ঔষধ আবিষ্কারে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার বিপ্লব: কোড থেকে নিরাময়

শতাব্দী ধরে, নতুন ঔষধের খোঁজ ছিল একটি বিশাল উদ্যোগ, যা আকস্মিক আবিষ্কার, বিপুল খরচ এবং ব্যর্থতার এক হতবাক করা হার দ্বারা চিহ্নিত ছিল। একটি সম্ভাবনাময় অনুমান থেকে বাজারে অনুমোদিত ঔষধে পৌঁছানোর যাত্রাটি এক দশকব্যাপী ম্যারাথন, যেখানে বিলিয়ন বিলিয়ন ডলার খরচ হয় এবং ৯০% এরও বেশি ঔষধ ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের সময় ব্যর্থ হয়। কিন্তু আজ, আমরা এক নতুন যুগের দ্বারপ্রান্তে দাঁড়িয়ে আছি, যেখানে এই কঠিন প্রক্রিয়াটি আমাদের সময়ের সবচেয়ে শক্তিশালী প্রযুক্তিগুলির মধ্যে একটি দ্বারা মৌলিকভাবে নতুন আকার পাচ্ছে: কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) আর কল্পবিজ্ঞানে সীমাবদ্ধ কোনো ভবিষ্যৎ ধারণা নয়। এটি একটি বাস্তব এবং শক্তিশালী হাতিয়ার যা ঔষধ আবিষ্কারের প্রচলিত বাধাগুলিকে পদ্ধতিগতভাবে ভেঙে ফেলছে। বিপুল ডেটাসেট প্রক্রিয়াকরণ করে, মানুষের চোখে অদৃশ্য প্যাটার্ন শনাক্ত করে এবং অবিশ্বাস্য গতিতে আণবিক মিথস্ক্রিয়াগুলির পূর্বাভাস দিয়ে, AI কেবল নতুন নিরাময়ের দৌড়কে ত্বরান্বিত করছে না—এটি দৌড়ের নিয়মগুলিকেই পরিবর্তন করে দিচ্ছে। এই নিবন্ধটি নতুন রোগের লক্ষ্য শনাক্ত করা থেকে শুরু করে পরবর্তী প্রজন্মের বুদ্ধিমান থেরাপিউটিকস ডিজাইন করা পর্যন্ত, সম্পূর্ণ ঔষধ আবিষ্কার প্রক্রিয়ার উপর AI-এর গভীর প্রভাব অন্বেষণ করবে।

একটি কঠিন কাজ: প্রচলিত ঔষধ আবিষ্কার প্রক্রিয়া বোঝা

AI-এর প্রভাবের মাত্রা বুঝতে হলে, আমাদের প্রথমে প্রচলিত পথের জটিলতা বুঝতে হবে। প্রচলিত ঔষধ আবিষ্কার প্রক্রিয়াটি একটি রৈখিক, সম্পদ-নিবিড় পর্যায়ক্রম:

• লক্ষ্য শনাক্তকরণ এবং বৈধকরণ: বিজ্ঞানীদের প্রথমে একটি জৈবিক লক্ষ্য—সাধারণত একটি প্রোটিন বা জিন—শনাক্ত করতে হয় যা কোনো রোগের সাথে জড়িত। এর ভূমিকা বোঝা এবং এটি নিয়ন্ত্রণ করলে যে একটি থেরাপিউটিক প্রভাব ফেলবে তা যাচাই করার জন্য বছরের পর বছর গবেষণা করতে হয়।
• হিট আবিষ্কার: গবেষকরা তারপর বিশাল লাইব্রেরি, যেখানে প্রায়শই লক্ষ লক্ষ রাসায়নিক যৌগ থাকে, স্ক্রিন করে একটি "হিট" খুঁজে বের করেন—এটি এমন একটি অণু যা লক্ষ্যে আবদ্ধ হতে পারে এবং তার কার্যকলাপ পরিবর্তন করতে পারে। এই প্রক্রিয়াটি, যা হাই-থ্রুপুট স্ক্রিনিং (HTS) নামে পরিচিত, লক্ষ লক্ষ এলোমেলো চাবির মধ্যে থেকে একটি নির্দিষ্ট চাবি খোঁজার মতো।
• লিড অপটিমাইজেশন: একটি "হিট" খুব কমই একটি নিখুঁত ঔষধ হয়। এটিকে রাসায়নিকভাবে পরিবর্তন করে একটি "লিড" যৌগে পরিণত করতে হয়, এর কার্যকারিতা (potency) অপটিমাইজ করা, এর বিষাক্ততা হ্রাস করা এবং এটি যাতে শরীর দ্বারা সঠিকভাবে শোষিত ও প্রক্রিয়াজাত হতে পারে তা নিশ্চিত করা (ADMET বৈশিষ্ট্য: শোষণ, বিতরণ, বিপাক, নির্গমন এবং বিষাক্ততা)। এটি একটি কষ্টকর, বারবার চেষ্টা ও ভুলের পুনরাবৃত্তিমূলক প্রক্রিয়া।
• প্রি-ক্লিনিক্যাল এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল: অপটিমাইজ করা লিড যৌগটি ল্যাব এবং প্রাণীদের উপর কঠোর পরীক্ষার (প্রি-ক্লিনিক্যাল) মধ্য দিয়ে যায় এবং তারপরে বহু-পর্যায়ের মানব ট্রায়ালে (ক্লিনিক্যাল) প্রবেশ করে। এই চূড়ান্ত, সবচেয়ে ব্যয়বহুল পর্যায়ে অপ্রত্যাশিত বিষাক্ততা বা কার্যকারিতার অভাবের কারণে বেশিরভাগ ঔষধই ব্যর্থ হয়।

এই সম্পূর্ণ পাইপলাইনটি ১০-১৫ বছর সময় নিতে পারে এবং এর খরচ ২.৫ বিলিয়ন ডলারের বেশি হতে পারে। এই উচ্চ ঝুঁকি এবং সাফল্যের কম সম্ভাবনা বিরল রোগের মোকাবিলা এবং আলঝাইমার বা ক্যান্সারের মতো জটিল অবস্থার জন্য নতুন চিকিৎসা তৈরিতে উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ তৈরি করেছে।

এআই-এর আগমন: ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় একটি যুগান্তকারী পরিবর্তন

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং এর উপক্ষেত্র যেমন মেশিন লার্নিং (ML) এবং ডিপ লার্নিং (DL), ডেটা, পূর্বাভাস এবং অটোমেশনের উপর ভিত্তি করে একটি নতুন দৃষ্টান্ত উপস্থাপন করে। পাশবিক শক্তি দিয়ে স্ক্রিনিং এবং আকস্মিকতার উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, AI-চালিত প্ল্যাটফর্মগুলি বিদ্যমান জৈবিক, রাসায়নিক এবং ক্লিনিক্যাল ডেটা থেকে শিখে বুদ্ধিমান, লক্ষ্যযুক্ত পূর্বাভাস দিতে পারে। এখানে দেখানো হলো কীভাবে AI পাইপলাইনের প্রতিটি পর্যায়ে বিপ্লব ঘটাচ্ছে।

১. লক্ষ্য শনাক্তকরণ এবং বৈধকরণকে শক্তিশালী করা

প্রথম ধাপ—সঠিক লক্ষ্য নির্বাচন করা—সম্ভবত সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ। একটি ত্রুটিপূর্ণ লক্ষ্য নির্বাচন শুরু থেকেই একটি ঔষধ প্রোগ্রামকে ধ্বংস করে দিতে পারে। AI এই foundational পর্যায়টিকে বিভিন্ন উপায়ে রূপান্তরিত করছে:

• সাহিত্য ও ডেটা মাইনিং: AI অ্যালগরিদম, বিশেষ করে ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (NLP) মডেল, লক্ষ লক্ষ বৈজ্ঞানিক গবেষণাপত্র, পেটেন্ট এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ডেটাবেস মিনিটে স্ক্যান এবং বুঝতে পারে। তারা বিচ্ছিন্ন তথ্যের টুকরোগুলোকে সংযুক্ত করে নতুন জিন-রোগের সম্পর্ক প্রস্তাব করতে পারে বা এমন জৈবিক পথ শনাক্ত করতে পারে যা মানব গবেষকদের চোখ এড়িয়ে যেতে পারত।
• জেনোমিক এবং প্রোটিওমিক বিশ্লেষণ: 'ওমিক্স' ডেটা (জেনোমিক্স, প্রোটিওমিক্স, ট্রান্সক্রিপ্টোমিক্স) এর বিস্ফোরণের সাথে, AI মডেলগুলি এই বিশাল ডেটাসেট বিশ্লেষণ করে জেনেটিক মিউটেশন বা প্রোটিন এক্সপ্রেশন চিহ্নিত করতে পারে যা রোগের কারণ, ফলে আরও শক্তিশালী এবং কার্যকর লক্ষ্য শনাক্ত করা যায়।
• 'ড্রাগেবিলিটি'র পূর্বাভাস: সব লক্ষ্য সমানভাবে তৈরি হয় না। কিছু প্রোটিনের গঠন এমন হয় যা একটি ছোট-অণু ঔষধের পক্ষে আবদ্ধ হওয়া কঠিন। AI মডেলগুলি একটি প্রোটিনের গঠন এবং বৈশিষ্ট্য বিশ্লেষণ করে তার "ড্রাগেবিলিটি" পূর্বাভাস দিতে পারে, যা গবেষকদের উচ্চতর সাফল্যের সম্ভাবনাযুক্ত লক্ষ্যগুলিতে তাদের প্রচেষ্টা কেন্দ্রীভূত করতে সহায়তা করে।

বিশ্বব্যাপী কোম্পানি যেমন BenevolentAI (যুক্তরাজ্য) এবং BERG Health (মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র) এই ক্ষেত্রে অগ্রণী ভূমিকা পালন করছে। তারা তাদের AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে বায়োমেডিকেল ডেটা বিশ্লেষণ করে এবং নতুন থেরাপিউটিক হাইপোথিসিস তৈরি করে।

২. হাই-থ্রুপুট থেকে হাই-ইন্টেলিজেন্স স্ক্রিনিং

হাই-থ্রুপুট স্ক্রিনিং (HTS)-এর পাশবিক পদ্ধতির পরিপূরক হিসেবে, এবং কিছু ক্ষেত্রে এর পরিবর্তে, AI-চালিত ভার্চুয়াল স্ক্রিনিং ব্যবহৃত হচ্ছে। লক্ষ লক্ষ যৌগ শারীরিকভাবে পরীক্ষা করার পরিবর্তে, AI মডেলগুলি কম্পিউটেশনালভাবে একটি অণুর একটি লক্ষ্য প্রোটিনের সাথে আবদ্ধ হওয়ার প্রবণতা পূর্বাভাস করতে পারে।

ডিপ লার্নিং মডেলগুলি, পরিচিত আণবিক মিথস্ক্রিয়ার বিশাল ডেটাসেটের উপর প্রশিক্ষিত হয়ে, একটি সম্ভাব্য ঔষধ প্রার্থীর গঠন বিশ্লেষণ করতে পারে এবং এর কার্যকলাপ অসাধারণ নির্ভুলতার সাথে পূর্বাভাস দিতে পারে। এটি গবেষকদের কোটি কোটি ভার্চুয়াল যৌগ স্ক্রিন করতে এবং শারীরিক পরীক্ষার জন্য একটি অনেক ছোট, আরও সম্ভাবনাময় সেটকে অগ্রাধিকার দিতে সাহায্য করে, যা প্রচুর সময়, সম্পদ এবং খরচ বাঁচায়।

৩. ডি নভো ড্রাগ ডিজাইন: জেনারেটিভ এআই দিয়ে অণু উদ্ভাবন

সম্ভবত AI-এর সবচেয়ে উত্তেজনাপূর্ণ প্রয়োগ হলো ডি নভো ড্রাগ ডিজাইন—অর্থাৎ একেবারে নতুন অণু ডিজাইন করা। জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নেটওয়ার্ক (GANs) বা ভ্যারিয়েশনাল অটোএনকোডার (VAEs) নামক কৌশল ব্যবহার করে, জেনারেটিভ AI-কে নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সহ নতুন আণবিক কাঠামো তৈরি করার নির্দেশ দেওয়া যেতে পারে।

ভাবুন তো আপনি একটি AI-কে বলছেন: "এমন একটি অণু ডিজাইন করো যা লক্ষ্য X-এর সাথে দৃঢ়ভাবে আবদ্ধ হয়, যার বিষাক্ততা কম, যা সহজে সংশ্লেষণ করা যায় এবং যা রক্ত-মস্তিষ্কের বাধা অতিক্রম করতে পারে।" AI তখন এই বহু-প্যারামিটার সীমাবদ্ধতা পূরণকারী হাজার হাজার অনন্য, কার্যকর রাসায়নিক কাঠামো তৈরি করতে পারে। এটি খড়ের গাদায় সুই খোঁজার থেকেও বেশি কিছু; এটি একটি নির্দিষ্ট তালার জন্য নিখুঁত চাবি তৈরি করতে AI-কে বলার মতো।

হংকং-ভিত্তিক Insilico Medicine তাদের জেনারেটিভ AI প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে ইডিওপ্যাথিক পালমোনারি ফাইব্রোসিস (IPF)-এর জন্য একটি নতুন লক্ষ্য শনাক্ত করে এবং একটি নতুন ঔষধ ডিজাইন করে শিরোনামে এসেছিল। তারা আবিষ্কার থেকে প্রথম মানব ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল পর্যন্ত ৩০ মাসেরও কম সময়ে পৌঁছেছিল—যা শিল্পের গড়ের একটি ভগ্নাংশ মাত্র।

৪. আলফাফোল্ড দিয়ে প্রোটিন ফোল্ডিং-এ বিপ্লব

একটি ঔষধের কার্যকারিতা তার প্রোটিন লক্ষ্যের 3D কাঠামোর সাথে ওতপ্রোতভাবে জড়িত। কয়েক দশক ধরে, একটি প্রোটিনের কাঠামো নির্ধারণ করা একটি কঠিন এবং ব্যয়বহুল পরীক্ষামূলক প্রক্রিয়া ছিল। ২০২০ সালে, গুগলের DeepMind AlphaFold উন্মোচন করে, একটি ডিপ লার্নিং সিস্টেম যা একটি প্রোটিনের অ্যামিনো অ্যাসিড সিকোয়েন্স থেকে তার 3D কাঠামো বিস্ময়কর নির্ভুলতার সাথে পূর্বাভাস দিতে পারে।

বিশ্বজুড়ে জীবনবৃক্ষের ২০০ মিলিয়নেরও বেশি প্রোটিনের কাঠামো বিশ্বব্যাপী বৈজ্ঞানিক সম্প্রদায়ের জন্য বিনামূল্যে উপলব্ধ করে, আলফাফোল্ড স্ট্রাকচারাল বায়োলজিকে গণতান্ত্রিক করেছে। বিশ্বের যেকোনো জায়গার গবেষকরা এখন তাৎক্ষণিকভাবে অত্যন্ত নির্ভুল প্রোটিন কাঠামো অ্যাক্সেস করতে পারেন, যা কাঠামো-ভিত্তিক ঔষধ ডিজাইন এবং রোগের প্রক্রিয়া বোঝার প্রক্রিয়াকে নাটকীয়ভাবে ত্বরান্বিত করেছে।

৫. ভবিষ্যৎ অনুমান: ADMET এবং লিড অপটিমাইজেশন

অনেক সম্ভাবনাময় ঔষধ প্রার্থী অপ্রত্যাশিত বিষাক্ততা বা দুর্বল বিপাকীয় প্রোফাইলের কারণে শেষ পর্যায়ের ট্রায়ালে ব্যর্থ হয়। AI একটি প্রাথমিক সতর্কতা ব্যবস্থা প্রদান করছে। মেশিন লার্নিং মডেলগুলিকে ঐতিহাসিক ADMET ডেটার উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে যাতে একটি নতুন অণু মানবদেহে কীভাবে আচরণ করবে তা ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালে পৌঁছানোর অনেক আগেই পূর্বাভাস দেওয়া যায়।

সম্ভাব্য সমস্যাগুলি আগে থেকেই চিহ্নিত করে, এই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলি ঔষধি রসায়নবিদদের লিড যৌগগুলিকে আরও বুদ্ধিমত্তার সাথে পরিবর্তন এবং অপটিমাইজ করতে দেয়, যা উন্নত প্রার্থীদের গুণমান বৃদ্ধি করে এবং ব্যয়বহুল শেষ-পর্যায়ের ব্যর্থতার সম্ভাবনা হ্রাস করে।

৬. পার্সোনালাইজড মেডিসিন এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল অপটিমাইজেশন

AI-এর প্রভাব ক্লিনিক্যাল পর্যায় পর্যন্ত বিস্তৃত। রোগীর ডেটা—জেনোমিক্স, জীবনযাত্রার কারণ এবং মেডিকেল চিত্র সহ—বিশ্লেষণ করে AI সূক্ষ্ম বায়োমার্কার শনাক্ত করতে পারে যা পূর্বাভাস দেয় যে বিভিন্ন রোগীর উপগোষ্ঠী একটি சிகிச்சায় কীভাবে প্রতিক্রিয়া জানাবে।

এটি রোগীর স্তরবিন্যাস সক্ষম করে: স্মার্ট ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ডিজাইন করা যা সেইসব রোগীদের অন্তর্ভুক্ত করে যারা ঔষধ থেকে সবচেয়ে বেশি উপকৃত হওয়ার সম্ভাবনা রাখে। এটি কেবল ট্রায়ালের সাফল্যের সম্ভাবনা বাড়ায় না, এটি পার্সোনালাইজড মেডিসিনের একটি ভিত্তি, যা নিশ্চিত করে যে সঠিক সময়ে সঠিক রোগীর কাছে সঠিক ঔষধ পৌঁছায়।

ভবিষ্যতের চ্যালেঞ্জসমূহ

বিপুল সম্ভাবনা সত্ত্বেও, ঔষধ আবিষ্কারে AI-এর একীকরণ চ্যালেঞ্জবিহীন নয়। সামনের পথটি বেশ কিছু মূল বিষয়ে সতর্কতার সাথে পরিচালনার প্রয়োজন:

• ডেটার গুণমান এবং অ্যাক্সেস: AI মডেলগুলি কেবল তাদের প্রশিক্ষিত ডেটার মতোই ভালো। 'আবর্জনা দিলে, আবর্জনাই বেরোবে' নীতিটি এখানে প্রযোজ্য। উচ্চ-মানের, মানসম্মত এবং অ্যাক্সেসযোগ্য বায়োমেডিকেল ডেটা অপরিহার্য, কিন্তু এটি প্রায়শই মালিকানাধীন ডেটাবেস বা অসংগঠিত বিন্যাসে বিচ্ছিন্ন থাকে।
• 'ব্ল্যাক বক্স' সমস্যা: অনেক জটিল ডিপ লার্নিং মডেল 'ব্ল্যাক বক্স' হতে পারে, যার অর্থ তাদের সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়া সহজে ব্যাখ্যাযোগ্য নয়। ঔষধ আবিষ্কারের জন্য, যেখানে নিরাপত্তা এবং কর্মের প্রক্রিয়া সর্বাপেক্ষা গুরুত্বপূর্ণ, সেখানে একটি AI মডেল কেন একটি নির্দিষ্ট পূর্বাভাস দিয়েছে তা বোঝা জরুরি। আরও ব্যাখ্যাযোগ্য AI (XAI) তৈরি করা একটি মূল গবেষণার ক্ষেত্র।
• নিয়ন্ত্রক গ্রহণযোগ্যতা: মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ফুড অ্যান্ড ড্রাগ অ্যাডমিনিস্ট্রেশন (FDA) এবং ইউরোপীয় মেডিসিন এজেন্সি (EMA)-র মতো বিশ্বব্যাপী নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলি এখনও AI ব্যবহার করে আবিষ্কৃত এবং ডিজাইন করা ঔষধ মূল্যায়নের জন্য কাঠামো তৈরি করছে। বৈধতা এবং জমা দেওয়ার জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা স্থাপন করা ব্যাপক গ্রহণের জন্য অপরিহার্য।
• মানবিক দক্ষতা এবং সহযোগিতা: AI একটি সরঞ্জাম, বিজ্ঞানীদের বিকল্প নয়। ঔষধ আবিষ্কারের ভবিষ্যৎ AI প্ল্যাটফর্ম এবং জীববিজ্ঞানী, রসায়নবিদ, ডেটা বিজ্ঞানী এবং চিকিৎসকদের আন্তঃবিভাগীয় দলগুলির মধ্যে একটি সমন্বিত সহযোগিতার উপর নির্ভর করে, যারা AI-উত্পন্ন হাইপোথিসিস যাচাই করতে এবং গবেষণা প্রক্রিয়াকে পথ দেখাতে পারে।

ভবিষ্যৎ সহযোগিতামূলক: রোগের বিরুদ্ধে মানুষ ও যন্ত্র

ফার্মাসিউটিক্যাল গবেষণায় AI-এর একীকরণ এমন একটি ভবিষ্যৎ তৈরি করছে যা একসময় অকল্পনীয় ছিল। আমরা এমন একটি বিশ্বের দিকে এগিয়ে যাচ্ছি যেখানে থাকবে:

• ডিজিটাল বায়োলজি: AI, ল্যাবে রোবোটিক অটোমেশনের সাথে মিলিত হয়ে, হাইপোথিসিস, ডিজাইন, পরীক্ষা এবং বিশ্লেষণের দ্রুত, ক্লোজড-লুপ চক্র সক্ষম করবে, যা আবিষ্কারের গতিকে ব্যাপকভাবে ত্বরান্বিত করবে।
• 'আনড্রাগেবল' লক্ষ্যগুলির মোকাবিলা: অনেক রোগ এমন প্রোটিনের কারণে হয় যেগুলিকে প্রচলিত পদ্ধতিতে 'আনড্রাগেবল' বা ঔষধের নাগালের বাইরে বলে মনে করা হত। AI-এর বিশাল রাসায়নিক জগৎ অন্বেষণ করার এবং জটিল মিথস্ক্রিয়ার পূর্বাভাস দেওয়ার ক্ষমতা এই চ্যালেঞ্জিং লক্ষ্যগুলির মোকাবিলা করার জন্য নতুন সম্ভাবনা উন্মুক্ত করে।
• বিশ্ব স্বাস্থ্য সংকটে দ্রুত প্রতিক্রিয়া: মহামারীর ক্ষেত্রে AI-এর গতি একটি গুরুত্বপূর্ণ সম্পদ হতে পারে। একটি নতুন প্যাথোজেনের কাঠামো দ্রুত বিশ্লেষণ করা, লক্ষ্য শনাক্ত করা এবং সম্ভাব্য থেরাপিউটিকস ডিজাইন করা বা বিদ্যমান ঔষধগুলির পুনঃপ্রয়োগ করার ক্ষমতা প্রতিক্রিয়া জানানোর সময়কে নাটকীয়ভাবে সংক্ষিপ্ত করতে পারে।

উপসংহার: চিকিৎসাবিজ্ঞানে এক নতুন ভোর

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কেবল একটি ক্রমবর্ধমান উন্নতি নয়; এটি একটি যুগান্তকারী শক্তি যা ঔষধ আবিষ্কারের নিয়মাবলীকে মৌলিকভাবে নতুন করে লিখছে। ঐতিহাসিকভাবে ভাগ্য এবং পাশবিক শক্তি দ্বারা সংজ্ঞায়িত একটি প্রক্রিয়াকে ডেটা এবং পূর্বাভাস দ্বারা চালিত একটি প্রক্রিয়ায় রূপান্তরিত করে, AI ঔষধ উন্নয়নকে দ্রুততর, সস্তা এবং আরও সুনির্দিষ্ট করে তুলছে।

কোড থেকে নিরাময়ের যাত্রা এখনও জটিল এবং প্রতিটি ধাপে কঠোর বৈজ্ঞানিক বৈধতার প্রয়োজন। যাইহোক, মানুষের বুদ্ধি এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার মধ্যে সহযোগিতা একটি নতুন ভোরের সূচনা করছে। এটি রোগের একটি বিশাল বর্ণালীর জন্য নতুন থেরাপি সরবরাহ করার, স্বতন্ত্র রোগীদের জন্য চিকিৎসা ব্যক্তিগতকৃত করার এবং শেষ পর্যন্ত বিশ্বজুড়ে মানুষের জন্য একটি স্বাস্থ্যকর ভবিষ্যৎ তৈরি করার প্রতিশ্রুতি বহন করে।