एआई के उपयोग में एक महत्वपूर्ण प्रगति
लंदन- शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल (Artificial Intelligence ) विकसित किया है जो टिश्यू के नमूनों से कैंसर रोगियों के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करता है। इससे बीमारी के बारे में जानने और व्यक्तिगत इलाज के लिए एआई के उपयोग में एक महत्वपूर्ण प्रगति आएगी।
शोधकर्ताओं ने माना, क्योंकि यह सही -सही हालत का पता बता देगा तो इससे रोगी के इलाज में बहुत मदद मिलेगी।
ये शोध नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में प्रकाशित
शोधकर्ताओं ने कहा कि कोशिकाएं एक-दूसरे से जिग सॉ (jigsaw) पहेली क़ी माफ़िक़ जुडी होती हैं। ये समझ कर उनके ट्रीटमेंट में सहायता मिलेगी कि कैसे वो एक-दूसरे के साथ रियेक्ट करती हैं। यदि एक टिश्यू को खतरा है तो क्या दूसरा टिश्यू साथ मिल कर बीमार टिश्यू से लड़ेगा या फिर वो खुद मर जायेगा। पहले कई बार देखा गया है कि बुरे टिश्यू को खत्म करते वक़्त अच्छे टिश्यू को भी नुक्सान होता है।
यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्सास साउथवेस्टर्न मेडिकल सेंटर के प्रोफेसर और अध्ययन के नेता गुआंगहुआ जिओ ने कहा, “अध्ययन टिश्यू के भीतर कोशिकाओं के बीच इन जटिल संबंधों को समझने के लिए एआई की उल्लेखनीय क्षमता को दर्शाता है, जो रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करते समय मानव समझ से परे सूक्ष्म जानकारी निकालता है।”
रोगविज्ञानियों के बीच इसकी डिटेलिंग अलग अलग हो सकती है
रोगियों से टिश्यू के नमूने नियमित रूप से एकत्र किए जाते हैं और रोगविज्ञानियों द्वारा व्याख्या के लिए स्लाइड पर रखे जाते हैं, जो इलाज करने के लिए उनका विश्लेषण करते हैं।
शोधकर्ताओं ने कहा, यह प्रक्रिया समय लेने वाली है और रोगविज्ञानियों के बीच इसकी डिटेलिंग अलग अलग हो सकती है।
इसके अलावा, मानव दिमाग पैथोलॉजी छवियों में मौजूद सूक्ष्म विशेषताओं को याद कर सकता है जो रोगी की स्थिति के लिए महत्वपूर्ण सुराग प्रदान कर सकते हैं।
पिछले कई वर्षों में बनाए गए विभिन्न एआई मॉडल पैथोलॉजिस्ट के काम के कुछ पहलुओं को सामने रख सकते हैं, उदाहरण के लिए, सेल प्रकारों की पहचान करना या कोशिकाओं के बीच बातचीत के लिए प्रॉक्सी के रूप में सेल निकटता का उपयोग करना।
हालाँकि, ये मॉडल अधिक मुश्किल पहलुओं को सफलतापूर्वक दोहरा नहीं पाते हैं कि रोगविज्ञानी टिश्यू छवियों की व्याख्या कैसे करते हैं।
नया एआई मॉडल, सीओग्राफ यह नकल करता है कि रोगविज्ञानी कैसे टिश्यू स्लाइड पढ़ते हैं।
यह कोशिका प्रकारों के साथ-साथ उनकी आकृति विज्ञान और स्थानिक वितरण की पहचान करता है, एक मानचित्र बनाता है जिसमें कोशिकाओं की व्यवस्था, वितरण और बातचीत का विश्लेषण किया जा सकता है।
उपकरण तीन clinical स्थितियों में सफलतापूर्वक लागू
शोधकर्ताओं ने पैथोलॉजी स्लाइड्स का उपयोग करके इस उपकरण को तीन clinical स्थितियों में सफलतापूर्वक लागू किया।
एक में, उन्होंने फेफड़ों के कैंसर के दो उपप्रकारों, एडेनोकार्सिनोमा या स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा के बीच अंतर करने के लिए सीओग्राफ का उपयोग किया।
दूसरे में, उन्होंने संभावित रूप से घातक मौखिक विकारों-मुंह के प्रारंभिक घावों-के कैंसर में बदलने की संभावना की भविष्यवाणी की।
प्रत्येक स्थिति में, सिओग्राफ़ मॉडल ने रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने में पारंपरिक तरीकों से काफी बेहतर प्रदर्शन किया।
तीसरे में, टीम ने पहचान की कि फेफड़ों के कैंसर के कौन से मरीज़ एपिडर्मल ग्रोथ फैक्टर रिसेप्टर इनहिबिटर नामक दवाओं के एक वर्ग पर प्रतिक्रिया करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं।
जिओ ने कहा, महत्वपूर्ण बात यह है कि सीओग्राफ द्वारा पहचाने गए सेल स्थानिक संगठन की विशेषताएं व्याख्या योग्य हैं।
उन्होंने कहा कि ये रिजल्ट चिकित्सा देखभाल में एआई की बढ़ती भूमिका को उजागर करते हैं, जो पैथोलॉजी विश्लेषण की दक्षता और सटीकता में सुधार करने का एक तरीका पेश करते हैं। इसमें संभावना है और इस पर और काम किया जा सकता है।
