මේ ව්‍යාපෘතිය සඳහා AI හි දායකත්වය දැන ගන්නට කලින් මානව ප්‍රතිශක්තිකරණ පද්ධතිය පිළිබඳව යම් අදහසක් තිබීම වැදගත්.
මිනිස් ශරීරයේ ප්‍රතිශක්තිකරණ ප්‍රතිචාරය (immune response) පාලනය කිරීමට මූලික වශයෙන් දායක වන්නේ T-සෛල (T-Cell) හා B-සෛල (B-Cell) යි. මෙම T-Cell වලට ඒ මතුපිට පවතින TCR මඟින් රෝග සංඥා හෙවත් ප්‍රතිදේහ (antigen) හඳුනා ගැනීමේ හැකියාව තිබෙනවා. එම antigen හා ඊට අදාළ TCR එකට බැඳුනු විට T-Cell මඟින් එයට එරෙහිව ක්‍රියා කිරීම අරඹනවා. ප්‍රතිග්‍රාහක ප්‍රතිචාරයකින් (immune reaction) පසුව සමහරක් T-Cells වසර ගණනාවක් යනතුරු රුධිරයේ පවතිනවා.
TCR වලට රෝග සංඥාව කියවීමට හැකිවන ලෙස ඒවායේ ප්‍රවේණි කේතය (genetic code or sequence) යනුවෙන් හඳුන්වන කේතයක් පවතිනවා. මෑතක් වන තුරුම ප්‍රතිශක්තිකරණ පද්ධතිය මඟින් රෝග හඳුනා ගන්නා ආකාරය පිළිබඳව තේරුම් ගැනීමට අවශ්‍ය මෙම කේතය කියවීමේ හැකියාවක් අපට තිබුනේ නෑ. නමුත් දැන් පවතින immune sequencing වැනි නව තාක්ෂණයන් නිසා මිලියන ගණනක් වූ විවිධ T-Cell වල ප්‍රවේණි කේතය (genetic code) හඳුනා ගැනීමට හැකියි.
TCR sequence, ඒවා සමඟ බැඳෙන antigen සමඟ ගැළපීම මගින් ප්‍රතිශක්තිකරණ පද්ධතිය පිළිබඳ අවබෝධය තවත් වැඩි කර ගැනීමට අපට හැකියි. ඒවා වන විට immune sequencing තාක්ෂණය මගින්, TCR හා දැනට හඳුනාගෙන ඇති ඒවාට අදාළ සිය ගණනක් වූ antigen ගැළපීමට හැකියාව තිබෙනවා.
මෙම නව ව්‍යපෘතියේදී immune sequencing, machine learning හා artificial intelligence තාක්ෂණ මඟින් මෙම TCR හා antigen map කිරීම මහා පරිමාණයෙන් සිදු කිරීමටයි මොවුන් බලාපොරොත්තු වෙන්නේ. දැනට පවතින සිය ගණනක් වූ TCR-antigen ගැළපීම්, ට්‍රිලියන ගණනක් වනතුරු ඉහළට සිදු කිරීමට හැකිවන බව මොවුන් විශ්වාස කරනවා. මෙම TCR-antigen map ගැන වැඩිදුර විස්තර කරනවා නම් මෙය machine learning, AI, immune sequencing හා cloud computing යන තාක්ෂණ සියල්ලේම එකතුවෙන් සාදා ගත් ඉතා විශාල relational database එකක්. මෙම Universal TCR-antigen map නිසා වඩා නිවැරදිව හා ඉක්මනින් රෝග විනිශ්චය සිදු කළ හැකි යැයි ඔවුන් විශ්වාස
කරනවා.
එවිට අනාගතයේදී මොවුන් නිර්මාණය කරන universal blood test එකක් මගින් යම් පුද්ගලයෙකුගේ ප්‍රතිශක්තීකරණ පද්ධතිය කියවීමෙන් එම පුද්ගලයාගේ පවතින ආසාදනයක සිට පිළිකා තත්වයක් හෝ autoimmune disorder තත්ත්වයක් දක්වා විශාල පරාසයක වූ රෝග හඳුනා ගැනීමට හැකිවේවි.
