ক্যানসারের থেরাপিগুলি চকচকে পরিমাণে ডেটার উপর নির্ভর করে: ক্লাউডে কীভাবে এটি সাজানো হচ্ছে তা এখানে

ক্যান্সারের রোগী এবং তাদের ডাক্তারদের কাছে রোগ এবং এর চিকিৎসা সম্পর্কে আগের চেয়ে আরও বেশি তথ্য রয়েছে এবং উপলব্ধ তথ্যগুলি চমকপ্রদ হারে বৃদ্ধি পাচ্ছে। এই সমস্ত তথ্য, তবে, উপযোগী হবে না যদি লোকেরা এটির সমস্ত কিছু বুঝতে না পারে। 

উদাহরণস্বরূপ, একজন ফুসফুসের ক্যান্সারের রোগীর কথা চিন্তা করুন, যিনি একটি স্ক্রিনিং প্রোগ্রামের মাধ্যমে প্রাথমিক রোগ নির্ণয় পেতে পারেন যা একটি গণিত টমোগ্রাফি (সিটি) চিত্র তৈরি করে। তাদের রোগ নির্ণয় এবং চিকিত্সা পরিকল্পনা অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে তাদের তত্ত্বাবধায়করা এমআর এবং আণবিক ইমেজিং, প্যাথলজি ডেটা - যা ক্রমবর্ধমান ডিজিটাইজড - এবং জিনোমিক্স তথ্যের মতো ডেটা উত্স আনবে৷ 

ফিলিপসের জিনোমিক্স এবং অনকোলজি ইনফরম্যাটিক্সের জিএম লুই কুলট একটি অ্যামাজন চলাকালীন বলেছিলেন, "সত্যি বলতে, এই সমস্তই, যত্নের দলগুলির জন্য একটি খুব কঠিন চ্যালেঞ্জ কারণ তারা কীভাবে এই রোগীদের সর্বোত্তম যত্ন এবং চিকিত্সা করা যায় তা নিয়ে চিন্তাভাবনা করছে।" স্বাস্থ্য শিল্পের জন্য ওয়েব পরিষেবা ভার্চুয়াল ইভেন্ট। 

"এখন অনকোলজিতে, বা যে কোনও মেডিকেল শৃঙ্খলায়, এটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ চিকিত্সা গুরুত্বপূর্ণ, হস্তক্ষেপ গুরুত্বপূর্ণ," কুলট বলেছিলেন। “আমরা শুধু ডেটার জন্য ডেটা চাই না। তথ্যের ভিত্তিতে কেয়ার টিমের সদস্যরা কী পদক্ষেপ নিতে পারে?"

এই সমস্ত ডেটার উপর আরও ভাল গ্রিপ পেতে, উদ্ভাবকরা ক্লাউড কম্পিউটিং এবং মেশিন লার্নিং-এর মতো টুলগুলির দিকে ঝুঁকছেন - সম্ভাব্য জীবন রক্ষার ফলাফল সহ। এই সপ্তাহের AWS ইভেন্টে, Culot টেক্সাস বিশ্ববিদ্যালয়ের এমডি অ্যান্ডারসন ক্যান্সার সেন্টারের সাথে ফিলিপসের অংশীদারিত্বের মধ্য দিয়ে হেঁটেছেন, যার লক্ষ্য রোগীদের জন্য ব্যক্তিগতকৃত যত্নের পরিকল্পনা তৈরি করতে ডাক্তারদের তাদের সমস্ত ডেটা একত্রিত করতে সহায়তা করা। 

গ্রেইলের সফ্টওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং-এর এসভিপি, সাতনাম আলগ ব্যাখ্যা করেছেন যে কীভাবে তার কোম্পানি ক্লাউড এবং মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে এমন একটি সিস্টেম তৈরি করছে যা রোগীদের একবারে একের পরিবর্তে কয়েক ডজন বিভিন্ন ধরনের ক্যান্সারের জন্য পরীক্ষা করতে পারে। 

উন্নত ক্যান্সার স্ক্রীনিং এবং চিকিত্সার প্রভাবকে অতিবৃদ্ধি করা কঠিন। 2020 সালে, বিশ্বব্যাপী ক্যান্সারের 19 মিলিয়নেরও বেশি ঘটনা ছিল, আলগ উল্লেখ করেছে, এবং প্রায় 10 মিলিয়ন মৃত্যু হয়েছে। এটি অনুমান করা হয় যে তিনজনের মধ্যে একজন পুরুষ এবং চারজনের মধ্যে একজন মহিলার জীবদ্দশায় ক্যান্সার হওয়ার সম্ভাবনা রয়েছে।

“আমি বা পরিবারের একজন সদস্যের ক্যান্সার ধরা পড়বে? এটা আমার শরীরে কোথায়? এটা কি নিরাময় করা যাবে? নাকি আমাকে মেরে ফেলবে? এগুলি সাধারণ প্রশ্ন যা আমাদের মধ্যে অনেকেই ভাগ করে নেয়,” আলগ বলেছেন। 

সৌভাগ্যক্রমে, যেহেতু আমরা ক্যান্সার অধ্যয়নের জন্য আরও ডেটা পয়েন্ট সংগ্রহ করি, বিজ্ঞানীরা দ্রুত ক্লিপে নতুন চিকিত্সার বিকল্পগুলিও বিকাশ করছেন। আণবিক প্রোফাইলিংয়ের অগ্রগতি বিজ্ঞানীদের বিভিন্ন সম্ভাব্য থেরাপির সাথে ক্যান্সারের বিভিন্ন বিভাগ এবং উপশ্রেণি সনাক্ত করতে সাহায্য করেছে। 2009 সালে, ইউএস এফডিএ আটটি অ্যান্টিক্যান্সার ওষুধ অনুমোদন করেছিল, কুলট উল্লেখ করেছেন। 2020 সাল নাগাদ, সেই সংখ্যা বেড়ে 57-এ দাঁড়িয়েছে। তার উপরে, বর্তমানে ক্যান্সার রোগীদের জন্য প্রায় 1,500টি ক্লিনিকাল ট্রায়াল খোলা আছে। 

"সাধারণভাবে, এখন আক্ষরিক অর্থে শত শত সম্ভাব্য থেরাপি বা থেরাপির সংমিশ্রণ রয়েছে, যা ক্যান্সারের চিকিত্সার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে," কুলোট বলেছিলেন। "তাহলে আমাদের এই দ্বিগুণ চ্যালেঞ্জ আছে, তাই না? রোগীর আরও ভাল ছবি পেতে আমরা কীভাবে এই সমস্ত ডেটা একসাথে টানব? এবং তারপরে সেই দৃষ্টিকোণ থেকে, সর্বোত্তম চিকিত্সার ক্ষেত্রে এর অর্থ কী?"

সেই সমস্যাটি মোকাবেলা করার জন্য, এমডি অ্যান্ডারসনের ডাক্তাররা প্রিসিশন অনকোলজি ডিসিশন সাপোর্ট (পিওডিএস) সিস্টেম তৈরি করেছেন - একটি প্রমাণ-ভিত্তিক টুল যা ডাক্তারদের প্রাসঙ্গিক তথ্য যেমন ড্রাগ ডেভেলপমেন্ট এবং ক্লিনিকাল ট্রায়ালের সর্বশেষ, সেইসাথে চিকিত্সার প্রতি রোগীর প্রতিক্রিয়া মূল্যায়ন করতে সহায়তা করে। . এটি তাদের ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা পরিকল্পনা বিকাশে সহায়তা করে।

2020 সালে, MD Anderson ফিলিপস এবং AWS-এর সাথে অংশীদারিত্ব করেছেন যাতে সারা বিশ্বের ডাক্তার এবং অনুশীলনকারীদের কাছে সিস্টেমটি উপলব্ধ করা যায়। 

সিস্টেমটি শুধুমাত্র ক্লাউডে বিদ্যমান থাকতে পারে, কুলট উল্লেখ করেছেন, বিভিন্ন কারণে। সঞ্চয় করার জন্য প্রচুর পরিমাণে ডেটা এবং প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রসেসিং করা দরকার। একই সময়ে, সারা বিশ্বের অনুশীলনকারীদের জন্য সিস্টেমটিকে একটি সুরক্ষিত এবং কমপ্লায়েন্ট মাল্টি-টেন্যান্ট সিস্টেম হতে হবে। 

সম্ভবত সবচেয়ে সমালোচনামূলকভাবে, ক্লাউড সত্যিকারের ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সার পরিকল্পনাগুলিকে সক্ষম করে, কুলোট উল্লেখ করেছেন, ডাক্তারদের তাদের ডেটাকে সহযোগিতা এবং একত্রিত করার অনুমতি দিয়ে। 

"লোকেরা ক্যান্সার সম্পর্কে একটি বড় ডেটা সমস্যা হিসাবে কথা বলে, তবে এটিকে আমি একটি ছোট-অন্তিম সমস্যাও বলি," কুলট বলেছিলেন। তিনি একজন ফুসফুসের ক্যান্সারের রোগীর উদাহরণ দিয়েছেন যিনি জানতে পারেন যে তার নির্দিষ্ট মিউটেশন সহ স্টেজ 4 ফুসফুসের ক্যান্সার রয়েছে। 

"আপনি এই জনসংখ্যাকে সাবসেটিং এবং সাবসেট করে ফেলেছেন তাই এমনকি সবচেয়ে বড় স্বাস্থ্যসেবা প্রতিষ্ঠানগুলিতেও কখনও কখনও শুধুমাত্র কিছু রোগী থাকে যারা আমরা যে মানদণ্ড থেকে শিখতে চাইছি তা পূরণ করে," তিনি বলেছিলেন। "ডেটা একত্রিত করতে সক্ষম হতে - ডি-আইডেন্টিফাইড, একটি কমপ্লায়েন্ট উপায়ে - যাতে আমরা এটি থেকে শিখতে পারি, এই ক্লাউড ভিত্তিক ইকোসিস্টেমের মাধ্যমে সক্ষম করা হয়েছে।"

একইভাবে, গ্রেইলের সাতনাম আলগ বলেন, কোম্পানির মাল্টি-ক্যান্সার প্রাথমিক সনাক্তকরণ পরীক্ষা গ্যালারির উন্নয়নের জন্য ক্লাউড অপরিহার্য। পরীক্ষাটি একক-ক্যান্সার স্ক্রীনিং পরীক্ষার পরিপূরক হিসাবে 50 টিরও বেশি ধরণের ক্যান্সার সনাক্ত করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

"জিনোমিক্স এবং মেশিন লার্নিং এর শক্তি ব্যবহার করার জন্য অনেক গণনার প্রয়োজন," আলগ বলেছেন। "খুব বড় পরিমাণে ডেটা সংগ্রহ এবং স্কেল করা দরকার।" 

একটি একক রক্তের ড্র থেকে, গ্যালারী পরীক্ষা রোগীর রক্তপ্রবাহে ডিএনএর টুকরা বিশ্লেষণ করতে ডিএনএ সিকোয়েন্সিং এবং মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদম ব্যবহার করে। পরীক্ষাটি বিশেষভাবে কোষ-মুক্ত নিউক্লিক অ্যাসিডের (cfDNA) জন্য দেখায় যা রক্তে টিউমার ফেলে, যা আপনাকে বলতে পারে যে শরীরে কী ধরনের ক্যান্সার এবং এটি কোথা থেকে আসছে। 

"শুধুমাত্র পৃথক ক্যান্সারের জন্য স্ক্রীনিং করার পরিবর্তে, আমাদের ক্যান্সারের জন্য ব্যক্তিদের স্ক্রীন করা দরকার," আলগ বলেছেন। "এবং এটি এখন সম্ভব হয়েছে গত 20 বছরে ঘটে যাওয়া দুটি বড় প্রযুক্তি বিপ্লবের জন্য ধন্যবাদ। প্রথমত, জিনোমিক্সের শক্তি—এখন সম্পূর্ণ ডিএনএ সিকোয়েন্স করা সম্ভব... কয়েক দিনের মধ্যে কার্যকরভাবে টেরাবাইট ডেটা তৈরি করা। দ্বিতীয়ত, মেশিন লার্নিংয়ে বিপুল পরিমাণ উদ্ভাবন। লক্ষ লক্ষ পরামিতি সহ জটিল, গভীর শিক্ষার মডেল তৈরি করতে আমাদের এখন জ্ঞান আছে।"