গবেষকেরা ২৮টি দলকে এমন ১২,০০০টি ছোট প্রোটিন নকশা করতে বলেন, যেগুলো CD20 চিনতে পারে। CD20 হলো কিছু ক্যানসার কোষের পৃষ্ঠের একটি চিহ্ন। বিচ্ছিন্ন প্রোটিন CD20-তে বাঁধতে পারে কি না, শুধু তা দিয়ে নকশা বিচার না করে, গবেষণায় প্রতিটি ৮০-অ্যামিনো-অ্যাসিডের সিকোয়েন্স একটি কাইমেরিক অ্যান্টিজেন রিসেপ্টরে (CAR) বসিয়ে মানুষের T কোষের আচরণ পরীক্ষা করা হয়। উন্মুক্ত-প্রবেশাধিকার পত্রটি ৮ অক্টোবর প্রকাশিত হয় Bits to Binders study গবেষণায় প্রতিটি ৮০-অ্যামিনো-অ্যাসিডের সিকোয়েন্স একটি কাইমেরিক অ্যান্টিজেন রিসেপ্টরে (CAR) বসিয়ে মানুষের T কোষের আচরণ পরীক্ষা করা হয়। উন্মুক্ত-প্রবেশাধিকার পত্রটি প্রকাশিত হয় Molecular Systems Biology ৮ অক্টোবর।

প্রতিটি ধাপে ফলের পরিধি সংকুচিত হয়েছে। একসঙ্গে কোষ-বৃদ্ধির স্ক্রিনে CD20-পজিটিভ কোষ থাকা অবস্থায় অন্তত দ্বিগুণ এবং পরিসংখ্যানগতভাবে তাৎপর্যপূর্ণ সমৃদ্ধি দেখানো ৭০৭টি নকশা শনাক্ত হয়। এরপর গবেষকেরা শীর্ষস্থানীয়, পরস্পর-অপ্রতিলিপি দশটি নকশা একবারে একটি করে পরীক্ষা করেন। সাতটিতে লক্ষ্য-সম্পর্কিত বিস্তার, বৃদ্ধি এবং সাইটোকাইন উৎপাদন নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের চেয়ে বেশি ছিল। চারটি CD20-পজিটিভ কোষকে নিয়ন্ত্রণের তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি নির্দিষ্টভাবে হত্যা করে। এগুলো এক T-কোষ দাতার একটি কোষ-নমুনা থেকে পাওয়া পরীক্ষাগার-পরিমাপ; রোগীর ক্ষেত্রে চিকিৎসা কার্যকর হওয়ার প্রমাণ নয়।

মূল পরিবর্তন

  • কী বদলেছে:একটি প্রতিযোগিতায় প্রাথমিক মানব T কোষে CAR-এর কার্যকর অংশ হিসেবে গণনাভিত্তিকভাবে নকশা করা হাজারো CD20-বাইন্ডার মূল্যায়ন করা হয়; পরে শীর্ষ দশটি নকশা পৃথক কার্যকরী পরীক্ষায় যাচাই করা হয়।
  • কীভাবে:দলগুলো বিভিন্ন জেনারেটিভ, সিকোয়েন্স-নকশা, কাঠামো-পূর্বাভাস ও বাছাই-পদ্ধতি একত্র করে। গবেষকেরা জমা দেওয়া সিকোয়েন্স একই CAR কাঠামোতে বসিয়ে T-কোষের বৃদ্ধি একসঙ্গে স্ক্রিন করেন এবং নির্বাচিত নির্মাণগুলোর কয়েকটি কার্যকারিতা আলাদাভাবে মাপেন।
  • কেন গুরুত্বপূর্ণ:এই পরীক্ষা বিচ্ছিন্ন বাঁধনের চেয়ে কঠিন প্রশ্ন করে: নকশা করা কোনো শনাক্তকরণ-ডোমেইন কি T কোষে প্রকাশিত হতে পারে এবং লক্ষ্যবস্তুর প্রতি তার সাড়া দিতে সাহায্য করতে পারে? একসঙ্গে স্ক্রিনে হিট থেকে নির্দিষ্ট হত্যার সংখ্যায় পতন দেখায়, প্রতিটি পরীক্ষাকে তার নিজস্ব মাপকাঠি অনুযায়ী পড়া কেন জরুরি।
  • কী অনিশ্চিত রয়ে গেছে:গবেষণায় একটি CAR কাঠামো ও একজন দাতার কোষ-নমুনা ব্যবহার করা হয়েছে। একসঙ্গে করা তুলনা একাই CD20-নির্দিষ্ট প্রভাব আলাদা করতে পারে না, এবং কোনো নকশাই প্রাণী বা রোগীর মধ্যে পরীক্ষা করা হয়নি।

নকশা করা বাইন্ডার থেকে কোষের সাড়া

একটি CAR T কোষকে প্রকৌশল-নকশা করা পৃষ্ঠ-রিসেপ্টর দেয়। বাইরের দিকে থাকা ডোমেইন লক্ষ্যবস্তুকে শনাক্ত করে; রিসেপ্টরের বাকি অংশ সেই শনাক্তকরণকে কোষের সাড়ায় রূপ দিতে সাহায্য করে। বাঁধনের মডেলে আশাব্যঞ্জক দেখানো প্রোটিনও জীবিত T কোষে তৈরি, প্রদর্শিত ও ব্যবহৃত হতে গিয়ে ব্যর্থ হতে পারে। প্রতিযোগিতাটি এই ব্যবধানই পরীক্ষা করেছে।

৪২টি দেশের অংশগ্রহণকারীরা ছয় সপ্তাহের একটি পর্যায়ে নকশা জমা দেন। তাঁদের কর্মপদ্ধতি ছিল বিচিত্র। কেউ RFdiffusion বা Chroma-র মতো ডিফিউশন মডেল ব্যবহার করেন; অন্যরা BindCraft, ColabDesign ও প্রোটিন-ভাষা মডেলের মতো পদ্ধতি নেন। অনেকে সিকোয়েন্স প্রস্তাব বা বৈচিত্র্যময় করতে ProteinMPNN, প্রার্থী যাচাইয়ে কাঠামো-পূর্বাভাসক এবং অন্যান্য গণনামূলক ফিল্টারও ব্যবহার করেন। কয়েকটি দল পরিচিত অ্যান্টিবডি-যুক্ত CD20 কাঠামো বা CD20-নির্দিষ্ট অ্যান্টিবডির খণ্ডাংশ থেকে শুরু করে। তাই জমা দেওয়া সিকোয়েন্সগুলো মানব ও গণনামূলক কাজের মিশ্র কর্মপ্রবাহ থেকে এসেছে; একক AI মডেল একাই প্রতিটি সফল রিসেপ্টর নকশা করেনি।

গবেষকেরা জমা দেওয়া ৮০-অ্যামিনো-অ্যাসিডের ডোমেইনের DNA সংশ্লেষ করেন এবং একই দ্বিতীয়-প্রজন্মের CAR কাঠামোতে বসান। প্রতিটি ডোমেইনের সিকোয়েন্স প্রকৌশল-পরিবর্তিত T কোষের মিশ্রণে বারকোড হিসেবে কাজ করে। CD20-পজিটিভ Raji কোষের সঙ্গে দুই সপ্তাহ সংস্কৃতির পর বারকোডের পরিমাণ তাঁরা লক্ষ্যকোষবিহীন সংস্কৃতির সঙ্গে তুলনা করেন। ১২,০০০ নকশার ৯৮.৩% DNA সরবরাহকারীর গুণমান পরীক্ষায় উত্তীর্ণ হয়; তবে কোষ-বৃদ্ধির পর গবেষণার ন্যূনতম রিড-সীমা পার হয় ৫৬.৮%। এই পর্যায়ে ব্যর্থ বা অনুপস্থিত সিকোয়েন্সকে শুধু CD20 চিনতে না-পারা বাইন্ডার হিসেবে গণনা করা যায় না; উৎপাদন, প্রকাশ এবং কোষের সক্ষমতাও বাছাইয়ের ধারাকে প্রভাবিত করে।

একসঙ্গে করা স্ক্রিনে অন্তত দ্বিগুণ উল্লেখযোগ্য সমৃদ্ধি-সহ ৭০৭টি সিকোয়েন্স পাওয়া যায়। এটি সব জমার ৫.৯%; দলভিত্তিক হিট-হার ০.৬% থেকে ৩৮.৪% পর্যন্ত ছিল। এক দাতার কাছ থেকে প্রতি শর্তে তিনটি কারিগরি পুনরাবৃত্তি ব্যবহার করা হয়। তুলনাটি ছিল Raji কোষ বনাম Raji কোষবিহীন অবস্থা; CD20-পজিটিভ Raji কোষ বনাম অন্যভাবে মিলে যাওয়া CD20-নেগেটিভ Raji কোষ নয়। তাই লেখকেরা সতর্ক করেন, একসঙ্গে পাওয়া ফলটি সরাসরি Raji-সম্পর্কিত বৃদ্ধির সংকেত; যদিও পরবর্তী বাঁধন ও পৃথক পরীক্ষা কিছু প্রার্থীর CD20 শনাক্তকরণকে সমর্থন করে।

দশটি পৃথক পরীক্ষা পাঠ বদলে দেয়

শীর্ষ দশটি স্বতন্ত্র নকশাকে পৃথক CAR নির্মাণ হিসেবে আবার তৈরি করা হয়। গবেষকেরা রিসেপ্টর প্রকাশ, T-কোষ বিভাজন ও বৃদ্ধি, দুটি সংকেত-প্রোটিন উৎপাদন এবং লক্ষ্যকোষ হত্যা মাপেন। লক্ষ্য-সম্পর্কিত বিস্তার, বৃদ্ধি ও সাইটোকাইন পরীক্ষায় সাতটি নকশা অপরিবর্তিত T-কোষের নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণকে ছাড়িয়ে যায়। তবে ওই সাতটির তিনটি লক্ষ্যকোষের উল্লেখযোগ্য নির্দিষ্ট হত্যা দেখায়নি।

হত্যার পরীক্ষায় CD20-পজিটিভ Raji কোষের সঙ্গে CD20-নেগেটিভ K562 কোষ তুলনা করা হয়। 1506, 2383, 3494 ও 3718 নম্বরের মাত্র চারটি নকশায় নেতিবাচক নিয়ন্ত্রণের চেয়ে উল্লেখযোগ্যভাবে বেশি নির্দিষ্ট লিসিস দেখা যায়। কয়েকটি নকশা উভয় কোষ-লাইনে পটভূমিগত হত্যাও করেছে বলে পত্রে জানানো হয়েছে। এটি গুরুত্বপূর্ণ, কারণ CD20-পজিটিভ কোষ হত্যা করলেই CAR লক্ষ্য ও অ-লক্ষ্য কোষকে ভালোভাবে আলাদা করে—এমন প্রমাণ হয় না। কার্যকরী পরিমাপগুলোতে নকশা করা বাইন্ডারগুলো সাধারণত গবেষণায় প্রতিষ্ঠিত অ্যান্টিবডি-উৎপন্ন CAR নিয়ন্ত্রণের চেয়ে পিছিয়ে ছিল; একটি সাইটোকাইন পরিমাপ ছিল রিপোর্ট করা ব্যতিক্রম।

বিচ্ছিন্ন-প্রোটিন বাঁধন পরীক্ষা আরেকটি সতর্কতা যোগ করেছে। ওই শর্তে ডিটারজেন্টে দ্রবীভূত CD20-তে দশটির মধ্যে মাত্র তিনটি উল্লেখযোগ্যভাবে বাঁধে। লেখকেরা বলেন, T কোষের CAR-এ প্রদর্শিত অবস্থায় বাইন্ডারের আচরণ এই পরীক্ষা নাও দেখাতে পারে। উল্টোদিকে, একসঙ্গে করা স্ক্রিনের বৃদ্ধির সংকেত সুনির্দিষ্ট বাঁধন বা নিরাপদ লক্ষ্য-নির্বাচনশীলতা প্রতিষ্ঠার জন্য যথেষ্ট নয়। পরীক্ষাগুলো সম্পর্কিত হলেও আরও সীমিত প্রশ্নের উত্তর দেয়।

এই বেঞ্চমার্ক কী নির্দেশ করতে পারে

গবেষণায় নকশা-পছন্দ ও সিকোয়েন্সের বৈশিষ্ট্যের সঙ্গে পরীক্ষামূলক ফলও তুলনা করা হয়। পদ্ধতিগুলোর মধ্যে বড় পার্থক্য পাওয়া গেলেও দলগুলো নানা সরঞ্জাম মিশিয়েছে এবং সম্পর্কিত সিকোয়েন্সের অসম সংখ্যক নমুনা জমা দিয়েছে। লেখকেরা সতর্ক করেন, কোনো পদ্ধতির আপাত সাফল্যকে সাধারণত নির্ভেজাল কারণগত তুলনা হিসেবে পড়া যায় না। তাঁদের প্রতিবেদন অনুযায়ী, প্রচলিত কাঠামোভিত্তিক আস্থার স্কোর এই ডেটাসেটে পুনরুদ্ধার ও বিস্তার খুব সামান্যই পূর্বাভাস দিয়েছে।

একই ডেটাসেটে কিছু সহজতর সিকোয়েন্স যাচাই বেশি কার্যকর মনে হয়েছে। পশ্চাৎমুখী বিশ্লেষণে DNA-র গঠন, পুনরাবৃত্ত সিকোয়েন্স মোটিফ এবং নির্দিষ্ট অ্যামিনো-অ্যাসিড বিন্যাসসহ বৈশিষ্ট্যভিত্তিক ফিল্টার লক্ষ্য-সম্পর্কিত বিস্তার দেখানো জমা নকশার অংশ বাড়িয়েছে। এই প্রতিযোগিতার পশ্চাৎমুখী ফিল্টারিং ব্যর্থতা বিশ্লেষণের উপায়; নতুন সম্ভাব্য-ভিত্তিক নকশা-পর্যায়ে একই উন্নতি এখনো দেখানো হয়নি।

তাৎক্ষণিক অবদান হলো একটি উন্মুক্ত পরীক্ষামূলক বেঞ্চমার্ক, যা নকশা-পছন্দকে কোষ-স্তরের বিভিন্ন ফলের সঙ্গে যুক্ত করে। এর সীমাবদ্ধতা বড়: এক দাতার কোষ-নমুনা, একটি CAR কাঠামো, নির্দিষ্টতা তুলনায় অসম্পূর্ণতা-সহ একসঙ্গে পরীক্ষা এবং পৃথক পরীক্ষায় পটভূমিগত হত্যা। লেখকেরা স্পষ্ট বলেছেন, প্রতিযোগিতার উদ্দেশ্য ছিল চিকিৎসার প্রেক্ষাপটে নকশা-পদ্ধতি মূল্যায়ন করা; ক্লিনিকে ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত CAR-T চিকিৎসা তৈরি করা নয়।

সূত্র ও আরও পাঠ