প্রথম ধরণের কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (এআই) ভিত্তিক নিউরাল নেটওয়ার্ক টিস্যুতে আণবিক পরিবর্তনের পূর্বাভাস দিয়ে রোগীর নমুনা থেকে কয়েক মিলিয়ন কোষকে দ্রুত বিশ্লেষণ এবং ব্যাখ্যা করতে পারে। এটি সম্ভাব্যভাবে চিহ্নিত করতে পারে যেখানে ক্যান্সারের মতো অবস্থার জন্য ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা সবচেয়ে কার্যকর হতে পারে।
নিকম্পাস কোষের ধরণগুলিতে স্থানিক জিনোমিক ডেটা সংমিশ্রণে, যেখানে তারা পাওয়া যায় এবং কীভাবে তারা যোগাযোগ করে তা সংমিশ্রণে একটি ভিজ্যুয়াল ডাটাবেস তৈরি করতে জেনারেটর এআইয়ের শক্তি অর্জন করে। ওয়েলকাম স্যাঙ্গার ইনস্টিটিউটে গবেষকরা তৈরি করেছেন, হেলমহোল্টজ মিউনিখ, ওয়ার্জবার্গ বিশ্ববিদ্যালয় এবং তাদের সহযোগীদের বৃহত্তর মানব সেল অ্যাটলাস ইনিশিয়েটিভের অংশ হিসাবে তাদের সহযোগীদের জন্য স্বাস্থ্য ইনস্টিটিউট ইনস্টিটিউট1এটি প্রথম এআই পদ্ধতি যা বিভিন্ন সেলুলার পাড়াগুলি সনাক্ত করতে এবং বিশ্লেষণ করতে কোনও ঘরের সামাজিক নেটওয়ার্ক থেকে বিভিন্ন ডেটা পরিমাপ ও ব্যাখ্যা করতে সক্ষম।
আজ (18 মার্চ) প্রকাশিত একটি নতুন কাগজ প্রকৃতি জেনেটিক্সএটি কীভাবে স্তন এবং ফুসফুসের ক্যান্সারের রোগীদের জুড়ে টিস্যু পরিবর্তনগুলি উদঘাটন করতে পারে তা নিকাশী এবং বিশদটি প্রবর্তন করে। গবেষকরা দেখিয়েছেন যে কীভাবে নিচমপাস সনাক্ত করতে পারে যে নির্দিষ্ট লোকেরা কীভাবে চিকিত্সার ক্ষেত্রে আলাদাভাবে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে – সমস্ত এক ঘন্টার মধ্যে, এআইয়ের শক্তির মাধ্যমে। শেষ পর্যন্ত, এটি ব্যক্তিগতকৃত থেরাপি পরিকল্পনাগুলি বিকাশে সহায়তা করবে, ক্যান্সারের মতো পরিস্থিতিতে লক্ষ্যবস্তু হতে পারে এমন নির্দিষ্ট পরিবর্তনগুলি হাইলাইট করে।
মানবদেহের প্রতিটি কোষ তার পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে এবং মিথস্ক্রিয়াগুলির বৃহত্তর নেটওয়ার্কে জড়িত। কোষগুলির সকলের বৈশিষ্ট্য রয়েছে যা তাদের যোগাযোগ নেটওয়ার্কগুলির অংশ হিসাবে স্বীকৃত হতে দেয়, যেমন তাদের পৃষ্ঠে কোন প্রোটিন রয়েছে। তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে অনুরূপ কোষগুলিকে সংযুক্ত করা সম্ভব।
একক সেল এবং স্থানিক জিনোমিক প্রযুক্তি2 মানবদেহ সম্পর্কে আমাদের বোঝার বিপ্লব ঘটেছে এবং বিভিন্ন টিস্যু এবং অঙ্গগুলির একাধিক গভীরতর কোষের অ্যাটলেস তৈরি করতে সক্ষম করেছে।
এই অ্যাটলেসগুলিতে কোষের ধরণের প্রচুর পরিমাণে তথ্য রয়েছে, সেগুলি কোথায় রয়েছে এবং জিনগত পরিবর্তনগুলি কীভাবে তারা একে অপরের সাথে যোগাযোগ করে তা কীভাবে প্রভাবিত করতে পারে। মানবদেহ কীভাবে সেলুলার স্তরে কাজ করে তা বোঝার মাধ্যমে, এটি রোগে কী ঘটে তা সম্পর্কে আমাদের বোঝার বিষয়টি অবহিত করতে পারে এবং ওষুধের বিকাশের জন্য নতুন লক্ষ্যগুলি হাইলাইট করতে পারে।
যদিও এই অ্যাটলেসগুলিতে কোষগুলি কোথায় পাওয়া যায় এবং কীভাবে তারা তাদের নির্দিষ্ট আশেপাশের অঞ্চল বা নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে ইন্টারঅ্যাক্ট করে সে সম্পর্কে তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে, এই আশেপাশের অঞ্চলগুলিকে পরিমাণ নির্ধারণ এবং ব্যাখ্যা করা এবং কোষগুলির সামাজিক মিথস্ক্রিয়াকে কী চালিত করে তা বোঝা কঠিন।
একটি নতুন গবেষণায়, স্যাঙ্গার ইনস্টিটিউট গবেষকরা এবং তাদের সহযোগীরা নিকম্পাস উপস্থাপন করেছেন, এটি একটি গভীর-শিক্ষার এআই মডেল যা সেল-টু-সেল যোগাযোগের উপর ভিত্তি করে। এর অর্থ হ’ল এটি কীভাবে বিভিন্ন কোষ তাদের নেটওয়ার্কগুলির মাধ্যমে যোগাযোগ করে তা শিখেছে এবং তারপরে এগুলি কোষের অনুরূপ নেটওয়ার্কগুলির সাথে একত্রিত করে, ভাগ করা বৈশিষ্ট্যগুলির মাধ্যমে টিস্যুগুলির মধ্যে প্রতিবেশী তৈরি করে।
এ থেকে, নিকম্পাস ডেটা ব্যাখ্যা করতে পারে, যা গবেষক এবং চিকিত্সকরা ডেটা সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করতে এবং স্বাস্থ্যের পরিস্থিতি আরও ভালভাবে বুঝতে পারে। উদাহরণস্বরূপ: ‘ফুসফুসের ক্যান্সারে আক্রান্ত রোগীদের মধ্যে ক্যান্সার কোষগুলি কীভাবে তাদের চারপাশের পরিবেশের সাথে যোগাযোগ করে?’।
নিকম্পাস ব্যবহার করে গবেষকরা ফুসফুসের ক্যান্সারে আক্রান্ত 10 রোগীর কাছ থেকে ডেটা একত্রিত করেছিলেন এবং ব্যক্তিদের মধ্যে সাদৃশ্য এবং পার্থক্য দেখতে সক্ষম হন। সাদৃশ্যগুলি ক্যান্সার সম্পর্কে আমাদের সাধারণ বোঝার অবহিত করতে সহায়তা করে, পাশাপাশি নতুন চিকিত্সাগুলিতে লক্ষ্য করতে কার্যকর হতে পারে এমন কোনও ট্রান্সক্রিপশনাল পরিবর্তনগুলি হাইলাইট করে। তুলনামূলকভাবে, পার্থক্যগুলি ব্যক্তিগতকৃত medicine ষধের জন্য নতুন সম্ভাব্য উপায়গুলি হাইলাইট করে।
আরও রোগীর ডেটা অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে, তাই চিকিত্সকরা তাদের নিজস্ব রোগীর ডেটা ইনপুট করতে পারেন এবং এক ঘন্টার মধ্যে একটি পৃথক শর্ত সম্পর্কে গভীরতর তথ্য পেতে পারেন, ক্লিনিকাল সিদ্ধান্তগুলি গাইড করতে সহায়তা করে।
দলটি স্তন ক্যান্সারের টিস্যুতে নিকম্পাসও ব্যবহার করেছিল, যা বিভিন্ন ধরণের ক্যান্সারের কার্যকারিতা দেখায়।
তারা এই নেটওয়ার্কটি 8.4 মিলিয়ন কোষ সহ একটি মাউস মস্তিষ্কের স্থানিক অ্যাটলাসে প্রয়োগ করেছিল এবং এটি দ্রুত এবং সঠিকভাবে মস্তিষ্কের বিভাগগুলি সনাক্ত করতে এবং পুরো অঙ্গটির একটি ভিজ্যুয়াল সংস্থান তৈরি করতে সক্ষম হয়েছিল। এটি দেখায় যে এটি কীভাবে বিশ্বব্যাপী গবেষকদের দ্বারা উত্পাদিত পুরো অঙ্গগুলির স্থানিক অ্যাটলেসগুলিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে।
হেলমহোল্টজ মিউনিখ এবং ওয়েলকাম স্যাঙ্গার ইনস্টিটিউটের ইনস্টিটিউট অফ এআই ইনস্টিটিউটের প্রথম লেখক সেবাস্তিয়ান বার্ক বলেছেন: “মানবদেহ সম্পর্কে প্রচুর পরিমাণে ডেটা থাকা রোগের বোঝার, প্রতিরোধ ও চিকিত্সার জন্য নতুন উপায় খুঁজে বের করার জন্য গুরুত্বপূর্ণ। তবে আমাদের এই সমস্ত সুবিধাগুলি অ্যাক্সেস করার অনুমতি দেয় যা এই তথ্যগুলি সরবরাহ করতে পারে, এনচকম্পাস একটি গুরুত্বপূর্ণ লিভিয়িং, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ লিভিয়িং, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ লিভিয়িং, এটি একটি গুরুত্বপূর্ণ লিভিং। তাদের ডেটা সম্পর্কে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করুন এবং রোগগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে এবং চিকিত্সা করুন। “
ডাঃ কার্লোস তালাভেরা-ল্যাপেজ, ওয়ার্জবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের সহ-সিনিয়র লেখক বলেছেন: “নিকম্পাস ব্যবহার করে আমরা রোগীদের মধ্যে ফুসফুসের ক্যান্সার টিউমারগুলির সাথে কীভাবে ইমিউন সেলগুলি ইন্টারঅ্যাক্ট করে তার পার্থক্যগুলি দেখতে সক্ষম হয়েছি। এই বাস্তব-বিশ্ব অ্যাপ্লিকেশনটি কেবল আমাদের ক্যান্সারের সাথে যুক্ত হওয়া নতুন তথ্যকেই অন্তর্ভুক্ত করে, এটিও ক্যান্সারের সাথে জড়িত ছিল, এটিও ক্যান্সারকে হাইলাইট করেছে। নির্দিষ্ট ক্যান্সারে প্রতিরোধ ব্যবস্থাটি ব্যবহার করার নতুন উপায়গুলি উন্মোচন করুন, ব্যক্তিগতকৃত চিকিত্সা তৈরি করুন যা রোগীর প্রতিরোধ ক্ষমতা সরাসরি ক্যান্সার প্রক্রিয়াগুলিকে লক্ষ্য করার জন্য ক্ষমতায়িত করে। “
ওয়েলকাম স্যাঙ্গার ইনস্টিটিউটের সহ-সিনিয়র লেখক ডাঃ মোহাম্মদ লটফোল্লাহি বলেছেন: “লোকেরা প্রায়শই বিভিন্ন তথ্যের সাথে তাদের নেটওয়ার্কগুলিতে যোগাযোগ করে They তারা কাজ থেকে বিকাশ ভাগ করে নিতে পারে বা তাদের ছুটির ছবিগুলির ছবিগুলি ভাগ করে নিতে পারে, এবং এগুলি বিভিন্ন বন্ধুদের কাছে হতে পারে, তারা তাদের সমস্ত বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে, কোষ থেকে সেল যোগাযোগের সাথে একই রকম, কোষগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে, কোষগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে, কোষগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে, কোষগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে, কোষগুলি বিভিন্ন বৈশিষ্ট্য তৈরি করতে পারে। এই ধরণের প্রথম এআই মডেল যা এই নেটওয়ার্কগুলির ব্যাখ্যা করতে পারে এবং এমন প্রশ্নের উত্তর দিতে পারে যা রোগীদের জীবনকে সরাসরি প্রভাবিত করতে পারে, যেমন স্বাস্থ্য পরিস্থিতি কোথায় এবং কীভাবে শুরু হয়েছে তা হাইলাইট করা এবং তারা কীভাবে নির্দিষ্ট চিকিত্সার প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে তা ভবিষ্যদ্বাণী করা। “