हर साल, वैश्विक स्वास्थ्य विशेषज्ञों को एक अहम फ़ैसला लेना पड़ता है: अगले सीज़न के टीके में फ्लू के किन प्रकारों को शामिल किया जाना चाहिए? यह फ़ैसला फ्लू का सीज़न शुरू होने से महीनों पहले ही लेना पड़ता है। अगर चुनाव सही हो, तो टीका बेहद असरदार होगा। लेकिन एक भी गलती सुरक्षा को काफ़ी हद तक कम कर सकती है, जिससे रोके जा सकने वाले मामलों में अचानक बढ़ोतरी हो सकती है और स्वास्थ्य प्रणालियों पर भारी दबाव पड़ सकता है।

प्रोफेसर रेजिना बारज़िले (बाएं) और स्नातकोत्तर छात्रा वेनक्सियन शी। फोटो: एमआईटी न्यूज़

कोविड-19 महामारी के दौरान यह चुनौती और भी आम हो गई, जब टीकों के वितरण के ठीक बाद नए-नए प्रकार सामने आने लगे। इन्फ्लूएंजा वायरस भी कुछ इसी तरह व्यवहार करते हैं – एक “शोर मचाने वाले भाई” की तरह, जो लगातार उत्परिवर्तन करते रहते हैं और अप्रत्याशित होते हैं, जिससे टीकों का निर्माण हमेशा एक कदम पीछे रह जाता है।

अनिश्चितता को कम करने के लिए, कंप्यूटर साइंस एंड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस लेबोरेटरी (CSAIL) और एमआईटी अब्दुल लतीफ जमील क्लिनिक फॉर मशीन लर्निंग इन हेल्थ के वैज्ञानिकों ने वैक्ससीर नामक एक एआई सिस्टम बनाया है। यह टूल भविष्य में फैलने वाले इन्फ्लूएंजा के प्रमुख स्ट्रेन का पूर्वानुमान लगाता है और प्रकोप से महीनों पहले ही सबसे प्रभावी सुरक्षात्मक टीकों की पहचान करता है। वैक्ससीर को वायरस के विकास और टीकों पर उसकी प्रतिक्रिया को समझने के लिए दशकों के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है, जिसमें वायरल जीन अनुक्रम और प्रयोगशाला परीक्षण परिणाम शामिल हैं।

परंपरागत विकासवादी मॉडलों के विपरीत, जो आमतौर पर व्यक्तिगत अमीनो एसिड उत्परिवर्तनों का विश्लेषण करते हैं, VaxSeer एक "प्रोटीन भाषा मॉडल" का उपयोग करके प्रभुत्व और कई उत्परिवर्तनों के संयुक्त प्रभावों के बीच संबंध को समझता है। एमआईटी में पीएचडी छात्र और अध्ययन के प्रमुख लेखक वेनक्सियन शी ने कहा, "हम प्रभुत्व में गतिशील परिवर्तनों का मॉडल बनाते हैं, जो इन्फ्लूएंजा जैसे तेजी से विकसित होने वाले वायरस के लिए अधिक प्रासंगिक है।"

VaxSeer कैसे काम करता है?

इस टूल में दो मुख्य पूर्वानुमान इंजन हैं:

प्रभुत्व: इन्फ्लूएंजा के किसी स्ट्रेन के फैलने की संभावना का एक अनुमान।
एंटीजेनिटी: यह किसी विशेष स्ट्रेन को बेअसर करने में वैक्सीन की प्रभावशीलता का अनुमान लगाती है।
इन दोनों कारकों को मिलाकर, VaxSeer एक "पूर्वानुमानित कवरेज स्कोर" उत्पन्न करता है, जो वैक्सीन और भविष्य के वायरस स्ट्रेन के बीच समानता की डिग्री दर्शाता है। यह स्कोर जितना 0 के करीब होगा, समानता उतनी ही अधिक होगी।

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

A/H3N2 के मामले में, VaxSeer की सिफारिशें 10 में से 9 प्रकोपों ​​में WHO की सिफारिशों से बेहतर साबित हुईं।
A/H1N1 के मामले में, यह प्रणाली 10 में से 6 मौसमों में WHO के बराबर या उससे बेहतर है।
गौरतलब है कि 2016 के फ्लू सीजन के दौरान, वैक्ससीर ने एक ऐसे स्ट्रेन की पहचान की थी जिसे डब्ल्यूएचओ ने अगले साल तक अपने टीके में शामिल नहीं किया था।

VaxSeer की भविष्यवाणियां सीडीसी (यूएसए), कनाडा में प्रैक्टिस मॉनिटरिंग नेटवर्क और यूरोप में आई-मूव कार्यक्रम से प्राप्त वास्तविक वैक्सीन प्रभावकारिता डेटा के साथ भी काफी हद तक मेल खाती हैं।

वायरस के विकास के खिलाफ दौड़।

VaxSeer 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 विभेदक समीकरणों पर आधारित एक गणितीय ढांचे में डेटा डाला जाता है।

लेख 78.jpg के लिए छवि

एंटीजेनिटी के लिए, वैक्ससीर हीमएग्लूटिनेशन इनहिबिशन (एचआई टेस्ट) के माध्यम से वैक्सीन की प्रभावकारिता का अनुमान लगाता है, जो एंटीजेनिटी का एक सामान्य माप है।

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

वर्तमान में, VaxSeer केवल HA (हेमग्लूटिनिन) प्रोटीन पर केंद्रित है - जो इन्फ्लूएंजा का मुख्य प्रतिजन है। भविष्य के संस्करणों में NA (न्यूरामिनिडेज़) प्रोटीन, प्रतिरक्षा इतिहास से संबंधित कारक, निर्माण प्रक्रिया या खुराक को शामिल किया जा सकता है। शोध दल वायरल परिवारों के बीच संबंधों के आधार पर, डेटा की कमी के संदर्भ में वायरल विकास की भविष्यवाणी करने की एक विधि भी विकसित कर रहा है।

एमआईटी में एआई और स्वास्थ्य की विशिष्ट प्रोफेसर और अध्ययन की सह-लेखिका रेजिना बारज़िले ने कहा: "वैक्ससीर वायरस के तेजी से हो रहे विकास के साथ तालमेल बनाए रखने का हमारा प्रयास है।"

मैकमास्टर विश्वविद्यालय (कनाडा) के सहायक प्रोफेसर जॉन स्टोक्स ने टिप्पणी की: “सबसे आश्चर्यजनक बात न केवल वर्तमान परिणाम हैं, बल्कि अन्य क्षेत्रों में विस्तार की संभावना भी है: दवा प्रतिरोधी बैक्टीरिया या उपचार प्रतिरोधी कैंसर के विकास की भविष्यवाणी करना। यह एक बिल्कुल नया दृष्टिकोण है जो बीमारियों के फैलने से पहले ही चिकित्सा समाधान तैयार करने की अनुमति देता है।”

(एमआईटी के अनुसार)

स्रोत: https://vietnamnet.vn/mit-phat-develop-ai-tool-predicting-flu-virus-millions-of-cases-2439275.html