ब्रेन ट्यूमर के ऑपरेशन में मददगार ए आई

• ऑपरेशन के दौरान डाक्टरों की मदद करता है

• इस नई विधि युक्त मशीन का नाम चार्म है

• अन्य रोगों में भी सटीक विश्लेषण करता है

राष्ट्रीय खबर

रांचीः इंसानी दिमाग अब भी डाक्टरों के लिए पहेली ही है। इसके काम काज पर पूरी जानकारी नहीं होने की वजह से अनेक दिमागी बीमारियों का ईलाज भी नहीं हो पाता। इसके बीच है वैज्ञानिकों ने एक एआई उपकरण डिज़ाइन किया है जो सर्जरी के दौरान ब्रेन ट्यूमर के डीएनए को तेजी से डिकोड करके उसकी आणविक पहचान निर्धारित कर सकता है।

ट्यूमर के आणविक प्रकार को जानने से न्यूरोसर्जन को निर्णय लेने में मदद मिलती है जैसे कि मस्तिष्क के कितने ऊतकों को निकालना है और क्या ट्यूमर को मारने वाली दवाओं को सीधे मस्तिष्क में डालना है, जबकि रोगी अभी भी ऑपरेटिंग टेबल पर है। हार्वर्ड मेडिकल स्कूल के शोधकर्ताओं के नेतृत्व में काम पर एक रिपोर्ट 7 जुलाई को मेड जर्नल में प्रकाशित हुई है।

सटीक आणविक निदान, जो कोशिका में डीएनए परिवर्तनों का विवरण देता है, इससे सर्जरी के दौरान न्यूरोसर्जन को यह तय करने में मदद मिल सकती है कि मस्तिष्क के कितने ऊतक को निकालना है। जब ट्यूमर कम आक्रामक होता है तो बहुत अधिक निकालने से रोगी के तंत्रिका संबंधी और संज्ञानात्मक कार्य प्रभावित हो सकते हैं। इसी तरह, जब ट्यूमर अत्यधिक आक्रामक हो तो बहुत कम हटाने से घातक ऊतक निकल सकते हैं जो तेजी से बढ़ सकते हैं और फैल सकते हैं।

अध्ययन के वरिष्ठ लेखक कुन-ह्सिंग यू, जो एचएमएस में ब्लावाटनिक इंस्टीट्यूट में बायोमेडिकल इंफॉर्मेटिक्स के प्रोफेसर ने कहा, फिलहाल, यहां तक कि अत्याधुनिक क्लिनिकल प्रैक्टिस भी सर्जरी के दौरान ट्यूमर को आणविक रूप से प्रोफाइल नहीं कर सकती है। हमारा उपकरण जमे हुए पैथोलॉजी स्लाइड्स से अब तक अप्रयुक्त बायोमेडिकल संकेतों को निकालकर इस चुनौती पर काबू पा लेता है।

यू ने कहा, सर्जरी के दौरान ट्यूमर की आणविक पहचान जानना भी मूल्यवान है क्योंकि कुछ ट्यूमर को ऑपरेशन के समय दवा-लेपित वेफर्स को सीधे मस्तिष्क में रखकर ऑन-द-स्पॉट उपचार से लाभ होता है। यू ने कहा, सर्जरी के दौरान वास्तविक समय में इंट्राऑपरेटिव आणविक निदान निर्धारित करने की क्षमता, वास्तविक समय सटीक ऑन्कोलॉजी के विकास को बढ़ावा दे सकती है।

अब उपयोग किए जाने वाले मानक इंट्राऑपरेटिव डायग्नोस्टिक दृष्टिकोण में मस्तिष्क के ऊतकों को लेना, इसे फ्रीज करना और माइक्रोस्कोप के तहत इसकी जांच करना शामिल है। एक बड़ा दोष यह है कि ऊतक के जमने से माइक्रोस्कोप के नीचे कोशिकाओं की उपस्थिति बदल जाती है और ​​मूल्यांकन की सटीकता में हस्तक्षेप हो सकता है। इसके अलावा, मानव आँख, शक्तिशाली सूक्ष्मदर्शी का उपयोग करते समय भी, किसी स्लाइड पर सूक्ष्म जीनोमिक विविधताओं का विश्वसनीय रूप से पता नहीं लगा सकती है। नया एआई दृष्टिकोण इन चुनौतियों पर काबू पाता है।

चार्म (क्रायोसेक्शन हिस्टोपैथोलॉजी असेसमेंट एंड रिव्यू मशीन) नामक उपकरण अन्य शोधकर्ताओं के लिए निःशुल्क उपलब्ध है। अनुसंधान दल ने कहा कि इसे अभी भी वास्तविक दुनिया की सेटिंग में परीक्षण के माध्यम से चिकित्सकीय रूप से मान्य किया जाना है और अस्पतालों में तैनाती से पहले एफडीए द्वारा मंजूरी दी जानी है।

जीनोमिक्स में हाल की प्रगति ने रोगविज्ञानियों को आणविक हस्ताक्षरों को अलग करने की अनुमति दी है और ऐसे व्यवहार जो ऐसे हस्ताक्षर दर्शाते हैं – विभिन्न प्रकार के मस्तिष्क कैंसर के साथ-साथ विशिष्ट प्रकार के मस्तिष्क कैंसर में भी। उदाहरण के लिए, ग्लियोमा – सबसे आक्रामक मस्तिष्क ट्यूमर और मस्तिष्क कैंसर का सबसे आम रूप – के तीन मुख्य उपप्रकार होते हैं

जो अलग-अलग आणविक मार्कर ले जाते हैं और विकास और प्रसार के लिए अलग-अलग प्रवृत्ति रखते हैं। आणविक निदान में तेजी लाने की नए उपकरण की क्षमता तेजी से कैंसर आनुवंशिक अनुक्रमण करने के लिए प्रौद्योगिकी तक सीमित पहुंच वाले क्षेत्रों में विशेष रूप से मूल्यवान हो सकती है। ऐसा ज्ञान ऑपरेशन के बाद के निर्णयों को सूचित कर सकता है।

चार्म को तीन अलग-अलग रोगी आबादी के ग्लियोमा वाले 1,524 लोगों के 2,334 ब्रेन ट्यूमर नमूनों का उपयोग करके विकसित किया गया था। जब मस्तिष्क के नमूनों के पहले कभी न देखे गए सेट पर परीक्षण किया गया, तो उपकरण ने 93 प्रतिशत सटीकता पर विशिष्ट आणविक उत्परिवर्तन वाले ट्यूमर की पहचान की और अलग-अलग आणविक विशेषताओं वाले तीन प्रमुख प्रकार के ग्लियोमा को सफलतापूर्वक वर्गीकृत किया, जो अलग-अलग पूर्वानुमान लगाते हैं और उपचार के लिए अलग-अलग प्रतिक्रिया देते हैं।

यू ने कहा,  व्यापक संदर्भ का आकलन करने की यह क्षमता मॉडल को अधिक सटीक और एक मानव रोगविज्ञानी ट्यूमर नमूने का आकलन कैसे करेगी, इसके करीब प्रस्तुत करती है। शोधकर्ताओं का कहना है कि जबकि मॉडल को ग्लियोमा नमूनों पर प्रशिक्षित और परीक्षण किया गया था, इसे अन्य मस्तिष्क कैंसर उपप्रकारों की पहचान करने के लिए सफलतापूर्वक पुनः प्रशिक्षित किया जा सकता है।

वैज्ञानिकों ने पहले से ही अन्य प्रकार के कैंसर – कोलन, फेफड़े, स्तन – को प्रोफाइल करने के लिए एआई मॉडल तैयार किए हैं, लेकिन ग्लिओमास अपनी आणविक जटिलता और ट्यूमर कोशिकाओं के आकार और उपस्थिति में भारी भिन्नता के कारण विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण बने हुए हैं। यू ने कहा कि नए रोग वर्गीकरणों को प्रतिबिंबित करने के लिए चार्म टूल को समय-समय पर पुन: प्रशिक्षित करना होगा क्योंकि वे नए ज्ञान से उभरते हैं। मानव चिकित्सकों की तरह, जिन्हें निरंतर शिक्षा और प्रशिक्षण में संलग्न रहना चाहिए, एआई उपकरणों को चरम प्रदर्शन पर बने रहने के लिए नवीनतम ज्ञान के साथ रहना चाहिए।