IIT-M के शोधकर्ताओं ने ट्यूमर का पता लगाने के लिए मशीन लर्निंग टूल विकसित किया

चेन्नई: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास (आईआईटी मद्रास) ने सोमवार को घोषणा की कि उसके शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में कैंसर पैदा करने वाले ट्यूमर का बेहतर पता लगाने के लिए एक मशीन लर्निंग-आधारित कम्प्यूटेशनल टूल विकसित किया है।

'GBMDriver' (GlioBlastoma Mutiforme ड्राइवर्स) नामक एक टूल सार्वजनिक रूप से ऑनलाइन उपलब्ध है।

ग्लियोब्लास्टोमा मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में तेजी से और आक्रामक रूप से बढ़ने वाला ट्यूमर है। हालांकि, इस ट्यूमर को समझने के लिए शोध किया गया है, प्रारंभिक निदान से दो साल से कम की अपेक्षित उत्तरजीविता दर के साथ चिकित्सीय विकल्प सीमित हैं, यहां आईआईटी-मद्रास की एक विज्ञप्ति में कहा गया है।

प्रोटीन में वैरिएंट के कार्यात्मक परिणामों का मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है, जो रोगियों के लिए चिकित्सीय विकल्पों को आगे बढ़ाने के लिए ग्लियोब्लास्टोमा में शामिल हैं। हालांकि, सभी देखे गए वेरिएंट से ड्राइवर म्यूटेशन (बीमारी पैदा करने वाले म्यूटेशन) की पहचान करने के लिए कार्यात्मक सत्यापन ज़ोरदार काम होगा।

GBMDriver को विशेष रूप से ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन और यात्री म्यूटेशन (यात्री म्यूटेशन तटस्थ म्यूटेशन हैं) की पहचान करने के लिए विकसित किया गया था। GBMDriver को निम्न लिंक का उपयोग करके एक्सेस किया जा सकता है - https://web.iitm.ac.in/bioinfo2/GBMDriver/index.html।

इस वेब सर्वर को विकसित करने के लिए, अमीनो एसिड गुण, di- और त्रि-पेप्टाइड रूपांकनों, संरक्षण स्कोर और स्थिति विशिष्ट स्कोरिंग मैट्रिसेस (PSSM) जैसे कई कारकों को ध्यान में रखा गया।

इस अध्ययन में ग्लियोब्लास्टोमा में 9,386 ड्राइवर म्यूटेशन और 8,728 पैसेंजर म्यूटेशन का विश्लेषण किया गया। ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन की पहचान 1,809 म्यूटेंट के ब्लाइंड सेट में 81.99 प्रतिशत की सटीकता के साथ की गई, जो मौजूदा कम्प्यूटेशनल तरीकों से बेहतर है। यह विधि पूरी तरह से प्रोटीन अनुक्रम पर निर्भर है।