थायरॉइड कैंसर के उपचार को अनुकूलित करने के लिए गणित का उपयोग

विज्ञान विश्वविद्यालय (वियतनाम राष्ट्रीय विश्वविद्यालय, हनोई) के छात्रों के एक समूह ने थायरॉइड कैंसर के उपचार को अनुकूलित करने के लिए गणितीय मॉडल के उपयोग का बीड़ा उठाया है।

थायराइड कैंसर सबसे आम अंतःस्रावी कैंसरों में से एक है। हालाँकि इसकी सफलता दर उच्च है, फिर भी इसके दोबारा होने का जोखिम हमेशा रोगियों के लिए एक चिंता का विषय और चिकित्सा के लिए एक चुनौती बना रहता है। यूनिवर्सिटी ऑफ नेचुरल साइंसेज (वियतनाम नेशनल यूनिवर्सिटी, हनोई) के छात्रों ट्रान वान लुआट (K66 गणित - आईटी) और गुयेन दिन्ह क्वांग (K67 गणित प्रतिभा कार्यक्रम) द्वारा लिखित कार्य "थायराइड कैंसर के निदान और उपचार में गणित का अनुप्रयोग" ने थायराइड कैंसर के उपचार के तरीकों को अनुकूलित करने और व्यक्तिगत उपचार की दिशा में गणितीय मॉडलों के उपयोग में एक नया और आशाजनक दृष्टिकोण प्रस्तुत किया है ।

प्राकृतिक विज्ञान विश्वविद्यालय के 2025 छात्र विज्ञान सम्मेलन में अपने काम के बारे में पोस्टर के साथ गुयेन दिन्ह क्वांग (बाएं कवर) और ट्रान वान लुआट।

व्यावहारिक चिंताओं से लेकर अभूतपूर्व गणितीय समाधानों तक

परियोजना के गठन के विचार को साझा करते हुए, गुयेन दीन्ह क्वांग ने कहा कि व्यावहारिक शोध के माध्यम से, शोध दल ने महसूस किया कि वर्तमान में, विभेदित थायरॉयड कैंसर के लिए उपचार मुख्य रूप से थायरॉयडेक्टॉमी और उसके बाद रेडियोधर्मी आयोडीन (आरएआई) के साथ सहायक उपचार पर निर्भर करता है। हालाँकि, प्रत्येक रोगी के लिए इष्टतम आरएआई खुराक का निर्धारण अभी भी व्यक्तिपरक है, जो काफी हद तक सटीक खुराक उपकरणों के बजाय डॉक्टर के नैदानिक ​​अनुभव पर आधारित है। इससे कुछ रोगियों को आवश्यक खुराक नहीं मिल पाती है, जिससे पुनरावृत्ति का खतरा बढ़ जाता है, जबकि अन्य विकिरण की बहुत अधिक खुराक से अवांछित दुष्प्रभावों का सामना करते हैं।

वर्तमान में, वियतनाम में थायराइड कैंसर के उपचार की प्रक्रिया, जिसमें रोगियों के लिए विकिरण खुराक का निर्धारण भी शामिल है, स्वास्थ्य मंत्रालय के नियमों का सख्ती से पालन करती है। हालाँकि, वास्तव में, डॉक्टरों को अभी भी इष्टतम विकिरण खुराक निर्धारित करने के लिए अपने नैदानिक ​​अनुभव पर ही निर्भर रहना पड़ता है। साथ ही, उनके पास व्यापक दृष्टिकोण रखने और रोग की प्रगति का सटीक अनुमान लगाने के लिए कोई प्रभावी सहायक उपकरण नहीं है।

"इन चिंताओं को देखते हुए, एसोसिएट प्रोफेसर डॉ. गुयेन ट्रोंग हियू, डॉ. तांग क्वोक बाओ (ग्राज़ विश्वविद्यालय, ऑस्ट्रिया) और मास्टर रेजिडेंट डॉक्टर गुयेन थी फुओंग (108 सेंट्रल मिलिट्री हॉस्पिटल) के मार्गदर्शन में, हमने समाधान खोजने के लिए साहसपूर्वक अपनी गणित की क्षमता का इस्तेमाल किया। यह कहा जा सकता है कि उपचार प्रक्रिया में गणित के प्रयोग के क्षेत्र में यह वियतनाम में अग्रणी अध्ययनों में से एक है," क्वांग ने कहा।

मॉडलिंग और अनुकूलन: व्यक्तिगत उपचार की कुंजी

उपरोक्त समस्या को हल करने के लिए, अनुसंधान दल ने विभेदित थायरॉइड कैंसर के उपचार में प्रमुख जैविक मात्राओं के अनुकरण पर ध्यान केंद्रित करते हुए एक गणितीय मॉडल बनाया, जिसमें शामिल हैं: कैंसर कोशिकाओं की संख्या (एन), थायरोग्लोबुलिन (टीजी) और एंटी-थायरोग्लोबुलिन एंटीबॉडी (एबीटीजी) की सांद्रता - उपचार प्रतिक्रिया की निगरानी के लिए महत्वपूर्ण बायोमार्कर, साथ ही प्रयुक्त रेडियोधर्मी आयोडीन की खुराक (ए)।

क्वांग और उनकी शोध टीम ने छात्र विज्ञान सम्मेलन के पूर्ण सत्र में अपने विषय पर प्रस्तुति दी। इस विषय को द्वितीय पुरस्कार मिला।

उल्लेखनीय रूप से, यह मॉडल पहले विकसित किए गए कुछ अधिक जटिल मॉडलों की तुलना में अधिक सरल बनाया गया है, जबकि यह मूल जैविक अंतःक्रियाओं को सटीक रूप से दर्शाता है। टीम का लक्ष्य एक ऐसा मॉडल तैयार करना है जो नैदानिक ​​​​स्थितियों में अत्यधिक लागू हो, एकीकृत और उपयोग में आसान हो।

गणितीय मॉडल के आधार पर, छात्रों के समूह ने एक इष्टतम नियंत्रण समस्या विकसित करना जारी रखा। इस समस्या का लक्ष्य प्रत्येक विशिष्ट रोगी के लिए इष्टतम RAI खुराक और समय-सारिणी ज्ञात करना है, ताकि एक ही समय में कई लक्ष्य प्राप्त किए जा सकें: कैंसर कोशिकाओं की संख्या को सबसे प्रभावी ढंग से कम करना, Tg और AbTg बायोमार्करों की सांद्रता को स्थिर करना, और उतना ही महत्वपूर्ण, विकिरण खुराक के अनावश्यक दुष्प्रभावों को न्यूनतम करना।

जब उपचार के परिणामों का अनुकरण करने के लिए इनका प्रयोग किया जाता है, तो गणना तर्कसंगतता दर्शाती है, रोगियों के लिए उपचार की अवधि को कम करने में मदद कर सकती है, तथा उपचार की खुराक को कम करने पर विचार करने में डॉक्टरों की सहायता कर सकती है।

तीन प्रतिनिधि रोगी समूहों पर सिमुलेशन - उपचार के लिए अच्छी प्रतिक्रिया वाले, मध्यम आरएआई प्रतिरोध वाले, और मजबूत आरएआई प्रतिरोध वाले - ने दिखाया कि मॉडल आधारभूत प्रयोगशाला डेटा के आधार पर रोग की प्रगति की भविष्यवाणी करने में सक्षम था, और यह मॉडल उपयोग की गई वास्तविक उपचार पद्धति की तुलना में अधिक उपयुक्त आरएआई अनुसूची और खुराक प्रदान कर सकता था।

"वास्तविक खुराक" और "मॉडल-अनुशंसित खुराक" की तुलना करने पर, परिणामों से पता चला कि मॉडल द्वारा प्रस्तावित इष्टतम उपचार रणनीति ने कैंसर कोशिका नियंत्रण की दर में उल्लेखनीय सुधार किया, और महत्वपूर्ण जैविक सांद्रता को सामान्य स्तर पर वापस लाया।

व्यक्तिगत चिकित्सा की दिशा में संभावित अनुप्रयोग

इस तरह की अंतःविषय परियोजना को मूर्त रूप देने के लिए, विशेष रूप से गणित और चिकित्सा के संयोजन के लिए, सदस्यों के अथक प्रयास की आवश्यकता होती है। क्वांग ने बताया कि गणित में स्नातक होने के कारण, चिकित्सा से संबंधित क्षेत्र में प्रवेश करने में शुरुआत में कई कठिनाइयों का सामना करना पड़ा। शुरुआती महीनों में, लगभग 2-3 महीनों में, समूह को चिकित्सा तंत्र को सीखने और समझने के लिए कड़ी मेहनत करनी पड़ी। कई रातें ऐसी भी थीं जब हमें दस्तावेज़ पढ़ने के लिए जागना पड़ता था।

सौभाग्य से, समूह को चिकित्सा विशेषज्ञों और डॉक्टरों का उत्साहजनक सहयोग मिला। जब कोई समस्या स्पष्ट रूप से समझ में नहीं आती थी, तो समूह सीधे या ऑनलाइन चर्चा करता था। यादगार अनुभवों में से एक वह था जब समूह पहली बार 108 मिलिट्री सेंट्रल हॉस्पिटल गया, जहाँ उन्हें चिकित्सा टीम के साथ सीधे बातचीत करने और काम करने, आँकड़े एकत्र करने और चिकित्सा जाँच व उपचार प्रक्रिया का अवलोकन करने का अवसर मिला।

क्वांग ने बताया, "हमने डॉक्टरों के साथ बैठकर लगभग तीन घंटे बिताए, डेटा इकट्ठा किया और विशेषज्ञता का आदान-प्रदान किया। इसके अलावा, हमें मेडिकल जाँच और इलाज की प्रक्रिया, यानी मरीज़ों की इलाज प्रक्रिया का भी अवलोकन करने का अवसर मिला। ये वाकई दिलचस्प और उपयोगी अनुभव थे।"

क्वांग ने कहा कि अगर इस शोध पर ध्यान दिया जाए, इसमें निवेश किया जाए और इसे विकसित किया जाए, तो यह डॉक्टरों के लिए एक शक्तिशाली सहायक उपकरण साबित होगा। यह न केवल निकट भविष्य में, लगभग अगले 4-5 वर्षों में, रोग की प्रगति का अनुमान लगाने में मदद करेगा, बल्कि प्रत्येक रोगी के लिए सबसे उपयुक्त अगली उपचार खुराक के बारे में सुझाव देने में भी मदद करेगा।

टीम अब अधिक रोगी डेटासेट के साथ मॉडल का सक्रिय रूप से परीक्षण कर रही है, विशेष रूप से उच्च AbTg स्तर वाले रोगियों पर ध्यान केंद्रित कर रही है - एक ऐसा समूह जिस पर पहले अन्य अध्ययनों में बहुत कम ध्यान दिया गया था।

इसके अलावा, टीम एक ऐसा सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन विकसित कर रही है जो इनपुट डेटा के आधार पर प्रत्येक व्यक्ति के लिए उपयुक्त RAI उपचार खुराक की स्वचालित रूप से अनुशंसा कर सके। यदि परियोजना सफल होती है, तो आगे का लक्ष्य एक विशिष्ट एप्लिकेशन (ऐप) विकसित करना है।

विशेष रूप से, समूह प्रतिष्ठित अंतरराष्ट्रीय पत्रिकाओं में प्रकाशन हेतु प्रस्तुत करने के लिए एक वैज्ञानिक पांडुलिपि तैयार कर रहा है। क्वांग ने कहा, "हमें उम्मीद है कि यह कार्य आधुनिक चिकित्सा में तेज़ी से विकसित हो रहे व्यक्तिगत उपचार के चलन में योगदान देगा।"

स्रोत: https://khoahocdoisong.vn/dung-toan-hoc-toi-uu-hoa-dieu-tri-ung-thu-tuyen-giap-post1544500.html