एमआईटी ने फ्लू वायरस की भविष्यवाणी करने के लिए एआई उपकरण विकसित किया, जिससे लाखों मामलों की जान बचाई जा सकी

वैक्ससीर मशीन लर्निंग का उपयोग करके इन्फ्लूएंजा वायरस के विकास और प्रतिजनता का पूर्वानुमान लगाता है, जिससे वैक्सीन स्ट्रेन के चयन में अनुमान लगाने की आवश्यकता कम हो जाती है।

हर साल, वैश्विक स्वास्थ्य विशेषज्ञों को जीवन-मरण का सामना करना पड़ता है: अगले सीज़न के टीके में कौन से फ्लू के प्रकार शामिल किए जाने चाहिए? यह निर्णय महीनों पहले, सीज़न शुरू होने से पहले ही लेना पड़ता है। अगर सही तरीके से चुना जाए, तो टीका बेहद प्रभावी होगा। लेकिन अगर यह गलत हो जाता है, तो सुरक्षा काफी कम हो जाएगी, जिससे रोके जा सकने वाले मामलों की बाढ़ आ जाएगी और स्वास्थ्य प्रणालियों पर भारी दबाव पड़ेगा।

प्रोफ़ेसर रेजिना बार्ज़िले (बाएँ) और स्नातक छात्र वेनशियान शी। फ़ोटो: एमआईटी न्यूज़

कोविड-19 महामारी के दौरान यह चुनौती और भी ज़्यादा आम हो गई है, जहाँ टीके लगने के साथ ही नए वेरिएंट सामने आए हैं। इन्फ्लूएंजा भी कुछ ऐसा ही व्यवहार करता है - एक "शोर मचाने वाले भाई" की तरह, लगातार और अप्रत्याशित रूप से उत्परिवर्तित होता रहता है, जिससे टीके का डिज़ाइन एक कदम पीछे छूट जाता है।

अनिश्चितता को कम करने के लिए, कंप्यूटर विज्ञान और कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगशाला (CSAIL) और स्वास्थ्य सेवा में मशीन लर्निंग के लिए MIT अब्दुल लतीफ़ जमील क्लिनिक के वैज्ञानिकों ने वैक्ससीर नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है। यह उपकरण भविष्य में फ्लू के प्रमुख प्रकार की भविष्यवाणी करता है और प्रकोप से महीनों पहले ही सबसे प्रभावी टीकों की पहचान कर लेता है। वैक्ससीर को वायरस के आनुवंशिक अनुक्रमों और प्रयोगशाला परीक्षणों के परिणामों सहित दशकों के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह अनुकरण किया जा सके कि वायरस कैसे विकसित होता है और टीकों पर कैसे प्रतिक्रिया करता है।

व्यक्तिगत अमीनो एसिड उत्परिवर्तनों का विश्लेषण करने वाले पारंपरिक विकासवादी मॉडलों के विपरीत, वैक्ससीर प्रभुत्व और कई उत्परिवर्तनों के संयुक्त प्रभावों के बीच संबंध जानने के लिए एक "प्रोटीन भाषा मॉडल" का उपयोग करता है। एमआईटी में पीएचडी छात्र और अध्ययन के प्रमुख लेखक वेनक्सियन शी ने कहा, "हम प्रभुत्व में गतिशील परिवर्तन का अनुकरण करते हैं, जो इन्फ्लूएंजा जैसे तेज़ी से विकसित होने वाले वायरस के लिए अधिक उपयुक्त है।"

वैक्ससीर कैसे काम करता है?

इस उपकरण में दो मुख्य पूर्वानुमान इंजन हैं:

प्रभुत्व: इन्फ्लूएंजा के किसी प्रकार के फैलने की संभावना का अनुमान।
प्रतिजनता: यह भविष्यवाणी करता है कि टीका उस स्ट्रेन को निष्क्रिय करने में कितना प्रभावी है।
इन दोनों कारकों को मिलाकर, वैक्ससीर एक "पूर्वानुमानित कवरेज स्कोर" उत्पन्न करता है, जो दर्शाता है कि टीका वायरस के भविष्य के प्रकारों से कितनी निकटता से मेल खाता है। यह स्कोर शून्य के जितना करीब होगा, मिलान उतना ही बेहतर होगा।

10 साल के पूर्वव्यापी अध्ययन में, एमआईटी टीम ने वैक्ससीर की सिफारिशों की तुलना विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) के दो प्रमुख इन्फ्लूएंजा उपप्रकारों: ए/एच3एन2 और ए/एच1एन1 के लिए की।

ए/एच3एन2 के लिए, वैक्ससीर की सिफारिश ने 9/10 महामारी सत्रों में डब्ल्यूएचओ की सिफारिश से बेहतर प्रदर्शन किया।
ए/एच1एन1 के लिए, यह प्रणाली 6/10 सत्रों में डब्ल्यूएचओ के बराबर या उससे बेहतर थी।
उल्लेखनीय रूप से, 2016 के फ्लू सीज़न में, वैक्ससीर ने एक ऐसे स्ट्रेन को चुना था जिसे विश्व स्वास्थ्य संगठन ने अगले वर्ष तक किसी वैक्सीन में शामिल नहीं किया था।

वैक्ससीर की भविष्यवाणियां सीडीसी (यूएसए), कनाडा में प्रैक्टिस सर्विलांस नेटवर्क और यूरोप में आई-मूव कार्यक्रम से प्राप्त वास्तविक विश्व वैक्सीन प्रभावकारिता डेटा के साथ भी निकटता से संबंधित हैं।

वायरस के विकास के साथ दौड़

वैक्ससीर प्रोटीन भाषा मॉडल का उपयोग करके प्रत्येक वायरस स्ट्रेन की प्रसार दर का अनुमान लगाता है, फिर स्ट्रेन के बीच प्रतिस्पर्धा के आधार पर प्रभुत्व की गणना करता है। इसके बाद, प्रसार का अनुकरण करने के लिए डेटा को विभेदक समीकरणों पर आधारित गणितीय ढाँचे में डाला जाता है।

प्रतिजनता के लिए, वैक्ससीर हेमग्लूटिनेशन अवरोध परीक्षण (एचआई परीक्षण) के माध्यम से टीके की प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करता है, जो प्रतिजनता का एक सामान्य माप है।

शी ने जोर देकर कहा, "वायरल विकास और वैक्सीन प्रतिक्रियाओं का मॉडलिंग करके, वैक्ससीर जैसे एआई उपकरण स्वास्थ्य अधिकारियों को तेजी से और बेहतर निर्णय लेने में मदद कर सकते हैं, जिससे संक्रमण और प्रतिरक्षा के बीच की दौड़ में एक कदम आगे रह सकते हैं।"

वैक्ससीर वर्तमान में एचए (हेमाग्लगुटिनिन) प्रोटीन पर केंद्रित है, जो मुख्य इन्फ्लूएंजा एंटीजन है। भविष्य के संस्करणों में एनए (न्यूरामिनिडेस) प्रोटीन, प्रतिरक्षा इतिहास, निर्माण प्रक्रियाएँ या खुराक शामिल हो सकती हैं। टीम वायरस परिवारों के बीच संबंधों के आधार पर, डेटा के अभाव में वायरस के विकास की भविष्यवाणी करने की एक विधि भी विकसित कर रही है।

एमआईटी में एआई और मेडिसिन की प्रतिष्ठित प्रोफेसर और अध्ययन की सह-लेखिका रेजिना बार्ज़िले ने कहा, "वैक्ससीर वायरस के विकास की तीव्र गति के साथ तालमेल बनाए रखने का हमारा प्रयास है।"

मैकमास्टर विश्वविद्यालय (कनाडा) के सहायक प्रोफेसर जॉन स्टोक्स ने टिप्पणी की: "आश्चर्यजनक बात केवल वर्तमान परिणाम ही नहीं हैं, बल्कि अन्य क्षेत्रों में भी इसके विस्तार की संभावना है: दवा-प्रतिरोधी बैक्टीरिया या उपचार-प्रतिरोधी कैंसर के विकास की भविष्यवाणी करना। यह एक बिल्कुल नया दृष्टिकोण है, जिससे रोग के उस बाधा को पार करने से पहले ही चिकित्सा समाधान तैयार किए जा सकते हैं।"

(एमआईटी के अनुसार)

स्रोत: https://vietnamnet.vn/mit-phat-trien-cong-cu-ai-du-doan-virus-cum-cuu-hang-trieu-ca-benh-2439275.html