मशीन लर्निंग व्यक्तिगत कैंसर टीके के उत्पादन में कैसे मदद कर सकती है?

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गामालेया राष्ट्रीय महामारी विज्ञान एवं सूक्ष्म जीव विज्ञान अनुसंधान केंद्र (रूस) के निदेशक अलेक्जेंडर गिंट्सबर्ग ने टीएएसएस को बताया कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के उपयोग से व्यक्तिगत कैंसर वैक्सीन बनाने के लिए आवश्यक कंप्यूटिंग समय को कम किया जा सकता है, जो वर्तमान में एक लंबी प्रक्रिया है, और इसे एक घंटे से भी कम समय में पूरा किया जा सकता है।

"वर्तमान में, किसी वैक्सीन को डिज़ाइन करने में काफ़ी समय लगता है क्योंकि आपको मैट्रिक्स विधि का उपयोग करके गणितीय रूप से यह गणना करनी होती है कि mRNA वैक्सीन कैसी दिखती है। हमने इवाननिकोव इंस्टीट्यूट से संपर्क किया है, जो इस गणना के लिए AI पर निर्भर करेगा, जिसमें इन प्रक्रियाओं में लगभग आधे घंटे से एक घंटे का समय लगेगा।"

शोधकर्ता ने पहले TASS को बताया था कि एआई को प्रशिक्षित करने के लिए, 40,000 से 50,000 ट्यूमर अनुक्रमों का एक परीक्षण डेटाबेस, जिसमें संगत एंटीजन पहचान हो और जिसे रोगियों में प्रोटीन या आरएनए में रूपांतरित किया जा सके, आवश्यक है। उन्होंने कहा कि इससे यह निर्धारित करने में मदद मिलेगी कि क्या टीके का व्यक्तिगत आधार पर उपयोग किया जा सकता है।

यह टीका कई शोध केंद्रों के सहयोग से विकसित किया गया है। रूसी स्वास्थ्य मंत्रालय के मेडिकल रेडियोलॉजी अनुसंधान केंद्र के महानिदेशक आंद्रेई काप्रिन ने कहा कि प्रीक्लिनिकल परीक्षण पूरे हो चुके हैं।

मशीन लर्निंग कैंसर वैक्सीन उत्पादन में कैसे मदद कर सकती है?

कैंसर के टीके के विकास में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग व्यक्तिगत उपचार को संभव बनाता है, लेकिन साथ ही दवा विकासकर्ताओं और नियामकों के लिए नई चुनौतियां भी उत्पन्न करता है।

इम्यूनोथेरेपी में, कृत्रिम बुद्धिमत्ता और मशीन लर्निंग की प्रगति कैंसर बायोप्सी से प्राप्त डेटा को संसाधित करके रोगी-विशिष्ट उत्परिवर्तनों को लक्षित करने वाले टीके डिज़ाइन करने में मदद कर सकती है। रोगी-विशिष्ट उत्परिवर्तनों को लक्षित करने की क्षमता नई नहीं है, और लक्षित कैंसर दवाएँ, जैसे कि एंटी-एचईआर2 उपचार और सीडीके4/6 अवरोधक, उद्योग में काफ़ी लोकप्रिय हो गई हैं। हालाँकि, व्यक्तिगत रोगी बायोप्सी से नव-प्रतिजनों की पहचान करने की एआई की क्षमता ने इस प्रक्रिया की दक्षता में वृद्धि की है।

एआई का उपयोग कई उद्योगों में चर्चा का प्रमुख विषय बन गया है, और फार्मास्यूटिकल्स भी इसका अपवाद नहीं है।

मर्क में क्लिनिकल रिसर्च के उपाध्यक्ष स्कॉट एबिंगहॉस ने कहा, "रोगियों की बायोप्सी में पाए गए उत्परिवर्तनों को एक एल्गोरिथम में डालकर यह अनुमान लगाया जा सकता है कि कौन से उत्परिवर्तन सबसे ज़्यादा प्रतिरक्षाजनक हैं।" उन्होंने आगे कहा, "वहाँ से, हम प्रत्येक उत्परिवर्तित कैंसर जीन को एन्कोड करने वाले आरएनए को संश्लेषित कर सकते हैं, जो प्रतिरक्षा प्रणाली के अनुरूप हो। प्रत्येक टीका प्रत्येक व्यक्ति के लिए बहुत विशिष्ट होगा।"

एकल स्थिर प्रतिजन के विरुद्ध विकसित किए गए उपचारों के विपरीत, यह कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली नवप्रतिजनों के चयन की अपनी क्षमता में सुधार करने का प्रयास करेगी। यह एल्गोरिथम रोगी के ट्यूमर में मौजूद आनुवंशिक उत्परिवर्तनों को देखता है और उन नवप्रतिजनों का अनुमान लगाता है जो प्रतिरक्षा प्रतिक्रिया उत्पन्न करने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। मॉडर्ना में चिकित्सीय विकास और ऑन्कोलॉजी के निदेशक, काइल होलेन ने कहा, "एल्गोरिथम में नैदानिक और प्रतिरक्षाजनकता डेटा को जोड़कर समय के साथ सीखने की क्षमता है, और उम्मीद है कि यह उन नवप्रतिजनों के चयन में बेहतर होगा जो चिकित्सकीय रूप से सक्रिय होने की संभावना रखते हैं।"

एआई का उपयोग करने वाली एक अन्य कंपनी ट्रांसजीन है, जो व्यक्तिगत कैंसर टीके डिज़ाइन करने के लिए एनईसी कॉर्पोरेशन के साथ साझेदारी कर रही है। एमआरएनए टीकों के बजाय, ट्रांसजीन वायरल वेक्टर्स के साथ काम कर रही है ताकि मरीज़ की प्रतिरक्षा प्रणाली को विशिष्ट कैंसर लक्ष्यों से लड़ने के लिए प्रशिक्षित किया जा सके।

जैसे-जैसे कैंसर के टीके आगे के चरणों में परीक्षण के चरण में पहुँच रहे हैं, संभावित उत्पादों को विनियमित करना एक चुनौती होगी। अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (एफडीए) ने बहु-एंटीजन टीकों के संबंध में एक मार्गदर्शन दस्तावेज़ जारी किया है। एजेंसी का कहना है कि इन टीकों के प्रत्येक घटक का सुरक्षा और क्रियाशीलता के लिए अलग-अलग मूल्यांकन करने की आवश्यकता नहीं हो सकती है। हालाँकि, दस्तावेज़ में यह भी कहा गया है कि इस पर "मामला-दर-मामला आधार पर विचार किया जाएगा।"

एफडीए के एक प्रवक्ता ने कहा, "एफडीए व्यक्तिगत उपचार के विकास में तेजी लाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता/मशीन लर्निंग (एआई/एमएल) की क्षमता को पहचानता है।"

फुओंग अन्ह (स्रोत: बायोस्पेस, टैस)

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