বৃহস্পতিবার ১২ নভেম্বর, ২০২৬

এআইয়ের হাত ধরে ১০ বছরের মধ্যে নির্মূল হবে ক্যানসারসহ জটিল রোগ—অ্যানথ্রপিক প্রধানের দাবি

রাইজিং কুমিল্লা ডেস্ক

RisingCumilla -Dario Amodei
অ্যানথ্রপিকের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা (সিইও) দারিও আমোদেই/ছবি: সংগৃহীত

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (এআই) দ্রুত অগ্রগতিতে আগামী এক দশকের মধ্যেই ক্যানসার, আলঝেইমার, হৃদ্‌রোগ ও মানসিক অসুস্থতার মতো জটিল রোগের কার্যকর সমাধান পাওয়া সম্ভব বলে আশাবাদ ব্যক্ত করেছেন এআই প্রতিষ্ঠান অ্যানথ্রপিকের প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা (সিইও) দারিও আমোদেই।

তবে তাঁর এমন পূর্বাভাসকে অতিরিক্ত আশাবাদী বলে মনে করছেন ওষুধশিল্পের শীর্ষ নির্বাহী ও চিকিৎসাবিজ্ঞানীরা। তাঁদের মতে, চিকিৎসা গবেষণায় এআই নতুন সম্ভাবনার দ্বার খুললেও এত অল্প সময়ে এসব রোগের অবসান ঘটানো বাস্তবসম্মত নয়।

ক্লড (Claude) নামের জনপ্রিয় এআই মডেলের নির্মাতা প্রতিষ্ঠান অ্যানথ্রপিকের সিইও দারিও আমোদেই সম্প্রতি এক বক্তব্যে বলেন, ক্যানসার, আলঝেইমার, হৃদ্‌রোগ ও মানসিক অসুস্থতা আগামী এক দশকেরও কম সময়ের মধ্যে অতীতের বিষয় হয়ে যেতে পারে। তাঁর বিশ্বাস, চিকিৎসাবিজ্ঞানে এআইয়ের কার্যকর প্রয়োগ নিশ্চিত করা গেলে মানবসভ্যতা এমন এক পর্যায়ে পৌঁছাবে, যেখানে দীর্ঘদিনের অমীমাংসিত অনেক রোগের সমাধান সম্ভব হবে।

শুধু আমোদেই নন, প্রযুক্তি বিশ্বের আরও কয়েকজন প্রভাবশালী ব্যক্তিও এআইয়ের মাধ্যমে চিকিৎসাবিজ্ঞানে বড় ধরনের পরিবর্তনের সম্ভাবনা দেখছেন। ইলন মাস্কের পাশাপাশি গুগলের এআই বিভাগের প্রধান ডেমিস হাসাবিস মনে করেন, কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সাহায্যে ওষুধ আবিষ্কারের দীর্ঘ প্রক্রিয়া কয়েক সপ্তাহে নামিয়ে আনা সম্ভব। এমনকি আগামী এক দশকের মধ্যে সব ধরনের রোগের অবসান ঘটানোর সম্ভাবনার কথাও বলেছেন তিনি।

এআইয়ের এমন সম্ভাবনার উদাহরণ হিসেবে প্রায়ই সামনে আনা হয় গুগলের তৈরি আলফাফোল্ড (AlphaFold) প্রযুক্তিকে। এটি ২০ কোটির বেশি প্রোটিনের গঠন শনাক্ত করতে সক্ষম হয়েছে। জীববিজ্ঞানের গবেষণায় এই সাফল্যকে গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি হিসেবে বিবেচনা করা হয়। তবে বিজ্ঞানীদের ব্যাখ্যা, প্রোটিনের গঠন সম্পর্কে ধারণা পাওয়া আর ক্যানসার কিংবা আলঝেইমারের মতো জটিল রোগের কার্যকর চিকিৎসা আবিষ্কার করা সম্পূর্ণ ভিন্ন বিষয়।

এআই দিয়ে ওষুধ আবিষ্কারে সংশয়

এআইয়ের মাধ্যমে অল্প সময়ে নতুন ওষুধ আবিষ্কারের দাবি নিয়ে প্রশ্ন তুলেছেন ওষুধ প্রস্তুতকারক প্রতিষ্ঠান ভার্টেক্স ফার্মাসিউটিক্যালসের নির্বাহী চেয়ারম্যান জেফ লেইডেন। তিনি এ ধরনের সময়সীমাকে ‘সম্পূর্ণ ভিত্তিহীন’ বলে মন্তব্য করেছেন।

লেইডেনের ভাষ্য অনুযায়ী, তাঁদের প্রতিষ্ঠান প্রায় ৫০টি এআই কোম্পানির প্রযুক্তি ব্যবহার করে ১০ হাজার ওষুধের যৌগ বিশ্লেষণ করেছে। কিন্তু এসব প্রযুক্তির মাধ্যমে এমন কোনো কার্যকর ওষুধ পাওয়া যায়নি, যা এআই এককভাবে তৈরি করতে সক্ষম হয়েছে।

বিশেষজ্ঞদের মতে, কম্পিউটারের মাধ্যমে সম্ভাবনাময় কোনো ওষুধের অণু খুঁজে পাওয়াই ওষুধ আবিষ্কারের চূড়ান্ত সাফল্য নয়। প্রাথমিকভাবে শনাক্ত করা যৌগকে প্রথমে পরীক্ষাগারে পরীক্ষা করতে হয়। এরপর প্রাণীর শরীরে পরীক্ষা এবং পর্যায়ক্রমে মানুষের ওপর ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল পরিচালনা করতে হয়। সব ধাপের ফল সন্তোষজনক হলে তবেই নিয়ন্ত্রক সংস্থার অনুমোদনের প্রশ্ন আসে।

সাধারণত একটি নতুন ওষুধ বাজারে আনতে ১০ থেকে ১২ বছর পর্যন্ত সময় লাগতে পারে। এআই গবেষণার প্রাথমিক পর্যায়কে দ্রুততর করতে এবং সম্ভাবনাময় ওষুধের উপাদান শনাক্ত করতে সহায়তা করলেও পরীক্ষার এসব ধাপ এড়িয়ে যাওয়ার সুযোগ নেই।

জীববিজ্ঞানের জটিলতা এখনো বড় চ্যালেঞ্জ

জ্ঞানবিজ্ঞানী গ্যারি মার্কাস ও হৃদ্‌রোগ বিশেষজ্ঞ এরিক টোপোলের মতো সমালোচকদের মতে, বর্তমান এআই মডেলগুলোর জীববিজ্ঞানের জটিল কার্যকারণ বোঝার সক্ষমতা এখনো সীমিত। ফলে এআইয়ের বর্তমান সাফল্যকে ভবিষ্যতে সব রোগ নির্মূলের নিশ্চয়তা হিসেবে দেখার সুযোগ নেই।

২০২৬ সাল পর্যন্ত এআইয়ের নকশায় তৈরি কোনো ওষুধ পূর্ণাঙ্গ ক্লিনিক্যাল অনুমোদন পেয়ে চিকিৎসাক্ষেত্রে ব্যাপকভাবে প্রতিষ্ঠিত হয়নি বলেও উল্লেখ করছেন সংশ্লিষ্ট বিশেষজ্ঞরা।

এ ক্ষেত্রে যুক্তরাষ্ট্রের ১৯৭০-এর দশকে শুরু হওয়া ‘ক্যানসারবিরোধী যুদ্ধের’ উদাহরণ টানছেন তাঁরা। ওই সময়ও দ্রুত ক্যানসার জয় করার উচ্চাভিলাষী প্রতিশ্রুতি দেওয়া হয়েছিল। কিন্তু কয়েক দশক পেরিয়ে গেলেও রোগটির সব ধরনের চিকিৎসা নিশ্চিত করা সম্ভব হয়নি।

বিশেষজ্ঞদের অভিমত, এআই নিঃসন্দেহে চিকিৎসাবিজ্ঞানে যুগান্তকারী পরিবর্তন আনতে পারে। রোগ শনাক্তকরণ, নতুন ওষুধের উপাদান খোঁজা এবং চিকিৎসা গবেষণার গতি বাড়ানোর ক্ষেত্রে এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখার সুযোগ রয়েছে। তবে বৈজ্ঞানিক গবেষণার অগ্রগতিকে নিশ্চিত চিকিৎসাসাফল্য হিসেবে তুলে ধরা ঠিক হবে না। এতে সাধারণ মানুষের মধ্যে অবাস্তব প্রত্যাশা তৈরি হতে পারে।

তাঁদের মতে, এআইয়ের সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর পাশাপাশি বৈজ্ঞানিক পরীক্ষা, দীর্ঘমেয়াদি গবেষণা ও চিকিৎসার বাস্তব সীমাবদ্ধতাকেও গুরুত্ব দিতে হবে।

আরও পড়ুন