ক্যানসার শনাক্তে নতুন গবেষণা: চিকিৎসাবিজ্ঞানে আসছে কী পরিবর্তন?

ক্যানসার শনাক্তে বদলে যাচ্ছে চিকিৎসাবিজ্ঞানের পদ্ধতি

ক্যানসার চিকিৎসায় সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয়গুলোর একটি হলো রোগটি যতটা সম্ভব আগেভাগে শনাক্ত করা। কারণ অনেক ক্যানসার প্রাথমিক পর্যায়ে ধরা পড়লে চিকিৎসার সুযোগ ও ফলাফল তুলনামূলকভাবে ভালো হতে পারে। কিন্তু সব ধরনের ক্যানসারের জন্য সহজ, নির্ভুল ও নিয়মিত স্ক্রিনিং ব্যবস্থা এখনো নেই। এই সীমাবদ্ধতা কাটাতে বিজ্ঞানীরা রক্তের নমুনা বিশ্লেষণ, লিকুইড বায়োপসি, জিনগত ও আণবিক পরিবর্তন শনাক্তকরণ এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তাভিত্তিক বিশ্লেষণ নিয়ে দ্রুত গবেষণা করছেন।

২০২৬ সালের সাম্প্রতিক গবেষণাগুলোতে দেখা যাচ্ছে, ভবিষ্যতে একটি রক্ত পরীক্ষার মাধ্যমে শরীরে ক্যানসারের সম্ভাব্য সংকেত শনাক্ত করে পরবর্তী পরীক্ষা কোন দিকে নেওয়া হবে, সে বিষয়ে চিকিৎসকদের সহায়তা করা সম্ভব হতে পারে। তবে এটিকে এখনই ক্যানসার নিশ্চিত করার পরীক্ষা হিসেবে দেখা ঠিক হবে না।

লিকুইড বায়োপসি কীভাবে কাজ করতে পারে?

প্রচলিত বায়োপসিতে সন্দেহজনক টিস্যু থেকে নমুনা সংগ্রহ করে পরীক্ষা করা হয়। এর বিপরীতে লিকুইড বায়োপসি রক্ত বা অন্যান্য শরীরের তরলে থাকা ক্যানসারের সঙ্গে সম্পর্কিত জৈবিক সংকেত বিশ্লেষণের চেষ্টা করে। গবেষণায় রক্তে থাকা কোষমুক্ত ডিএনএ (cell-free DNA), ক্যানসার-সম্পর্কিত ডিএনএর পরিবর্তন, মাইক্রোআরএনএ, প্রোটিন এবং অন্যান্য অণু নিয়ে কাজ হচ্ছে।

২০২৬ সালের একটি সাম্প্রতিক পর্যালোচনায় দেখা যায়, লিকুইড বায়োপসি প্রযুক্তি এখন একক কোনো বায়োমার্কারের ওপর নির্ভর না করে বিভিন্ন ধরনের সংকেত একসঙ্গে বিশ্লেষণের দিকে এগোচ্ছে। নেক্সট-জেনারেশন সিকোয়েন্সিং, ডিজিটাল পিসিআর এবং উন্নত প্রোটিওমিকসের সঙ্গে মেশিন লার্নিং যুক্ত করে রোগ শনাক্তের সক্ষমতা বাড়ানোর চেষ্টা চলছে।

একটি রক্ত পরীক্ষায় একাধিক ক্যানসার শনাক্তের সম্ভাবনা

গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ ক্ষেত্র হলো মাল্টি-ক্যানসার আর্লি ডিটেকশন (MCED)। এর লক্ষ্য হলো একটি রক্তের নমুনা থেকে একাধিক ধরনের ক্যানসারের সম্ভাব্য সংকেত খুঁজে বের করা এবং প্রয়োজনে কোন অঙ্গ বা টিস্যু থেকে সেই সংকেত এসেছে, তার সম্ভাব্য উৎস নির্ধারণ করা।

সেপ্টেম্বর ২০২৬-এ Nature Medicine-এ প্রকাশিত PATHFINDER 2 গবেষণায় ৫০ বছর বা তার বেশি বয়সী ৩৫,৮৭৮ জন অংশগ্রহণকারীকে নিয়ে রক্তভিত্তিক MCED পরীক্ষার কার্যকারিতা ও নিরাপত্তা মূল্যায়ন করা হয়। বিশ্লেষণযোগ্য ৩২,০০৭ জনের মধ্যে ক্যানসার শনাক্তের হার ছিল ০.৫৪ শতাংশ, পরীক্ষার specificity ছিল ৯৯.৬৪ শতাংশ এবং ক্যানসারের সম্ভাব্য উৎস শনাক্ত করার নির্ভুলতা ছিল ৯১.৩ শতাংশ। গবেষকরা অবশ্য আরও দীর্ঘমেয়াদি ও র‌্যান্ডমাইজড গবেষণার প্রয়োজনীয়তার কথা বলেছেন।

তবে সব গবেষণার ফল একরকম নয়

নতুন প্রযুক্তি নিয়ে আশাবাদ থাকলেও এর সীমাবদ্ধতাও স্পষ্ট হচ্ছে। ইংল্যান্ডে পরিচালিত বড় NHS-Galleri র‌্যান্ডমাইজড ট্রায়ালে ১ লাখ ৪২ হাজারের বেশি মানুষকে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছিল। ২০২৬ সালে প্রকাশিত ফলাফলে দেখা যায়, তিন দফা স্ক্রিনিংয়ের পর ১২টি নির্দিষ্ট ক্যানসারের ক্ষেত্রে তৃতীয় বা চতুর্থ পর্যায়ের ক্যানসার শনাক্তের হার প্রচলিত চিকিৎসার তুলনায় উল্লেখযোগ্যভাবে কমেনি। অর্থাৎ পরীক্ষাটি ক্যানসারের সংকেত শনাক্ত করতে পারলেও এটি এখনো প্রমাণ করেনি যে ব্যাপকভাবে ব্যবহার করলে দেরিতে ধরা পড়া ক্যানসার কমানো যাবে।

এ কারণে গবেষকরা বলছেন, শুধু কোনো পরীক্ষায় ক্যানসারের সংকেত পাওয়া বা পরীক্ষার নির্ভুলতা বেশি হওয়াই যথেষ্ট নয়। বাস্তবে এই পরীক্ষার ব্যবহার রোগীর জীবনকাল, চিকিৎসার ফলাফল এবং স্বাস্থ্যব্যবস্থার ওপর কী প্রভাব ফেলে—সেটিও প্রমাণ করতে হবে।

অগ্ন্যাশয়ের ক্যানসার শনাক্তেও নতুন সম্ভাবনা

কিছু নির্দিষ্ট ক্যানসারের ক্ষেত্রে রক্তভিত্তিক পরীক্ষার সম্ভাবনা আরও স্পষ্টভাবে দেখা যাচ্ছে। ২০২৬ সালের সেপ্টেম্বরে Nature Medicine-এ প্রকাশিত একটি আন্তর্জাতিক গবেষণায় অগ্ন্যাশয়ের ডাক্টাল অ্যাডেনোকার্সিনোমা শনাক্তে মাইক্রোআরএনএ-ভিত্তিক একটি রক্ত পরীক্ষা নিয়ে গবেষণা করা হয়। চারটি দেশের ১,৭৮৫ জনকে নিয়ে পরিচালিত গবেষণায় পরীক্ষাটি প্রাথমিক পর্যায়ের রোগ শনাক্তে সম্ভাবনাময় ফল দেখিয়েছে। মাইক্রোআরএনএ সংকেতের সঙ্গে CA 19-9 যুক্ত করলে স্টেজ I–II রোগ শনাক্তে sensitivity ছিল ৮৬.৮ শতাংশ। তবে গবেষকরা বড় পরিসরের prospective গবেষণার প্রয়োজনীয়তার কথাও বলেছেন।

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা কী পরিবর্তন আনতে পারে?

ক্যানসার শনাক্তকরণে শুধু রক্ত পরীক্ষা নয়, সেই পরীক্ষার বিপুল পরিমাণ তথ্য বিশ্লেষণ করাও একটি বড় চ্যালেঞ্জ। এখানেই কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা বা মেশিন লার্নিং গুরুত্বপূর্ণ হয়ে উঠছে। বিভিন্ন জিনগত তথ্য, রক্তের বায়োমার্কার, চিকিৎসা ইতিহাস এবং মেডিকেল ইমেজ একসঙ্গে বিশ্লেষণ করে AI এমন কিছু প্যাটার্ন শনাক্ত করতে পারে যা মানুষের পক্ষে দ্রুত বিশ্লেষণ করা কঠিন।

তবে AI-এর ফলাফলকে সরাসরি চূড়ান্ত রোগ নির্ণয় হিসেবে ব্যবহার করা যায় না। তথ্যের মান, গবেষণায় ব্যবহৃত রোগীর বৈচিত্র্য, false positive ও false negative ফল এবং বিভিন্ন জনগোষ্ঠীতে প্রযুক্তিটির কার্যকারিতা—সবকিছু যাচাই করা প্রয়োজন।

রোগীর জন্য এর অর্থ কী?

ভবিষ্যতে ক্যানসার শনাক্তকরণ আরও কম আক্রমণাত্মক, দ্রুত এবং ব্যক্তিকেন্দ্রিক হতে পারে। রক্তের নমুনা থেকে একাধিক ক্যানসারের সম্ভাব্য সংকেত শনাক্ত করে চিকিৎসক প্রয়োজন অনুযায়ী পরবর্তী পরীক্ষা—যেমন ইমেজিং, এন্ডোস্কপি বা টিস্যু বায়োপসি—নির্ধারণ করতে পারেন। এতে কিছু ক্ষেত্রে রোগ শনাক্তের পথ আরও সংগঠিত হতে পারে।

কিন্তু বর্তমানে কারও ক্যানসারের সন্দেহ থাকলে শুধু কোনো বাণিজ্যিক বা গবেষণামূলক রক্ত পরীক্ষার ফলের ওপর নির্ভর করা উচিত নয়। প্রচলিত চিকিৎসা নির্দেশনা অনুযায়ী চিকিৎসকের পরামর্শ, প্রয়োজনীয় স্ক্রিনিং এবং নিশ্চিত করার জন্য উপযুক্ত diagnostic test এখনো গুরুত্বপূর্ণ।

আগামী দিনের চিকিৎসায় কী পরিবর্তন আসতে পারে?

• রক্তের নমুনা ব্যবহার করে কম আক্রমণাত্মক ক্যানসার শনাক্তকরণ আরও উন্নত হতে পারে।
• একটি পরীক্ষায় একাধিক ক্যানসারের সম্ভাব্য সংকেত শনাক্তের প্রযুক্তি আরও পরিশীলিত হতে পারে।
• AI ও মেশিন লার্নিং জটিল বায়োমার্কার ও ইমেজ বিশ্লেষণে চিকিৎসকদের সহায়তা করতে পারে।
• নির্দিষ্ট ক্যানসারের ক্ষেত্রে নতুন বায়োমার্কার রোগটি আরও প্রাথমিক পর্যায়ে শনাক্তে ভূমিকা রাখতে পারে।
• তবে ব্যাপক ব্যবহারের আগে দীর্ঘমেয়াদি clinical benefit, নিরাপত্তা, খরচ ও বিভিন্ন জনগোষ্ঠীতে কার্যকারিতা নিশ্চিত করতে হবে।

শেষ কথা

ক্যানসার শনাক্তকরণে লিকুইড বায়োপসি, রক্তভিত্তিক বায়োমার্কার এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা চিকিৎসাবিজ্ঞানে নতুন সম্ভাবনার দরজা খুলছে। সাম্প্রতিক গবেষণায় কিছু পরীক্ষায় আশাব্যঞ্জক ফল পাওয়া গেলেও এগুলো এখনো প্রচলিত ক্যানসার স্ক্রিনিং ও রোগ নির্ণয়ের সম্পূর্ণ বিকল্প নয়। বরং বর্তমান গবেষণার সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ পরিবর্তন হলো—ক্যানসারকে আরও আগে, কম আক্রমণাত্মক পদ্ধতিতে এবং একাধিক তথ্য একসঙ্গে বিশ্লেষণ করে শনাক্ত করার দিকে চিকিৎসাবিজ্ঞান এগোচ্ছে।

বিশেষজ্ঞদের জন্য এখন বড় প্রশ্ন শুধু “ক্যানসার শনাক্ত করা সম্ভব কি না” নয়; বরং “কতটা নির্ভুলভাবে, কার ক্ষেত্রে, কখন এবং সেই শনাক্তকরণ রোগীর চিকিৎসা ও বেঁচে থাকার ক্ষেত্রে বাস্তব সুবিধা তৈরি করছে”—এই প্রশ্নগুলোর উত্তর খুঁজে বের করা। ভবিষ্যতের ক্যানসার চিকিৎসায় এই প্রমাণভিত্তিক অগ্রগতিই সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখতে পারে।