কোলোনোস্কোপির বিকল্প ক্যান্সার-নির্ণয় পদ্ধতি

কোলোনোস্কোপি কোলোরেক্টাল ক্যান্সারের একটি মান্য ডায়াগনস্টিক পদ্ধতি। কিন্তু কোলোনোস্কোপির ব্যয় এবং অস্বস্তি প্রায়শই রোগ শনাক্তকরণে বিলম্ব করে। জেনেভা বিশ্ববিদ্যালয়ের (UNIGE) গবেষকরা এখন মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে অভূতপূর্ব স্তরে সমস্ত মানব অন্ত্রের ব্যাকটেরিয়ার বিশদ মানচিত্রায়ন মারফত একটি বড় পদক্ষেপ নিয়েছেন – যা তাদের বিভিন্ন মাইক্রোবিয়াল উপগোষ্ঠীর শারীরবৃত্তীয় ভূমিকা আরও ভালভাবে বুঝতে সাহায্য করেছে।

এই বিস্তৃত ক্যাটালগটি পরে সাধারণ মলের নমুনায় পাওয়া ব্যাকটেরিয়ার স্বাক্ষরের মাধ্যমে কোলোরেক্টাল ক্যান্সার শনাক্তকরণের জন্য প্রয়োগ করা হয়েছিল। এটি ঐতিহ্যবাহী পদ্ধতির একটি অ-আক্রমণাত্মক এবং সাশ্রয়ী বিকল্প। অন্যান্য ক্যান্সার শনাক্তকরণ থেকে শুরু করে অন্ত্রের মাইক্রোবায়োটা কীভাবে স্বাস্থ্যের উপর প্রভাব ফেলে সে সম্পর্কে জ্ঞান বৃদ্ধির কাজে এই পদ্ধতির বিস্তৃত সম্ভাব্য প্রয়োগ রয়েছে। ফলাফলগুলি সম্প্রতি সেল হোস্ট এবং মাইক্রোব পত্রিকায় প্রকাশিত হয়েছে ।

কোলোরেক্টাল ক্যান্সার প্রায়শই অগ্রসর পর্যায়ে পৌঁছানোর পরেই নির্ণয় করা হয়, যখন চিকিৎসার বিকল্পগুলি সীমিত । সেইজন্য প্রয়োজন সহজ এবং কম আক্রমণাত্মক স্ক্রিনিং সরঞ্জাম। বিশেষ করে প্রাপ্তবয়স্কদের মধ্যেই এই রোগের বিভ্রান্তিকর বৃদ্ধির পরিপ্রেক্ষিতে। বিজ্ঞানীরা দীর্ঘদিন ধরেই জানতেন যে অন্ত্রের জীবাণুগুলি কোলোরেক্টাল ক্যান্সারের বিকাশকে প্রভাবিত করে। কিন্তু ক্লিনিকাল অনুশীলনে এই জ্ঞান প্রয়োগ করা কঠিন ছিল। একটি কারণ হল একই ব্যাকটেরিয়া প্রজাতির মধ্যে বিভিন্ন উপ-প্রজাতি খুব ভিন্নভাবে কাজ করতে পারে – কিছু ব্যাকটেরিয়া হয়তো রোগের কারণ হতে পারে, অন্যগুলি ক্ষতিকারক।

এ গবেষণার প্রথম ধাপ ছিল বিপুল পরিমাণ তথ্য বিশ্লেষণ। মিরকো ট্রাজকোভস্কির গবেষণাগারের পিএইচডি ছাত্রী এবং এই গবেষণাপত্রের প্রথম লেখক মাতিজা ট্রিকোভিচ বলেন, “একজন জৈব তথ্যবিদ হিসেবে, চ্যালেঞ্জটা ছিল প্রচুর তথ্য বিশ্লেষণের জন্য একটি পদ্ধতি উদ্ভাবন। আমরা সফলভাবে মানব অন্ত্রের মাইক্রোবায়োটা উপ-প্রজাতির প্রথম বিস্তৃত ক্যাটালগ তৈরি করেছি । গবেষণা এবং ক্লিনিক উভয় ক্ষেত্রেই ব্যবহারের জন্য এটি এক সুনির্দিষ্ট এবং দক্ষ পদ্ধতি।”

এই ক্যাটালগটি বিদ্যমান ক্লিনিকাল তথ্যের সাথে একত্রিত করে, বিজ্ঞানীরা এমন একটি মডেল তৈরি করেছেন যা শুধুমাত্র মলের নমুনায় উপস্থিত ব্যাকটেরিয়ার উপর ভিত্তি করে কোলোরেক্টাল ক্যান্সারের উপস্থিতির পূর্বাভাস দিতে পারে। মাতিজা ট্রিকোভিচ বলেন, ” আমরা আমাদের কৌশলে আত্মবিশ্বাসী ছিলাম। ফলাফলগুলি ছিল আকর্ষণীয়। আমাদের পদ্ধতি 90% ক্যান্সার কেস শনাক্ত করেছে, যা কোলনোস্কোপি দ্বারা অর্জিত 94% সনাক্তকরণ হারের খুব কাছাকাছি। এটি বর্তমানের সমস্ত অ-আক্রমণাত্মক শনাক্তকরণ পদ্ধতির চেয়ে ভাল।”

অতিরিক্ত ক্লিনিকাল ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে, মডেলটি আরও নির্ভুল হয়ে ওঠার সম্ভাবনা রাখে, যা কোলনোস্কোপির নির্ভরযোগ্যতার কাছাকাছি পৌঁছায়। এটি একটি নিয়মিত স্ক্রিনিং পদ্ধতি হিসেবে কাজ করতে পারে, যার ফলে কোলোরেক্টাল ক্যান্সারের প্রাথমিক কেসগুলি সনাক্ত করা সম্ভব হবে । কোলনোস্কোপিগুলি শুধুমাত্র একটি ছোট নিশানাভুক্ত রোগীদের রোগ নির্ণয় নিশ্চিত করার জন্য ব্যবহার করা হয়।

জেনেভা বিশ্ববিদ্যালয় হাসপাতাল (HUG)-এর সহযোগিতায় ক্যান্সারের পর্যায় এবং শনাক্তকরণের উপযোগী ক্ষতগুলিকে আরও সুনির্দিষ্টভাবে নির্ধারণের জন্য প্রথম একটি ক্লিনিকাল ট্রায়াল চালানো হচ্ছে। তবে, প্রয়োগগুলি কোলোরেক্টাল ক্যান্সারের বাইরেও প্রযোজ্য। একই ব্যাকটেরিয়া প্রজাতির উপ-প্রজাতির মধ্যে পার্থক্যগুলি অধ্যয়ন করে, গবেষকরা এখন অন্ত্রের মাইক্রোবায়োটা মানুষের স্বাস্থ্যের উপর প্রভাবশালী ক্রিয়া প্রক্রিয়াগুলি সনাক্ত করতে পারবেন।

সূত্র: “Subspecies of the human gut microbiota carry implicit information for in-depth microbiome research” by Matija Tričković, Silas Kieser, Evgeny M. Zdobnov and Mirko Trajkovski, 13 August 2025, Cell Host & Microbe.