হার্ভার্ড বিশ্ববিদ্যালয়ের জন এ. পলসন স্কুল অফ ইঞ্জিনিয়ারিং অ্যান্ড অ্যাপ্লায়েড সায়েন্সেসের গবেষকরা কোষের স্ব-সংগঠনের নিয়মগুলি উন্মোচন করার জন্য একটি কম্পিউটেশনাল ফ্রেমওয়ার্ক তৈরি করেছেন। এই উদ্ভাবনী পদ্ধতিটি স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যকরণ (automatic differentiation) ব্যবহার করে, যা ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের জন্য অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ একটি কৌশল। এটি জিন বা কোষ সংকেতের সামান্য পরিবর্তন কীভাবে কোষের গুচ্ছের চূড়ান্ত নকশাকে প্রভাবিত করে তা ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে।
"ইঞ্জিনিয়ারিং মরফোজেনেসিস অফ সেল ক্লাস্টার উইথ ডিফারেন্সিয়েবল প্রোগ্রামিং" শিরোনামের এই গবেষণাটি ১৩ আগস্ট, ২০২৫ তারিখে *নেচার কম্পিউটেশনাল সায়েন্স* জার্নালে প্রকাশিত হয়েছে। এই গবেষণা কোষের বৃদ্ধি প্রক্রিয়াকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যায় রূপান্তরিত করে যা কম্পিউটার দ্বারা সমাধান করা যেতে পারে। স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যকরণ ব্যবহার করে, দলটি জটিল ফাংশনগুলি দক্ষতার সাথে গণনা করতে সক্ষম হয়েছে। এই পদ্ধতিটি জিন নেটওয়ার্কের ছোট পরিবর্তনগুলি কীভাবে পুরো কোষ সমষ্টির আচরণকে প্রভাবিত করে তা নির্ভুলভাবে সনাক্ত করতে সহায়তা করে।
এই কম্পিউটেশনাল পদ্ধতিটি নির্দিষ্ট কার্যকারিতা বা আকারের জীবন্ত টিস্যু ডিজাইন করতে সক্ষম করবে। এটি রিজেনারেটিভ মেডিসিন এবং টিস্যু ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের অগ্রগতিতে সম্ভাবনাময়। গবেষণাটি উন্নয়নের সেলুলার ভিত্তি বোঝার জন্য একটি প্রতিশ্রুতিশীল পথ সরবরাহ করে এবং অঙ্গের বৃদ্ধি প্রকৌশলের একটি নতুন দিক উন্মোচন করে।
এই গবেষণার সহ-নেতৃত্বে ছিলেন স্নাতক শিক্ষার্থী রাম্যা দেশপান্ডে এবং পোস্টডক্টরাল গবেষক ফ্রান্সিসকো মটেস, এবং সিনিয়র লেখক ছিলেন মাইকেল ব্রেনার। এই গবেষণাটি স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যকরণের (automatic differentiation) মতো অত্যাধুনিক মেশিন লার্নিং সরঞ্জাম ব্যবহার করে কোষের সংগঠন এবং মরফোজেনেসিস (morphogenesis) নিয়ন্ত্রণকে একটি অপ্টিমাইজেশন সমস্যা হিসেবে দেখে। স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যকরণ, যা কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ডিপ লার্নিং মডেল প্রশিক্ষণের মূল ভিত্তি, কোষের জিন নেটওয়ার্কের যেকোনো ছোট পরিবর্তনকে পুরো কোষ সমষ্টির আচরণের উপর সুনির্দিষ্ট প্রভাব সনাক্ত করতে সক্ষম করে।
এই পদ্ধতিটি জীবন্ত টিস্যুগুলির নির্দিষ্ট কার্যকারিতা বা আকার ডিজাইন করার সম্ভাবনা তৈরি করে, যা রিজেনারেটিভ মেডিসিন এবং টিস্যু ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ক্ষেত্রে নতুন দ্বার উন্মোচন করতে পারে। স্বয়ংক্রিয় পার্থক্যকরণ কেবল নিউরাল নেটওয়ার্কের বাইরেও বিভিন্ন ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা হচ্ছে, যেমন স্ব-সংযোজিত কলোয়েডাল পদার্থ ডিজাইন করা বা ফ্লুইড ডাইনামিক্স সিমুলেশন উন্নত করা। এই অগ্রগতিগুলি জীববিজ্ঞানের জটিল প্রক্রিয়াগুলি বোঝার এবং নিয়ন্ত্রণ করার জন্য শক্তিশালী নতুন সরঞ্জাম সরবরাহ করছে, যা ভবিষ্যতে অঙ্গ প্রতিস্থাপন এবং টিস্যু পুনর্গঠনের মতো ক্ষেত্রে বিপ্লব আনতে পারে।