূর্বাভাস দিতে AI ব্যবহার করার জন্য একটি শক্তিশালী চাপ ছিল। উপযোগী হওয়া সত্ত্বেও, বেশিরভাগ মডেল বিদ্যমান ভেরিয়েন্ট সম্পর্কে তথ্যের উপর নির্ভর করে এবং শুধুমাত্র স্বল্পমেয়াদী ভবিষ্যদ্বাণী তৈরি করতে পারে।

EVEscape, বিপরীতে, ভাইরাসের পূর্বপুরুষের মধ্যে উঁকি দেওয়ার জন্য বিবর্তনীয় জিনোমিক্স ব্যবহার করে, যার ফলে দীর্ঘতর পূর্বাভাস পাওয়া যায় এবং সম্ভাব্যভাবে, সামনের পরিকল্পনা এবং লড়াই করার জন্য যথেষ্ট সময়।

গবেষণার লেখক ডঃ নুর ইউসুফ বলেছেন, "আমরা আসলে কীভাবে ভ্যাকসিন এবং থেরাপির ডিজাইন করতে পারি যেগুলো ভবিষ্যৎ-প্রমাণ করতে পারি তা বের করতে চাই।"

বিবর্তিত হতে বিবর্তিত হয়েছে

যদিও ভাইরাসগুলি প্রাকৃতিক নির্বাচনের চাপের সাথে অত্যন্ত খাপ খাইয়ে নিতে পারে, তবুও তারা অন্যান্য জীবিত প্রাণীর মতোই বিবর্তিত হয়। তাদের জেনেটিক উপাদান এলোমেলোভাবে পরিবর্তিত হয়। কিছু মিউটেশন হোস্টদের সংক্রামিত করার ক্ষমতা হ্রাস করে। অন্যরা তাদের হোস্টদের সংখ্যা বৃদ্ধি করার আগেই হত্যা করে। কিন্তু কখনও কখনও, ভাইরাসগুলি গোল্ডিলকস বৈকল্পিক জুড়ে হোঁচট খায়, যা হোস্টকে যথেষ্ট সুস্থ রাখে বাগটি পুনরুত্পাদন করতে এবং দাবানলের মতো ছড়িয়ে পড়ে। ভাইরাসগুলির বেঁচে থাকার জন্য দুর্দান্ত হলেও, এই রূপগুলি মানবতার জন্য বিশ্বব্যাপী বিপর্যয় সৃষ্টি করে, যেমনটি কোভিড -19 এর ক্ষেত্রে।

বিজ্ঞানীরা দীর্ঘদিন ধরে ভাইরাল মিউটেশন এবং তাদের প্রভাবের ভবিষ্যদ্বাণী করতে চেয়েছেন। দুর্ভাগ্যবশত, সমস্ত সম্ভাব্য মিউটেশনের ভবিষ্যদ্বাণী করা অসম্ভব। একটি সাধারণ করোনাভাইরাসে প্রায় 30,000 জেনেটিক অক্ষর থাকে। সম্ভাব্য ভেরিয়েন্টের সংখ্যা সবগুলোর থেকে বেশি প্রাথমিক কণা-অর্থাৎ ইলেকট্রন, কোয়ার্ক এবং অন্যান্য মৌলিক কণা-এই মহাবিশ্বে.

নতুন গবেষণাটি আরও ব্যবহারিক সমাধানে জুম করেছে। প্রতিটি বৈকল্পিক ম্যাপিং ভুলে যান। সীমিত তথ্য দিয়ে, আমরা কি অন্তত বিপজ্জনক ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি?

আসুন ভিলেন খেলি

দল ঘুরে গেল ইভ, একটি AI পূর্বে মানুষের মধ্যে রোগ-সৃষ্টিকারী জেনেটিক বৈচিত্রগুলি খুঁজে বের করার জন্য তৈরি করা হয়েছিল। অ্যালগরিদমের মূলে রয়েছে একটি গভীর জেনারেটিভ মডেল যা শুধুমাত্র মানুষের দক্ষতার উপর নির্ভর না করেই প্রোটিনের কার্যকারিতার পূর্বাভাস দিতে পারে।

AI বিবর্তন থেকে শিখেছে। প্রত্নতাত্ত্বিকরা হোমিনিন কাজিনদের কাছ থেকে অতীতে উঁকি দেওয়ার জন্য কঙ্কালের তুলনা করার মতো, এআই প্রজাতি জুড়ে প্রোটিন এনকোডিং ডিএনএ সিকোয়েন্স স্ক্রিন করেছে। কৌশল স্বাস্থ্যের জন্য গুরুত্বপূর্ণ মানুষের মধ্যে জেনেটিক ভেরিয়েন্ট তৈরি করেছে-উদাহরণস্বরূপ, যারা ক্যান্সার বা হার্টের সমস্যায় জড়িত।

"আপনি বিবর্তনীয় তথ্য থেকে আশ্চর্যজনক জিনিসগুলি শিখতে এই জেনারেটিভ মডেলগুলি ব্যবহার করতে পারেন - ডেটাতে লুকানো গোপনীয়তা রয়েছে যা আপনি প্রকাশ করতে পারেন," বলেছেন চিহ্ন.

নতুন গবেষণায় ভাইরাসের জেনেটিক বৈচিত্র সম্পর্কে ভবিষ্যদ্বাণী করতে EVE-কে পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়েছে। ধারণার প্রথম প্রমাণ হিসেবে তারা SARS-CoV-2, Covid-19-এর পিছনে ভাইরাস ব্যবহার করেছে।

AI এর ডেটা সেটে ভাইরাসের জৈবিক চাহিদাগুলিকে একীভূত করা ছিল মূল বিষয়।

একটি ভাইরাসের মূল ড্রাইভ বেঁচে থাকা। তারা দ্রুত পরিবর্তিত হয়, যা কখনও কখনও জেনেটিক পরিবর্তনের দিকে পরিচালিত করে যা ভ্যাকসিন বা অ্যান্টিবডি চিকিত্সাকে ফাঁকি দিতে পারে। যাইহোক, একই মিউটেশন ভাইরাসের হোস্টকে ধরতে এবং পুনরুৎপাদন করার ক্ষমতাকে ক্ষতিগ্রস্ত করতে পারে - একটি সুস্পষ্ট অসুবিধা।

এই ধরনের মিউটেশনগুলিকে বাতিল করার জন্য, AI মহামারীর আগে আবিষ্কৃত করোনাভাইরাসগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর থেকে প্রোটিন সিকোয়েন্সের তুলনা করেছে - উদাহরণস্বরূপ, আসল SARS ভাইরাস এবং "সাধারণ ঠান্ডা" ভাইরাস। এই তুলনাটি প্রকাশ করে যে ভাইরাল জিনোমের কোন অংশগুলি সংরক্ষণ করা হয়। এই জেনেটিক স্টুয়ার্ডরা ভাইরাসের বেঁচে থাকার ভিত্তি। যেহেতু অন্যান্য করোনভাইরাস এবং SARS-CoV-2 একটি সাধারণ জেনেটিক পূর্বপুরুষ ভাগ করে, তাই এই জিনের মিউটেশনগুলি কার্যকর রূপের পরিবর্তে মৃত্যু ঘটায়।

বিপরীতে, এআই ভবিষ্যদ্বাণী করেছে যে স্পাইক প্রোটিনগুলি ভাইরাসের নমনীয় উপাদান হতে পারে যা বেশিরভাগ ক্ষেত্রে বিবর্তিত হতে পারে। ভাইরাসের পৃষ্ঠ বরাবর বিন্দুযুক্ত, এই প্রোটিনগুলি ইতিমধ্যে ভ্যাকসিন এবং অ্যান্টিবডি থেরাপির লক্ষ্য। এই প্রোটিনের পরিবর্তন বর্তমান থেরাপির কার্যকারিতা কমিয়ে দিতে পারে।

ভবিষ্যতে ফিরে

মহামারী বিশ্লেষণ করার সময় হিন্ডসাইট 20/20। তবে কী হতে পারে তার আভাস পাওয়া - ক্যাচ-আপ খেলার চেষ্টা না করে - যদি আমরা পরবর্তী মহামারীকে অঙ্কুরেই ঠেকাতে চাই।

AI এর ভবিষ্যদ্বাণী করার ক্ষমতা পরীক্ষা করার জন্য, দলটি তাদের সঠিকতা পরিমাপ করার জন্য GISAID (গ্লোবাল ইনিশিয়েটিভ অন শেয়ারিং অল ইনফ্লুয়েঞ্জা ডেটা) ডাটাবেসের সাথে তার ভবিষ্যদ্বাণীগুলি মিলেছে৷ এর নাম থাকা সত্ত্বেও, ডাটাবেসে করোনাভাইরাস জেনেটিক সিকোয়েন্সের 750,000 অনন্য ক্রম রয়েছে।

EVEscape শনাক্ত করেছে যে বৈকল্পিকগুলি ছড়িয়ে পড়ার সম্ভাবনা সবচেয়ে বেশি - যেমন ডেল্টা এবং ওমিক্রন, যেমন - এর 50 শতাংশ শীর্ষ ভবিষ্যদ্বাণী মে 2023 পর্যন্ত মহামারী চলাকালীন দেখা গেছে। পূর্ববর্তী মেশিন লার্নিং পদ্ধতি, EVEscape মিউটেশনের ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং অ্যান্টিবডি চিকিত্সা থেকে কোন রূপগুলি সবচেয়ে বেশি পালানোর সম্ভাবনা ছিল তা পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষেত্রে দ্বিগুণ ভাল ছিল।

অতীতের কথা মনে পড়ছে

EVEscape এর সুপার পাওয়ার হল এটি অন্যান্য ভাইরাসের সাথে ব্যবহার করা যেতে পারে। কোভিড গত তিন বছর ধরে আমাদের মনোযোগের উপর আধিপত্য বিস্তার করেছে। তবে কম পরিচিত ভাইরাসগুলি নীরবে লুকিয়ে থাকে। উদাহরণস্বরূপ, লাসা এবং নিপাহ ভাইরাসগুলি পশ্চিম আফ্রিকা এবং দক্ষিণ-পশ্চিম এশিয়ার দেশগুলিতে বিক্ষিপ্তভাবে ছড়িয়ে পড়ে এবং মহামারী হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে। ভাইরাসগুলিকে অ্যান্টিবডি দিয়ে চিকিত্সা করা যেতে পারে, তবে তারা দ্রুত রূপান্তরিত হয়।

EVEscape ব্যবহার করে, দলটি এই ভাইরাসগুলিতে পালানোর মিউটেশনের ভবিষ্যদ্বাণী করেছিল, যেগুলি ইতিমধ্যে অ্যান্টিবডি এড়াতে পরিচিত।

বিবর্তনীয় জেনেটিক্স এবং এআইকে একত্রিত করে, কাজটি দেখায় যে "ভবিষ্যত সাফল্যের চাবিকাঠি অতীতকে মনে রাখার উপর নির্ভর করে," বলেছেন ড. মেরিল্যান্ডের ন্যাশনাল সেন্টার ফর বায়োটেকনোলজি ইনফরমেশন অ্যান্ড ন্যাশনাল লাইব্রেরি অফ মেডিসিন-এর ন্যাশ ডি. রোচম্যান এবং ইউজিন ভি. কুনিন, যারা গবেষণায় জড়িত ছিলেন না।

EVEscape ভবিষ্যত ভবিষ্যতবাণী করার ক্ষমতা রাখে ভাইরাসের ভবিষ্যতবাণী-এমনকি যারা এখনও অজানা। এটি একটি মহামারীর ঝুঁকি অনুমান করতে পারে, সম্ভাব্যভাবে পরবর্তী প্রাদুর্ভাবে আমাদের এক ধাপ এগিয়ে রাখবে।

দলটি এখন পরবর্তী SARS-CoV-2 ভেরিয়েন্টের পূর্বাভাস দিতে টুলটি ব্যবহার করছে। তারা প্রতি সপ্তাহে মিউটেশন ট্র্যাক করে এবং প্রতিটি বৈকল্পিক সম্ভাব্য র্যাঙ্ক আরেকটি কোভিড তরঙ্গ ট্রিগার করার জন্য। তথ্যটি বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থার সাথে শেয়ার করা হয়েছে এবং কোড খোলামেলা উপলব্ধ.

রোচম্যান এবং কুনিনের কাছে, নতুন এআই টুলকিট পরবর্তী মহামারীকে ব্যর্থ করতে সাহায্য করতে পারে। আমরা এখন আশা করতে পারি "COVID-19 চিরকাল মানব ইতিহাসের সবচেয়ে বিঘ্নিত মহামারী হিসাবে পরিচিত থাকবে," তারা লিখেছেন।

চিত্র ক্রেডিট: একটি SARS-CoV2 ভাইরাস কণা / জাতীয় অ্যালার্জি এবং সংক্রামক রোগ ইনস্টিটিউট, এনআইএইচ

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://singularityhub.com/2023/11/13/how-generative-ai-could-help-us-predict-the-next-pandemic/