ජිනෝමික පර්යේෂණයක් ආරම්භ කිරීමට සාමාන්යයෙන් පුද්ගලයින්ගේ DNA නිරූපණය අන්තර්ගත කරන ලද ගොනුවක් උඩුගත කිරීමට අවශ්ය වේ. මේ ආකාරය තොරතුරු රහස්යතාවයට අභියෝගයක් වන අතර, Stoffel MPC නව Multi‑Party Computation (MPC) වේදිකාව භාවිතා කරමින් ඒක වඩා ආරක්ෂිතව කරගැනීමට පුළුවන් කියා විශාල පරීක්ෂණයක් සිදු කර ඇත.
Stoffel විසින් නිකුත් කළ 0.1.0 සංස්කරණය, ක්රිප්ටෝ විශේෂඥයින්ට පමණක් නොව සාමාන්ය සංවර්ධකයින්ටත් පහසුවෙන් පරිසරයක් සපයන බව කියා ඇත. Python‑වලට සමාන StoffelLang භාෂාවෙන් කේත ලියන්න, එය බයිට්කෝඩ් බවට පරිවර්තනය කර, MPC පාර්ශවිකයන් අතර Stoffel VM මඟින් ක්රියාත්මක කරයි. මෙයින් තොරතුරු එකම තැනක රැස් නොවී, පාර්ශවිකයන් අතර ගණනය කිරීම පමණක් සිදු වේ.
මෙම පරීක්ෂණයේ අරමුණ වන්නේ Monadic DNA යෙදුමට අලුත් විශ්ලේෂණයක් එක් කිරීමයි. 100 ක් පමණ අනුකරණ පරිශීලකයන් එක් එක් 6 ක් සින්පල් (SNP) අගයන් ලබා දී, ඒවාගෙන් සමූහ අල්ලෙල් ගණන හා සරල බරගත ලකුණක් ගණනය කරයි. සෑම පරිශීලකයකුගේ දත්තම ස්ථානීයව කොටස් (shares) බවට පරිවර්තනය කර, ඒ කොටස් වෙනත් MPC පාර්ශවිකයන් වෙත යවන අතර, කිසිවෙකුටම සම්පූර්ණ දත්ත සමුදාය නොදැකේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ශිෂ්යයන්, සංවර්ධකයින් හා ව්යාපාරිකයින්ට මේ තාක්ෂණය බහුල වශයෙන් ප්රයෝජනවත් වේ.
- විද්යාත්මක පර්යේෂණය – රජය සහ විශ්වවිද්යාලයන් DNA‑වල රහස්යතාව රැක ගනිමින්, රෝග පරීක්ෂණ හෝ ජනගහණ ව්යාප්ත පර්යේෂණ කළ හැකිය.
- ප්රායෝගික සංවර්ධනය – Python‑සමීප භාෂාවක් භාවිතා කර, MPC යෙදුම් ඉක්මනින් නිර්මාණය කර, ලොකල් මට්ටමේ දත්ත රහස්යතාව රැක ගැනීමට හැකි වේ.
- ව්යාපාරික ආරක්ෂාව – සෞඛ්ය තොරතුරු, මූල්ය දත්ත වැනි සංවේදී තොරතුරු එකම සේවාදායකයකට රැස් නොකර, හොඳ සයිබර් ආරක්ෂාවක් ලබා ගත හැක.
මෙම පරීක්ෂණයෙන් පෙනේ, MPC තාක්ෂණය පරිසර හිතකාමී, ආරක්ෂිත, හා පාරිභෝගික‑මිතුරැ ආකාරයකින් වැඩි දත්ත විශ්ලේෂණය කිරීමට උපකාරී වන බව. ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ප්රවණතා ඉදිරියට ගෙන යාමට මේ වගේ නව්ය ක්රමයන් වැදගත් වේ.
ඉදිරියේදී, මෙම ආකාරයේ පද්ධති විශාල පරිමාණයේ ජිනෝමික පර්යේෂණ, රෝග නිදහස් කිරීම, හා දත්ත රහස්යතා රැක ගැනීම සඳහා භාවිතා කරනු ඇත. සංවර්ධකයින්ට දැන් තැනින්ම ආරක්ෂිත ගණනය කිරීමේ හැකියාව ලැබුණු බැවින්, තාක්ෂණික නවෝත්පාදන වලට තවත් පියවරක් ඉදිරියට ගෙන යාමට අවස්ථාව ලැබේ.
