Tampere বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা রোগের মধ্যে যান্ত্রিক লিঙ্ক ম্যাপ করার জন্য একটি পদ্ধতি তৈরি করেছেন, যা প্রভাবিত অঙ্গ এবং উপসর্গের উপর ভিত্তি করে ঐতিহ্যগত শ্রেণীবিভাগের বাইরে গভীর সংযোগ প্রকাশ করে। এই বহুমাত্রিক পদ্ধতিটি রোগের শ্রেণীবিভাগ এবং ওষুধ আবিষ্কারের একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে, সম্ভাব্যভাবে আরও ব্যক্তিগতকৃত এবং কার্যকর চিকিৎসা চিকিত্সার দিকে পরিচালিত করে।
ফিনিশ সেন্টার ফর ইন্টিগ্রেটেড মেথডস ডেভেলপমেন্ট অ্যান্ড ভ্যালিডেশন (FHAIVE) এর সাম্প্রতিক গবেষণায় রোগের সম্পর্ক ম্যাপ করার জন্য বহুমাত্রিক কাঠামো ব্যবহার করে মানুষের রোগ বোঝার জন্য একটি নতুন পদ্ধতির প্রবর্তন করা হয়েছে।নিবন্ধটি “রোগের সম্পর্কের ম্যাপিংয়ের বহুমাত্রিক দৃষ্টিভঙ্গি রোগের ঐতিহ্যগত দৃষ্টিভঙ্গিকে চ্যালেঞ্জ করে” প্রকাশিত হয়েছিল উন্নত বিজ্ঞান জুন 5, 2024।
ঐতিহ্যগতভাবে, রোগগুলিকে প্রভাবিত অঙ্গ এবং পর্যবেক্ষণযোগ্য উপসর্গের উপর ভিত্তি করে শ্রেণীবদ্ধ করা হয়েছে, কিন্তু এই নতুন পদ্ধতিটি গভীর যান্ত্রিক সংযোগ প্রকাশের জন্য জিনোমিক, রাসায়নিক এবং ক্লিনিকাল ডেটাকে একীভূত করে। এই প্রচেষ্টাটি প্রদাহ এবং কার্ডিওমেটাবলিক রোগের মধ্যে পরিচিত লিঙ্কগুলি নিশ্চিত করে এবং আলঝাইমার রোগের মতো নিউরোডিজেনারেটিভ রোগের সাথে তাদের সংযোগকে আরও হাইলাইট করে।
গবেষণাটি প্রফেসর দারিও গ্রেকোর ইআরসি প্রজেক্ট আর্কিমিডিসের মধ্যে পরিচালিত হয়েছিল, যার লক্ষ্য রাসায়নিক এবং ওষুধ ভোক্তাদের জন্য নিরাপদ করা এবং পরীক্ষায় প্রাণীর পরীক্ষা কমানো। গবেষণার নেতৃত্বে ছিলেন ড. লেনা মোবাস। সহ-লেখকদের মধ্যে রয়েছে অ্যাঞ্জেলা সেরা, মিশেল ফ্রেটেলো, আলিসা পাভেল এবং আন্তোনিও ফেদেরিকো।
গবেষকরা ছয়টি মাত্রা জুড়ে ডেটা ব্যবহার করেছেন: রোগ-সম্পর্কিত জিন, পথ, লক্ষণ, ওষুধ, রাসায়নিক যা জিনকে লক্ষ্য করে এবং রাসায়নিক যা রোগের চিকিৎসা করে। 502টি রোগের এই ব্যাপক বিশ্লেষণটি প্রথাগত ইন্টারন্যাশনাল ক্লাসিফিকেশন অফ ডিজিজেস (ICD) সিস্টেম থেকে উল্লেখযোগ্য পার্থক্য তুলে ধরে, যা এই যান্ত্রিক অন্তর্দৃষ্টিগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করার জন্য শ্রেণীবিভাগ আপডেট করার প্রয়োজনীয়তার ইঙ্গিত দেয়।
এই বহুমাত্রিক পদ্ধতি ব্যবহার করে, লেখকরা খুঁজে পেয়েছেন যে সোরিয়াসিস, যা প্রাথমিকভাবে ত্বকে প্রকাশ পায়, এটি প্রদাহজনক অন্ত্রের রোগ (IBD) এর সাথে ঘনিষ্ঠভাবে সম্পর্কিত, যা অন্ত্রকে প্রভাবিত করে।
যদিও এটি আগে জানা গেছে যে এই রোগগুলির মধ্যে একটি যোগসূত্র রয়েছে, তবে এটি আকর্ষণীয় যে একটি সম্পূর্ণ ডেটা-চালিত পদ্ধতি এই সম্পর্কটি পুনরুত্পাদন করতে পারে। একইভাবে, রোগের মানচিত্রটি টাইপ 2 ডায়াবেটিস, একটি বিপাকীয় রোগ এবং আলঝেইমার রোগ, একটি অবক্ষয়জনিত মস্তিষ্কের রোগের মধ্যে একটি শক্তিশালী লিঙ্ক দেখায়। এই ঘনিষ্ঠ সম্পর্কগুলি শারীরবৃত্তীয় নৈকট্য দ্বারা ব্যাখ্যা করা কঠিন এবং একটি গভীর অন্তর্নিহিত সংযোগের পরামর্শ দেয়। “
ডঃ লেনা মোবাস, প্রধান লেখক
আরও ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের দিকে
গবেষণায় একটি জিন সম্পর্কিত প্রকাশনার সংখ্যা এবং সেই জিনের সাথে যুক্ত রোগের সংখ্যার মধ্যে একটি শক্তিশালী সম্পর্ক পাওয়া গেছে। লক্ষণগুলির জন্য অনুরূপ পারস্পরিক সম্পর্ক পাওয়া গেছে। এটি ইঙ্গিত দেয় যে একটি জিন বা উপসর্গ যত বেশি অধ্যয়ন করা হয়, তত বেশি রোগের সাথে এটি যুক্ত হয়, যা মৃত্যুহার দ্বারা নির্দেশিত সামগ্রিক রোগের বোঝা দ্বারা চালিত হয়। রোগ জুড়ে ডেটা সমৃদ্ধতার পার্থক্যের জন্য অ্যাকাউন্ট করার জন্য, দলটি বিভিন্ন কৌশল প্রয়োগ করেছে, যেমন রোগগুলির মধ্যে সম্পর্ক পরিমাপ করার জন্য বিভিন্ন পদ্ধতির ঐক্যমত্য ব্যবহার করা এবং বিভিন্ন ডেটা স্তরকে একীভূত করা।
গবেষণা ক্যান্সার এবং অ-ক্যান্সার রোগের স্বতন্ত্র ক্লাস্টার সনাক্ত করে। ক্যান্সার ক্লাস্টারের মধ্যে, গবেষণায় তারা যে অঙ্গে উদ্ভাসিত হয়েছিল তার পরিবর্তে ক্যান্সার কোষের উত্সের উপর ভিত্তি করে গ্রুপিং পর্যবেক্ষণ করেছে। একটি অঙ্গের এপিথেলিয়াল আস্তরণ থেকে উদ্ভূত ক্যান্সারগুলি নরম টিস্যু থেকে উদ্ভূত সারকোমা থেকে উল্লেখযোগ্যভাবে আলাদা। প্রক্রিয়াগুলির এই ক্লাস্টারিং জটিল রোগের মিথস্ক্রিয়া বুঝতে এবং আরও লক্ষ্যযুক্ত থেরাপি বিকাশে সহায়তা করতে পারে।
সামগ্রিকভাবে, রোগের এই বহুমাত্রিক ম্যাপিং রোগের শ্রেণীবিভাগ এবং ওষুধ আবিষ্কারের জন্য একটি সম্ভাব্য দৃষ্টান্ত পরিবর্তন করে।
“বিচ্ছিন্ন ডেটা উত্সগুলিকে একীভূত করার মাধ্যমে, এই পদ্ধতিটি রোগ সম্পর্কের আরও সূক্ষ্ম বোঝাপড়া প্রদান করে, যার ফলে কার্যকর ওষুধের বিকাশকে সহজতর করে এবং ক্রমবর্ধমান বহু-রোগ চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে৷ এই ডেটা-চালিত দৃষ্টিকোণ ভবিষ্যতের গবেষণা এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালগুলিকে উপকৃত করতে পারে, এটি প্রশস্ত করে৷ আরো ব্যক্তিগতকৃত এবং কার্যকর চিকিৎসার জন্য উপায়,” Möbus বলেছেন।
গবেষণাটি ইউরোপীয় ইউনিয়নের ইনোভেটিভ মেডিসিন ইনিশিয়েটিভ 2 (আইএমআই2), ফিনল্যান্ডের একাডেমি, ইউরোপীয় গবেষণা কাউন্সিল (ইআরসি) প্রোগ্রাম এবং ট্যাম্পের ইনস্টিটিউট ফর অ্যাডভান্সড স্টাডি (আইএএস) দ্বারা সমর্থিত ছিল।
