সাফল্য: AI শত শত "অদৃশ্য" ক্যান্সার চিহ্নিতকারী সনাক্ত করে

একটি পরীক্ষায়, ডলফিন টুলটি অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সার রোগীদের একক-কোষের তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং 800 টিরও বেশি রোগের চিহ্নিতকারী সনাক্ত করে যা প্রচলিত সরঞ্জামগুলি মিস করে।

ম্যাকগিল বিশ্ববিদ্যালয়ের (কানাডা) গবেষকরা সবেমাত্র একটি নতুন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (AI) টুল তৈরি করেছেন যা পৃথক কোষের ভিতরে অদৃশ্য রোগের চিহ্নিতকারী সনাক্ত করতে সক্ষম, যা রোগীদের জন্য আগে রোগ নির্ণয়ের সম্ভাবনা এবং আরও সঠিক চিকিৎসার বিকল্পগুলি উন্মুক্ত করে।

ডলফিন নামক এই হাতিয়ারটি নেচার কমিউনিকেশনস জার্নালে প্রকাশিত একটি গবেষণায় বর্ণনা করা হয়েছে। লেখকদের মতে, এই পদ্ধতিটি প্রতিটি রোগীর জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত থেরাপি সনাক্ত করে চিকিৎসায় "পরীক্ষা এবং ত্রুটি" কমাতে ডাক্তারদের সাহায্য করতে পারে।

রোগের চিহ্নিতকারীগুলি প্রায়শই RNA প্রকাশের সূক্ষ্ম পরিবর্তন হিসাবে উপস্থিত হয়, যা রোগের উপস্থিতি, তীব্রতা বা চিকিৎসার প্রতিক্রিয়া প্রতিফলিত করে।

ঐতিহ্যবাহী বিশ্লেষণ পদ্ধতিগুলি কেবল জিন স্তরে সংক্ষিপ্তসার করে, অনেক গুরুত্বপূর্ণ সংকেতকে অস্পষ্ট করে রাখে। ডলফিন AI ব্যবহার করে বিশদভাবে বিশ্লেষণ করে যে কীভাবে এক্সন নামক ছোট অংশগুলি একে অপরের সাথে সংযুক্ত, যার ফলে উপেক্ষা করা হয়েছে এমন জেনেটিক মার্কারগুলি প্রকাশ পায়।

"জিনগুলি কেবল একটি ব্লক নয়, বরং অনেক ছোট ছোট টুকরো দিয়ে তৈরি লেগো ব্লকের মতো। টুকরোগুলি কীভাবে সংযুক্ত তা দেখে, আমাদের সরঞ্জামটি গুরুত্বপূর্ণ রোগের চিহ্নিতকারীগুলিকে উন্মোচন করে যা দীর্ঘদিন ধরে উপেক্ষা করা হয়েছে," প্রধান লেখক কাইলু সং বলেন, যিনি একজন পিএইচডি ছাত্র।

একটি পরীক্ষায়, ডলফিন অগ্ন্যাশয়ের ক্যান্সার রোগীদের একক-কোষের তথ্য বিশ্লেষণ করে এবং ৮০০ টিরও বেশি রোগের চিহ্নিতকারী সনাক্ত করে যা প্রচলিত সরঞ্জামগুলি মিস করে।

এর ফলে, সিস্টেমটি দ্রুত অগ্রসরমান, উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ ক্যান্সারের রোগীদের এবং হালকা অবস্থার রোগীদের মধ্যে পার্থক্য করতে পারে, যা ডাক্তারদের উপযুক্ত চিকিৎসা পদ্ধতি নির্ধারণে সহায়তা করে।

এর তাৎক্ষণিক প্রয়োগ মূল্যের পাশাপাশি, প্রকল্পটি একটি ভার্চুয়াল সেল মডেল তৈরির দীর্ঘমেয়াদী লক্ষ্যের ভিত্তিও স্থাপন করে।

ডলফিন দ্বারা তৈরি বিস্তারিত একক কোষ প্রোফাইলগুলি পরীক্ষাগার বা ক্লিনিকাল পরীক্ষায় প্রবেশের আগে কোষের আচরণ এবং ওষুধের প্রতিক্রিয়া অনুকরণ করতে পারে, যা উল্লেখযোগ্য সময় এবং খরচ সাশ্রয় করে।

গবেষণা দলটি জানিয়েছে যে পরবর্তী পদক্ষেপ হবে লক্ষ লক্ষ কোষে এই টুলের প্রয়োগ সম্প্রসারণ করা, যার ফলে ভবিষ্যতে আরও সঠিক ভার্চুয়াল সেল মডেল তৈরি করা হবে।/।

(টিটিএক্সভিএন/ভিয়েতনাম+)

সূত্র: https://www.vietnamplus.vn/dot-pha-ai-phat-hien-hang-tram-dau-an-ung-thu-vo-hinh-post1067476.vnp