অ্যাকিউট মাইলয়েড লিউকেমিয়ার চিকিৎসায় নিয়োজিত চিকিৎসকদের এখনও চিকিৎসা শুরুর আগে জানার নির্ভরযোগ্য কোনো উপায় নেই যে রোগীর ক্যান্সার কেমোথেরাপিতে সাড়া দেবে কি না। কিংস কলেজ লন্ডনের একটি নতুন গবেষণা একটি অপ্রত্যাশিত সূত্রের দিকে ইঙ্গিত করছে: লক্ষ লক্ষ বছর আগে মানব জিনোমে স্থায়ী বাসিন্দা হয়ে যাওয়া প্রাচীন ভাইরাসের খণ্ডাংশ। Blood Neoplasia-তে প্রকাশিত এই গবেষণা অনুসারে, সেই ভাইরাল অবশেষ সম্পর্কিত তথ্য মেশিন-লার্নিং মডেলে সরবরাহ করলে মডেলগুলো কে চিকিৎসায় সাড়া দেবে তা পূর্বাভাস দিতে লক্ষণীয়ভাবে আরও ভালো পারফর্ম করেছে।
একটি রক্তের ক্যান্সার যা সহজ উত্তর দেয় না
অ্যাকিউট মাইলয়েড লিউকেমিয়া, বা AML, শুরু হয় অস্থিমজ্জায়, যেখানে শরীর রক্তকণিকা তৈরি করে। এটি একটি আক্রমণাত্মক ক্যান্সার, এবং কেমোথেরাপি এখনও মানক চিকিৎসার একটি কেন্দ্রীয় অংশ। তবুও ক্লিনিকাল চিত্রটি হতাশাজনকভাবে অনিশ্চিত। একাধিক পরীক্ষা চালানোর পরেও চিকিৎসকরা আত্মবিশ্বাসের সাথে বলতে পারেন না কোন রোগীরা রেমিশন অর্জন করবেন এবং কারা করবেন না।
উল্লেখযোগ্য সংখ্যক রোগীর তথাকথিত রিফ্র্যাক্টরি AML বিকশিত হয়। এই ব্যক্তিরা কেমোথেরাপির মধ্য দিয়ে যান কিন্তু কখনও সম্পূর্ণ রেমিশনে পৌঁছান না, অর্থাৎ চিকিৎসা সত্ত্বেও রোগটি টিকে থাকে। এই রোগীদের আগে থেকে চিহ্নিত করা হলে কেয়ার টিমগুলো আগেই ভিন্ন কৌশল বিবেচনা করতে পারত, যেসব চিকিৎসার কাজ হওয়ার সম্ভাবনা কম তাদের পার্শ্বপ্রতিক্রিয়া থেকে মানুষকে রক্ষা করতে পারত এবং তাদের দ্রুত বিকল্পের দিকে পরিচালিত করতে পারত। চিকিৎসকরা যা পরিমাপ করতে পারেন এবং যা পূর্বাভাস দিতে পারেন তার মধ্যে এই ব্যবধানই কিংস কলেজ লন্ডনের দলটি পূরণ করতে চেয়েছিল।
বিভিন্ন ধরনের ডেটা থেকে শেখা মডেল তৈরি
গবেষকরা মেশিন লার্নিংয়ের দিকে ঝুঁকেছেন, তিনটি মাল্টিলেয়ার মডেল তৈরি করেছেন এবং প্রতিটিকে ক্রমশ সমৃদ্ধতর তথ্যসেটে প্রশিক্ষণ দিয়েছেন। একটি একক পরিমাপ বা একটি একক পরীক্ষার ফলাফলের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, এই পদ্ধতিটি দলটিকে পরীক্ষা করার সুযোগ দিয়েছে যে নতুন ধরনের ডেটা যোগ করলে পূর্বাভাসের কর্মক্ষমতা উন্নত হয় কি না।
এই গবেষণায় AML-এ আক্রান্ত ২৭১ জন রোগীর রেকর্ড ব্যবহার করা হয়েছে যারা মানক কেমোথেরাপি পেয়েছিলেন। ডেটা কয়েকটি ক্ষেত্র জুড়ে বিস্তৃত ছিল:
- রুটিন কেয়ারের সময় সংগৃহীত ক্লিনিকাল তথ্য
- রোগীদের রোগ বর্ণনাকারী জৈবিক ও আণবিক পরিমাপ
- এন্ডোজেনাস রেট্রোভাইরাস, বা ERV-এর কার্যকলাপ বর্ণনাকারী ডেটা, যা জিনোমে এমবেড করা উত্তরাধিকারসূত্রে প্রাপ্ত ভাইরাল সিকোয়েন্স
এই উৎসগুলোকে স্তরে স্তরে সাজিয়ে, দলটি পর্যবেক্ষণ করতে পেরেছে প্রতিটি সংযোজন কী অবদান রেখেছে। ERV আচরণ অন্তর্ভুক্ত সংস্করণটি পূর্ববর্তী সংস্করণগুলোর চেয়ে ভালো পারফর্ম করেছে, যা ইঙ্গিত দেয় যে এই প্রাচীন সিকোয়েন্সগুলোর কার্যকলাপ চিকিৎসার প্রতিক্রিয়া সম্পর্কে এমন তথ্য বহন করে যা একা প্রচলিত ডেটা ধারণ করে না।
এন্ডোজেনাস রেট্রোভাইরাস কী?
অনেক পুরনো সংক্রমণের জীবাশ্ম
ERV হলো সেই ভাইরাসগুলোর জিনগত অবশেষ যা লক্ষ লক্ষ বছর আগে আমাদের বিবর্তনীয় পূর্বপুরুষদের সংক্রমিত করেছিল। সময়ের সাথে সাথে, সেই ভাইরাল সিকোয়েন্সগুলো জার্মলাইনে কপি হয়েছিল এবং প্রজন্মের পর প্রজন্ম ধরে প্রেরিত হয়েছে, মানব ডিএনএর একটি স্থায়ী অংশ হয়ে উঠেছে। এগুলো জিনোমের ননকোডিং অঞ্চলে অবস্থিত — যে অংশগুলো সরাসরি প্রোটিন তৈরির নির্দেশ দেয় না। এই অঞ্চলের কিছু অংশ এখনও ভালোভাবে বোঝা যায়নি এবং কখনও কখনও অনানুষ্ঠানিকভাবে "ডার্ক জিনোম" বলা হয়।
এই সিকোয়েন্সগুলো কেবল নিষ্ক্রিয় ধ্বংসাবশেষ নয়। ERV বিভিন্ন জৈবিক প্রক্রিয়াকে প্রভাবিত করতে পারে, যার মধ্যে কোন জিনগুলো চালু থাকে এবং কীভাবে ইমিউন সিগন্যালিং পরিচালিত হয় তা অন্তর্ভুক্ত। জিনোমে তাদের উপস্থিতির অর্থ হলো তারা একটি কোষ কীভাবে আচরণ করে তা প্রভাবিত করার সম্ভাবনা ধরে রাখে, এমনকি যদি তারা আর কার্যকর ভাইরাস তৈরি না করে।
ভাইরাল মিমিক্রি এবং প্রতিরোধের শিকড়
দলটির ফলাফল এমন একটি প্রক্রিয়ার দিকে ইঙ্গিত করে যাকে গবেষকরা "ভাইরাল মিমিক্রি" বলেন। এই পরিস্থিতিতে, একটি কোষ এমনভাবে আচরণ করে যেন একটি ভাইরাল সংক্রমণ চলছে, এমনকি যখন কোনোটি নেই। ভুল দিকে পরিচালিত প্রতিক্রিয়া ইমিউন এবং প্রদাহজনক সিগন্যালিং শুরু করতে পারে, এবং গবেষকরা পরামর্শ দেন যে এই কার্যকলাপ কিছু AML কোষে দেখা যাওয়া চিকিৎসা-প্রতিরোধী অবস্থা টিকিয়ে রাখতে সাহায্য করতে পারে।
অন্য কথায়, যে সিকোয়েন্সগুলো একসময় প্রাচীন সংক্রমণের চিহ্ন ছিল, সেগুলো একটি সমসাময়িক সমস্যায় অবদান রাখতে পারে: কেমোথেরাপি থেকে বেঁচে যাওয়া লিউকেমিয়া কোষ। ERV-সম্পর্কিত আচরণ এবং দুর্বল চিকিৎসা প্রতিক্রিয়ার মধ্যে দলটি যে সম্পর্ক পর্যবেক্ষণ করেছে তা এই ধারণার সাথে মিলে যায়, যদিও গবেষণাটি কারণ নয় বরং একটি সম্পর্ক প্রতিষ্ঠা করে।
কী উন্নত হয়েছে — এবং এর অর্থ কী
মডেলিং কাজ থেকে দুটি ফলাফল বিশেষভাবে লক্ষণীয়। প্রথমত, জিনোমে প্রাচীন ভাইরাল সিকোয়েন্সের আচরণ কেমোথেরাপিতে দুর্বল প্রতিক্রিয়ার সাথে সম্পর্কিত ছিল। দ্বিতীয়ত, যখন সেই ERV তথ্য অন্যান্য ক্লিনিকাল ও জৈবিক ডেটার সাথে মিলিত হয়েছিল, তখন কে চিকিৎসায় সাড়া দেবে তা চিহ্নিত করার মডেলের ক্ষমতা উন্নত হয়েছিল।
চূড়ান্ত মডেলটি বিকল্পগুলোর তুলনায় কম মিথ্যা পজিটিভও produced করেছে। এই প্রসঙ্গে একটি মিথ্যা পজিটিভ মানে হলো মডেল পূর্বাভাস দিয়েছে যে রোগীর রিফ্র্যাক্টরি AML হবে যখন সেই ব্যক্তি আসলে চিকিৎসায় সাড়া দিতে পারতেন। এই ভুলগুলো কমানো গুরুত্বপূর্ণ, কারণ ভুলভাবে কেমোথেরাপিকে বাতিল করে দেওয়া একটি পূর্বাভাস রোগীকে এমন একটি চিকিৎসা থেকে দূরে সরিয়ে দিতে পারে যা সাহায্য করত।
যে প্রশ্নগুলো এখনও খোলা
গবেষকরা তাদের ফলাফলের সীমাবদ্ধতা সম্পর্কে সতর্ক। একটি মূল অমীমাংসিত প্রশ্ন হলো ERV কার্যকলাপ সরাসরি কেমোথেরাপি প্রতিরোধের কারণ হয় কি না বা এটি কেবল কোনো গভীর প্রক্রিয়ার চিহ্ন হিসেবে এর সাথে চলে কি না। এর উত্তর দিতে আরও গবেষণা প্রয়োজন। যদি সম্পর্কটি কারণিক হয়, ভাইরাল অবশেষগুলো শেষ পর্যন্ত নতুন হস্তক্ষেপের লক্ষ্য হয়ে উঠতে পারে। যদি এটি একটি চিহ্ন হয়, সিকোয়েন্সগুলো তবুও একটি উপকারী পূর্বাভাস সংকেত হিসেবে কাজ করতে পারে।
এই গবেষণায় মানক কেমোথেরাপি গ্রহণকারী ২৭১ জন রোগীর একটি নির্দিষ্ট দলও অন্তর্ভুক্ত ছিল, এবং মেশিন-লার্নিং মডেলগুলো তাদের প্রশিক্ষণ ও যাচাইয়ের জন্য ব্যবহৃত ডেটার মতোই শক্তিশালী। এর কোনোটিই রুটিন ক্লিনিকাল ব্যবহারে পৌঁছানোর আগে বৃহত্তর এবং আরও বৈচিত্র্যময় রোগী জনসংখ্যার মধ্যে বিস্তৃত যাচাই প্রয়োজন হবে।
এই আবিষ্কার কেন গুরুত্বপূর্ণ
AML এমন একটি রোগ যেখানে সময় এবং চিকিৎসার পছন্দের প্রকৃত পরিণতি রয়েছে। এমন একটি সরঞ্জাম যা চিকিৎসকদের রিফ্র্যাক্টরি রোগ প্রত্যাশা করতে সাহায্য করে — এমনকি অসম্পূর্ণভাবে হলেও — শেষ পর্যন্ত কেয়ার পরিকল্পনার পদ্ধতি পরিবর্তন করতে পারে, রোগীদের দ্রুত বিকল্পের দিকে সরিয়ে নিতে পারে এবং অন্যদের অপ্রয়োজনীয়ভাবে এমন চিকিৎসার সংস্পর্শ থেকে রক্ষা করতে পারে যা রেমিশন আনতে পারে না।
সম্ভবত এই কাজের সবচেয়ে আকর্ষণীয় দিক হলো সংকেতটি কোথায় পাওয়া গেছে। জিনোমের ভাইরাল উত্তরাধিকার, যা দীর্ঘদিন ধরে ডিএনএর ননকোডিং অংশে লুকানো বিবর্তনীয় আবর্জনা হিসেবে উপেক্ষিত ছিল, একটি রক্তের ক্যান্সার কীভাবে চিকিৎসার উত্তর দেয় তার সাথে প্রাসঙ্গিক তথ্য ধারণ করে বলে মনে হচ্ছে। এটি "ডার্ক জিনোম"-কে একটি পাঠযোগ্য আর্কাইভের কাছাকাছি কিছু হিসেবে পুনর্গঠন করে — যা ব্যাখ্যা করার জন্য মেশিন লার্নিং অবশেষে সজ্জিত হতে পারে।
এই নিবন্ধটি Medical Xpress-এর প্রতিবেদনের উপর ভিত্তি করে। মূল নিবন্ধ পড়ুন।
Originally published on medicalxpress.com
