কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নতুন রিসেপ্টর মডেলের মাধ্যমে মানসিক স্বাস্থ্য রোগের জন্য ওষুধ আবিষ্কারকে অগ্রসর করে

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) অণু সনাক্ত করতে সাহায্য করতে পারে যা মানসিক স্বাস্থ্যের ব্যাধিগুলির চিকিত্সার জন্য নতুন ওষুধ হিসাবে কাজ করতে পারে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা গুরুত্বপূর্ণ রিসেপ্টরগুলির ত্রিমাত্রিক কাঠামোর পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, যার ফলে সম্ভাব্য ওষুধের বিকাশ ত্বরান্বিত হয়। এটি উপসালা বিশ্ববিদ্যালয় দ্বারা 2017 সালে প্রকাশিত একটি নতুন গবেষণার ফলাফল বৈজ্ঞানিক অগ্রগতি.

ওষুধের বিকাশে, পরীক্ষামূলক পদ্ধতিগুলি প্রায়শই একটি লক্ষ্য প্রোটিনের ত্রিমাত্রিক গঠন নির্ধারণ করতে এবং অণুগুলি কীভাবে এটির সাথে আবদ্ধ হয় তা বোঝার জন্য ব্যবহৃত হয়। এই তথ্য কার্যকরভাবে ড্রাগ অণু ডিজাইন করার জন্য প্রয়োজন. যাইহোক, কাঠামো নির্ধারণের প্রক্রিয়াটি দাবিদার হতে পারে, যার অর্থ এই কৌশলটি সর্বদা উপযুক্ত নয়।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা পদ্ধতির বিকাশের জন্য ধন্যবাদ, এখন প্রোটিনের গঠন আগের চেয়ে আরও সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করা সম্ভব।

এই গবেষণায়, উপসালা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা রিসেপ্টরের অজানা ত্রিমাত্রিক কাঠামোর একটি মডেল তৈরি করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করেছেন। এই ক্ষেত্রে, TAAR1 রিসেপ্টর মানসিক স্বাস্থ্যের ব্যাধিগুলির জন্য ওষুধ তৈরির জন্য একটি আকর্ষণীয় লক্ষ্য প্রোটিন। TAAR1 সক্রিয় করে এমন ওষুধের অণুগুলি সিজোফ্রেনিয়া এবং বিষণ্নতার চিকিৎসায় আশাব্যঞ্জক ফলাফল দেখিয়েছে।

গবেষকরা তখন সুপারকম্পিউটারগুলি ব্যবহার করে রাসায়নিক লাইব্রেরিগুলি অনুসন্ধান করার জন্য যেখানে লক্ষাধিক অণু রয়েছে তা খুঁজে বের করতে যা মডেলের সাথে সবচেয়ে উপযুক্ত। ক্যারোলিনস্কা ইনস্টিটিউটের গবেষণা সহকর্মীরা তখন পরীক্ষায় রিসেপ্টরগুলির সাথে আবদ্ধ হওয়ার প্রত্যাশিত অণুগুলি পরীক্ষা করেছিলেন। অপ্রত্যাশিতভাবে, প্রচুর সংখ্যক অণু TAAR1 সক্রিয় করেছে এবং সবচেয়ে শক্তিশালী একটি প্রাণী পরীক্ষায় আশাব্যঞ্জক প্রভাবও দেখিয়েছে।

গবেষণার চূড়ান্ত পর্যায়ে, TAAR1 এর পরীক্ষামূলক কাঠামো হঠাৎ উপলব্ধ হয়ে ওঠে এবং গবেষকরা তাদের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেলের সাথে তুলনা করতে সক্ষম হন।

“এআই দ্বারা উত্পন্ন কাঠামোর নির্ভুলতা বিস্ময়কর ছিল – আমি এটি বিশ্বাস করতে পারিনি। ফলাফলগুলিও দেখায় যে এআই মডেলিং উল্লেখযোগ্যভাবে ঐতিহ্যগত পদ্ধতিগুলিকে ছাড়িয়ে গেছে। আমরা এখন রিসেপ্টরগুলির জন্য একই কৌশলগুলি ব্যবহার করতে পারি যা আমরা শুধুমাত্র আগে স্বপ্ন দেখতে পারতাম”, জেনস কার্লসন, যিনি উপসালা বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষণার অংশের নেতৃত্ব দিয়েছেন, ব্যাখ্যা করেছেন।