মানুষের প্রতিটি কোষে একই জিনোম থাকে, কিন্তু এটি প্রতিটি কোষে সম্পূর্ণ ভিন্নভাবে কাজ করে। কিছু কোষ এনজাইম তৈরি করে, কিছু হরমোন, কিছু হাড় এবং সংযোগকারী টিস্যুর শক্ত কাঠামো গঠন করে। পার্থক্যটি জিনের মধ্যে নয়, বরং কখন এবং কত তীব্রতার সাথে তারা চালু হয় এবং কাজ করে। জীববিজ্ঞানের এই মৌলিক প্রশ্নের উত্তর বিজ্ঞানীরা দীর্ঘদিন ধরে খুঁজছেন। এখন সান দিয়েগোর ক্যালিফোর্নিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা প্রয়োগ করে এটি উন্মোচনের একটি নতুন উপায় খুঁজে পেয়েছেন।
অধ্যাপক জেমস টি. ক্যাডোনাগির নেতৃত্বে, দলটি ডিএনএ-র গুরুত্বপূর্ণ 'স্টার্ট' অঞ্চল — ইনিশিয়েটর — ডিকোড করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করেছে, যা জিন পড়া শুরু হওয়ার স্থান চিহ্নিত করে। গবেষণাটির নেতৃত্বে ছিলেন স্নাতক ছাত্র টরে রাইন-ক্যারিগ, যিনি সহকর্মীদের সাথে প্রায় পাঁচ লক্ষ ইনিশিয়েটর সিকোয়েন্সের উচ্চ-থ্রুপুট সিকোয়েন্সিং পরিচালনা করেন এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগত প্যাটার্ন চিনতে একটি মেশিন লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণ দেন। ফলাফল দেখায় যে সক্রিয় ইনিশিয়েটর মানব জিনের প্রায় 60% ঘনীভূত প্রোমোটারে উপস্থিত — এটি পূর্ববর্তী অনুমানের চেয়ে বেশি, যা অনুরূপ সিকোয়েন্স খোঁজার উপর ভিত্তি করে ছিল এবং প্রায় 40–56% ছিল। নতুন সংখ্যাটি আরও নির্ভরযোগ্য, কারণ এটি পরীক্ষামূলক পরিমাপের উপর ভিত্তি করে, কেবল প্যাটার্ন অনুসন্ধানের উপর নয়।
প্রাপ্ত মডেলটি প্রথমবারের মতো উচ্চ নির্ভুলতার সাথে জিনোমে ইনিশিয়েটরের উপস্থিতি ভবিষ্যদ্বাণী করতে এবং ট্রান্সক্রিপশন শুরুর জন্য প্রয়োজনীয় ন্যূনতম কার্যকরী সিকোয়েন্স ডিকোড করতে সক্ষম হয়েছে। এর অর্থ হল বিজ্ঞানীরা এখন ডিএনএ-র একটি অংশ দেখে বলতে পারেন যে এটি সক্রিয় ইনিশিয়েটর হিসাবে কাজ করবে কিনা — এমন একটি সরঞ্জাম যা আগে অসম্ভব ছিল।
আবিষ্কারটির গুরুত্বপূর্ণ ব্যবহারিক তাৎপর্য রয়েছে। ইনিশিয়েটরে মিউটেশন জিনের স্বাভাবিক সক্রিয়করণ ব্যাহত করে এবং ক্যান্সার সহ রোগের বিকাশে অবদান রাখতে পারে। নতুন মডেলটি জীবন্ত কোষে পরীক্ষা করার আগে এই ধরনের পরিবর্তনের প্রভাব মূল্যায়ন করতে দেয় — এটি সময়, সম্পদ সাশ্রয় করে এবং ডাক্তারদের প্রতিটি রোগীর জন্য মিউটেশনের পরিণতি আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সহায়তা করে। উপরন্তু, ডিকোড করা ইনিশিয়েটর সিগনেচার বায়োটেকনোলজিস্টদের জন্য নির্দেশিত থেরাপি এবং জিন ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের জন্য পূর্ব-অনুমানযোগ্য বৈশিষ্ট্য সহ সিন্থেটিক প্রোমোটার তৈরি করার পথ খুলে দেয়।
মানব জিনোমে প্রায় 3 বিলিয়ন বেস পেয়ার রয়েছে — এটি একটি বিশাল নির্দেশনা, যেখানে নিয়মগুলি এনকোড করা আছে: কোথায়, কখন এবং কত পরিমাণে প্রতিটি 20 000–25 000 জিন কাজ করবে। ইনিশিয়েটর হল অনেক নিয়ন্ত্রক উপাদানের মধ্যে একটি যা এই প্রক্রিয়া পরিচালনা করে। ইনিশিয়েটরদের উপর প্রশিক্ষিত মডেলটি নিয়ন্ত্রণের আণবিক 'ভাষা' ডিকোড করার প্রথম পদক্ষেপ। বিজ্ঞানীরা উল্লেখ করেছেন যে ভবিষ্যতে তারা জিনোমের অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ নিয়ন্ত্রক উপাদান — এনহ্যান্সার (যা জিনের কার্যকলাপ বাড়ায়) এবং সাইলেন্সার (যা তাদের দমন করে) — এর উপর গবেষণা প্রসারিত করার পরিকল্পনা করছেন, যাতে বিভিন্ন কোষে জিন কীভাবে চালু এবং বন্ধ হয় তার সম্পূর্ণ চিত্র তৈরি করা যায়।
গবেষণাটি, যা সম্মানিত জার্নাল Genes & Development-এ 31 জুলাই 2026 সালে প্রকাশিত হয়েছে, মানব জিনের অভিব্যক্তি কোড — কোন জিন, কখন এবং কোন কোষে চালু হয় তা নির্ধারণ করে এমন নির্দেশের সম্পূর্ণ সেট — ডিকোড করার জন্য একটি সম্পূর্ণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা নির্মাণের বহু বছরের কাজের একটি গুরুত্বপূর্ণ পদক্ষেপ। ব্যবহারিক প্রয়োগ ইতিমধ্যে নিকট ভবিষ্যতে দেখা যাচ্ছে: ডাক্তাররা মিউটেশনের পরিণতি আরও সঠিকভাবে পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হবেন, এবং বায়োটেকনোলজিস্টরা নির্দিষ্ট বৈশিষ্ট্য সহ কৃত্রিম নিয়ন্ত্রক সিকোয়েন্স ডিজাইন করার একটি সরঞ্জাম পাবেন।
কোন জিন সঠিক সময়ে এবং সঠিক পরিমাণে 'চালু' হবে তা নির্ধারণ করে এমন প্রক্রিয়াগুলি বোঝা আমাদের আরও সুনির্দিষ্ট ব্যক্তিগতকৃত ওষুধের কাছাকাছি নিয়ে আসে। এটি জীববিজ্ঞানের মৌলিক প্রশ্নের উত্তর দিতে সাহায্য করে: কেন একই ডিএনএ একটি একক জীবের মধ্যে কোষ, টিস্যু এবং অঙ্গগুলির এমন অবিশ্বাস্য বৈচিত্র্য তৈরি করে।
