ল্যাব-উৎপাদিত "মিনি-ব্রেইন" ব্যবহার করে তৈরি একটি নতুন রোগ নির্ণয়ক সরঞ্জামের উন্মোচনের পর স্নায়ুবিজ্ঞান গবেষণায় বিনিয়োগ উল্লেখযোগ্যভাবে বাড়তে চলেছে। রোগীর কোষ থেকে উদ্ভূত এই অর্গানয়েডগুলি সিজোফ্রেনিয়া এবং বাইপোলার ডিসঅর্ডারের সাথে সম্পর্কিত স্বতন্ত্র বৈদ্যুতিক সংকেত সনাক্ত করার ক্ষমতা প্রদর্শন করছে, যা সম্ভবত মনোরোগ নির্ণয় এবং চিকিৎসায় বৈপ্লবিক পরিবর্তন আনতে পারে।

জনস হপকিন্স বিশ্ববিদ্যালয়ের গবেষকরা সিজোফ্রেনিয়া, বাইপোলার ডিসঅর্ডার এবং সুস্থ ব্যক্তিদের থেকে নেওয়া কোষ থেকে তৈরি মিনি-ব্রেইনগুলির নিউরনের বৈদ্যুতিক কার্যকলাপের মধ্যে পার্থক্য নির্ণয়ে উচ্চ মাত্রার নির্ভুলতার কথা জানিয়েছেন। যদিও গবেষণা বিনিয়োগ সম্পর্কিত নির্দিষ্ট আর্থিক পরিসংখ্যান প্রকাশ করা হয়নি, তবে স্বাস্থ্যসেবার খরচ হ্রাস এবং রোগীর উন্নত ফলাফলের ক্ষেত্রে বিনিয়োগের সম্ভাব্য রিটার্ন যথেষ্ট। ভুল রোগ নির্ণয় এবং অকার্যকর ওষুধের ট্রায়াল বর্তমানে মানসিক অসুস্থতার অর্থনৈতিক বোঝাতে উল্লেখযোগ্যভাবে অবদান রাখে, যা মার্কিন অর্থনীতিতে প্রতি বছর শত শত বিলিয়ন ডলার খরচ হয় বলে অনুমান করা হয়।

এই আবিষ্কারের ফলে বর্তমান মনোরোগ চিকিৎসার ওষুধের বাজার, যার বিশ্বব্যাপী মূল্য কয়েক হাজার বিলিয়ন ডলার, তাতে পরিবর্তন আসার সম্ভাবনা রয়েছে। ওষুধ প্রস্তুতকারক সংস্থাগুলি আরও সুনির্দিষ্ট থেরাপি তৈরি এবং চিকিৎসার পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকৃত করতে এই প্রযুক্তি ব্যবহার করতে পারে। রোগীর নির্দিষ্ট মিনি-ব্রেইনে ওষুধের কার্যকারিতা আগে থেকে যাচাই করার ক্ষমতা ক্লিনিক্যাল ট্রায়ালের সাথে জড়িত সময় এবং খরচ নাটকীয়ভাবে কমাতে পারে, যা নতুন ওষুধের অনুমোদন প্রক্রিয়াকে দ্রুততর করতে পারে।

এই গবেষণা স্টেম সেল প্রযুক্তি এবং বায়ো-ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের ক্ষেত্রে বহু বছরের অগ্রগতির উপর ভিত্তি করে তৈরি হয়েছে। এই মিনি-ব্রেইনগুলির সৃষ্টি, যদিও এটি সম্পূর্ণরূপে মানুষের মস্তিষ্কের জটিলতাকে প্রতিলিপি করতে পারে না, স্নায়বিক ব্যাধি অধ্যয়নের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ ইন-ভিট্রো মডেল সরবরাহ করে। এআই উপাদানটি এই মিনি-ব্রেইন দ্বারা উত্পন্ন জটিল বৈদ্যুতিক সংকেতগুলির বিশ্লেষণে নিহিত। মেশিন লার্নিং অ্যালগরিদমগুলিকে সূক্ষ্ম প্যাটার্ন এবং অসঙ্গতিগুলি সনাক্ত করার জন্য প্রশিক্ষণ দেওয়া হয় যা নির্দিষ্ট মানসিক স্বাস্থ্য পরিস্থিতির নির্দেশক। রোগ নির্ণয়ে এআই-এর এই প্রয়োগ নির্ভুল চিকিৎসার দিকে একটি বৃহত্তর প্রবণতার অংশ, যেখানে চিকিৎসাগুলি কোনও ব্যক্তির অনন্য জিনগত এবং জৈবিক গঠনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ।

ভবিষ্যতে, গবেষণা দল প্রযুক্তিটিকে আরও পরিমার্জন এবং অন্যান্য স্নায়বিক রোগের ক্ষেত্রে এর প্রয়োগ প্রসারিত করার পরিকল্পনা করেছে। চূড়ান্ত লক্ষ্য হল এমন একটি প্ল্যাটফর্ম তৈরি করা যা মানসিক অসুস্থতাগুলি দ্রুত এবং আরও নির্ভুলভাবে নির্ণয় করতে এবং কোনও ব্যক্তির নির্দিষ্ট মস্তিষ্কের কার্যকলাপের উপর ভিত্তি করে চিকিৎসার পরিকল্পনা ব্যক্তিগতকৃত করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। এর ফলে এমন একটি ভবিষ্যৎ তৈরি হতে পারে যেখানে মনোরোগ চিকিৎসা আরও সক্রিয়, কার্যকর এবং ওষুধPrescription-এর trial and error পদ্ধতির উপর কম নির্ভরশীল হবে। মানসিক স্বাস্থ্য রোগ নির্ণয়ে এআই ব্যবহারের নৈতিক প্রভাব, ডেটা গোপনীয়তা এবং অ্যালগরিদমের সম্ভাব্য পক্ষপাতিত্ব সহ, প্রযুক্তিটি বিকাশের সাথে সাথে সতর্কতার সাথে বিবেচনা করতে হবে।