अध्ययन से पता चलता है कि आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैंसर वाले ब्रेन ट्यूमर के आनुवंशिकी की कर सकते है भविष्यवाणी

वाशिंगटन (एएनआई): शोधकर्ताओं ने डीपग्लियोमा नामक एक एआई-आधारित डायग्नोस्टिक स्क्रीनिंग सिस्टम बनाया है जो एक ऑपरेशन के दौरान लिए गए ट्यूमर के नमूनों का विश्लेषण करने के लिए तेजी से इमेजिंग का उपयोग करता है और आनुवंशिक परिवर्तन का अधिक तेजी से पता लगाता है।

डिफ्यूज़ ग्लियोमा वाले 150 से अधिक रोगियों के एक अध्ययन में, सबसे आम और घातक प्राथमिक ब्रेन ट्यूमर, नव विकसित प्रणाली ने विश्व स्वास्थ्य संगठन द्वारा 90 प्रतिशत से अधिक औसत सटीकता के साथ स्थिति के आणविक उपसमूहों को परिभाषित करने के लिए म्यूटेशन की पहचान की।

अध्ययन 'नेचर मेडिसिन' जर्नल में प्रकाशित हुआ था, "इस एआई-आधारित टूल में घातक ब्रेन ट्यूमर वाले रोगियों के निदान और देखभाल की पहुंच और गति में सुधार करने की क्षमता है," डीपग्लियोमा टोड हॉलन, एमडी के प्रमुख लेखक और निर्माता ने कहा मिशिगन स्वास्थ्य विश्वविद्यालय में एक न्यूरोसर्जन और यू-एम मेडिकल स्कूल में न्यूरोसर्जरी के सहायक प्रोफेसर। ग्लिओमास के निदान और उपचार के लिए आणविक वर्गीकरण तेजी से केंद्रीय है, क्योंकि ब्रेन ट्यूमर के रोगियों में सर्जरी के लाभ और जोखिम उनके आनुवंशिक मेकअप के आधार पर भिन्न होते हैं।

वास्तव में, एस्ट्रोसाइटोमास नामक एक विशिष्ट प्रकार के डिफ्यूज़ ग्लियोमा वाले मरीज़ अन्य डिफ्यूज़ ग्लियोमा उपप्रकारों की तुलना में पूर्ण ट्यूमर हटाने के साथ औसतन पांच साल प्राप्त कर सकते हैं। हालांकि, डिफ्यूज़ ग्लियोमा के लिए आणविक परीक्षण तक पहुंच सीमित है और उन केंद्रों पर समान रूप से उपलब्ध नहीं है जो इलाज करते हैं। ब्रेन ट्यूमर के मरीज। जब यह उपलब्ध होता है, हॉलन कहते हैं, परिणामों के लिए बदलाव का समय दिन, यहां तक कि सप्ताह भी लग सकता है।

हॉलन ने कहा, "आण्विक निदान के लिए बाधाओं के परिणामस्वरूप मस्तिष्क ट्यूमर वाले मरीजों के लिए उप-इष्टतम देखभाल हो सकती है, शल्य चिकित्सा निर्णय लेने और केमोराडिएशन रेजिमेंस का चयन जटिल हो सकता है।"

डीप ग्लियोमा से पहले, सर्जनों के पास सर्जरी के दौरान डिफ्यूज़ ग्लिओमास को अलग करने की कोई विधि नहीं थी। एक विचार जो 2019 में शुरू हुआ था, सिस्टम गहरे तंत्रिका नेटवर्क को एक ऑप्टिकल इमेजिंग विधि के साथ जोड़ता है जिसे उत्तेजित रमन हिस्टोलॉजी के रूप में जाना जाता है, जिसे यू-एम में भी विकसित किया गया था, ताकि वास्तविक समय में ब्रेन ट्यूमर ऊतक की छवि बनाई जा सके। पहचान जो प्रदाताओं को उपचार को परिभाषित करने और रोगी पूर्वानुमान की भविष्यवाणी करने का बेहतर मौका देगी," हॉलन ने कहा।

यहां तक ​​कि इष्टतम मानक-देखभाल उपचार के साथ, फैलाना ग्लियोमा वाले रोगियों को सीमित उपचार विकल्प का सामना करना पड़ता है। मैलिग्नेंट डिफ्यूज़ ग्लिओमास वाले रोगियों के लिए औसतन जीवित रहने का समय केवल 18 महीने है। जबकि ट्यूमर के इलाज के लिए दवाओं का विकास आवश्यक है, ग्लियोमा वाले 10% से कम रोगियों को नैदानिक परीक्षणों में नामांकित किया जाता है, जो अक्सर आणविक उपसमूहों द्वारा भागीदारी को सीमित करते हैं। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि डीप ग्लियोमा प्रारंभिक परीक्षण नामांकन के लिए एक उत्प्रेरक हो सकता है।

"सबसे घातक ब्रेन ट्यूमर के उपचार में प्रगति पिछले दशकों में सीमित रही है - आंशिक रूप से क्योंकि उन रोगियों की पहचान करना कठिन है जो लक्षित उपचारों से सबसे अधिक लाभान्वित होंगे," वरिष्ठ लेखक डैनियल ऑरिंगर, एम.डी., एक सहयोगी प्रोफेसर ने कहा। NYU ग्रॉसमैन स्कूल ऑफ मेडिसिन में न्यूरोसर्जरी और पैथोलॉजी के, जिन्होंने उत्तेजित रमन ऊतक विज्ञान विकसित किया। "आण्विक वर्गीकरण के लिए तीव्र विधियां नैदानिक परीक्षण डिजाइन पर पुनर्विचार करने और रोगियों को नए उपचार लाने के लिए महान वादा रखती हैं।" (एएनआई)