IIIT-Delhi के रिसर्चर्स ने AI से शुरुआती कैंसर पहचानने के लिए ब्लड टेस्ट टूल विकसित किया
Delhi दिल्ली : दिल्ली के इंद्रप्रस्थ इंस्टिट्यूट ऑफ़ इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (IIIT) के रिसर्चर्स ने लेटेस्ट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस टूल्स बनाए हैं जो एक सिंपल ब्लड टेस्ट का इस्तेमाल करके शुरुआती स्टेज में कैंसर का पता लगा सकते हैं। इससे भारत में इस बीमारी के डायग्नोसिस और इलाज का तरीका बदल सकता है। इस रिसर्च को IIIT-दिल्ली में कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी और कंप्यूटर साइंस के प्रोफेसर, प्रोफेसर देबरका सेनगुप्ता लीड कर रहे हैं। द ट्रिब्यून से बात करते हुए, प्रोफेसर सेनगुप्ता ने कहा कि उनकी टीम ने एक सस्ता, स्केलेबल सॉल्यूशन बनाया है जिसका मकसद कैंसर का शुरुआती पता लगाना है, यहाँ तक कि कम मेडिकल इंफ्रास्ट्रक्चर वाली जगहों पर भी।
प्रोफेसर सेनगुप्ता ने कहा, “हमने एक सस्ता, पैन-कैंसर ब्लड टेस्ट बनाया है जो प्लेटलेट्स में कैंसर से होने वाले बदलावों को पढ़कर शुरुआती स्टेज के कैंसर का पता लगाने के लिए AI का इस्तेमाल करता है। इसमें बहुत सारे ब्लड कंपोनेंट्स होते हैं जो स्टेज I और II में भी पता लगाने लायक सिग्नल देते हैं। इससे बेसिक लैब इंफ्रास्ट्रक्चर के साथ और हाई-एंड एक्सपर्ट्स की ज़रूरत के बिना कैंसर का सही पता लगाना मुमकिन हो जाता है।” यह टेस्ट ट्यूमर एजुकेटेड प्लेटलेट्स (TEPs) पर आधारित है, जिनमें कैंसर की मौजूदगी से बदली हुई मॉलिक्यूलर जानकारी होती है। आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का इस्तेमाल करके, यह टेस्ट एक छोटे से ब्लड सैंपल से कई तरह के कैंसर की पहचान कर सकता है, जो इनवेसिव और महंगे डायग्नोस्टिक प्रोसीजर का एक सस्ता विकल्प देता है।
जल्दी पता लगाने के अलावा, प्रोफ़ेसर सेनगुप्ता की लैब सिंगल-सेल जीनोमिक्स की सीमाओं को भी आगे बढ़ा रही है ताकि यह समझा जा सके कि कैंसर अक्सर इलाज और दोबारा होने के बाद भी क्यों बच जाते हैं। बहुत सारे सेलुलर डेटा का एनालिसिस करके, टीम यह समझ रही है कि एक ही ट्यूमर में अलग-अलग कैंसर सेल्स कैसे काम करते हैं। हमारी लैब बड़े पैमाने पर सिंगल सेल जीनोमिक्स डेटा का एनालिसिस करने के लिए स्केलेबल AI और बिग-डेटा एल्गोरिदम बनाती है, जिससे हम कैंसर सेल की अलग-अलग तरह की बनावट को समझ पाते हैं। यह मॉडलिंग करके कि अलग-अलग मैलिग्नेंट और इम्यून सेल सबटाइप कैसे इंटरैक्ट करते हैं और इलाज के बाद भी कैसे बचते हैं, हम ट्यूमर के अंदर सबसे जानलेवा कैंसर सेल्स की पहचान कर सकते हैं। प्रोफ़ेसर सेनगुप्ता ने कहा, “हमारा ‘सेल अलजेब्रा’ तरीका सेल टाइप को वर्चुअली जोड़ने और घटाने में मदद करता है, जिससे थेरेपी को प्राथमिकता देने और यह समझने का एक नया तरीका मिलता है कि एक ही दवा सभी कैंसर सेल्स को खत्म क्यों नहीं कर सकती, जिससे कैंसर बायोलॉजी और क्लिनिकल मैनेजमेंट में एक नया रास्ता खुलता है।”
यह रिसर्च मरीज़ के खास ड्रग रिस्पॉन्स के AI-ड्रिवन अनुमान पर भी फोकस करती है, जिसमें पर्सनलाइज़्ड ट्रीटमेंट स्ट्रेटेजी को गाइड करने के लिए जीनोमिक्स, केमिकल डेटा, इमेजिंग और क्लिनिकल जानकारी को इंटीग्रेट किया जाता है। प्रोफ़ेसर सेनगुप्ता का मानना है कि भारत अपने बड़े पैमाने और बढ़ते डिजिटल हेल्थ इकोसिस्टम को देखते हुए, प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी में इनोवेशन की अगली लहर को लीड करने के लिए खास स्थिति में है।
“भारत के पास अपनी बड़ी मरीज़ आबादी, सस्ती हाई थ्रूपुट सीक्वेंसिंग, रिच बायोबैंक और डिजिटाइज़्ड क्लिनिकल डेटा की वजह से प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी में अगले बदलाव को लीड करने का एक खास मौका है। प्रोफेसर सेनगुप्ता ने कहा, “जीनसिलिको में, हम जेनरेटिव, एजेंटिक AI मॉडल बना रहे हैं जो मल्टी-ओमिक्स, इमेजिंग, पैथोलॉजी और क्लिनिकल डेटा को इंटीग्रेट करते हैं ताकि कैंसर की दवा के रिस्पॉन्स का अनुमान लगाया जा सके और ज़्यादा संख्या वाले भारतीय अस्पतालों के साथ पार्टनरशिप में कैंसर के इलाज को बदला जा सके।” इन सब तरक्की ने IIIT-दिल्ली को AI से चलने वाले कैंसर रिसर्च में सबसे आगे रखा है, जिससे भारत और उसके बाहर लाखों मरीज़ों के लिए जल्दी पता लगाने और पर्सनलाइज़्ड इलाज को ज़्यादा आसान और सस्ता बनाने की क्षमता है।
