স্ট্যানফোর্ড গবেষকরা প্রায় ৩০০টি নতুন ব্যাকটেরিওফাজ (bacteriophage) ডিজাইন এবং সংশ্লেষণ করতে Evo 2 জেনারেটিভ-AI মডেলটি ব্যবহার করেছেন। ল্যাবরেটরি পরীক্ষা নিশ্চিত করেছে যে এর মধ্যে ১৬টি ভাইরাস দক্ষতার সাথে E. coli-কে মেরে ফেলে। এই কাজটি দেখায় যে de novo জৈবিক ডিজাইন একটি কোডের লাইন থেকে একটি জীবন্ত অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল এজেন্টে রূপান্তরিত হতে পারে।
একটি ডিজিটাল সিকোয়েন্স থেকে প্রকৃত ভাইরাসে
অ্যাসিস্ট্যান্ট প্রফেসর ব্রায়ান হাই, ডাইটার শোয়ার্জ ফাউন্ডেশন স্ট্যানফোর্ড ডেটা সায়েন্স ইনস্টিটিউটের সাথে মিলে Evo 2-কে সুপরিচিত ফেজ ΦX174-এর জিনোম প্রদান করেন। Evo 2 ডিএনএ-কে একটি ভাষার মতো বিবেচনা করে, এমন সিকোয়েন্স অনুমান করে যা কার্যকরী প্রোটিনে ভাঁজ হতে পারে এবং একটি কার্যকর ভাইরাসে পরিণত হতে পারে। মডেলটি শত শত স্বতন্ত্র ডিএনএ স্ট্রিং তৈরি করেছে; রাসায়নিক সংশ্লেষণ সেগুলোকে প্রায় ৩০০টি ফেজ পার্টিকেলের একটি লাইব্রেরিতে রূপান্তরিত করেছে।
একটি কম্পিউটার-জেনারেটেড স্ট্রিংকে একটি ভৌত ভাইরাসে রূপান্তর করতে কেবল প্রিন্টারের মতো ধাপের চেয়ে বেশি কিছু প্রয়োজন ছিল। দলটি কাস্টম ডিএনএ অলিগোনিউক্লিওটাইড অর্ডার করেছিল, পূর্ণ জিনোম অ্যাসেম্বল করেছিল এবং প্রতিটি কনস্ট্রাক্ট একটি ব্যাকটেরিয়াল হোস্টের মধ্যে প্রবর্তন করেছিল যা একটি ফেজকে "বুট আপ" করতে পারে। এই ওয়ার্কফ্লো—ডিজাইন, সিন্থেসিস, অ্যাসেম্বলি এবং রেসকিউ—প্রাকৃতিক ফেজ আইসোলেটের জন্য দীর্ঘকাল ধরে মানদণ্ড হিসেবে ব্যবহৃত হয়ে আসছে, তবে সম্পূর্ণ AI-নির্মিত জিনোমের ক্ষেত্রে এটি খুব কম প্রয়োগ করা হয়েছে।
অ্যান্টিব্যাকটেরিয়াল কার্যকারিতার জন্য স্ক্রিনিং
আসল পরীক্ষা ছিল কোনো AI-ডিজাইন করা ফেজ কোনো ব্যাকটেরিয়াল টার্গেটকে সংক্রমিত এবং ধ্বংস করতে পারে কি না। গবেষকরা ৩০০টি প্রার্থীর বিরুদ্ধে E. coli-এর একটি ল্যাবরেটরি স্ট্রেন ব্যবহার করে পরীক্ষা করেন, যা মূত্রনালীর সংক্রমণের একটি সাধারণ কারণ এবং অ্যান্টিবায়োটিক-প্রতিরোধ গবেষণার একটি মডেল। প্লাক অ্যাসে (plaque assays) এবং গ্রোথ-ইনহিবিশন পরিমাপের পরে, ১৬টি ফেজ ব্যাকটেরিয়াল কালচার দ্রুত লাইসিস (lysis) এবং উচ্চ বার্স্ট সাইজ (burst sizes—একটি সংক্রমিত কোষ থেকে কতগুলো নতুন ফেজ পার্টিকেল নির্গত হয়) প্রদর্শনের জন্য স্বতন্ত্র হয়ে ওঠে।
সেই ১৬টি সফল ফেজ কেবল স্ক্রিনিংয়ে টিকেইনি; তারা হত্যার দক্ষতার ক্ষেত্রে অনেক প্রাকৃতিক ΦX174 আত্মীয়দের চেয়েও ভালো পারফর্ম করেছে। ডেটা নির্দেশ করে যে Evo 2 পরিচিত ভাইরাল ফাংশনগুলো পুনরুৎপাদন করতে পারে এবং সেই সিকোয়েন্স স্পেসটিও অন্বেষণ করতে পারে যা জীববিজ্ঞান কখনও নমুনা হিসেবে দেখেনি, যা কার্যকর এবং শক্তিশালী সমাধান প্রদান করে।
অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল গবেষণার জন্য এটি কেন গুরুত্বপূর্ণ
ফেজ থেরাপি—ব্যাকটেরিয়া শিকারি ভাইরাস ব্যবহার করা—অ্যান্টিবায়োটিক-প্রতিরোধী সংক্রমণের বৈশ্বিক বৃদ্ধির একটি সম্ভাব্য সমাধান হিসেবে পুনরায় আবির্ভূত হয়েছে। প্রথাগত আবিষ্কার পয়ঃনিষ্কাশন ব্যবস্থা, মাটি বা প্রাণীর মাইক্রোবায়োমের মধ্যে ফেজ খোঁজার ওপর নির্ভর করে, যা একটি দীর্ঘ প্রক্রিয়া এবং যার ফলাফল অনিশ্চিত হতে পারে। Evo 2 একটি 'কম্পিউট-ফার্স্ট' বিকল্প অফার করে: বিজ্ঞানীরা একটি ব্যাকটেরিয়াল টার্গেট নির্দিষ্ট করেন, মডেলটিকে সম্ভাব্য জিনোম তৈরি করতে দেন এবং তারপরে ল্যাবে একটি নির্দিষ্ট সেট পরীক্ষা করেন।
যদি এই পাইপলাইনটি স্কেল করা সম্ভব হয়, তবে এটি বছরের পর বছর ধরে চলা পরিবেশগত নমুনা সংগ্রহের কাজকে কয়েক সপ্তাহের in-silico ডিজাইন এবং হাই-থ্রুপুট সিন্থেসিসে সংকুচিত করতে পারে। চাহিদা অনুযায়ী ফেজ জিনোম তৈরি করা অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য ইঞ্জিনিয়ারিং করার সুযোগও তৈরি করে, যেমন বিস্তৃত হোস্ট রেঞ্জ বা ব্যাকটেরিয়ার অ্যান্টি-ফেজ প্রতিরক্ষার বিরুদ্ধে প্রতিরোধ ক্ষমতা।
ঝুঁকি এবং উন্মুক্ত প্রশ্ন
এই সাফল্য এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে। সমস্ত পরীক্ষা পেট্রি ডিশের মধ্যেই সীমাবদ্ধ ছিল; কোনো প্রাণী মডেল বা ক্লিনিকাল ট্রায়াল চালানো হয়নি। নিরাপত্তার উদ্বেগ রয়ে গেছে—রোগী বা পরিবেশে সিন্থেটিক ভাইরাস প্রবর্তন করলে অপ্রত্যাশিত পরিবেশগত প্রভাব পড়তে পারে। জেনেটিক্যালি ইঞ্জিনিয়ারড ফেজের জন্য রেগুলেটরি ফ্রেমওয়ার্ক এখনও বিবর্তিত হচ্ছে, এবং ল্যাবরেটরি কার্যকারিতা থেকে অনুমোদিত থেরাপিতে পৌঁছানোর পথটি দীর্ঘ হতে পারে।
তাছাড়া, যদিও Evo 2 ΦX174-এর মতো তুলনামূলক সহজ এবং সুপরিচিত একটি ফেজের ক্ষেত্রে সফল হয়েছে, মডেলটি আরও বড়, আরও জটিল ভাইরাল জিনোম পরিচালনা করতে পারে কি না বা এমন ফেজ ডিজাইন করতে পারে কি না যা in vivo-তে ব্যাকটেরিয়ার ইমিউন সিস্টেমকে মোকাবিলা করতে সক্ষম, তা এখনও দেখা বাকি। বর্তমান সাফল্যটি যেকোনো ভাইরাস শূন্য থেকে তৈরি করার সার্বজনীন ক্ষমতার চেয়ে ΦX174-এর প্রচুর ডেটার ওপর মডেলটির প্রশিক্ষণের প্রতিফলন হতে পারে।
এরপর কী হবে
স্ট্যানফোর্ড টিম ১৬টি প্রধান ফেজকে ক্লিনিক্যালি প্রাসঙ্গিক E. coli স্ট্রেনের বিরুদ্ধে পরীক্ষা করবে, যার মধ্যে রয়েছে মাল্টিপল অ্যান্টিবায়োটিক প্রতিরোধী স্ট্রেন। সমান্তরাল কাজ অন্বেষণ করবে যে Evo 2-কে অন্যান্য সমস্যাযুক্ত ব্যাকটেরিয়া যেমন Klebsiella বা Pseudomonas-এর জন্য ফেজ ডিজাইন করতে প্রম্পট করা যায় কি না। সিন্থেসিস স্কেল আপ করা—কয়েকশ প্রার্থী থেকে হাজার হাজার প্রার্থীর মধ্যে নিয়ে যাওয়া—একটি অগ্রাধিকার হবে, কারণ বড় লাইব্রেরি আরও শক্তিশালী বা বিস্তৃতভাবে কাজ করে এমন ভাইরাস প্রকাশ করতে পারে।
ফেজ থেরাপির বাইরেও, এই পদ্ধতিটি অন্যান্য বায়ো-ইঞ্জিনিয়ারিং লক্ষ্যগুলোর জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে: শিল্প রসায়নের জন্য এনজাইম ডিজাইন করা, সিন্থেটিক মেটাবলিক পাথওয়ে তৈরি করা, বা এমনকি নতুন ভ্যাকসিন ভেক্টর তৈরি করা। কার্যকরী ডিএনএ সিকোয়েন্স তৈরি করার Evo 2-এর ক্ষমতা এমন একটি ভবিষ্যতের দিকে নির্দেশ করে যেখানে "কোড" জীবন্ত সিস্টেমের জন্য একটি সার্বজনীন ডিজাইন ল্যাঙ্গুয়েজ হয়ে উঠবে।
সারসংক্ষেপ
স্ট্যানফোর্ডের Evo 2 মডেল একটি কম্পিউটেশনাল প্রেডিকশনকে একটি জীবন্ত অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল টুলে রূপান্তরিত করেছে, যা প্রদর্শন করে যে AI-চালিত 'de novo' জীববিজ্ঞান একটি প্রধান প্যাথোজেন ধ্বংস করতে সক্ষম কার্যকরী ভাইরাস তৈরি করতে পারে। এই প্রুফ-অফ-কনসেপ্ট ডিজিটাল ডিজাইন এবং বাস্তব জগতের থেরাপিউটিকসের মধ্যকার ব্যবধান কমিয়ে আনে, তবে সিন্থেটিক ফাজগুলো অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল অস্ত্রাগারের একটি নিয়মিত অংশ হয়ে ওঠার আগে নিরাপত্তা, রেগুলেটরি এবং স্কেলেবিলিটি সংক্রান্ত চ্যালেঞ্জগুলো অবশ্যই সমাধান করতে হবে।