नए एआई मॉडल से वैयक्तिकृत तपेदिक उपचार हो सकता है- अध्ययन

नई दिल्ली: वैज्ञानिकों ने तपेदिक (टीबी) के रोगियों के उपचार के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल विकसित किया है, जो इस जीवाणु रोग के लिए व्यक्तिगत उपचार की ओर ले जा सकता है। जर्नल आईसाइंस में प्रकाशित अध्ययन में मल्टीमॉडल डेटा का विश्लेषण किया गया है। जिसमें टीबी रोगियों के क्लिनिकल परीक्षण, जीनोमिक्स, मेडिकल इमेजिंग और दवा नुस्खे से विविध बायोमेडिकल डेटा शामिल है।दवा प्रतिरोध के विभिन्न स्तरों वाले रोगियों के डेटा का विश्लेषण करके, शोधकर्ताओं ने उपचार की विफलता की भविष्यवाणी करने वाली बायोमेडिकल विशेषताओं की खोज की। उन्होंने दवा प्रतिरोधी टीबी रोगियों के विशिष्ट सेटों के खिलाफ प्रभावी दवा आहार का भी खुलासा किया।

अमेरिका के मिशिगन विश्वविद्यालय में संबंधित लेखक और एसोसिएट प्रोफेसर श्रीराम चंद्रशेखरन ने कहा, "हमारे मल्टीमॉडल एआई मॉडल ने उपचार के पूर्वानुमान की सटीक भविष्यवाणी की और मौजूदा मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया, जो नैदानिक ​​डेटा के एक संकीर्ण सेट पर ध्यान केंद्रित करते हैं।"मिशिगन विश्वविद्यालय में पोस्टडॉक्टरल फेलो और अध्ययन की प्रथम लेखिका अवंती सांबरे ने कहा, "हमने ऐसी दवा की पहचान की है जो विभिन्न देशों में कुछ प्रकार की दवा-प्रतिरोधी टीबी के खिलाफ प्रभावी थी, जो दवा-प्रतिरोधी टीबी के प्रसार के कारण बहुत महत्वपूर्ण है।"

"यह वास्तविक दुनिया का डेटा है जिसके बारे में हम बात कर रहे हैं, इसलिए विभिन्न देशों के रोगियों के लिए अलग-अलग प्रवेश प्रोटोकॉल हैं। हमने अपने विश्लेषण में 200 से अधिक बायोमेडिकल विशेषताओं के साथ काम किया; हमने आयु और लिंग के साथ-साथ पूर्व उपचार इतिहास जैसी जनसांख्यिकीय जानकारी की जांच की। , "सांबरे ने कहा।"हमने यह भी नोट किया कि क्या मरीज़ों में एचआईवी जैसी अन्य सह-रुग्णताएं थीं, और फिर हमने कई इमेजिंग सुविधाओं जैसे कि उनके एक्स-रे, सीटी स्कैन, रोगजनकों से डेटा, दवा-प्रतिरोध डेटा, साथ ही जीनोमिक विशेषताओं और क्या के साथ काम किया। रोगज़नक़ में उत्परिवर्तन था," उसने कहा।

शोधकर्ताओं ने नोट किया कि सभी डेटा को एक साथ देखना चिकित्सकीय रूप से बहुत कठिन है। यहीं पर एआई की भूमिका काम आती है।टीम ने मौजूद दवा प्रतिरोध के प्रकार के प्रभाव का भी अध्ययन किया। हैं," साम्बरे ने कहा।
शोधकर्ताओं ने पाया कि कुछ दवाओं के संयोजन ने कुछ प्रकार के प्रतिरोध वाले रोगियों में बेहतर काम किया, लेकिन अन्य में नहीं, जिससे उपचार विफल हो गया। उन्होंने यह भी पाया कि विरोधी फार्मास्युटिकल इंटरैक्शन वाली दवाओं के परिणाम बदतर हो सकते हैं।

चन्द्रशेखरन ने कहा, "दवा-खोज प्रक्रिया की शुरुआत में ही विरोधी दवाओं को खत्म करने के लिए एआई का उपयोग करने से उपचार की विफलता से बचा जा सकता है।"साम्बरे ने कहा, "एक आकार-सभी के लिए फिट उपचार दृष्टिकोण के बजाय, हमें उम्मीद है कि मल्टीमॉडल डेटा के अध्ययन से चिकित्सकों को सर्वोत्तम परिणाम प्रदान करने के लिए अधिक व्यक्तिगत उपचार के साथ मरीजों का इलाज करने में मदद मिलेगी।"