शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया है जो ऊतक के नमूनों से कैंसर रोगियों के परिणामों की सटीक भविष्यवाणी करता है, जो बीमारी के संभावित पाठ्यक्रम और व्यक्तिगत उपचार रणनीतियों के लिए एआई का उपयोग करने में महत्वपूर्ण प्रगति को दर्शाता है। नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में वर्णित अभिनव दृष्टिकोण, ऊतक नमूनों में कोशिकाओं की स्थानिक व्यवस्था का विश्लेषण करता है। शोधकर्ताओं ने कहा कि कोशिका स्थानिक संगठन एक जटिल पहेली की तरह है जहां प्रत्येक कोशिका एक अनूठे टुकड़े के रूप में कार्य करती है, जो एक सामंजस्यपूर्ण ऊतक या अंग संरचना बनाने के लिए सावधानीपूर्वक एक साथ फिट होती है।
यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्सास साउथवेस्टर्न मेडिकल सेंटर के प्रोफेसर और अध्ययन के नेता गुआंगहुआ जिओ ने कहा, “अध्ययन ऊतकों के भीतर कोशिकाओं के बीच इन जटिल स्थानिक 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।” अमेरिका।
रोगियों से ऊतक के नमूने नियमित रूप से एकत्र किए जाते हैं और रोगविज्ञानियों द्वारा व्याख्या के लिए स्लाइड पर रखे जाते हैं, जो निदान करने के लिए उनका विश्लेषण करते हैं। हालाँकि, यह प्रक्रिया समय लेने वाली है, और रोगविज्ञानियों के बीच व्याख्याएँ भिन्न हो सकती हैं, शोधकर्ताओं ने कहा। पिछले कई वर्षों में बनाए गए विभिन्न एआई मॉडल पैथोलॉजिस्ट के काम के कुछ पहलुओं को निष्पादित कर 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।
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हालाँकि, ये मॉडल अधिक जटिल पहलुओं को सफलतापूर्वक दोहरा नहीं पाते हैं कि रोगविज्ञानी ऊतक छवियों की व्याख्या कैसे करते हैं, जैसे कि कोशिका स्थानिक संगठन में समझदार पैटर्न और छवियों में बाहरी “शोर” को बाहर करना जो व्याख्याओं को भ्रमित कर सकता है। नया एआई मॉडल, जिसे सीओग्राफ नाम दिया गया है, यह नकल करता है कि रोगविज्ञानी कैसे ऊतक स्लाइड पढ़ते हैं, जो छवियों में कोशिकाओं और उनकी स्थिति का पता लगाने से शुरू होता है। वहां से, 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।
शोधकर्ताओं ने पैथोलॉजी स्लाइड्स का उपयोग करके इस उपकरण को तीन नैदानिक परिदृश्यों 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 और मुंह के पूर्व-कैंसर घावों के कैंसर में बदलने की संभावना की भविष्यवाणी की। 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।
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