মেশিন লার্নিং জিন ডেলিভারিতে বিপ্লব ঘটায়

জিন থেরাপি জেনেটিক রোগ নিরাময় করা সম্ভব, কিন্তু নতুন জিন নিরাপদে এবং কার্যকরভাবে প্যাকেজ করা এবং নির্দিষ্ট কোষে পৌঁছে দেওয়া একটি চ্যালেঞ্জ। সবচেয়ে বেশি ব্যবহৃত জিন ডেলিভারি ভেক্টর, অ্যাডেনো-সম্পর্কিত ভাইরাস (AAV) ডিজাইন করার জন্য বিদ্যমান পদ্ধতিগুলি প্রায়ই ধীর এবং অকার্যকর।

এখন, এমআইটি এবং হার্ভার্ডের ব্রড ইনস্টিটিউটের গবেষকরা একটি মেশিন লার্নিং পদ্ধতির বিকাশ করেছেন যা AAV-এর জন্য জিন থেরাপির প্রকৌশলকে দ্রুততর করার প্রতিশ্রুতি দেয়। টুলটি গবেষকদের সাহায্য করে AAV এর প্রোটিন বাইরের শেলকে, যাকে ক্যাপসিড বলা হয়, বিভিন্ন ধরনের কাঙ্খিত বৈশিষ্ট্য থাকতে পারে, যেমন নির্দিষ্ট অঙ্গে পণ্যসম্ভার সরবরাহ করার ক্ষমতা কিন্তু অন্যকে নয়, বা একাধিক প্রজাতিতে কাজ করার ক্ষমতা। অন্যান্য পদ্ধতিগুলি একবারে শুধুমাত্র একটি বৈশিষ্ট্য সহ ক্যাপসিডগুলির সন্ধান করে।

দলটি তাদের পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি ক্যাপসিড ডিজাইন করার জন্য একটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত AAV ​​টাইপ, AAV9 নামে পরিচিত, যা লিভারকে আরও দক্ষতার সাথে লক্ষ্য করে এবং সহজেই তৈরি করা যায়। তারা দেখেছে যে মেশিন লার্নিং মডেলের দ্বারা ভবিষ্যদ্বাণী করা প্রায় 90% ক্যাপসিড সফলভাবে তাদের পণ্যসম্ভার মানুষের লিভার কোষে পৌঁছে দিয়েছে এবং অন্যান্য পাঁচটি মূল মানদণ্ড পূরণ করেছে। তারা আরও দেখেছে যে তাদের মেশিন লার্নিং মডেলটি সঠিকভাবে ম্যাকাকগুলিতে প্রোটিনের আচরণের ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে, যদিও মডেলটি শুধুমাত্র মাউস এবং মানব কোষের ডেটাতে প্রশিক্ষিত ছিল। আবিষ্কারটি পরামর্শ দেয় যে নতুন পদ্ধতিগুলি বিজ্ঞানীদের আরও দ্রুত প্রজাতি জুড়ে AAV ইঞ্জিনিয়ার করতে সাহায্য করতে পারে, যা মানুষের মধ্যে জিন থেরাপি অনুবাদ করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

ফলাফল সম্প্রতি প্রকাশিত হয়েছে প্রকৃতি যোগাযোগবেন ডেভারম্যানের গবেষণাগার থেকে, একজন ইনস্টিটিউট বিজ্ঞানী এবং ব্রড স্ট্যানলি সাইকিয়াট্রিক রিসার্চ সেন্টারের ভেক্টর ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের পরিচালক। ফাতমা-এলজাহরা ইদ ডেভারম্যানের দলের একজন সিনিয়র মেশিন লার্নিং বিজ্ঞানী এবং গবেষণার প্রথম লেখক।

এটি একটি খুব অনন্য পদ্ধতি যা মেশিন লার্নিং বিজ্ঞানীদের সাথে কাজ করার জন্য ওয়েট ল্যাব জীববিজ্ঞানীদের গুরুত্বের উপর জোর দেয় যা মেশিন লার্নিং সাপোর্টিং ডেটা তৈরি করে এমন পরীক্ষা-নিরীক্ষা ডিজাইন করার জন্য, যা পরবর্তী চিন্তার পরিবর্তে।

বেন ডেভারম্যান, গবেষণা বিজ্ঞানী এবং ভেক্টর ইঞ্জিনিয়ারিং পরিচালক, স্ট্যানলি সাইকিয়াট্রিক রিসার্চ সেন্টার, ব্রড ইনস্টিটিউট

গ্রুপ লিডার কেন চ্যান, স্নাতক ছাত্র আলবার্ট চেন, গবেষণা সহযোগী ইসাবেল টোবে এবং ডেভারম্যান ল্যাবের বৈজ্ঞানিক উপদেষ্টা আলিনা চ্যানও গবেষণায় গুরুত্বপূর্ণ অবদান রেখেছেন।

মেশিনের জন্য পথ তৈরি করুন

AAV ডিজাইন করার ঐতিহ্যগত পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে লক্ষ লক্ষ ক্যাপসিড প্রোটিন ভেরিয়েন্ট ধারণকারী বড় লাইব্রেরি তৈরি করা এবং তারপর কোষ এবং প্রাণীদের মধ্যে নির্বাচনের একাধিক রাউন্ডের মাধ্যমে পরীক্ষা করা। এই প্রক্রিয়াটি ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ হতে পারে এবং প্রায়শই গবেষকরা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্যের সাথে শুধুমাত্র কয়েকটি ক্যাপসিড সনাক্ত করতে পারেন। এটি একাধিক মানদণ্ড পূরণ করে এমন ক্যাপসিডগুলি খুঁজে পাওয়া চ্যালেঞ্জিং করে তোলে।

অন্যান্য গোষ্ঠীগুলি বড় আকারের বিশ্লেষণের গতি বাড়ানোর জন্য মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছে, তবে বেশিরভাগ পদ্ধতিই প্রোটিনকে একটি ফাংশনের জন্য অন্যটির ব্যয়ে অপ্টিমাইজ করে।

ডেভারম্যান এবং ইদ বুঝতে পেরেছিলেন যে বিদ্যমান বৃহৎ AAV লাইব্রেরির উপর ভিত্তি করে ডেটাসেটগুলি মেশিন লার্নিং মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য উপযুক্ত নয়। “আমরা কেবল ডেটা নিচ্ছি না এবং মেশিন লার্নিং বিজ্ঞানীদের কাছে এটি খাওয়াচ্ছি না, আমরা ভাবছি, ‘মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে আরও ভাল প্রশিক্ষণ দেওয়ার জন্য আমাদের কী দরকার?'” ঈদ বলেছিলেন। “এটি খুঁজে বের করা সত্যিই সহায়ক।”

তারা প্রথমে একটি নতুন মাঝারি আকারের লাইব্রেরি তৈরি করতে প্রথম রাউন্ড মেশিন লার্নিং মডেলিং ব্যবহার করে, Fit4Function নামে, যেখানে ক্যাপসিডগুলি জেনেটিক কার্গো প্যাকেজ করার পূর্বাভাস দেওয়া হয়েছিল। দলটি প্রতিটি প্রজাতির জিন থেরাপির জন্য গুরুত্বপূর্ণ নির্দিষ্ট ফাংশন সহ ক্যাপসিডগুলি খুঁজে পেতে মানব কোষ এবং ইঁদুরের লাইব্রেরিগুলি স্ক্রীন করেছে। তারপরে তারা একাধিক মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করতে এই ডেটাগুলি ব্যবহার করেছিল, যার প্রত্যেকটি ক্যাপসিডের অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্সের উপর ভিত্তি করে একটি নির্দিষ্ট ফাংশনের পূর্বাভাস দিতে পারে। অবশেষে, তারা একযোগে একাধিক বৈশিষ্ট্যের জন্য অপ্টিমাইজ করা একটি “মাল্টিফাংশনাল” AAV লাইব্রেরি তৈরি করতে এই মডেলগুলিকে একত্রিত করে ব্যবহার করেছে৷

প্রোটিন ডিজাইনের ভবিষ্যত

ধারণার প্রমাণ হিসেবে, ডেভারম্যান ল্যাবে ইদ এবং অন্যান্য গবেষকরা লিভারের মানব কোষ এবং ইঁদুরের সক্ষমতা সহ একাধিক পছন্দসই বৈশিষ্ট্য সহ একটি ক্যাপসিড লাইব্রেরি ডিজাইন করেছেন। এই প্রোটিনের প্রায় 90% একই সাথে সমস্ত প্রয়োজনীয় ফাংশন প্রদর্শন করে।

গবেষকরা আরও দেখেছেন যে মডেলটি – শুধুমাত্র মাউস এবং মানব কোষের ডেটাতে প্রশিক্ষিত – সঠিকভাবে ভবিষ্যদ্বাণী করেছে কিভাবে AAVs ম্যাকাকগুলিতে বিভিন্ন অঙ্গে বিতরণ করে, পরামর্শ দেয় যে এই AAVগুলি ক্রস-প্রজাতি অনুবাদের একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে এটি করে। এর অর্থ হতে পারে যে ভবিষ্যতে, জিন থেরাপি গবেষকরা মানুষের মধ্যে বিভিন্ন ধরণের পছন্দসই বৈশিষ্ট্য সহ ক্যাপসিডগুলি আরও দ্রুত সনাক্ত করতে পারবেন।

ভবিষ্যতে, ইদ এবং ডেভারম্যান বলেছেন যে তাদের মডেল অন্যান্য দলগুলিকে জিন থেরাপি তৈরি করতে সাহায্য করতে পারে যা লক্ষ্য করে বা বিশেষভাবে লিভারকে এড়িয়ে যায়। তারা আরও আশা করে যে অন্যান্য ল্যাবগুলি তাদের নিজস্ব মডেল এবং লাইব্রেরি তৈরি করতে তাদের পদ্ধতি ব্যবহার করবে, যা একসাথে মেশিন লার্নিং অ্যাটলাস তৈরি করবে: একটি সংস্থান যা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে AAV ক্যাপসিডগুলি থেরাপির জিনগত পরীক্ষাকে ত্বরান্বিত করতে কয়েক ডজন বৈশিষ্ট্যে কীভাবে আচরণ করবে।