इंजीनियर अधिक व्यक्तिगत सेल थेरेपी को सक्षम करने वाले नए उपकरण बनाते हैं

एक टीम ने डीएनए संपादन की दर का अनुमान लगाने और उसे अनुकूलित करने के लिए एक नया उपकरण विकसित किया है, जिससे मधुमेह और कैंसर जैसी बीमारियों के लिए अधिक व्यक्तिगत, कुशल आनुवंशिक और कोशिका उपचार का मार्ग प्रशस्त हुआ है।

अध्ययन नेचर कम्युनिकेशंस में प्रकाशित हुआ है।

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साइट-विशिष्ट पुनर्संयोजन की प्रक्रिया में एंजाइमों का उपयोग करना शामिल है जो जीवित कोशिकाओं में डीएनए के विशिष्ट अनुक्रमों को पहचानते हैं और संशोधित करते हैं। सेलुलर थेरेपी का उपयोग करके असंख्य बीमारियों के इलाज के लिए इसके महत्वपूर्ण अनुप्रयोग हैं।

उदाहरण के लिए, इम्यूनोथेरेपी में रोगी से प्रतिरक्षा कोशिकाओं को निकालना और कैंसर जैसी बीमारी से लड़ने के लिए आनुवंशिक रूप से उन्हें संशोधित करना शामिल है। इन अनुप्रयोगों में, शरीर में प्रतिकूल प्रतिक्रियाओं को कम करते हुए उपचार के प्रभावों को अधिकतम करने के लिए जीन अभिव्यक्ति के समय को सटीक रूप से नियंत्रित करना महत्वपूर्ण है।

मिनेसोटा विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने एक ऐसी विधि विकसित की है जो साइट-विशिष्ट पुनर्संयोजन प्रक्रिया को अधिक कुशल और अनुमानित बनाने के लिए मशीन लर्निंग मॉडल के साथ उच्च-थ्रूपुट प्रयोगों को जोड़ती है। मॉडल शोधकर्ताओं को उस दर को प्रोग्राम करने की अनुमति देता है जिस पर डीएनए संपादित किया जाता है। इसका मतलब है कि वे उस गति को नियंत्रित कर सकते हैं जिस पर एक चिकित्सीय कोशिका अपने पर्यावरण के प्रति प्रतिक्रिया करती है, जिससे यह नियंत्रित होता है कि यह कितनी जल्दी या धीरे-धीरे दवा या चिकित्सीय प्रोटीन का उत्पादन करता है।

"हमारे ज्ञान के लिए, यह भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल का उपयोग करने का पहला उदाहरण है कि कैसे डीएनए अनुक्रम को संशोधित करना साइट-विशिष्ट पुनर्संयोजन की दर को नियंत्रित कर सकता है," पेपर पर वरिष्ठ लेखक और मिनेसोटा विश्वविद्यालय में एक सहयोगी प्रोफेसर कासिम सरकार ने कहा। बायोमेडिकल इंजीनियरिंग के जुड़वां शहर विभाग। "इस समस्या के लिए इंजीनियरिंग सिद्धांतों को लागू करके, हम उस दर को डायल कर सकते हैं जिस पर डीएनए संपादन होता है और चिकित्सीय सेलुलर प्रतिक्रियाओं को तैयार करने के लिए नियंत्रण के इस रूप का उपयोग करता है। हमारे अध्ययन ने उपन्यास डीएनए अनुक्रमों की भी पहचान की है जो प्रकृति में पाए गए लोगों की तुलना में अधिक कुशलता से पुनर्संयोजित हैं। , जो सेलुलर प्रतिक्रिया समय को तेज कर सकता है।"

सरकार और उनकी टीम ने पहले साइट-विशिष्ट पुनर्संयोजन की दर की गणना करने के लिए एक प्रयोगात्मक विधि विकसित की, फिर उस जानकारी का उपयोग मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करने के लिए किया। अंततः, यह शोधकर्ताओं को केवल एक डीएनए अनुक्रम में टाइप करने की अनुमति देता है, और मॉडल उस दर की भविष्यवाणी करता है जिस पर उस डीएनए अनुक्रम को फिर से जोड़ा जाएगा।