IIIT-H के रिसर्चर्स कैंसर बढ़ने के जेनेटिक कारणों को समझ रहे
Hyderabad हैदराबाद: इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ इन्फॉर्मेशन टेक्नोलॉजी (IIIT) – हैदराबाद के रिसर्चर अपनी कैंसर रिसर्च को आगे बढ़ा रहे हैं। वे इस बात की स्टडी कर रहे हैं कि जेनेटिक म्यूटेशन, एपिजेनेटिक बदलाव और जीन रेगुलेशन मिलकर ट्यूमर के विकास को कैसे बढ़ावा देते हैं।
मॉडर्न कैंसर रिसर्च के सेंटर में जीनोमिक्स है – DNA में बदलावों की स्टडी। IIIT-H में बायोइन्फॉर्मेटिक्स की प्रोफेसर नीता पारेख ने जेनेटिक कोड में एक अक्षर के बदलाव जैसे कुछ छोटे बदलावों का ज़िक्र करते हुए कहा, “मेरे काम का एक हिस्सा ट्यूमर बनने में जेनेटिक बदलावों की भूमिका को देखता है।” कैंसर जीनोम एनालिसिस से IIIT हैदराबाद टीम ने यह पहचाना कि कौन से म्यूटेशन ज़रूरी हैं, कौन से बायोलॉजिकल रास्ते बाधित हैं और कैसे अलग-अलग कैंसर या एक ही कैंसर के सबटाइप अलग-अलग तरह से काम करते हैं।
प्रो. पारेख की रिसर्च का एक फोकस डिफ्यूज लार्ज बी-सेल लिंफोमा (DLBCL) पर रहा है, जो एक तेज़ी से फैलने वाला ब्लड कैंसर है। DLBCL के दो मुख्य सबटाइप हैं, जिनमें से हर एक के नतीजे बहुत अलग हैं। उन्होंने कहा, “जब हमने सबटाइप-स्पेसिफिक जेनेटिक बदलावों को देखा, तो हम साफ देख पाए कि कुछ मरीज़ इलाज पर अच्छा रिस्पॉन्स क्यों देते हैं जबकि दूसरे नहीं।”
कैंसर सेल लाइन में जेनेटिक बदलावों की प्रोफाइलिंग करके, प्रो. पारेख की टीम ने सबटाइप-स्पेसिफिक म्यूटेशन, रुके हुए रास्ते और प्रोग्नोसिस और थेरेपी के लिए नए बायोमार्कर की पहचान की।
IIIT-H टीम जिस दूसरे तरह के कैंसर पर काम कर रही है, वह ब्रेस्ट कैंसर है, जो दुनिया भर में सबसे आम कैंसर में से एक है। DNA मिथाइलेशन डेटा, RNA एक्सप्रेशन प्रोफाइल और मशीन लर्निंग को मिलाकर, रिसर्चर्स ने ऐसे मॉलिक्यूलर सिग्नेचर की पहचान की जो कैंसर सबटाइप में अंतर कर सकते हैं, मरीज़ के रिस्क और बचने की संभावना का अनुमान लगा सकते हैं और शुरुआती डायग्नोस्टिक मार्कर भी बता सकते हैं। इन नतीजों ने लिक्विड बायोप्सी का रास्ता बनाया – आसान ब्लड टेस्ट जो लक्षण दिखने से बहुत पहले कैंसर के सिग्नल का पता लगा लेते हैं।
यह रिसर्च मॉलिक्यूलर डेटा से आगे बढ़कर मेडिकल इमेजिंग तक भी पहुंची। प्रो. पारेख की टीम ने मैमोग्राम के बड़े, क्यूरेटेड डेटासेट डेवलप किए ताकि AI मॉडल को ट्रेन किया जा सके जो असामान्यताओं का जल्दी पता लगा सकते हैं, संदिग्ध हिस्सों को अलग कर सकते हैं, ट्यूमर को बिनाइन या मैलिग्नेंट के तौर पर क्लासिफाई कर सकते हैं और शुरुआती क्लिनिकल रिपोर्ट बना सकते हैं। इस काम का मकसद रेडियोलॉजिस्ट को सपोर्ट करना, डायग्नोस्टिक देरी को कम करना, और स्क्रीनिंग की सटीकता में सुधार करना है – खासकर सीमित संसाधनों वाली जगहों पर।
