वियतनामी शोधकर्ता आंतों के बैक्टीरिया को 'डिकोड' करने के लिए एआई का उपयोग कर रहे हैं

शोधकर्ता डांग थान तुंग (टोक्यो विश्वविद्यालय) का कार्य यह समझने में मदद करता है कि आंत के बैक्टीरिया किस प्रकार संचार करते हैं, जिससे व्यक्तिगत चिकित्सा के लिए एक नई दिशा खुलती है।

चित्रण: साइंसडेली

साइंसडेली के अनुसार, एक अभूतपूर्व अध्ययन में, जापान के टोक्यो विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों ने आंत के बैक्टीरिया के जटिल पारिस्थितिकी तंत्र और उनके बीच रासायनिक संकेतों को समझने के लिए उन्नत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का उपयोग किया है।

टीम ने VBayesMM नामक एक नया बायेसियन न्यूरल नेटवर्क विकसित किया, जो यादृच्छिक सहसंबंधों के बजाय वास्तविक जैविक संबंधों का पता लगाता है। इस प्रणाली ने मोटापे, निद्रा विकारों और कैंसर के अध्ययनों में पारंपरिक मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन किया।

आंत के बैक्टीरिया मानव स्वास्थ्य में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, पाचन, रोग प्रतिरोधक क्षमता और यहाँ तक कि मनोदशा को भी प्रभावित करते हैं। मानव शरीर में लगभग 30-40 ट्रिलियन मानव कोशिकाएँ होती हैं, जबकि अकेले आंत में 100 ट्रिलियन तक बैक्टीरिया कोशिकाएँ होती हैं - यानी हमारे शरीर में अपनी कोशिकाओं से ज़्यादा बैक्टीरिया कोशिकाएँ होती हैं।

ये सूक्ष्मजीव न केवल पाचन में भाग लेते हैं, बल्कि मेटाबोलाइट्स नामक हजारों छोटे यौगिकों का उत्पादन और रूपांतरण भी करते हैं - ये "रासायनिक संदेशवाहक" होते हैं जो चयापचय, प्रतिरक्षा प्रणाली और मस्तिष्क के कार्य को प्रभावित करते हैं।

टोक्यो विश्वविद्यालय के जैविक विज्ञान विभाग के त्सुनोदा प्रयोगशाला के शोधकर्ता तुंग डांग (डांग थान तुंग) ने कहा, "हम अभी यह समझना शुरू कर रहे हैं कि कौन सा बैक्टीरिया कौन से मेटाबोलाइट्स का उत्पादन करता है और विभिन्न रोगों में ये संबंध कैसे बदलते हैं।"

यदि हम बैक्टीरिया और रसायनों के बीच की अंतःक्रियाओं का सटीक मानचित्रण कर सकें, तो हम व्यक्तिगत उपचार विकसित कर सकते हैं - उदाहरण के लिए, किसी विशेष प्रकार के बैक्टीरिया को विकसित करके स्वास्थ्य लाभ देने वाला पदार्थ उत्पन्न करना, या ऐसी चिकित्सा पद्धतियां डिजाइन करना जो रोगों के उपचार के लिए उन पदार्थों में परिवर्तन कर सकें।"

समस्या डेटा के विशाल पैमाने में निहित है: हजारों परस्पर क्रियाशील जीवाणु प्रजातियों और यौगिकों के कारण सार्थक पैटर्न ढूंढना अत्यंत कठिन हो जाता है।

इस समस्या के समाधान के लिए, टीम ने प्रत्येक मेटाबोलाइट को वास्तव में प्रभावित करने वाले जीवाणु समूहों का पता लगाने के लिए बायेसियन दृष्टिकोण के साथ एआई का उपयोग किया, और भविष्यवाणियों के विश्वास स्तर की भी गणना की - जिससे भ्रामक निष्कर्षों से बचने में मदद मिली।

तुंग ने आगे कहा, "जब नींद संबंधी विकारों, मोटापे और कैंसर पर वास्तविक दुनिया के आंकड़ों पर परीक्षण किया गया, तो हमारे मॉडल ने लगातार मौजूदा तरीकों से बेहतर प्रदर्शन किया और ऐसे जीवाणु परिवारों की पहचान की जो ज्ञात जैविक प्रक्रियाओं से मेल खाते थे।" उन्होंने आगे कहा, "इससे हमें विश्वास होता है कि यह प्रणाली वास्तविक जैविक संबंधों का पता लगा रही है, न कि यादृच्छिक सांख्यिकीय पैटर्न का।"

अनिश्चितता को मापने की क्षमता VBayesMM को वैज्ञानिकों को अधिक विश्वसनीय जानकारी प्रदान करने में मदद करती है। हालाँकि, बड़े माइक्रोबियल डेटासेट का विश्लेषण अभी भी कम्प्यूटेशनल रूप से गहन है, हालाँकि प्रसंस्करण तकनीक में सुधार के साथ यह लागत कम हो जाएगी। यह प्रणाली तब सबसे अच्छा प्रदर्शन करती है जब माइक्रोबियल डेटा की मात्रा मेटाबोलाइट डेटा की मात्रा से अधिक होती है; यदि माइक्रोबियल डेटा की संख्या अधिक है, तो सटीकता कम हो जाएगी।

इसके अलावा, VBayesMM अभी भी प्रत्येक जीवाणु प्रजाति को एक स्वतंत्र इकाई के रूप में मानता है, जबकि वास्तविकता में वे एक दूसरे के साथ जटिल रूप से अंतःक्रिया करते हैं।

टीम अब इस मॉडल का विस्तार करके बैक्टीरिया, मानव शरीर और आहार से प्राप्त यौगिकों सहित अधिक व्यापक रासायनिक डेटासेट को शामिल करने पर विचार कर रही है। वे पूर्वानुमानों को बेहतर बनाने और गणना समय को कम करने के लिए बैक्टीरिया प्रजातियों के "वंश वृक्षों" को भी शामिल करना चाहते हैं।

तुंग कहते हैं, "अंतिम लक्ष्य उन विशिष्ट बैक्टीरिया की पहचान करना है जो उपचार या पोषण संबंधी हस्तक्षेप के लिए लक्ष्य हो सकते हैं, जिससे बुनियादी अनुसंधान से नैदानिक ​​अनुप्रयोग की ओर कदम बढ़ाया जा सके।"

इस नए एआई उपकरण के साथ, वैज्ञानिक व्यक्तिगत चिकित्सा विकसित करने के लिए आंत माइक्रोबायोम की क्षमता का उपयोग करने के करीब पहुंच रहे हैं, जिससे भविष्य में अधिक सटीक और प्रभावी स्वास्थ्य सेवा का रास्ता खुल जाएगा।

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वीएनए

स्रोत: https://tuoitre.vn/nha-nghien-cuu-viet-dung-ai-giai-ma-vi-khuyen-duong-ruot-20251111125341462.htm