Home

একটি ভালো গবেষণা সমস্যার জন্ম সবসময় গবেষণাপত্রের পাতায় হয় না। অনেক গুরুত্বপূর্ণ গবেষণার শুরু হয় খুব সাধারণ একটি পর্যবেক্ষণ, বাস্তব জীবনের একটি সমস্যা, প্রচলিত ব্যাখ্যার সঙ্গে না মেলা কোনো ঘটনা কিংবা পরীক্ষাগারে পাওয়া অপ্রত্যাশিত ফলাফল থেকে। একজন সাধারণ পর্যবেক্ষক একটি ঘটনা দেখে সেটি মেনে নিয়ে সামনে এগিয়ে যেতে পারেন, কিন্তু গবেষক সেখানে থেমে প্রশ্ন করেন, “এমন হচ্ছে কেন?”, “এটি কি নিয়মিত ঘটে?”, “এর পেছনে কোন কারণ কাজ করছে?” অথবা “আমরা যা সত্য বলে ধরে নিচ্ছি, তার পক্ষে যথেষ্ট প্রমাণ আছে কি?”
ধরা যাক, একজন শিক্ষক লক্ষ্য করলেন যে তাঁর কিছু শিক্ষার্থী নিয়মিত গভীর রাত পর্যন্ত স্মার্টফোন ব্যবহার করে এবং পরদিন শ্রেণিকক্ষে তাদের ক্লান্ত বা অমনোযোগী মনে হয়। এই পর্যবেক্ষণ থেকে সরাসরি বলা যাবে না যে স্মার্টফোন ব্যবহারের কারণেই তাদের মনোযোগ কমেছে। শিক্ষার্থীরা হয়তো রাতে পড়াশোনা করেছে, মানসিক চাপে ছিল, কম ঘুমিয়েছে অথবা অন্য কোনো কারণে ক্লান্ত ছিল। অর্থাৎ, শিক্ষক যা দেখেছেন সেটি একটি পর্যবেক্ষণ, এখনো বৈজ্ঞানিক সিদ্ধান্ত নয়।
কিন্তু একজন গবেষক এখানেই নতুন প্রশ্ন তৈরি করতে পারেন। তিনি জানতে চাইতে পারেন, রাতে স্মার্টফোন ব্যবহারের সময়ের সঙ্গে শিক্ষার্থীদের ঘুমের মানের কোনো সম্পর্ক রয়েছে কি না। এরপর আরেকটি প্রশ্ন আসতে পারে—ঘুমের মানের সঙ্গে দিনের বেলায় মনোযোগ বা একাডেমিক কার্যক্ষমতার সম্পর্ক কী? একটি সাধারণ দৃশ্য এভাবেই পর্যবেক্ষণ থেকে প্রশ্নে এবং প্রশ্ন থেকে সম্ভাব্য গবেষণা সমস্যায় রূপ নিতে পারে। এখানে গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হলো, পর্যবেক্ষণ গবেষণার সূচনা করতে পারে, কিন্তু পর্যবেক্ষণ নিজে প্রমাণ নয়।
বাস্তব জীবনের সমস্যাও গবেষণার শক্তিশালী উৎস। ধরুন, একটি হাসপাতালে চিকিৎসকেরা লক্ষ্য করছেন যে আগে যেসব অ্যান্টিবায়োটিক দিয়ে নির্দিষ্ট সংক্রমণ সহজে নিয়ন্ত্রণ করা যেত, এখন কিছু রোগীর ক্ষেত্রে সেগুলো প্রত্যাশিতভাবে কাজ করছে না। চিকিৎসকের জন্য এটি তাৎক্ষণিকভাবে একটি চিকিৎসাসংক্রান্ত সমস্যা, কিন্তু গবেষকের কাছে এটি একই সঙ্গে অনেক প্রশ্নের উৎস। সংশ্লিষ্ট জীবাণুগুলোর মধ্যে কি প্রতিরোধ বেড়েছে? কোন অ্যান্টিবায়োটিকের বিরুদ্ধে প্রতিরোধ বেশি? অ্যান্টিবায়োটিক ব্যবহারের ধরন কি এর সঙ্গে সম্পর্কিত? হাসপাতালে ব্যবহৃত অ্যান্টিবায়োটিক নীতিতে কোনো পরিবর্তন প্রয়োজন কি? একটি বাস্তব সমস্যা এভাবে একাধিক গবেষণাযোগ্য প্রশ্ন তৈরি করতে পারে।
আরও আকর্ষণীয় বিষয় হলো, গবেষণার অপ্রত্যাশিত ফলাফলও নতুন গবেষণার জন্ম দিতে পারে। ধরুন, একজন গবেষক একটি যৌগের নির্দিষ্ট প্রদাহনাশক কার্যকারিতা পরীক্ষা করছেন। তাঁর প্রত্যাশিত ফলাফল পাওয়া গেল না, কিন্তু তিনি লক্ষ্য করলেন যৌগটি অন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ জৈবিক সংকেতপথে পরিবর্তন ঘটাচ্ছে। তিনি চাইলে এটিকে “ব্যর্থ পরীক্ষা” বলে বাদ দিতে পারেন। কিন্তু গবেষকসুলভ কৌতূহল তাঁকে প্রশ্ন করতে শেখায়, “যে ফলাফলটি আশা করিনি, সেটি কেন ঘটল?” এই একটি প্রশ্নই কখনো সম্পূর্ণ নতুন গবেষণার পথ তৈরি করতে পারে।
এখানেই গবেষকসুলভ মানসিকতার গুরুত্ব। গবেষক শুধু সেই ঘটনাই খোঁজেন না যা তাঁর ধারণাকে সমর্থন করে; তিনি অস্বাভাবিকতা, অসঙ্গতি এবং ব্যতিক্রমকেও সম্ভাব্য প্রশ্ন হিসেবে দেখতে শেখেন। দুটি গবেষণায় একই বিষয়ে বিপরীত ফলাফল পাওয়া গেল কেন, একটি চিকিৎসা কিছু রোগীর ক্ষেত্রে কার্যকর কিন্তু অন্যদের ক্ষেত্রে কম কার্যকর কেন, একটি সামাজিক কর্মসূচি এক অঞ্চলে সফল হলেও অন্য অঞ্চলে ব্যর্থ হলো, কেন এসব “কেন” থেকেই গুরুত্বপূর্ণ গবেষণা সমস্যার জন্ম হতে পারে।
তাই গবেষণার সমস্যা খুঁজতে সবসময় দূরে তাকানোর প্রয়োজন নেই। কখনো সমস্যাটি আপনার পরীক্ষাগারে, হাসপাতালে, শ্রেণিকক্ষে, সমাজে কিংবা নিজের পূর্ববর্তী গবেষণার অপ্রত্যাশিত ফলাফলের মধ্যেই লুকিয়ে থাকতে পারে। প্রয়োজন শুধু ঘটনাকে দেখার পর আরেকটি প্রশ্ন করার অভ্যাস
“আমি যা দেখলাম, তার মধ্যে এমন কী আছে যা এখনো যথেষ্টভাবে ব্যাখ্যা করা হয়নি?”

নতুন একটি ওষুধ আবিষ্কার করা অত্যন্ত জটিল, ব্যয়বহুল এবং সময়সাপেক্ষ প্রক্রিয়া। আধুনিক ওষুধ আবিষ্কারে কম্পিউটেশনাল স্টাডি (Computational Study) এই প্রক্রিয়াকে আরও দ্রুত, পরিকল্পিত ও কার্যকর করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রাখছে।

Molecular Docking, Molecular Dynamics (MD) Simulation, Virtual Screening, QSAR, ADMET Prediction, DFT এবং Network Pharmacology-এর মতো পদ্ধতি ব্যবহার করে গবেষকেরা পরীক্ষাগারে যাওয়ার আগেই হাজার হাজার যৌগের মধ্য থেকে সম্ভাবনাময় যৌগগুলো বাছাই করতে পারেন। একটি যৌগ নির্দিষ্ট প্রোটিন বা রিসেপ্টরের সঙ্গে কীভাবে যুক্ত হতে পারে, সেই কমপ্লেক্স কতটা স্থিতিশীল হতে পারে, কিংবা যৌগটির শোষণ, বণ্টন, বিপাক, নির্গমন ও সম্ভাব্য বিষক্রিয়া কেমন হতে পারে, এসব বিষয়ে প্রাথমিক ধারণা পাওয়া যায়।

এর সবচেয়ে বড় সুবিধা হলো prioritization। হাজার হাজার যৌগকে সরাসরি in vitro বা in vivo পরীক্ষায় নেওয়ার পরিবর্তে computational screening-এর মাধ্যমে তুলনামূলকভাবে সম্ভাবনাময় candidate-গুলোকে আগে নির্বাচন করা যায়। ফলে অপ্রয়োজনীয় পরীক্ষা কমানো, সময় ও গবেষণা ব্যয় সাশ্রয় এবং পরবর্তী experimental study আরও পরিকল্পিতভাবে পরিচালনা করা সম্ভব হয়।

তবে একটি বিষয় মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ, কম্পিউটেশনাল ফলাফল কোনো ওষুধের কার্যকারিতা বা নিরাপত্তার চূড়ান্ত প্রমাণ নয়। এগুলো মূলত prediction ও hypothesis তৈরিতে সহায়তা করে। তাই শক্তিশালী drug discovery research-এর জন্য computational findings-কে যথাযথ in vitro এবং in vivo experimental validation-এর সঙ্গে সমন্বয় করা জরুরি।

Computational study আমাদের বলে, কোনটি আগে পরীক্ষা করা যুক্তিযুক্ত; আর experimental study বলে। বাস্তবে সেটি কাজ করে কি না। এই দুইয়ের সমন্বয়ই আধুনিক drug discovery-কে আরও শক্তিশালী করে।

ResLinkion-এ যুক্ত হতে পেরে সত্যিই ভালো লাগছে। গবেষণা এখন আর শুধু ব্যক্তিগতভাবে কাজ করা বা একটি প্রতিষ্ঠানের মধ্যে সীমাবদ্ধ থাকার বিষয় নয়; আধুনিক গবেষণার একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ হলো সঠিক মানুষের সঙ্গে সংযোগ, জ্ঞান বিনিময়, সহযোগিতা এবং প্রয়োজনীয় সুযোগ সম্পর্কে সময়মতো জানা। ResLinkion এই বিষয়গুলোকে একটি জায়গায় নিয়ে আসার চেষ্টা করছে।

এই প্ল্যাটফর্মে গবেষকরা নিজেদের গবেষণার ধারণা, চলমান কাজ, সমস্যা, অভিজ্ঞতা ও ফলাফল নিয়ে আলোচনা করতে পারবেন। কোনো গবেষণায় নির্দিষ্ট দক্ষতার সহযোগী প্রয়োজন হলে সেই বিষয়ে পোস্ট করে উপযুক্ত গবেষক খুঁজে পাওয়া, নতুন গবেষণা দল তৈরি করা এবং বিভিন্ন প্রতিষ্ঠান বা দেশের গবেষকদের সঙ্গে যোগাযোগ গড়ে তোলার সুযোগ থাকবে। একই সঙ্গে অন্য গবেষকদের প্রশ্ন ও আলোচনায় অংশগ্রহণের মাধ্যমে নিজের জ্ঞান ও অভিজ্ঞতাও ভাগ করে নেওয়া যাবে।

ResLinkion গবেষণার বিভিন্ন পর্যায়ে প্রয়োজনীয় সহায়তাকেও সহজলভ্য করার লক্ষ্য নিয়ে কাজ করছে। গবেষণা পদ্ধতি, তথ্য বিশ্লেষণ, প্রবন্ধ প্রস্তুতি, প্রকাশনা, গবেষণা নৈতিকতা এবং বিভিন্ন গবেষণাভিত্তিক সমস্যার বিষয়ে শেখা ও আলোচনা করার সুযোগ তৈরি হবে। পাশাপাশি Scholarship, Research Funding, Jobs, Conferences, Training, PhD এবং অন্যান্য Research Opportunities সম্পর্কিত তথ্য গবেষকদের শিক্ষা ও কর্মজীবনের নতুন সুযোগ খুঁজে পেতে সহায়তা করবে।

বিশেষ করে নতুন গবেষকদের জন্য এমন একটি পরিবেশ গুরুত্বপূর্ণ, যেখানে শুধু নিজের কাজ প্রকাশ করাই নয়, প্রশ্ন করা, অভিজ্ঞ গবেষকদের কাছ থেকে শেখা, সম্ভাব্য সহযোগী খুঁজে পাওয়া এবং ধীরে ধীরে নিজের গবেষণা নেটওয়ার্ক তৈরি করা সম্ভব।

আমার প্রত্যাশা, ResLinkion ধীরে ধীরে এমন একটি global research community হয়ে উঠবে যেখানে একজন গবেষক শুধু একটি profile তৈরি করবেন না বরং Learn, Connect, Collaborate, Share and Grow করতে পারবেন।

একই প্রাকৃতিক যৌগ ভিন্ন প্রজাতির প্রাণীতে ভিন্ন ফল দিতে পারে, কারণ প্রতিটি প্রজাতির শারীরবৃত্তীয় গঠন, বিপাকক্রিয়া, শোষণ, বণ্টন, নির্গমন এবং ঔষধের প্রতি সংবেদনশীলতা একরকম নয়। ফলে একই যৌগ ও একই মাত্রা ব্যবহার করলেও তার কার্যকারিতা ও বিষক্রিয়ার মাত্রা ভিন্ন হতে পারে। বিশেষ করে যকৃতের বিভিন্ন ঔষধ-বিপাককারী উৎসেচকের পরিমাণ ও কার্যক্ষমতা প্রজাতিভেদে ভিন্ন হয়। কোনো প্রাণীতে একটি যৌগ দ্রুত ভেঙে নিষ্ক্রিয় হয়ে যেতে পারে, আবার অন্য প্রাণীতে সেটি দীর্ঘ সময় শরীরে অবস্থান করতে পারে। কোনো ক্ষেত্রে বিপাকের ফলে মূল যৌগের চেয়েও বেশি সক্রিয় বা বিষাক্ত পদার্থ তৈরি হতে পারে। এছাড়া যে গ্রাহক, উৎসেচক বা আয়নপথের সঙ্গে যৌগটি যুক্ত হয়ে কাজ করে, তার গঠন, সংখ্যা ও সংবেদনশীলতাও প্রজাতিভেদে পরিবর্তিত হতে পারে। তাই একই পরিমাণ যৌগ রক্তে উপস্থিত থাকলেও জৈবিক প্রতিক্রিয়া একই নাও হতে পারে।

উদাহরণস্বরূপ, একটি প্রাকৃতিক যৌগ ইঁদুরে ১০০ মিলিগ্রাম/কিলোগ্রাম মাত্রায় উল্লেখযোগ্য কার্যকারিতা দেখালেও একই মাত্রা অন্য প্রাণীতে কম কার্যকর, বেশি কার্যকর অথবা বিষাক্ত হতে পারে। এজন্য একটি প্রাণী প্রজাতিতে পাওয়া ফল সরাসরি অন্য প্রজাতি বা মানুষের ক্ষেত্রে প্রয়োগ করা যায় না।

পরীক্ষামূলক প্রাণীকে দৈবভাবে বিভিন্ন দলে ভাগ করার প্রধান উদ্দেশ্য হলো গবেষণায় পক্ষপাত কমানো এবং দলগুলোর মধ্যে প্রাথমিক পার্থক্য যথাসম্ভব সমভাবে বণ্টন করা।

একই প্রজাতির প্রাণী হলেও তাদের দৈহিক ওজন, বয়স, বিপাকক্রিয়া, শারীরবৃত্তীয় অবস্থা, আচরণ এবং ঔষধের প্রতি স্বাভাবিক প্রতিক্রিয়া কিছুটা ভিন্ন হতে পারে। গবেষক যদি নিজের পছন্দ অনুযায়ী প্রাণীগুলোকে পরীক্ষামূলক ও নিয়ন্ত্রণ দলে ভাগ করেন, তাহলে অনিচ্ছাকৃতভাবেও একটি দলে বিশেষ বৈশিষ্ট্যের প্রাণী বেশি চলে যেতে পারে। এতে গবেষণার ফল প্রভাবিত হতে পারে।

দৈবভাবে ভাগ করলে প্রতিটি প্রাণীর যেকোনো দলে অন্তর্ভুক্ত হওয়ার সুযোগ থাকে। ফলে পরিচিত ও অজানা বিভ্রান্তিকারী বৈশিষ্ট্যগুলো বিভিন্ন দলে তুলনামূলকভাবে ভারসাম্যপূর্ণভাবে বণ্টিত হওয়ার সম্ভাবনা বাড়ে।

উদাহরণস্বরূপ, ২৪টি ইঁদুরকে চারটি দলে ভাগ করতে হবে এবং প্রতিটি দলে ৬টি করে ইঁদুর থাকবে। গবেষক নিজের ইচ্ছামতো নির্বাচন না করে দৈব পদ্ধতিতে তাদের দল নির্ধারণ করবেন। এতে বেশি ওজনের বা বেশি সক্রিয় প্রাণীগুলো শুধু একটি দলেই চলে যাওয়ার ঝুঁকি কমে।

ফলে গবেষণার শেষে যদি চিকিৎসাপ্রাপ্ত দল এবং নিয়ন্ত্রণ দলের মধ্যে পার্থক্য দেখা যায়, তাহলে সেই পার্থক্যটি প্রয়োগকৃত চিকিৎসা বা পরীক্ষাধীন পদার্থের কারণে হয়েছে বলে ব্যাখ্যা করার ভিত্তি শক্তিশালী হয়, যদিও দৈব বণ্টন একাই সব ধরনের পক্ষপাত দূর করতে পারে না।