COVID-19 এর বিবর্তন ট্র্যাক করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করা

বিজ্ঞানীরা SARS-CoV-2 এর বিবর্তন ট্র্যাক করার জন্য একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি তৈরি করেছেন, যে ভাইরাসটি COVID-19 সৃষ্টি করে এবং সম্ভবত অন্যান্য ভাইরাস, একটি গবেষণা অনুসারে প্রকাশ ভিতরে ন্যাশনাল একাডেমি অফ সায়েন্সেসের কার্যধারা.

কোভিড -19 মহামারী শুরু হওয়ার পর থেকে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে 1,185,413 জন লোক ভাইরাস থেকে মারা গেছে, রোগ নিয়ন্ত্রণ ও প্রতিরোধ কেন্দ্রগুলির দ্বারা সংগৃহীত তথ্য অনুসারে।

আরএনএ ভাইরাস, যেমন SARS-CoV-2, একবার হোস্টের ভিতরে দ্রুত পরিবর্তন করে। এইচআইভি-১ বা ইনফ্লুয়েঞ্জা সহ বেশিরভাগ আরএনএ ভাইরাস এতটাই পরিবর্তিত হয় যে অনেক ক্ষেত্রেই একজন ব্যক্তির ভাইরাসের দুটি কপি একই জিনোম থাকে না।

এই মিউট্যান্ট স্ট্রেনগুলি তখন সাধারণ জনগণের মধ্যে ছড়িয়ে পড়তে পারে, সারা বিশ্বে এই ভাইরাসগুলির বিবর্তনকে চালিত করে। যদিও SARS-CoV-2-এর অনুরূপ ভাইরাসের তুলনায় কম মিউটেশনের হার রয়েছে, তবে এটি বিবর্তনের জন্য উচ্চ ক্ষমতা প্রদর্শন করে, নতুন রূপগুলি ধীরে ধীরে না হয়ে হঠাৎ করেই আবির্ভূত হয়।

রেমন লরেঞ্জো-রেডোন্ডো, পিএইচডি, সংক্রামক রোগ বিভাগের মেডিসিনের সহকারী অধ্যাপক এবং সেন্টার ফর প্যাথোজেন জিনোমিক্স অ্যান্ড মাইক্রোবিয়াল ইভোলিউশনের বায়োইনফরমেটিক্সের পরিচালক বলেছেন, পর্যবেক্ষণটি SARS-CoV-2-এর কম মিউটেজেনিক ক্ষমতার পূর্ববর্তী মতামতকে চ্যালেঞ্জ করে। (CPGME), যিনি গবেষণার সহ-লেখক।

এই অত্যন্ত পরিবর্তিত রূপগুলির উত্স, যেমন ওমিক্রনগুলি যেগুলি দ্রুত প্রচুর পরিমাণে মিউটেশন অর্জন করে, সেগুলি খারাপভাবে বোঝা যায় না, তিনি বলেছিলেন।

গবেষণায়, লরেঞ্জো-রেডোন্ডো এবং তার সহযোগীরা 19 দিনের মধ্যে প্রাপ্ত 30টি অনুনাসিক সোয়াব নমুনা থেকে SARS-CoV-2 জিনোম সিকোয়েন্স করার জন্য একটি নতুন পরবর্তী প্রজন্মের সিকোয়েন্সিং পদ্ধতি প্রয়োগ করেছেন।

স্প্যানিশ ন্যাশনাল রিসার্চ কাউন্সিলের গবেষক, সিনিয়র অধ্যয়ন লেখক এস্তেবান ডোমিঙ্গো, পিএইচডি, এবং অধ্যয়নের সহ-লেখক সেলিয়া পেরালেস, পিএইচডি দ্বারা তৈরি এই নতুন পদ্ধতির সাহায্যে, দলটি একটি বিস্তৃত প্রতিনিধিত্ব ক্যাপচার করতে সক্ষম হয়েছিল প্রতিটি ব্যক্তিগত. ভাইরাসের মিউট্যান্ট প্রত্যেক রোগীর মধ্যে উপস্থিত থাকে। এইভাবে, তারা তদন্ত করতে পারে যে সংক্রামিত রোগীদের মধ্যে উত্পাদিত কয়েকটি মিউটেশনগুলি মিউটেশনের উত্স হতে পারে যা পরে সাধারণ জনগণের কাছে স্থানান্তরিত হয়।

তারপর, মাদ্রিদের পলিটেকনিক ইউনিভার্সিটির সহযোগী অধ্যাপক লরেঞ্জো-রেডোন্ডো এবং গবেষক ড. সোলেদাদ ডেলগাডো দ্বারা তৈরি একটি মেশিন লার্নিং মডেল ব্যবহার করে জেনেটিক তথ্য নমুনাগুলিকে মানচিত্রে রূপান্তর করা একটি একক হোস্টের মধ্যে ভাইরাসের বিভিন্ন বৈচিত্র দেখায় এবং অন্যান্য বৈচিত্রের তুলনায় তাদের পূর্বাভাসিত বেঁচে থাকা এবং বিস্তারের পরিকল্পনা করে।

লোরেঞ্জো-রেডোন্ডো বলেন, প্রযুক্তিটি বিজ্ঞানীদের ট্র্যাক করার অনুমতি দিতে পারে কীভাবে SARS-CoV-2-এর মতো ভাইরাস সময়ের সাথে একজন ব্যক্তির শরীরে বিবর্তিত হয় এবং বিপজ্জনক মিউটেশনের পূর্বাভাস দেয়।

“এই প্রযুক্তির সাহায্যে আমরা আরও গভীরে যেতে পারি। আমরা বিবর্তন বিশ্লেষণ করতে পারি, কীভাবে ভাইরাসটি মানুষের সাথে খাপ খাইয়ে নিয়েছিল এবং কীভাবে এটি মানুষের বিরুদ্ধে লড়াই করার জন্য বিবর্তিত হয়েছিল। রোগ প্রতিরোধক ব্যবস্থাপনা“এই অভিযোজিত ভাইরাসগুলির মধ্যে কিছু জনসংখ্যার স্তরে গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠতে পারে,” লরেঞ্জো রেডন্ডো বলেছেন। “

ব্যক্তিদের মধ্যে SARS-CoV-2 ক্রমানুসারে, গবেষকরা পর্যবেক্ষণ করেছেন যে কীভাবে ভাইরাসটি কিছু ব্যক্তির মধ্যে তার স্পাইক প্রোটিনের মিউটেশনের জন্য “পরীক্ষা” করে, যা ভাইরাসের প্রবেশকে পরিবর্তন করার জন্য রিপোর্ট করা হয়। এই বিশেষ স্পাইক প্রোটিন মিউট্যান্টটি এই হোস্টগুলির মধ্যে একটি ছোট উপসেট ছিল, কিন্তু তারপরে, এটির উচ্চতর সংক্রামকতার কারণে, এটি দ্রুত অন্যান্য রূপগুলিকে ছাড়িয়ে যায় এবং মহামারীটির প্রথম মাসগুলিতে বিশ্বব্যাপী হয়ে ওঠে।

লরেঞ্জো রেডন্ডো বলেছেন যে ফলাফলগুলি ব্যাখ্যা করতে পারে যে কীভাবে নতুন রূপগুলি উদ্ভূত হতে পারে এবং মানুষের মধ্যে ঝাঁপিয়ে পড়তে পারে এবং প্রভাবশালী হয়ে উঠতে পারে, সমগ্র ভাইরাল জনসংখ্যাকে শক্তিশালী করে।

“এটি খুব আকর্ষণীয় কারণ এটি মনে হচ্ছে যে এই সমস্ত বড় লাফগুলি আমরা দেখছি, উদাহরণস্বরূপ COVID-19 এর ওমিক্রন তরঙ্গে, একই সময়ে একাধিক রোগীর মধ্যে আন্তঃ-হোস্ট স্তরে ঘটতে পারে এবং তারপরে স্থানান্তরিত হতে পারে। সাধারণ জনগণ, “তিনি বলেছিলেন।

তিনি বলেন, এগিয়ে গিয়ে, লরেঞ্জো রেডন্ডো এবং তার সহযোগীরা SARS-CoV-2 এবং অন্যান্য ভাইরাসের অভ্যন্তরীণ-হোস্ট বিবর্তনের মানচিত্র তৈরি করতে কাজ করবে অভিনব আণবিক জীববিজ্ঞান কৌশল এবং মেশিন লার্নিং পদ্ধতির সমন্বয়ে। তার দল ভবিষ্যতে ভাইরাসগুলি কীভাবে বিকশিত হবে এবং সম্ভাব্যভাবে বিপজ্জনক স্ট্রেনগুলিকে ধরে রাখা থেকে রোধ করবে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে এই পদ্ধতিটি ব্যবহার করার আশা করছে।

“পরবর্তী ধাপ হল: সম্ভাব্য ভবিষ্যত ভবিষ্যদ্বাণী করতে আমরা কি মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করতে পারি মিউটেশন ভাইরাসটি বোঝার মাধ্যমে কী অনুসন্ধান করা হয়েছে এবং এটি হোস্টের মধ্যে কী সুবিধা দেয়? “লোরেঞ্জো রেডন্ডো বলেছেন।