একটি চ্যালেঞ্জিং অর্থনৈতিক এবং প্রযুক্তিগত পরিবেশে প্রতিযোগিতা করার জন্য ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান চাপের মধ্যে থাকার কারণে, ফার্মাসিউটিক্যাল এবং বায়োটেক কোম্পানিগুলিকে অবশ্যই গেমের সামনে থাকার জন্য তাদের R&D প্রোগ্রামগুলিতে ক্রমাগত উদ্ভাবন করতে হবে।
বাহ্যিক উদ্ভাবনগুলি বিভিন্ন আকারে আসে এবং বিভিন্ন জায়গায় উদ্ভূত হয় — বিশ্ববিদ্যালয় ল্যাব থেকে শুরু করে ব্যক্তিগতভাবে আয়োজিত ভেঞ্চার ক্যাপিটাল-ব্যাকড স্টার্টআপ এবং চুক্তি গবেষণা সংস্থা (CROs)। আসুন 2018 এবং তার পরেও কিছু সবচেয়ে প্রভাবশালী গবেষণা প্রবণতা পর্যালোচনা করা যাক যা 2018 এবং তার পরেও "হট" হবে এবং উদ্ভাবন চালানোর কিছু মূল খেলোয়াড়ের সংক্ষিপ্তসার করি।
গত বছর BioPharmaTrend সারসংক্ষেপবেশ কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ প্রবণতাবায়োফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পকে প্রভাবিত করে, যথা: জিন সম্পাদনা প্রযুক্তির বিভিন্ন দিকের অগ্রগতি (প্রধানত, CRISPR/Cas9); ইমিউনো-অনকোলজির (CAR-T কোষ) ক্ষেত্রে একটি আকর্ষণীয় বৃদ্ধি; মাইক্রোবায়োম গবেষণায় ক্রমবর্ধমান ফোকাস; নির্ভুল ওষুধের প্রতি গভীর আগ্রহ; অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কারে কিছু গুরুত্বপূর্ণ অগ্রগতি; ড্রাগ আবিষ্কার/উন্নয়নের জন্য কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) সম্পর্কে ক্রমবর্ধমান উত্তেজনা; চিকিৎসা গাঁজা এলাকায় একটি বিতর্কিত কিন্তু দ্রুত বৃদ্ধি; এবং উদ্ভাবন এবং দক্ষতা অ্যাক্সেস করার জন্য R&D আউটসোর্সিং মডেলগুলিতে জড়িত হওয়ার উপর ফার্মার ক্রমাগত ফোকাস।
নীচে এই পর্যালোচনার ধারাবাহিকতা রয়েছে যার তালিকায় গবেষণার আরও বেশ কয়েকটি সক্রিয় ক্ষেত্র যুক্ত করা হয়েছে এবং উপরে বর্ণিত প্রবণতাগুলির উপর কিছু বর্ধিত মন্তব্য — যেখানে প্রাসঙ্গিক।
1. ফার্মা এবং বায়োটেক দ্বারা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) গ্রহণ
আজকাল AI এর চারপাশে সমস্ত হাইপের সাথে, ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় এই প্রবণতা নিয়ে কাউকে অবাক করা কঠিন। যাইহোক, এটি লক্ষ করা উচিত যে AI-চালিত কোম্পানিগুলি প্রচুর গবেষণা অংশীদারিত্ব এবং সহযোগিতামূলক প্রোগ্রামগুলির সাথে বড় ফার্মা এবং অন্যান্য নেতৃস্থানীয় লাইফ সায়েন্স প্লেয়ারদের সাথে ট্র্যাকশন পেতে শুরু করে –এখানেএখন পর্যন্ত মূল ডিলের একটি তালিকা, এবংএখানেগত কয়েক মাস ধরে "ড্রাগ আবিষ্কারের জন্য এআই" স্পেসে কিছু উল্লেখযোগ্য কার্যকলাপের একটি সংক্ষিপ্ত পর্যালোচনা।
AI-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলির একটি সম্ভাবনা এখন ড্রাগ আবিষ্কার এবং বিকাশের সমস্ত পর্যায়ে অন্বেষণ করা হয়েছে - গবেষণা ডেটা মাইনিং এবং লক্ষ্য শনাক্তকরণ এবং বৈধকরণে সহায়তা করা থেকে শুরু করে, নতুন সীসা যৌগ এবং ওষুধের প্রার্থীদের সাথে আসতে সাহায্য করা এবং তাদের বৈশিষ্ট্য এবং ঝুঁকির পূর্বাভাস দেওয়া। এবং অবশেষে, AI-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার এখন আগ্রহের যৌগগুলি পেতে রাসায়নিক সংশ্লেষণের পরিকল্পনা করতে সহায়তা করতে সক্ষম। এআই প্রি-ক্লিনিক্যাল এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালের পরিকল্পনা এবং বায়োমেডিকাল এবং ক্লিনিকাল ডেটা বিশ্লেষণের জন্যও প্রয়োগ করা হয়।
লক্ষ্য-ভিত্তিক ওষুধ আবিষ্কারের বাইরে, এআই অন্যান্য গবেষণার ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হয়, উদাহরণস্বরূপ, ফেনোটাইপিক ড্রাগ আবিষ্কার প্রোগ্রামগুলিতে - উচ্চ বিষয়বস্তু স্ক্রীনিং পদ্ধতি থেকে ডেটা বিশ্লেষণ করে।
ছোট অণু ড্রাগ আবিষ্কারের উপর AI-চালিত স্টার্টআপগুলির একটি বড় ফোকাস সহ, জীববিজ্ঞান আবিষ্কার এবং বিকাশের জন্য এই জাতীয় প্রযুক্তি প্রয়োগ করার আগ্রহও রয়েছে।
2. ওষুধ আবিষ্কারের জন্য রাসায়নিক স্থান সম্প্রসারণ করা
যেকোন ছোট অণু ড্রাগ আবিষ্কারের প্রোগ্রামের একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হল হিট অন্বেষণ — সেই প্রারম্ভিক অণুগুলির সনাক্তকরণ যা সফল ওষুধের দিকে যাত্রা শুরু করবে (যদিও তারা এই যাত্রায় খুব কমই বেঁচে থাকে) — অসংখ্য অপ্টিমাইজেশান, বৈধতা এবং পরীক্ষার পর্যায়গুলির মাধ্যমে।
হিট অন্বেষণের মূল উপাদান হল ওষুধের একটি প্রসারিত এবং রাসায়নিকভাবে বৈচিত্র্যময় স্থানের অ্যাক্সেস যেমন অণু থেকে প্রার্থীদের বেছে নেওয়ার জন্য, বিশেষ করে, অভিনব লক্ষ্য জীববিজ্ঞান অনুসন্ধানের জন্য। প্রদত্ত যে ফার্মার হাতে বিদ্যমান যৌগ সংগ্রহগুলি পরিচিত জৈবিক লক্ষ্যবস্তুকে লক্ষ্য করে ছোট অণুর নকশার উপর ভিত্তি করে আংশিকভাবে নির্মিত হয়েছিল, নতুন জৈবিক লক্ষ্যমাত্রাগুলির জন্য একই রসায়নের অতিরিক্ত পুনর্ব্যবহার করার পরিবর্তে নতুন ডিজাইন এবং নতুন ধারণা প্রয়োজন।
এই প্রয়োজন অনুসরণ করে, একাডেমিক ল্যাব এবং প্রাইভেট কোম্পানিগুলি সাধারণ ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানির যৌগ সংগ্রহে পাওয়া যায় এমন রাসায়নিক যৌগের ডাটাবেস তৈরি করে। উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে 166,4 বিলিয়ন অণু এবং ভার্চুয়াল অণুর GDB-17 ডাটাবেসFDB-1717টি ভারী পরমাণু সহ 10 মিলিয়ন টুকরো-সদৃশ অণু;ZINK- ভার্চুয়াল স্ক্রীনিংয়ের জন্য বাণিজ্যিকভাবে উপলব্ধ যৌগগুলির একটি বিনামূল্যের ডাটাবেস, যার মধ্যে 750 মিলিয়ন অণু রয়েছে, যার মধ্যে ডকিংয়ের জন্য প্রস্তুত 3D ফর্ম্যাটে 230 মিলিয়ন রয়েছে; এবং এনামাইন দ্বারা কৃত্রিমভাবে সহজলভ্য সহজলভ্য (বাস্তব) রাসায়নিক স্থানের একটি সাম্প্রতিক বিকাশ - এর মাধ্যমে অনুসন্ধানযোগ্য 650 মিলিয়ন অণুরিয়েল স্পেস নেভিগেটরসফ্টওয়্যার, এবং337 মিলিয়ন অণু অনুসন্ধানযোগ্য(সাদৃশ্য দ্বারা) এনামাইনস্টোরে।
হিট অন্বেষণের জন্য নতুন ওষুধের মতো রাসায়নিক স্থান অ্যাক্সেস করার একটি বিকল্প পদ্ধতি হল DNA-এনকোডেড লাইব্রেরি প্রযুক্তি (DELT) ব্যবহার করা। DELT সংশ্লেষণের "বিভক্ত-এন্ড-পুল" প্রকৃতির কারণে, খরচ- এবং সময়-দক্ষ পদ্ধতিতে (লক্ষ থেকে বিলিয়ন যৌগ) বিপুল সংখ্যক যৌগ তৈরি করা সম্ভব হয়।এখানেঐতিহাসিক পটভূমি, ধারণা, সাফল্য, সীমাবদ্ধতা এবং ডিএনএ-এনকোডেড লাইব্রেরি প্রযুক্তির ভবিষ্যত সম্পর্কে একটি অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ প্রতিবেদন।
3. ছোট অণু দিয়ে RNA টার্গেট করা
এটি ক্রমাগত ক্রমবর্ধমান উত্তেজনার সাথে ড্রাগ আবিষ্কারের স্থানের একটি উত্তপ্ত প্রবণতা: শিক্ষাবিদ, বায়োটেক স্টার্টআপ এবং ফার্মাসিউটিক্যাল কোম্পানিগুলি RNA টার্গেটিং সম্পর্কে ক্রমবর্ধমানভাবে সক্রিয় হচ্ছে, যদিও অনিশ্চয়তাও বেশি।
জীবজগতে,ডিএনএএর জন্য তথ্য সংরক্ষণ করেপ্রোটিনসংশ্লেষণ এবংআরএনএডিএনএ-তে এনকোড করা নির্দেশাবলী বহন করে যা রাইবোসোমে প্রোটিন সংশ্লেষণের দিকে পরিচালিত করে। যদিও বেশিরভাগ ওষুধ একটি রোগের জন্য দায়ী প্রোটিনকে লক্ষ্য করে নির্দেশিত হয়, কখনও কখনও এটি প্যাথোজেনিক প্রক্রিয়াগুলিকে দমন করার জন্য যথেষ্ট নয়। প্রোটিন এমনকি সংশ্লেষিত হওয়ার আগেই প্রক্রিয়া শুরু করা এবং আরএনএ-কে প্রভাবিত করার জন্য এটি একটি স্মার্ট কৌশল বলে মনে হচ্ছে, তাই জিনোটাইপ থেকে অবাঞ্ছিত ফেনোটাইপ (রোগের প্রকাশ) অনুবাদ প্রক্রিয়াকে যথেষ্টভাবে প্রভাবিত করে।
সমস্যা হল, আরএনএগুলি ছোট অণুর জন্য কুখ্যাতভাবে ভয়ঙ্কর লক্ষ্যবস্তু - এগুলি রৈখিক, কিন্তু অবাধে মোচড় দিতে, ভাঁজ করতে বা নিজেকে আটকে রাখতে সক্ষম, ওষুধের জন্য উপযুক্ত বাঁধাই পকেটে এর আকার খারাপভাবে ধার দেয়। এছাড়াও, প্রোটিনের বিপরীতে, তারা মাত্র চারটি নিউক্লিওটাইড বিল্ডিং ব্লক তৈরি করে যাতে সেগুলিকে খুব একই রকম দেখায় এবং ছোট অণু দ্বারা নির্বাচনী লক্ষ্যবস্তুর জন্য কঠিন।
তবে,সাম্প্রতিক অগ্রগতি একটি সংখ্যাপরামর্শ দেয় যে ড্রাগ-সদৃশ, জৈবিকভাবে সক্রিয় ছোট অণুগুলি বিকাশ করা সম্ভব যা আরএনএকে লক্ষ্য করে। অভিনব বৈজ্ঞানিক অন্তর্দৃষ্টি RNA-এর জন্য একটি সুবর্ণ রাশ প্ররোচিত করেছে -অন্তত এক ডজন কোম্পানিবিগ ফার্মা (বায়োজেন, মার্ক, নোভার্টিস এবং ফাইজার) এবং আরাকিস থেরাপিউটিকসের মতো বায়োটেক স্টার্টআপ সহ এটির জন্য উত্সর্গীকৃত প্রোগ্রাম রয়েছে$38M সিরিজ A রাউন্ড2017 সালে, এবং সম্প্রসারণ থেরাপিউটিকস -2018 সালের শুরুর দিকে $55M সিরিজ A.
4. নতুন অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কার
অ্যান্টিবায়োটিক-প্রতিরোধী ব্যাকটেরিয়া - সুপারবাগের উত্থান নিয়ে উদ্বেগ বাড়ছে। তারা প্রতি বছর বিশ্বব্যাপী প্রায় 700,000 মৃত্যুর জন্য দায়ী, এবং যুক্তরাজ্য সরকারের পর্যালোচনা অনুসারে এই সংখ্যা নাটকীয়ভাবে বৃদ্ধি পেতে পারে - 2050 সাল নাগাদ 10 মিলিয়ন পর্যন্ত। ব্যাকটেরিয়া বিবর্তিত হয় এবং অ্যান্টিবায়োটিকের প্রতিরোধ গড়ে তোলে যা ঐতিহ্যগতভাবে দুর্দান্ত সাফল্যের সাথে ব্যবহৃত হয়েছিল এবং তারপরে পরিণত হয়। সময়ের সাথে অকেজো।
রোগীদের সাধারণ ক্ষেত্রে চিকিত্সা করার জন্য অ্যান্টিবায়োটিকের দায়িত্বজ্ঞানহীন প্রেসক্রিপশন এবং পশুপালনে অ্যান্টিবায়োটিকের ব্যাপক ব্যবহার ব্যাকটেরিয়া মিউটেশনের হারকে ত্বরান্বিত করে, তাদের উদ্বেগজনক গতিতে ওষুধের বিরুদ্ধে প্রতিরোধী করে পরিস্থিতিকে বিপন্ন করে তোলে।
অন্যদিকে, অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কার ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণার জন্য আরও 'অর্থনৈতিকভাবে সম্ভাব্য' ওষুধের বিকাশের তুলনায় একটি আকর্ষণীয় ক্ষেত্র। এটি সম্ভবত নতুন অ্যান্টিবায়োটিক ক্লাসের পাইপলাইন শুকিয়ে যাওয়ার পিছনে মূল কারণ, শেষটি ত্রিশ বছরেরও বেশি আগে চালু হয়েছিল।
নিয়ন্ত্রক আইনসভার কিছু উপকারী পরিবর্তন, অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কার কর্মসূচিতে অর্থ ঢালতে ফার্মাকে উদ্দীপিত করে, এবং বায়োটেক স্টার্টআপে প্রতিশ্রুতিশীল অ্যান্টিব্যাকটেরিয়াল ওষুধের বিকাশে উদ্যোগী বিনিয়োগকারীর কারণে আজকাল অ্যান্টিবায়োটিক আবিষ্কার আরও আকর্ষণীয় ক্ষেত্র হয়ে উঠছে। 2016 সালে, আমাদের একজন (AB)অ্যান্টিবায়োটিক ড্রাগ আবিষ্কারের অবস্থা পর্যালোচনাএবং ম্যাক্রোলাইড ফার্মাসিউটিক্যালস, ইটারাম থেরাপিউটিকস, স্পেরো থেরাপিউটিকস, সিডারা থেরাপিউটিকস, এবং এন্টাসিস থেরাপিউটিকস সহ মহাকাশের কিছু প্রতিশ্রুতিশীল স্টার্টআপের সংক্ষিপ্তসার।
উল্লেখযোগ্যভাবে, অ্যান্টিবায়োটিকের স্থানের আরও উত্তেজনাপূর্ণ সাম্প্রতিক অগ্রগতিগুলির মধ্যে একটি হলTeixobactin আবিষ্কারএবং এর অ্যানালগগুলি 2015 সালে নর্থইস্টার্ন ইউনিভার্সিটির অ্যান্টিমাইক্রোবিয়াল ডিসকভারি সেন্টারের পরিচালক ড. কিম লুইসের নেতৃত্বে একদল বিজ্ঞানী। এই শক্তিশালী নতুন অ্যান্টিবায়োটিক শ্রেণী এটির বিরুদ্ধে ব্যাকটেরিয়া প্রতিরোধের বিকাশকে প্রতিরোধ করতে সক্ষম বলে মনে করা হয়। গত বছর, লিঙ্কন বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা সফলভাবে টেইক্সোব্যাকটিনের একটি সংশ্লেষিত সংস্করণ তৈরি করেছেন, যা একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ এগিয়ে নিয়ে গেছে।
এখন সিঙ্গাপুর আই রিসার্চ ইনস্টিটিউটের গবেষকরা দেখিয়েছেন ড্রাগের সিন্থেটিক সংস্করণ লাইভ মাউস মডেলে স্ট্যাফিলোকক্কাস অরিয়াস কেরাটাইটিস সফলভাবে নিরাময় করতে পারে; টেইক্সোব্যাক্টিনের কার্যকলাপের আগে শুধুমাত্র ভিট্রোতে প্রদর্শিত হয়েছিল। এই নতুন আবিষ্কারগুলির সাথে, টেইক্সোব্যাকটিনকে আরও 6-10 বছরের বিকাশের প্রয়োজন হবে এমন একটি ওষুধ হতে যা ডাক্তাররা ব্যবহার করতে পারেন।
2015 সালে টেইক্সোব্যাকটিন আবিষ্কারের পর থেকে, ম্যালাসিডিন নামক অ্যান্টিবায়োটিকের আরেকটি নতুন পরিবার ছিল2018 সালের প্রথম দিকে প্রকাশিত হয়. এই আবিষ্কারটি এখনও প্রাথমিক পর্যায়ে রয়েছে, এবং টেইক্সোব্যাকটিন নিয়ে সাম্প্রতিক গবেষণার মতো প্রায় ততটা উন্নত নয়
5. ফেনোটাইপিক স্ক্রীনিং
ছবি ক্রেডিট:সাইলাইফল্যাব
2011 সালে লেখক ডেভিড সুইনি এবং জেসন অ্যান্টনিতাদের অনুসন্ধানের ফলাফল প্রকাশিত হয়েছে1999 এবং 2008-এর মধ্যে নতুন ওষুধগুলি কীভাবে আবিষ্কৃত হয়েছিল সে সম্পর্কে এই সত্যটি উন্মোচন করে যে প্রথম-শ্রেণীর ছোট অণুর ওষুধগুলি আসলে লক্ষ্য-ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনায় ফেনোটাইপিক স্ক্রীনিং ব্যবহার করে আবিষ্কৃত হয়েছে (28 অনুমোদিত ওষুধ বনাম 17, যথাক্রমে) — এবং এটি আরও আকর্ষণীয় যে এটি লক্ষ্য ভিত্তিক পদ্ধতি ছিল যা উল্লেখিত সময়ের মধ্যে একটি প্রধান ফোকাস ছিল।
এই প্রভাবশালী বিশ্লেষণটি 2011 সাল থেকে ফেনোটাইপিক ড্রাগ আবিষ্কারের দৃষ্টান্তের একটি পুনর্জাগরণ শুরু করেছে — উভয় ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্প এবং একাডেমিয়াতে। সম্প্রতি নোভারটিসের বিজ্ঞানী ডএকটি পর্যালোচনা পরিচালনা করেছেনএই প্রবণতার বর্তমান অবস্থা সম্পর্কে এবং একটি উপসংহারে পৌঁছেছেন যে, যখন ফার্মা গবেষণা সংস্থাগুলি ফেনোটাইপিক পদ্ধতির সাথে যথেষ্ট চ্যালেঞ্জের সম্মুখীন হয়েছে, সেখানে লক্ষ্য-ভিত্তিক পর্দার সংখ্যা হ্রাস পাচ্ছে এবং গত 5 বছরে ফেনোটাইপিক পদ্ধতির বৃদ্ধি রয়েছে। সম্ভবত, এই প্রবণতা 2018 এর পরেও অব্যাহত থাকবে।
গুরুত্বপূর্ণভাবে, শুধুমাত্র ফেনোটাইপিক এবং লক্ষ্য ভিত্তিক পদ্ধতির তুলনা করার বাইরে, আরও জটিল সেলুলার অ্যাসেসের দিকে একটি স্পষ্ট প্রবণতা রয়েছে, যেমন অমর কোষ লাইন থেকে প্রাথমিক কোষ, রোগী কোষ, সহ-সংস্কৃতি এবং 3D সংস্কৃতিতে যাওয়া। পরীক্ষামূলক সেটআপটিও ক্রমবর্ধমান পরিশীলিত হয়ে উঠছে, উপকোষীয় বগিতে পরিবর্তন, একক-কোষ বিশ্লেষণ এবং এমনকি সেল ইমেজিং-এর পরিবর্তনগুলি পর্যবেক্ষণের দিকে একবিচিত্র রিডআউটের বাইরে চলে যাচ্ছে।
6. অঙ্গ (শরীর)-অন-এ-চিপ
জীবিত মানব কোষ দ্বারা রেখাযুক্ত মাইক্রোচিপগুলি ওষুধের বিকাশ, রোগের মডেলিং এবং ব্যক্তিগতকৃত ওষুধে বিপ্লব ঘটাতে পারে। 'অর্গান-অন-চিপস' নামে পরিচিত এই মাইক্রোচিপগুলি ঐতিহ্যগত প্রাণীর পরীক্ষার একটি সম্ভাব্য বিকল্প প্রস্তাব করে। শেষ পর্যন্ত, সিস্টেমগুলিকে সম্পূর্ণভাবে সংযুক্ত করা হল ড্রাগ আবিষ্কার এবং ড্রাগ প্রার্থী পরীক্ষা এবং বৈধতার জন্য সম্পূর্ণ "বডি-অন-এ-চিপ" সিস্টেমের আদর্শ।
এই প্রবণতাটি এখন ড্রাগ আবিষ্কার এবং বিকাশের ক্ষেত্রে একটি বড় ব্যাপার এবং আমরা ইতিমধ্যে সাম্প্রতিক সময়ে "অর্গান-অন-এ-চিপ" দৃষ্টান্তের বর্তমান অবস্থা এবং প্রসঙ্গ কভার করেছি।মিনি-রিভিউ.
যদিও প্রায় 6-7 বছর আগে প্রচুর সংশয় ছিল, যখন মাঠের দৃষ্টিভঙ্গি উত্সাহী গ্রহণকারীদের দ্বারা প্রকাশ করা হয়েছিল। আজ অবশ্য সমালোচকদের সম্পূর্ণ পশ্চাদপসরণ দেখা যাচ্ছে। শুধু নিয়ন্ত্রক এবং তহবিল সংস্থা নেইধারণা আলিঙ্গন, কিন্তু এটা এখন ক্রমবর্ধমানগৃহীতফার্মা এবং একাডেমিয়া উভয়ের দ্বারা একটি ওষুধ গবেষণা প্ল্যাটফর্ম হিসাবে। অন-চিপ সিস্টেমে দুই ডজনেরও বেশি অঙ্গ সিস্টেমের প্রতিনিধিত্ব করা হয়। এটি সম্পর্কে আরও পড়ুনএখানে.
7. বায়োপ্রিন্টিং
মানুষের টিস্যু এবং অঙ্গগুলির বায়োপ্রিন্টিংয়ের ক্ষেত্রটি দ্রুত বিকাশ করছে এবং এটি নিঃসন্দেহে, ওষুধের ভবিষ্যত। 2016 সালের প্রথম দিকে প্রতিষ্ঠিত,সেললিংক3D মুদ্রণযোগ্য বায়োইঙ্ক অফার করা বিশ্বের প্রথম কোম্পানিগুলির মধ্যে একটি - একটি তরল যা মানব কোষের জীবন এবং বৃদ্ধি সক্ষম করে। এখন সংস্থাটি শরীরের বিভিন্ন অংশ বায়োপ্রিন্ট করে — নাক এবং কান, প্রধানত ওষুধ এবং প্রসাধনী পরীক্ষার জন্য। এটি কিউব প্রিন্ট করে যা গবেষকদের লিভারের মতো মানব অঙ্গের কোষের সাথে "খেলাতে" সক্ষম করে।
ক্যান্সার গবেষণা এবং ওষুধ আবিষ্কারের ক্ষেত্রে উল্লেখযোগ্যভাবে এগিয়ে যাওয়ার জন্য সেললিংক সম্প্রতি CTI বায়োটেকের সাথে অংশীদারিত্ব করেছে, একটি ফরাসি মেডটেক কোম্পানি যা ক্যান্সারের টিস্যু উৎপাদনে বিশেষজ্ঞ।
তরুণ বায়োটেক স্টার্টআপটি মূলত রোগীর ক্যান্সার কোষের নমুনার সাথে সেলঙ্কের বায়োইঙ্ক মিশ্রিত করে ক্যান্সার টিউমারের CTI থেকে 3D প্রিন্টের প্রতিলিপি তৈরি করতে সাহায্য করবে। এটি গবেষকদের নির্দিষ্ট ক্যান্সারের ধরনগুলির বিরুদ্ধে অভিনব চিকিত্সা সনাক্ত করতে সহায়তা করবে।
আরেকটি বায়োটেক স্টার্টআপ জৈবিক উপকরণ মুদ্রণের জন্য 3D প্রিন্টিং প্রযুক্তি বিকাশ করছে - একটি অক্সফোর্ড ইউনিভার্সিটি স্পিনআউট কোম্পানি, OxSyBio, যাশুধু £10m সুরক্ষিতসিরিজ এ অর্থায়নে।
যদিও 3D বায়োপ্রিন্টিং একটি অত্যন্ত দরকারী প্রযুক্তি, এটি স্থির এবং নির্জীব কারণ এটি শুধুমাত্র মুদ্রিত বস্তুর প্রাথমিক অবস্থা বিবেচনা করে। একটি আরও উন্নত পদ্ধতি হল মুদ্রিত জৈব-বস্তুগুলিতে চতুর্থ মাত্রা হিসাবে "সময়"কে অন্তর্ভুক্ত করা (তথাকথিত "4D বায়োপ্রিন্টিং"), যখন একটি বহিরাগত উদ্দীপনা আরোপ করা হয় তখন তাদের আকৃতি বা কার্যকারিতা পরিবর্তন করতে সক্ষম করে।এখানে4D বায়োপ্রিন্টিংয়ের একটি অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ পর্যালোচনা।
ক্লোজিং দৃষ্টিকোণ
এমনকি সবেমাত্র বর্ণিত শীর্ষ প্রবণতাগুলির প্রতিটিতে গভীরভাবে ডুব না দিয়েও, এটি স্পষ্ট হওয়া উচিত যে AI কর্মের একটি ক্রমবর্ধমান অংশ গ্রহণ করবে। বায়োফার্মা উদ্ভাবনের এই সমস্ত নতুন ক্ষেত্রগুলি বড় ডেটা কেন্দ্রিক হয়ে উঠেছে। এই পরিস্থিতি নিজেই AI-এর জন্য একটি প্রাক-বিশিষ্ট ভূমিকার পূর্বাভাস দেয়, বিষয়টির এই কভারেজের একটি পোস্টস্ক্রিপ্ট হিসাবেও উল্লেখ করে যে, AI-তে একাধিক, বিশ্লেষণাত্মক এবং সংখ্যাসূচক সরঞ্জাম রয়েছে যা ক্রমাগত বিবর্তনের মধ্য দিয়ে চলেছে। ড্রাগ আবিষ্কার এবং প্রাথমিক পর্যায়ের বিকাশে AI এর প্রয়োগগুলি বেশিরভাগ অংশের জন্য লুকানো প্যাটার্নগুলি এবং কারণ এবং প্রভাবগুলিকে সংযুক্ত করার অনুমানগুলি উন্মোচন করার লক্ষ্যে লক্ষ্য করা হয় অন্যথায় সনাক্তযোগ্য বা বোধগম্য নয়।
সুতরাং, ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় নিযুক্ত AI সরঞ্জামগুলির উপসেটগুলি আরও উপযুক্তভাবে "মেশিন ইন্টেলিজেন্স" বা "মেশিন লার্নিং" এর অধীনে পড়ে। এগুলি উভয়ই মানব নির্দেশিকা দ্বারা তত্ত্বাবধান করা যেতে পারে, যেমন ক্লাসিফায়ার এবং পরিসংখ্যানগত শিক্ষা পদ্ধতিতে, বা বিভিন্ন ধরণের কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্কের বাস্তবায়নের মতো তাদের অভ্যন্তরীণ কাজগুলিতে তত্ত্বাবধানহীন। অনিশ্চিত (বা অস্পষ্ট) যুক্তির জন্য ভাষা এবং শব্দার্থিক প্রক্রিয়াকরণ এবং সম্ভাব্য পদ্ধতিগুলিও একটি কার্যকর ভূমিকা পালন করে।
কীভাবে এই বিভিন্ন ফাংশনগুলিকে "AI" এর বিস্তৃত শৃঙ্খলায় একীভূত করা যায় তা বোঝা একটি কঠিন কাজ যা সমস্ত আগ্রহী পক্ষের করা উচিত। ব্যাখ্যা এবং স্পষ্টীকরণের জন্য সর্বোত্তম স্থানগুলির মধ্যে একটি হলডেটা সায়েন্স সেন্ট্রালপোর্টাল এবং বিশেষ করে ভিনসেন্ট গ্র্যানভিলের ব্লগ পোস্ট, যারা নিয়মিতপার্থক্য ব্যাখ্যা করেএআই, মেশিন লীনিং, ডিপ লার্নিং এবং পরিসংখ্যানের মধ্যে। সামগ্রিকভাবে AI এর ইনস এবং আউটস সম্পর্কে পরিচিত হওয়া যে কোনো বায়োফার্মা প্রবণতাকে সমান বা এগিয়ে রাখার জন্য একটি অপরিহার্য উপাদান।
পোস্ট সময়: মে-29-2018