शोधकर्ताओं ने कैंसर कोशिका के व्यवहार की भविष्यवाणी के लिए एआई-आधारित ढांचा ‘ऑनकोमार्क’ विकसित किया है

शोधकर्ताओं ने एक एआई-आधारित ढांचा ‘ओन्कोमार्क’ विकसित किया है जो कैंसर कोशिका के बढ़ने के लिए अपनाई जाने वाली आंतरिक प्रक्रियाओं की जांच करता है – “कैंसर के दिमाग को पढ़ना” – ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि यह कैसे व्यवहार करेगा।

कम्युनिकेशंस बायोलॉजी जर्नल में अक्टूबर में प्रकाशित एक पेपर में वर्णित रूपरेखा, ट्यूमर जीवविज्ञान की समझ को सूचित करने और व्यक्तिगत कैंसर उपचार का समर्थन करने में मदद कर सकती है।

हरियाणा के सोनीपत में अशोक विश्वविद्यालय और कोलकाता में एसएन बोस नेशनल सेंटर फॉर बेसिक साइंसेज की टीम ने कहा कि वर्तमान में, कैंसर का निदान शायद ही कभी ‘कैंसर के लक्षणों’ को मापता है।

2011 के एक पेपर में उल्लिखित, कैंसर के लक्षण छह आंतरिक जैविक प्रक्रियाओं को संदर्भित करते हैं जो एक सामान्य कोशिका कैंसर में बदलने के लिए काम में लेती है। बाद में इस सूची का विस्तार करके 10 प्रक्रियाओं को पूरी तरह शामिल कर लिया गया।

आंतरिक प्रक्रियाओं को समझाते हुए, ओन्कोमार्क पेपर के प्रमुख शोधकर्ता, देबायन गुप्ता ने कहा, “ताकि हम एक कोशिका को ‘कैंसरयुक्त’ कहें, इसके लक्षण क्या हैं? उदाहरण के लिए, एक कैंसर कोशिका अपने आंतरिक आनुवंशिक हस्ताक्षर को देखने जा रही है और यह ‘अपने मृत्यु टाइमर के साथ खिलवाड़’ करने जा रही है।”

गुप्ता ने एक वीडियो कॉल पर पीटीआई को बताया, “इसलिए, जब एक सामान्य कोशिका बूढ़ी हो जाती है और अंततः मर जाती है, तो एक कैंसर कोशिका मृत्यु टाइमर को बंद कर देगी और कहेगी ‘मैं अस्तित्व में रहूंगा।”

उन्होंने कहा, “इसी तरह, एक सामान्य कोशिका में वृद्धि को दबाने वाला यंत्र होता है। एक कैंसर कोशिका अपने विकास को दबाने वाले यंत्र को बंद कर देती है और कहती है, ‘मैं जितना संभव हो उतना गुणा करने जा रही हूं।” यह ज्ञात है कि प्रतिरक्षा प्रणाली द्वारा हमला किए जाने से बचने के लिए कैंसर कोशिकाएं भी इसी तरह की जैविक प्रक्रियाओं का उपयोग करती हैं।

हालाँकि, जबकि कैंसर के लक्षण ट्यूमर जीव विज्ञान को समझने के लिए एक आधार प्रदान करते हैं, वर्तमान निदान प्रक्रियाएँ शायद ही कभी उन्हें मापती हैं।

गुप्ता ने कहा, “‘कैंसर के चरण’ इस बात का विश्वसनीय माप नहीं हैं कि कैंसर रोगी कितना अच्छा कर रहा है। आप जो कर रहे हैं वह यह जानने के लिए कैंसर को बाहर से देख रहे हैं कि ‘ट्यूमर कितना बड़ा है’, ‘कहां है’, ‘क्या यह मेटास्टेसिस (कई स्थानों पर फैल गया है)?”

उन्होंने कहा, “तो, आप वास्तव में चीजों को बाहर से देख रहे हैं, उन्हें माप रहे हैं, और फिर यह देखने की कोशिश कर रहे हैं कि यह कैंसर कितना खतरनाक है।”

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग करते हुए, ओन्कोमार्क को 14 प्रकार के 3.1 मिलियन कैंसर कोशिकाओं के आनुवंशिक डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह समझा जा सके कि प्रतिरक्षा चोरी और मेटास्टेसिस सहित हॉलमार्क प्रक्रियाएं ट्यूमर के विकास और उपचार के प्रतिरोध को बढ़ावा देने के लिए एक साथ कैसे काम करती हैं।

अध्ययन में कहा गया है कि एआई-मॉडल का पांच स्वतंत्र डेटासेट पर परीक्षण किया गया, जिससे लगातार न्यूनतम 96 प्रतिशत सटीकता स्कोर प्राप्त हुआ।

गुप्ता ने कहा, “हम एक कोशिका के ‘कैंसरग्रस्त’ होने की क्षमता को देख रहे हैं। हम उन कोशिकाओं को भी देख रहे हैं जो पहले से ही कैंसरग्रस्त हैं और उनके फैलने की क्षमता, मेटास्टेसिस की क्षमता है। और हम इनका बहुत, बहुत, बहुत सटीक, अनिवार्य रूप से पूर्ण सटीकता के साथ अनुमान लगाने में सक्षम हैं।”

उन्होंने कहा, “इससे डॉक्टरों को आंतरिक प्रकार की बहुत अधिक जानकारी मिल सकती है, जिसे हम ‘कैंसर के दिमाग को पढ़ना’ कहते हैं।”

लेखकों ने लिखा, “ऑनकोमार्क प्रत्येक हॉलमार्क की गतिविधि की संभावना की गणना करता है, ट्यूमर का एक विस्तृत आणविक प्रोफ़ाइल प्रदान करता है।”

टीम मॉडल को क्लिनिकल वर्कफ़्लो में एकीकृत करने पर विचार कर रही है ताकि डॉक्टर इसका उपयोग रोगियों के लिए कर सकें।

शोधकर्ता रक्त कैंसर पर भी गौर करना चाहते हैं, जिनकी विशेषताएं मानक ठोस कैंसर और असामान्य कैंसर से भिन्न होती हैं।