গুগল ডিপমাইন্ডের সর্বশেষ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা মডেল AlphaGenome, ১ মিলিয়ন ডিএনএ বেস একসাথে বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা অর্জন করেছে। এই তথ্য ২৮ জানুয়ারি প্রকাশিত নেচার জার্নালে প্রকাশিত গবেষণায় তুলে ধরা হয়েছে এবং জিনোমিক ডেটা ব্যাখ্যায় নতুন সম্ভাবনা নির্দেশ করে।
পূর্বে ব্যবহৃত Borzoi মডেল সর্বোচ্চ ৫ লক্ষ বেস পর্যন্ত বিশ্লেষণ করতে পারত, যা AlphaGenome-এর ক্ষমতার অর্ধেক মাত্র। ডিপমাইন্ডের ধারাবাহিক উন্নয়নের ফলে প্রসঙ্গের দৈর্ঘ্য দ্বিগুণ হয়েছে, ফলে দীর্ঘ DNA সিকোয়েন্সের জটিলতা আরও ভালোভাবে ধরা সম্ভব হয়েছে।
এই মডেলটি বিরল জেনেটিক রোগের নির্ণয়, ক্যান্সারজনিত মিউটেশন সনাক্তকরণ, কৃত্রিম ডিএনএ বা থেরাপিউটিক আরএনএ ডিজাইন ইত্যাদি ক্ষেত্রে ব্যবহারিক সুবিধা প্রদান করতে পারে। তাছাড়া, মৌলিক জীববিজ্ঞান গবেষণায় জিনের কার্যপ্রণালী বোঝার জন্যও এটি গুরুত্বপূর্ণ হাতিয়ার হিসেবে কাজ করবে বলে আশা করা হচ্ছে।
স্ট্যানফোর্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটেশনাল বায়োলজি বিশেষজ্ঞ অ্যানশুল কুন্দাজে উল্লেখ করেন, AlphaGenome কেবল মডেলের আকারে বড় নয়, তার ব্যবহারিক দিক থেকে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতি ঘটিয়েছে। তিনি বলেন, দীর্ঘ DNA সিকোয়েন্স বিশ্লেষণ করার ক্ষমতা জিনের দূরবর্তী নিয়ন্ত্রণ সম্পর্কগুলো উন্মোচনে সহায়তা করে।
উদাহরণস্বরূপ, কোনো একক জেনেটিক পরিবর্তন কাছাকাছি জিনে প্রভাব না ফেললেও দূরবর্তী জিনের কার্যকলাপ পরিবর্তন করতে পারে। AlphaGenome এই ধরনের দীর্ঘমেয়াদী সংযোগ সনাক্ত করতে পারার ফলে জিনের জটিল নেটওয়ার্কের নতুন দিক উন্মোচিত হতে পারে।
তবে মডেলটি এখনো সম্পূর্ণ নিখুঁত নয়। কুন্দাজের গবেষণাগারে অপ্রকাশিত ডেটা দেখায় যে, ব্যক্তিগত স্তরে জিনের কার্যকলাপের পরিবর্তন পূর্বাভাসে AlphaGenome কিছু সীমাবদ্ধতা দেখায়। বর্তমানে এটি মূলত মৌলিক গবেষণার জন্য উপযোগী এবং ক্লিনিক্যাল ডায়াগনোসিস বা থেরাপি সিদ্ধান্তে সরাসরি ব্যবহারযোগ্য নয়।
কুন্দাজের মতে, AlphaGenome তার বর্তমান আকারে সম্ভবত সর্বোচ্চ সীমা পৌঁছেছে; পরবর্তী বড় অগ্রগতি নতুন ধরনের ডেটা সরবরাহের মাধ্যমে সম্ভব হবে। ভবিষ্যতে মডেলকে আরও সমৃদ্ধ তথ্য দিয়ে প্রশিক্ষণ দিলে জিনোমিক বিশ্লেষণের সঠিকতা ও প্রয়োগের পরিসর বাড়বে বলে তিনি আশা প্রকাশ করেন।
কোল্ড স্প্রিং হারবার্ড ল্যাবের কম্পিউটেশনাল বায়োলজিস্ট পিটার কু উল্লেখ করেন, AlphaGenome একক বেসের স্তরে গুরুত্বপূর্ণ স্থান চিহ্নিত করতে সক্ষম, যা পূর্বের Borzoi মডেলের তুলনায় অনেক বেশি সূক্ষ্ম রেজোলিউশন প্রদান করে। এই উচ্চ রেজোলিউশন জিনের কার্যপ্রণালীকে আরও স্পষ্টভাবে বোঝার সুযোগ দেয়।
সারসংক্ষেপে, AlphaGenome ডিএনএ বিশ্লেষণের স্কেল ও নির্ভুলতায় নতুন মানদণ্ড স্থাপন করেছে, তবে ক্লিনিক্যাল প্রয়োগের জন্য অতিরিক্ত ডেটা ও মডেল উন্নয়ন প্রয়োজন। গবেষক ও চিকিৎসা বিশেষজ্ঞদের জন্য প্রশ্ন রয়ে যায়: কীভাবে এই প্রযুক্তিকে বাস্তব রোগ নির্ণয় ও চিকিৎসায় সংযুক্ত করা যায় এবং ভবিষ্যতে কোন ধরনের ডেটা মডেলের ক্ষমতা আরও বাড়াবে।
