সংবাদ | ম্যানুয়াল থেকে বুদ্ধিমান পদ্ধতিতে: AI শুক্রাণু নির্বাচনকে আরও নির্ভুল করছে

সংবাদ | ম্যানুয়াল থেকে বুদ্ধিমান পদ্ধতিতে: AI শুক্রাণু নির্বাচনকে আরও নির্ভুল করছে

সহায়ক প্রজনন প্রযুক্তিতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) ক্রমেই বেশি গুরুত্ব পাচ্ছে। সম্প্রতি Fertility and Sterility-তে প্রকাশিত একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনায় শুক্রাণু নির্বাচনে AI ও মেশিন লার্নিংয়ের ব্যবহার পরীক্ষা করা হয়েছে, যা সহায়ক প্রজনন প্রযুক্তিতে (ART) ফলাফল উন্নত করার নতুন সুযোগ দিচ্ছে।

শুক্রাণু নির্বাচন কেন গুরুত্বপূর্ণ

বিশ্বজুড়ে 100 মিলিয়নেরও বেশি মানুষ বন্ধ্যাত্বের সমস্যায় পড়েন, যার প্রায় 50% ক্ষেত্রে পুরুষ-সম্পর্কিত কারণ জড়িত। বীর্য বিশ্লেষণ পুরুষের বন্ধ্যাত্ব নির্ণয় ও চিকিৎসার একটি গুরুত্বপূর্ণ ধাপ; এতে শুক্রাণুর আকৃতি, গতিশীলতা ও DNA-র অখণ্ডতা মূল্যায়ন করা হয়। তবে ইন্ট্রাসাইটোপ্লাজমিক স্পার্ম ইনজেকশনের (ICSI) জন্য লক্ষ লক্ষ শুক্রাণু থেকে সর্বোচ্চ মানেরটি বেছে নেওয়া সময়সাপেক্ষ এবং ভুলের প্রবণতা বেশি।

ART-তে অগ্রগতি সত্ত্বেও সাফল্যের হার সীমিত, আংশিকভাবে শুক্রাণু নির্বাচন যথেষ্ট নির্ভুল না হওয়ায়। বর্তমানে নির্বাচন প্রধানত বিশ্ব স্বাস্থ্য সংস্থার (WHO) মানদণ্ড ব্যবহার করে শুক্রাণুর আকৃতি ও গতিশীলতার ম্যানুয়াল মূল্যায়নের ওপর নির্ভর করে। সময়ের সীমাবদ্ধতার কারণে ভ্রূণবিজ্ঞানীদের পক্ষে শুক্রাণুর বৈশিষ্ট্য ব্যাপকভাবে ও বিশদে মূল্যায়ন করা কঠিন, যা গর্ভধারণের ফলাফলে প্রভাব ফেলতে পারে। এ কারণেই AI বিশেষভাবে প্রাসঙ্গিক।

শুক্রাণু নির্বাচনে AI ও মেশিন লার্নিং

AI দেখিয়েছে যে এটি সর্বাধিক বিকাশ ও ইমপ্লান্টেশনের সম্ভাবনাযুক্ত ভ্রূণ কার্যকরভাবে শনাক্ত করতে পারে এবং ভ্রূণবিজ্ঞানীদের দৃশ্যভিত্তিক মূল্যায়ন ও ম্যানুয়াল গ্রেডিংয়ে ব্যয় হওয়া সময় ও শ্রম কমাতে পারে। জিনগত ও দৃশ্যগত তথ্য একত্র করে AI শুক্রাণু নির্বাচন স্বয়ংক্রিয় করতে এবং নির্ভুলতা ও দক্ষতা বাড়াতে পারে।

AI অ্যালগরিদম শুক্রাণুর আকৃতি বিশ্লেষণকে মানসম্মত ও দ্রুত করতে পারে। গভীর শিক্ষণের সঙ্গে মিলিত হলে প্রতিবেদিত নির্ভুলতা 98% পর্যন্ত পৌঁছাতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, পৃথক শুক্রাণুর আকৃতি, DNA-র অখণ্ডতা ও গতিশীলতা মূল্যায়নের জন্য উচ্চমানের শুক্রাণুর ছবির ডেটাসেটে AI-কে প্রশিক্ষণ দেওয়া যায়, ফলে মানুষের বিষয়ভিত্তিক প্রভাব কমে।

প্রধান কৌশল ও ফলাফল

DNA-র অখণ্ডতা মূল্যায়ন:

শুক্রাণুর মাথায় ক্ষতি হলে ক্রোমোজোমের অস্বাভাবিকতা, DNA খণ্ডায়ন ও টেলোমিয়ার ছোট হয়ে যাওয়া ঘটতে পারে। গবেষকেরা DNA খণ্ডায়ন সূচক (DFI)-ভিত্তিক মেশিন-লার্নিং অ্যালগরিদম তৈরি করেছেন; এতে একক-কোষ জেল ইলেক্ট্রোফোরেসিস (SCGE) ও শুক্রাণু ক্রোমাটিন গঠন পরীক্ষার মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে পৃথক শুক্রাণুর মান নির্ভুলভাবে মূল্যায়ন করা হয়।

গতিশীলতা বিশ্লেষণ:

শুক্রাণুর চলন বিশ্লেষণ উন্নত করতে AI কম্পিউটার-সহায়িত শুক্রাণু বিশ্লেষণ (CASA), মাইক্রোফ্লুইডিক চিপ ও হলোগ্রাফিক ইমেজিং একত্র করে। উদাহরণস্বরূপ, ত্রিমাত্রিক (3D) সর্পিল লেজের চলনের ওপর ভিত্তি করে তৈরি গাণিতিক মডেল সাঁতারের ক্ষমতা আরও নির্ভুলভাবে পূর্বাভাস দিতে পারে।

বহুমাত্রিক অপ্টিমাইজেশন:

AI সিস্টেম শুক্রাণুর আকৃতি, চলনের ধরন, DNA-র অখণ্ডতা ও অন্যান্য তথ্য একত্র করে স্বয়ংক্রিয়ভাবে সেরা শুক্রাণু নির্বাচন করে, ফলে ART-তে গর্ভধারণ ও গর্ভাবস্থার হার উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়ে।

ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা

AI অ্যালগরিদম উন্নত হওয়ার সঙ্গে সঙ্গে সহায়ক প্রজনন পরীক্ষাগারগুলো আরও বড় ও উন্নত মানের শুক্রাণুর ছবির ডেটাসেট ব্যবহার করে নির্বাচন প্রক্রিয়ার দক্ষতা বাড়াতে পারবে। এই প্রযুক্তি ভ্রূণবিজ্ঞানীদের কাজের চাপ কমানোর পাশাপাশি বন্ধ্যাত্বের মুখোমুখি মানুষদের আরও আশাবাদী করে তোলে।

উৎস:

অনলাইনে সংগৃহীত