The medical potential of AI and metabolites | Leila Pirhaji

Reviewer: Palash R. Sanyal

২০০৩ সালে

যখন আমরা মানব জিনোমকে সিকোয়েন্সড করি

তখন আমরা ভেবেছিলাম যে আমরা আরও অনেক রোগের চিকিৎসা করতে পারবো

In 2003,

কিন্তু বাস্তবে তা সম্ভব হয় নি

when we sequenced the human genome,

we thought we would have the answer to treat many diseases.

কারণ আমাদের জিন ছাড়াও,

আমাদের পরিবেশ এবং জীবনধারা একটি বড় ভুমিকা পালন করে থাকে

But the reality is far from that,

অনেক বড় ধরনের রোগের বিকাশে।

because in addition to our genes,

উদাহরন হিসেবে ধরা যায় ফ্যাটি লিভার রোগ কে

our environment and lifestyle could have a significant role

যা পৃথিবীর মোট জনসংখ্যার ২০ শতাংশ লোকের মধ্যে বিদ্যমান

in developing many major diseases.

One example is fatty liver disease,

এবং এই রোগের কোনো চিকিৎসা না থাকায় তা ক্যন্সারে রূপ নেয়।

অথবা লিভার অক্ষমতায় ।

which is affecting over 20 percent of the population globally,

শুধু ডিএনএ সিকোয়েন্সিং যথেষ্ট নয়

and it has no treatment and leads to liver cancer

কার্যকর চিকিৎসার জন্য

or liver failure.

আমাদের দেহে অনেক অনু রয়েছে

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

প্রায় ১০০০০০০ এরও বেশি মেটাবোলাইটস রয়েছে

to find effective therapeutics.

আকারের দিক থেকে এরা অতি খুদ্র অঙ্গাণু

On the bright side, there are many other molecules in our body.

In fact, there are over 100,000 metabolites.

যেমন গ্লুকোজ ,ফ্রুক্টোজ , চর্বি , কলেস্টেরল

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

যাদের নাম আমরা সবসময়ই শুনে থাকি

মেটাবোলাইটস আমাদের বিপাকে সাহায্য করে

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

তারা ডিএনএ'র একটি অংশ

things we hear all the time.

সুতরাং তারা আমাদের জিন ও জীবনধারার তথ্য বহন করে থাকে।

Metabolites are involved in our metabolism.

They are also downstream of DNA,

বহু রোগের চিকিৎসার জন্য এই মেটাবোলাইটস সম্পর্কে জানা খুব জরুরী

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

আমার সবসময় ইচ্ছা ছিলো রোগীদের চিকিৎসা করার

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

যদিও আমি মেড স্কুল ছেড়েছি ১৫ বছর আগে,

কারন আমি গনিতকে মিস করতাম

I've always wanted to treat patients.

খুব দ্রুতই আমি সবচেয়ে মজার বিষয়টা বুঝতে পারলাম যে

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

আমি মেডিসিন বোঝার ক্ষেত্রে গনিতকে ব্যবহার করতে পারি।

as I missed mathematics.

এরপর থেকে আমি জৈবিক তথ্য বিশ্লেষণ করতে অ্যালগরিদম উদ্ভাবন করতে থাকি।

Soon after, I found the coolest thing:

I can use mathematics to study medicine.

প্রথমে এটা শুনতে খুব সহজ শোনায়

দেহের সকল মেটাবোলাইটস থেকে তথ্য সংগ্রহ করে,

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

একটি গাণিতিক মডেল দাড় করিয়ে রোগের ফলে যে পরিবর্তন হয় তা দেখাবো,

So, it sounded easy:

let's collect data from all the metabolites in our body,

এবং রোগের চিকিৎসা করবো।

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

তারপর আমি বুঝতে পারি যে আগে কেনো এই কাজটি করা হয় নি।

and intervene in those changes to treat them.

কারন এটা খুবই কঠিন একটি কাজ।

(হাসি)

আমাদের দেহে অনেক মেটাবোলাইটস রয়েছে।

Then I realized why no one has done this before:

সবাই একে অপরের থেকে আলাদা

কিছু মেটাবোলাইটস এর ভর আমরা মাপতে পারি

it's extremely difficult.

(Laughter)

There are many metabolites in our body.

ভর স্পেকট্রোম্যাট্রি যন্ত্র ব্যবহার করে।

Each one is different from the other one.

কিন্তু এরকম একই ভর সম্পন্ন আরও কম্পক্ষে ১০টি মেটাবোলাইটস রয়েছে।

For some metabolites, we can measure their molecular mass

আমরা সঠিকভাবে তা নির্নয় করতে পারি না,

using mass spectrometry instruments.

এবং যদি সঠিকভাবে সবগুলো নির্নয় করতে হয়

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

তাহলে প্রচুর পরীক্ষার প্রয়োজন যা অনেক সময় সাপেক্ষ

এবং ব্যায়বহুল

we don't know exactly what they are,

and if you want to clearly identify all of them,

এই কাজের জন্য আমরা একটি কৃত্তিম বুদ্ধিমত্তার প্ল্যাটফর্ম তৈরি করি

you have to do more experiments, which could take decades

and billions of dollars.

আমরা জৈবিক তথ্যের বিস্তার ঘটাই

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

এবং একটি মেটাবোলাইটসের ডাটাবেজ তৈরি করি

সাথে অন্য অণুগুলোর সাথে তাদের সংযোগ দেখতে থাকি

We leveraged the growth of biological data

আমরা এই সব তথ্যগুলো মিলিয়ে এক বিশাল নেটওয়ার্ক তৈরি করি।

and built a database of any existing information about metabolites

তারপর, রোগির টিস্যু অথবা রক্ত থেকে

and their interactions with other molecules.

মেটাবোলাইটসের ভর মেপে থাকি

We combined all this data as a meganetwork.

এবং রোগের কারনে যে সকল মেটাবোলাইটেসের ভর পরিবর্তিত হয় তা মাপি।

Then, from tissues or blood of patients,

কিন্তু পূর্বেই উল্লেখ করেছি যে এগুলো কি তা সঠিকভাবে আমরা জানি না

we measure masses of metabolites

একটি ১৮০ পারমানবিক ভর বিশেষ অণু গ্লুকোজ ও হতে পারে ,

and find the masses that are changed in a disease.

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

আবার গ্যালাক্টোজ বা ফ্রুক্টোজও হতে পারে

এদের ভর এক কিন্তু কাজ ভিন্ন

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

আমাদের অ্যালগরিদম এই সকল জিনিস মাথা রাখে

তারপর বিশাল নেটওয়ার্কের শরণাপন্ন হয়

They all have the exact same mass

but different functions in our body.

যে কিভাবে এই ভর সম্পর্কযুক্ত একে অপরের সাথে

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

যা রোগ সৃষ্টি করে।

It then mined that meganetwork

যেহেতু এরা এভাবে সম্পর্কযুক্ত

to find how those metabolic masses are connected to each other

আমরা নির্নয় করতে পারি কোন মেটাবোলাইটের ভর কত

that result in disease.

যেমন গ্লুকোজের ১৮০

And because of the way they are connected,

এবং সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ন বিষয় বের করা হচ্ছে এটা

then we are able to infer what each metabolite mass is,

যে কিভাবে গ্লুকোজ ও অনান্য মেটাবোলাইটের পরিবর্তন

like that 180 could be glucose here,

রোগের সৃষ্টি করে।

রোগের এই বিষয়বস্তু বোঝবার ফলে

and, more importantly, to discover

how changes in glucose and other metabolites

আমরা সহজেই সবচেয়ে কার্যকরী চিকিৎসার পন্থা খুজে পাই।

lead to a disease.

This novel understanding of disease mechanisms

তো আমরা একটা স্টারট আপ এর মাধ্যমে আমাদের টেকনলোজি বাজারে ছাড়ি

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

যা মানবজীবনে প্রভাব ফেলে।

এখন আমি আর আমার দল রিভাইবমেড এ কাজ করছি

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

বড় রোগের চিকিৎসায় যেখানে মেটাবোলাইট মুল চালক,

and impact people's lives.

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

যেমন ফ্যাটি লিভার রোগ

কারন এই রোগ চর্বি জমার কারনে হয়

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

যা লিভারের একধরনের মেটাবোলাইট

যেমনটি আমি আগেই বলেছি, এটি কোনও চিকিত্সা ছাড়াই একটি বিশাল মহামারী

like fatty liver disease,

because it is caused by accumulation of fats,

এবং ফ্যাটি লিভার রোগ একটি উদাহরণ মাত্র।

which are types of metabolites in the liver.

সামনে আমরা মোকাবেলা করতে যাচ্ছি অন্যান্য শত শত রোগ

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

চিকিৎসা ছাড়াই

And fatty liver disease is just one example.

এবং আরও বেশি করে মেটাবোলাইট সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে।

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

এবং কিভাবে মেটাবোলাইটেসের পরিবর্তন

with no treatment.

নতুন রোগের জন্ম দেয়।

And by collecting more and more data about metabolites

আমাদের অ্যালগরিদম ধীরে ধীরে আরও বুদ্ধিমান হবে

and understanding how changes in metabolites

রোগি বুঝে রোগ নিরাময়ের ব্যবস্থা নিবে

leads to developing diseases,

our algorithms will get smarter and smarter

এবং আমাদের লক্ষ্য পরিপূর্ণ হবে

যেখানে প্রতি লাইন কোড জীবন বাঁচাবে।

to discover the right therapeutics for the right patients.

ধন্যবাদ ।

And we will get closer to reach our vision

(হাততালি)

of saving lives with every line of code.

Thank you.

(Applause)