জেনারেটিভ এআই এবং বায়োটেকনোলজির মেলবন্ধন বিপুল পরিমাণ পুঁজি আকর্ষণ করছে, কারণ শীর্ষস্থানীয় গবেষকরা সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক LLM কাজ ছেড়ে বৈজ্ঞানিক প্রয়োগের দিকে ঝুঁকছেন। জানা গেছে, OpenAI-এর গবেষক মাইলস ওয়াং (Miles Wang) একটি নতুন উদ্যোগ শুরু করার প্রস্তুতি নিচ্ছেন যা উন্নত এআই মডেলিংয়ের মাধ্যমে ওষুধ আবিষ্কারের প্রক্রিয়াকে আমূল বদলে দেবে।

OpenAI থেকে বায়োটেক-এ একটি উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ পদক্ষেপ

ওয়াং, হার্ভার্ডের কম্পিউটার-সায়েন্স গ্র্যাজুয়েট যিনি ২০২৪ সালে OpenAI-তে যোগ দিয়েছিলেন, তিনি ২ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে ২০০ মিলিয়ন ডলার সংগ্রহের জন্য আলোচনা করছেন। তিনি কিছু সংখ্যার বিষয়ে দ্বিমত পোষণ করেছেন, তবে তার এই প্রস্থান বিস্তৃত এআই ল্যাব থেকে উচ্চ-প্রভাবশালী বৈজ্ঞানিক ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান "মেধা পাচার" বা "brain drain"-কে নির্দেশ করে।

স্টার্টআপটি আরও বেশ কিছু OpenAI গবেষককে নিয়োগ করার পরিকল্পনা করছে, যা জৈবিক আবিষ্কারকে স্বয়ংক্রিয় করার লক্ষ্যে একটি নিবিড় প্রতিভার ভাণ্ডার তৈরি করবে। এই পদক্ষেপটি চ্যাটবট থেকে সরে এসে এমন মডেল তৈরির দিকে পরিবর্তনের সংকেত দেয় যা আণবিক জীববিজ্ঞানের জটিলতাগুলো মোকাবিলা করতে পারে।

ড্রাগ রিপারপাসিং এবং আণবিক পূর্বাভাসের লক্ষ্যমাত্রা

সম্পূর্ণ নতুন রাসায়নিক উপাদান খোঁজার পরিবর্তে, ওয়াংয়ের উদ্যোগটি এমন এআই মডেলের ওপর মনোনিবেশ করতে পারে যা বিদ্যমান, এফডিএ-অনুমোদিত (FDA-approved) ওষুধের নতুন ব্যবহার খুঁজে বের করবে এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালে ব্যর্থ হওয়া যৌগগুলোকে পুনরুজ্জীবিত করবে।

ড্রাগ রিপারপাসিং একটি স্পষ্ট বাণিজ্যিক সুবিধা প্রদান করে: নিরাপত্তা পরীক্ষা ইতিমধ্যেই সম্পন্ন হয়েছে, তাই নতুন ওষুধ তৈরির (de novo drug development) তুলনায় আয়ের পথ নাটকীয়ভাবে ছোট হয়ে আসে। বিভিন্ন জৈবিক লক্ষ্যের (biological targets) সাথে অণুগুলো কীভাবে যুক্ত হয় তা অনুমান করতে এআই ব্যবহার করার মাধ্যমে, স্টার্টআপটি বছরের পর বছর ল্যাবরেটরি কাজ এড়িয়ে যেতে পারে।

এআই-বায়োটেক খাতের বিস্ফোরক প্রবৃদ্ধি

ওয়াংয়ের মূল্যায়নের লক্ষ্যমাত্রা একটি দ্রুত উত্তপ্ত বাজারকে প্রতিফলিত করে। এআই-চালিত লাইফ-সায়েন্স ক্ষেত্রে ইতিমধ্যে বড় বড় প্রতিষ্ঠানগুলো আধিপত্য বিস্তার করছে:

  • Chai Discovery: আণবিক মিথস্ক্রিয়া (molecular interactions) পূর্বাভাসের জন্য মডেল তৈরির লক্ষ্যে ৩.৮ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে ৪০০ মিলিয়ন ডলার সংগ্রহ করেছে।
  • Isomorphic Labs: গুগল ডিপমাইন্ডের (Google DeepMind) একটি স্পিন-আউট কোম্পানি, যা এআই-চালিত ওষুধ আবিষ্কারের জন্য মে মাসে ২.১ বিলিয়ন ডলারের সিরিজ বি (Series B) ফান্ড সংগ্রহ করেছে।

এই চুক্তিগুলো দেখায় যে লাইটস্পিডের (Lightspeed) মতো ভেঞ্চার ফার্মগুলো—যাদের ওয়াংয়ের রাউন্ডে প্রধান ভূমিকা নিতে আগ্রহী বলে জানা গেছে—এআই-চালিত জীববিজ্ঞানকে অন্যতম লাভজনক ফ্রন্টিয়ার হিসেবে দেখছে।

এআই ল্যান্ডস্কেপের জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ

ওষুধ আবিষ্কারে বিশেষায়িত এআই আলোচনাকে বিমূর্ত এজিআই (AGI) বিতর্ক থেকে বাস্তব প্রয়োগিক এআই ফলাফলের দিকে নিয়ে যায়। যখন ওয়াংয়ের মতো গবেষকরা OpenAI-তে তৈরি করা স্কেলিং ল (scaling laws) এবং ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচারগুলোকে জৈবিক ডেটাসেটের ওপর প্রয়োগ করেন, তখন তারা বৈজ্ঞানিক উদ্ভাবনকে ত্বরান্বিত করেন। এআই ভ্যালু ক্রিয়েশনের পরবর্তী ঢেউ সম্ভবত ভৌত বিজ্ঞানের সাথে ভার্টিক্যাল ইন্টিগ্রেশনের (vertical integration) ওপর নির্ভর করবে।

মূল বিষয়সমূহ

  • বিপুল পুঁজির প্রবাহ: ওয়াং একটি এআই ড্রাগ-ডিসকভারি স্টার্টআপের জন্য ২ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে ২০০ মিলিয়ন ডলার খুঁজছেন।
  • কৌশলগত ফোকাস: উদ্যোগটি ড্রাগ রিপারপাসিংকে অগ্রাধিকার দেবে, যেখানে বিদ্যমান এফডিএ-অনুমোদিত ওষুধের নতুন ক্লিনিকাল প্রয়োগ খুঁজে বের করতে এবং বাজারে আনার সময় কমাতে এআই ব্যবহার করা হবে।
  • প্রতিযোগিতামূলক পরিস্থিতি: স্টার্টআপটি Chai Discovery এবং Isomorphic Labs-এর মতো উচ্চ-মূল্যের খেলোয়াড়দের সাথে অবস্থান করবে, যা এআই-চালিত লাইফ সায়েন্সের দিকে ভেঞ্চার ক্যাপিটাল (VC) বিনিয়োগের শক্তিশালী পরিবর্তনের ইঙ্গিত দেয়।

প্রাক্তন OpenAI গবেষক মাইলস ওয়াং একটি নতুন এআই-চালিত ড্রাগ-রিপারপাসিং স্টার্টআপের জন্য ২ বিলিয়ন ডলার মূল্যায়নে ২০০ মিলিয়ন ডলার সংগ্রহের চেষ্টা করছেন। যদি এই রাউন্ডটি সম্পন্ন হয়, তবে এই উদ্যোগটি হাতেগোনা কয়েকটি বায়োটেক-এআই স্পিন-আউটের সাথে যোগ দেবে যারা ইতিমধ্যে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার আকর্ষণ করেছে, যা নির্দেশ করে যে "এআই-ফর-বায়োলজি" প্রজেক্টগুলোতে কত দ্রুত পুঁজি প্রবাহিত হচ্ছে।

এলএলএম থেকে অণু (Molecules)

হার্ভার্ড থেকে কম্পিউটার-সায়েন্স ডিগ্রি অর্জনের পর ২০২৪ সালে ওয়াং OpenAI-তে যোগ দেন। সূত্র বলছে, তিনি এখন একই স্কেলিং কৌশল আণবিক বিজ্ঞানে প্রয়োগ করার পরিকল্পনা করছেন এবং বিদ্যমান ওষুধের নতুন ব্যবহার স্বয়ংক্রিয়ভাবে খুঁজে বের করতে পারে এমন একটি দল গঠনের জন্য বেশ কিছু OpenAI প্রাক্তন সদস্যকে নিয়োগ করছেন।

এই পদক্ষেপটি সাধারণ-উদ্দেশ্যমূলক এআই ল্যাব থেকে বিশেষায়িত বৈজ্ঞানিক ডোমেইনে একটি বৃহত্তর "মেধা পাচার" বা "brain drain"-কে প্রতিফলিত করে। গবেষকরা প্রোটিন কাঠামো, জিন প্রকাশ (gene expression) এবং রাসায়নিক মিথস্ক্রিয়ার মতো অনেক বেশি জটিল ডেটার ক্ষেত্রে টেক্সটের জন্য তৈরি করা প্রমাণিত ট্রান্সফরমার আর্কিটেকচার প্রয়োগ করার সুযোগ দেখছেন।

কেন ড্রাগ রিপারপাসিং?

বেশিরভাগ বায়োটেক স্টার্টআপ নতুন যৌগ (novel compounds) খোঁজার চেষ্টা করে, যা একটি ওষুধ বাজারে পৌঁছানোর আগে এক দশক সময় নিতে পারে এবং বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার খরচ করতে পারে। ওয়াংয়ের উদ্যোগটি একটি সংক্ষিপ্ত পথ খুঁজছে: বিদ্যমান এফডিএ-অনুমোদিত বা ব্যর্থ ট্রায়ালের পর স্থগিত হওয়া ওষুধের জন্য এআই ব্যবহার করে নতুন থেরাপিউটিক দিক খুঁজে বের করা। বিদ্যমান নিরাপত্তা ডেটা নিয়ন্ত্রক ধাপগুলোকে সহজ করে দেয় এবং আয়ের সময় নাটকীয়ভাবে কমিয়ে দিতে পারে।

মূল প্রযুক্তিটি একটি অণু কীভাবে বিভিন্ন জৈবিক লক্ষ্যের সাথে যুক্ত হয় তা অনুমান করবে এবং অপ্রত্যাশিত রোগের সংযোগগুলো চিহ্নিত করবে।

এআই-বায়োটেক ফান্ডিং বৃদ্ধি

ওয়াং-এর লক্ষ্যমাত্রা অনুযায়ী মূল্যায়ন কোনো অস্বাভাবিক বিষয় নয়। Chai Discovery আণবিক মিথস্ক্রিয়া (molecular interactions) পূর্বাভাস দেওয়ার মডেল তৈরির জন্য ৩.৮ বিলিয়ন ডলারের মূল্যায়নে ৪০০ মিলিয়ন ডলার সংগ্রহের কথা ঘোষণা করেছে। Google DeepMind থেকে বেরিয়ে আসা সংস্থা Isomorphic Labs একই উদ্দেশ্যে মে মাসে ২.১ বিলিয়ন ডলারের Series B ফান্ড সংগ্রহ করেছে। উভয় কোম্পানিই শীর্ষস্থানীয় ভেঞ্চার ফার্মগুলোর দৃষ্টি আকর্ষণ করেছে এবং জানা গেছে যে Lightspeed ওয়াং-এর ফান্ডিং রাউন্ডের নেতৃত্ব দেওয়ার জন্য আলোচনা করছে।

যা লক্ষ্য রাখা প্রয়োজন

স্টার্টআপটির প্রথম বৈজ্ঞানিক মাইলফলকগুলোও সমান গুরুত্বপূর্ণ হবে।

মূল কথা

মাইলস ওয়াং-এর ২ বিলিয়ন ডলারের একটি AI-চালিত ড্রাগ-রিপারপাসিং কোম্পানি গড়ার প্রচেষ্টা এটিই তুলে ধরে যে, কীভাবে পুঁজি সাধারণ লার্জ-ল্যাঙ্গুয়েজ-মডেল সংক্রান্ত কাজ থেকে দ্রুত বিশেষায়িত বৈজ্ঞানিক প্রয়োগের দিকে সরে যাচ্ছে। এই উদ্যোগটি বিদ্যমান ওষুধগুলোকে নতুনভাবে ব্যবহার করার মাধ্যমে নতুন থেরাপির সরবরাহ ত্বরান্বিত করতে পারে, তবে একে অবশ্যই ডেটার সীমাবদ্ধতা, নিয়ন্ত্রক তদারকি এবং মেধাবীর অভাব কাটিয়ে উঠতে হবে। স্টার্টআপটি AI-biotech বিপ্লবের একটি অগ্রণী নাম হবে কি না, তা নির্ভর করবে মডেলের পূর্বাভাসগুলোকে বাস্তব জগতের ক্লিনিক্যাল ফলাফলে রূপান্তরিত করার ক্ষমতার ওপর।