പരീക്ഷണത്തിന്റെയും പിശകിന്റെയും അവസാനം ?

പതിറ്റാണ്ടുകളായി, വാക്സിൻ വികസനം പ്രധാനമായും സമയത്തിനെതിരായ ഒരു മത്സരമാണ്. ശാസ്ത്രജ്ഞർ ഒരു വൈറസിനെ തിരിച്ചറിയുകയും അതിന്റെ ഘടന പഠിക്കുകയും ആയിരക്കണക്കിന് സാധ്യതകൾ പരീക്ഷിക്കുകയും ക്രമേണ ഏറ്റവും പ്രതീക്ഷ നൽകുന്ന വാക്സിൻ കാൻഡിഡേറ്റുകളെ ചുരുക്കുകയും ചെയ്യും. ഈ പ്രക്രിയയ്ക്ക് പലപ്പോഴും വർഷങ്ങളെടുത്തു, വേഗത്തിൽ നീങ്ങുന്ന ഒരു പകർച്ചവ്യാധിയുടെ മധ്യത്തിൽ, ആ കാലതാമസം എണ്ണമറ്റ ജീവൻ നഷ്ടപ്പെടുത്തിയേക്കാം.

കൃത്രിമബുദ്ധി ആ സമവാക്യം മാറ്റാൻ തുടങ്ങിയിരിക്കുന്നു.

പരമ്പരാഗത ലബോറട്ടറി പരീക്ഷണങ്ങളെ മാത്രം ആശ്രയിക്കുന്നതിനുപകരം, ഗവേഷകർ ജനിതക, ജൈവ, എപ്പിഡെമോളജിക്കൽ ഡാറ്റയുടെ വലിയ അളവുകൾ വിശകലനം ചെയ്യാൻ AI സംവിധാനങ്ങൾ കൂടുതലായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. മനുഷ്യർക്ക് കണ്ടെത്തുന്നതിന് മാസങ്ങളോ വർഷങ്ങളോ എടുക്കുന്ന പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിയാൻ ഈ സംവിധാനങ്ങൾക്ക് കഴിയും, വൈറസുകൾ എങ്ങനെ പരിണമിച്ചേക്കാമെന്നും ഭാവിയിലെ വകഭേദങ്ങൾക്കെതിരെ ഏതൊക്കെ വാക്സിൻ ഡിസൈനുകൾ ഫലപ്രദമായി തുടരുമെന്നും പ്രവചിക്കാൻ ശാസ്ത്രജ്ഞരെ സഹായിക്കുന്നു.

ഈ വർഷം യുണൈറ്റഡ് കിംഗ്ഡത്തിലെ ഗവേഷകർ മനുഷ്യ പരിശോധനയിൽ പ്രവേശിച്ച ആദ്യത്തെ AI- രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത വാക്സിൻ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തപ്പോൾ ഏറ്റവും പ്രധാനപ്പെട്ട മുന്നേറ്റങ്ങളിലൊന്ന് ഉയർന്നുവന്നു. അറിയപ്പെടുന്ന ഒരൊറ്റ വൈറസ് സ്ട്രെയിനിനെ ലക്ഷ്യം വയ്ക്കുന്നതിനുപകരം, ഭാവിയിലെ മ്യൂട്ടേഷനുകളിൽ നിന്നും സംരക്ഷണം നൽകുന്നതിന് മുഴുവൻ വൈറസ് കുടുംബങ്ങളിലും പങ്കിടുന്ന സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി മെഷീൻ-ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് വാക്സിൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തത്.

വാക്സിൻ വികസനത്തിന്റെ പരമ്പരാഗത "റിയാക്ടീവ്" മാതൃകയിൽ നിന്നുള്ള ഒരു പ്രധാന മാറ്റമാണ് ഈ ആശയം പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നത്. ചരിത്രപരമായി, വാക്സിനുകൾ അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ് ഒരു വൈറസ് പ്രത്യക്ഷപ്പെടുകയും പടരുകയും അതിന്റെ മ്യൂട്ടേഷനുകൾ വെളിപ്പെടുത്തുകയും ചെയ്യുന്നതുവരെ ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് കാത്തിരിക്കേണ്ടി വന്നിട്ടുണ്ട്. AI- നിയന്ത്രിത സംവിധാനങ്ങൾ ആ മ്യൂട്ടേഷനുകൾ മുൻകൂട്ടി പ്രതീക്ഷിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിടുന്നു, ഒരു ഭീഷണി വ്യാപകമാകുന്നതിന് മുമ്പ് വാക്സിൻ കാൻഡിഡേറ്റുകൾ തയ്യാറാക്കാൻ ഗവേഷകരെ അനുവദിക്കുന്നു.

വാക്സിൻ രൂപകൽപ്പനയ്ക്ക് അപ്പുറം ഗവേഷകർ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഒരു പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടലിന്റെ ആരംഭത്തെ സൂചിപ്പിക്കുന്ന അസാധാരണമായ സിഗ്നലുകൾ കണ്ടെത്തുന്നതിന് ആധുനിക നിരീക്ഷണ സംവിധാനങ്ങൾ രോഗ റിപ്പോർട്ടുകൾ, പരിസ്ഥിതി ഡാറ്റ, മൃഗങ്ങളുടെ ആരോഗ്യ രേഖകൾ, യാത്രാ രീതികൾ, വൈറൽ ജീനോമുകൾ എന്നിവ വിശകലനം ചെയ്യുന്നു. ചില സന്ദർഭങ്ങളിൽ, ഔദ്യോഗിക അലേർട്ടുകൾ പുറപ്പെടുവിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് AI ഉപകരണങ്ങൾക്ക് മുന്നറിയിപ്പ് അടയാളങ്ങൾ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും, ഇത് പൊതുജനാരോഗ്യ പ്രതികരണങ്ങൾക്ക് വിലപ്പെട്ട സമയം നൽകും.

ഇന്ത്യയും ഈ ആഗോള ശ്രമത്തിൽ പങ്കുചേർന്നു. നാഷണൽ വൺ ഹെൽത്ത് മിഷന് കീഴിൽ ഇന്ത്യൻ കൗൺസിൽ ഓഫ് മെഡിക്കൽ റിസർച്ച് (ICMR) അടുത്തിടെ ഒരു AI- പവർഡ് പാറ്റേൺ സർവൈലൻസ് ടൂൾ ആരംഭിച്ചു. ഉയർന്നുവരുന്ന രോഗങ്ങൾ നിരീക്ഷിക്കുന്നതിനും, ജനിതക ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും, നിപ, ഡെങ്കി, സിക്ക, ഭാവിയിൽ അജ്ഞാത ഭീഷണികൾ തുടങ്ങിയ പൊട്ടിപ്പുറപ്പെടലുകൾക്കുള്ള നേരത്തെയുള്ള മുന്നറിയിപ്പ് സൂചകങ്ങൾ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുമാണ് ഈ പ്ലാറ്റ്ഫോം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്.

ആവേശം ഉണ്ടായിരുന്നിട്ടും, AI ശാസ്ത്രജ്ഞരെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നില്ലെന്ന് വിദഗ്ധർ മുന്നറിയിപ്പ് നൽകുന്നു. അൽഗോരിതങ്ങൾ വഴി സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്ന വാക്സിൻ കാൻഡിഡേറ്റുകൾ ഇപ്പോഴും ലബോറട്ടറി വാലിഡേഷൻ, ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് മൃഗ പഠനങ്ങൾ, മനുഷ്യ ക്ലിനിക്കൽ പരീക്ഷണങ്ങളുടെ ഒന്നിലധികം ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവയ്ക്ക് വിധേയമാകണം. ഒരു AI സിസ്റ്റം എത്ര വേഗത്തിൽ ഒരു പരിഹാരം നിർദ്ദേശിച്ചാലും സുരക്ഷയും ഫലപ്രാപ്തിയും മാനദണ്ഡങ്ങൾ മാറ്റമില്ലാതെ തുടരുന്നു.

ദീർഘകാല ലക്ഷ്യം അഭിലഷണീയമാണ്: വൈറസുകളുടെ മുഴുവൻ കുടുംബങ്ങളിൽ നിന്നും സംരക്ഷിക്കാൻ കഴിയുന്ന വാക്സിനുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക, പുതിയ വാക്സിൻ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് ആവശ്യമായ സമയം വർഷങ്ങളിൽ നിന്ന് ആഴ്ചകളോ മാസങ്ങളോ ആയി കുറയ്ക്കുക. ഒരു പുതിയ ആഗോള ഭീഷണി തിരിച്ചറിഞ്ഞ് 100 ദിവസത്തിനുള്ളിൽ ഫലപ്രദമായ വാക്സിനുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ശ്രമങ്ങളെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നതിന് പാൻഡെമിക് തയ്യാറെടുപ്പിൽ ഏർപ്പെട്ടിരിക്കുന്ന സംഘടനകൾ ഇതിനകം തന്നെ AI ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ഈ സാങ്കേതികവിദ്യകൾ പക്വത പ്രാപിക്കുന്നത് തുടർന്നാൽ, അടുത്ത പാൻഡെമിക്കിന് ഉത്തരങ്ങൾക്കായുള്ള തീവ്രമായ തിരയൽ നേരിടേണ്ടി വന്നേക്കില്ല. പകരം, ശാസ്ത്രജ്ഞർക്ക് ഇതിനകം രൂപകൽപ്പന ചെയ്തതും, സിമുലേഷനുകൾ വഴി ഭാഗികമായി പരീക്ഷിച്ചതും, ദ്രുതഗതിയിലുള്ള വിന്യാസത്തിന് തയ്യാറായതുമായ വാക്സിനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് പോരാട്ടത്തിൽ പ്രവേശിക്കാം - മനുഷ്യരാശിയുടെ പ്രതികരണത്തെ പ്രതികരണത്തിൽ നിന്ന് പ്രവചനത്തിലേക്ക് മാറ്റുന്നു.