भविष्य में AI जीन सीक्वेंसिंग से ‘पर्सनलाइज़्ड’ मेडिकल प्रिस्क्रिप्शन मिल सकेंगे: Dr. Jitendra

Jammu.जम्मू: भारत सरकार के डिपार्टमेंट ऑफ़ बायोटेक्नोलॉजी (DBT) द्वारा किया जा रहा आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) से चलने वाला जीन सीक्वेंसिंग, भविष्य में भारत को “पर्सनलाइज़्ड” मेडिकल प्रिस्क्रिप्शन और प्रेडिक्टिव मेडिसिन की ओर ले जाएगा, ऐसा केंद्रीय साइंस और टेक्नोलॉजी मंत्री डॉ. जितेंद्र सिंह ने कहा। उन्होंने ज़ोर देकर कहा कि देश के कुछ सबसे ज़रूरी AI एप्लीकेशन अभी जीनोमिक्स में सामने आ रहे हैं। चल रहे “AI इम्पैक्ट समिट” के मौके पर मीडिया से बात करते हुए, मंत्री ने ज़ोर दिया कि DBT द्वारा सपोर्टेड बड़े पैमाने पर जीनोम सीक्वेंसिंग पहल AI-इनेबल्ड हैं, और भविष्य के मेडिकल प्रिस्क्रिप्शन ज़्यादातर AI-फ़ैसिलिटेटेड प्लेटफ़ॉर्म के ज़रिए एनालाइज़ किए गए व्यक्तिगत जेनेटिक प्रोफ़ाइल पर आधारित होंगे।

डॉ. जितेंद्र सिंह ने कहा, “हमारा जीन सीक्वेंसिंग का काम AI-ड्रिवन है। कल, जब हम पर्सनलाइज़्ड प्रिस्क्रिप्शन की ओर बढ़ेंगे, तो वे आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा आसान की गई हमारी जीन स्टडीज़ पर आधारित होंगे।” उन्होंने इस बात पर ज़ोर दिया कि DBT का जीनोमिक्स इकोसिस्टम भारत को पारंपरिक इलाज मॉडल से आगे बढ़कर डेटा और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी द्वारा ड्रिवन प्रिसिजन हेल्थकेयर की ओर ले जा रहा है। इस बदलाव को और मज़बूत करते हुए, डॉ. जितेंद्र सिंह ने घोषणा की कि DBT, BIRAC के साथ मिलकर, 2026 में “बायो-AI मुलंकुर” हब बनाएगा ताकि इंटीग्रेटेड, क्लोज्ड-लूप रिसर्च प्लेटफॉर्म बनाए जा सकें, जहाँ AI-बेस्ड प्रेडिक्शन, लैबोरेटरी वैलिडेशन और डेटा एनालिटिक्स एक यूनिफाइड फ्रेमवर्क में काम करेंगे। ये हब जीनोमिक्स डायग्नोस्टिक्स, बायोमॉलिक्यूलर डिज़ाइन, सिंथेटिक बायोलॉजी और आयुर्वेद-बेस्ड रिसर्च पर फोकस करेंगे। उन्होंने कहा कि इसका मकसद बायोटेक्नोलॉजी के अंदर AI को एक कोर साइंटिफिक इंजन के तौर पर इंस्टीट्यूशनल बनाना है, न कि एक पेरिफेरल एनालिटिकल टूल के तौर पर, जो इकोनॉमिक ग्रोथ, एनवायरनमेंटल सस्टेनेबिलिटी और रोज़गार पैदा करने के लिए हाई-परफॉर्मेंस बायोमैन्युफैक्चरिंग को मज़बूत करने के मकसद वाली BioE3 पॉलिसी के साथ अलाइनमेंट में है।

चल रहे एप्लीकेशन का ज़िक्र करते हुए, मंत्री ने DBT द्वारा सपोर्टेड इंडियन ट्यूबरकुलोसिस जीनोमिक सर्विलांस कंसोर्टियम (InTGS) की ओर इशारा किया, जहाँ AI का इस्तेमाल माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस में ड्रग-रेसिस्टेंस म्यूटेशन को कैटलॉग करने के लिए किया जा रहा है। पूरे जीनोम सीक्वेंसिंग डेटा के AI-इनेबल्ड एनालिसिस ने ड्रग रेजिस्टेंस के लिए कन्फर्मेशन टाइमलाइन को हफ़्तों से घटाकर कुछ दिन कर दिया है, जिससे क्लिनिकल रिस्पॉन्स तेज़ी से मिल रहा है और पब्लिक हेल्थ सर्विलांस मज़बूत हो रहा है।

मैटरनल हेल्थ रिसर्च में, GARBH-Ini प्रोग्राम ने प्रीटर्म बर्थ रिस्क से जुड़े 66 जेनेटिक मार्कर की पहचान करने के लिए AI-ड्रिवन अल्ट्रासाउंड इमेज एनालिसिस और जीनोमिक्स टूल्स का इस्तेमाल किया है। डॉ. जितेंद्र सिंह ने कहा कि ऐसी पहल दिखाती हैं कि कैसे AI-सपोर्टेड जीनोमिक्स कैंसर, डायबिटीज़ और कार्डियोवैस्कुलर बीमारियों के लिए AI-बेस्ड रिस्क मॉडल डेवलप करने की एक बड़ी कोशिश का हिस्सा बनकर, शुरुआती रिस्क प्रेडिक्शन और टारगेटेड इंटरवेंशन को मुमकिन बना सकता है।

मंत्री ने बताया कि कल्याणी में नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ बायोमेडिकल जीनोमिक्स और हैदराबाद में सेंटर फॉर DNA फिंगरप्रिंटिंग एंड डायग्नोस्टिक्स में बनाया गया नेशनल जीनोमिक्स कोर, AI-लेड रिसर्च के लिए ज़रूरी हाई-थ्रूपुट सीक्वेंसिंग और बिग डेटा एनालिटिक्स इंफ्रास्ट्रक्चर देता है। जीनोमइंडिया प्रोजेक्ट के तहत जेनरेट हुआ डेटा, जो देश की जेनेटिक डायवर्सिटी को मैप करता है, बीमारी से जुड़े वेरिएंट की पहचान करने और ट्रांसलेशनल मेडिसिन को मज़बूत करने के लिए AI और मशीन लर्निंग टेक्नीक का इस्तेमाल करके एनालाइज़ किया जा रहा है। जीनोम साइंसेज और प्रेडिक्टिव मेडिसिन में सेंटर ऑफ़ एक्सीलेंस के तहत रिसर्च का ज़िक्र करते हुए, डॉ. जितेंद्र सिंह ने कहा कि साइंटिस्ट रूमेटाइड आर्थराइटिस के लिए संभावित ड्रग टारगेट की पहचान करने के लिए कम्प्यूटेशनल प्रेडिक्शन और AI-बेस्ड स्ट्रक्चरल एनालिसिस का इस्तेमाल कर रहे हैं। AI एप्लीकेशन को ट्यूमर माइक्रोएनवायरनमेंट की प्रोफाइल बनाने के लिए सिंगल-सेल और स्पेशल जीनोमिक्स के साथ-साथ प्रोटीन इंजीनियरिंग और थेराप्यूटिक मॉलिक्यूल डिज़ाइन तक भी बढ़ाया जा रहा है।