कोशिकीय स्तर पर कैंसर ट्यूमर पर नज़र रखने के लिए एआई मॉडल का शुभारंभ

बायोट्यूरिंग (जिसका मुख्यालय कैलिफोर्निया, अमेरिका में है) ने हाल ही में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल की घोषणा की है जो कैंसर ट्यूमर के बारे में अधिक जानकारी का पता लगा सकता है।

4 फरवरी को एनवीडिया टेक्नोलॉजी कॉरपोरेशन (यूएसए) की वेबसाइट पर एक पोस्ट में, बायोट्यूरिंग ने हाल ही में जिस एआई मॉडल की घोषणा की है, वह वैज्ञानिकों को यह स्पष्ट करने में मदद कर सकता है कि कोशिकाओं के बीच कुछ संबंध कैसे और क्यों कैंसर के विकास को ट्रिगर करेंगे।

बायोट्यूरिंग ने एक एआई मॉडल की घोषणा की है जो सेलुलर रिज़ॉल्यूशन पर कैंसरग्रस्त ट्यूमर की विस्तृत तस्वीरें तैयार कर सकता है। ये तस्वीरें कोशिकाओं के आकार और आकृति, कौन से जीन सक्रिय हैं, और सबसे महत्वपूर्ण बात, ऊतक के नमूने में लाखों विभिन्न कोशिकाओं की सापेक्ष स्थानिक स्थिति के बारे में डेटा प्रदान करेंगी।

Ra mắt mô hình AI giúp theo dõi khối u ung thư ở cấp độ tế bào- Ảnh 1. — बायोट्यूरिंग द्वारा कैंसर कोशिका मानचित्र का AI मॉडल विकसित किया गया

कम्प्यूटेशनल जीव विज्ञान की तुलना में, नए एआई मॉडल में सूचना प्रसंस्करण समय में लाभ है, जो कैंसर कोशिकाओं और प्रतिरक्षा प्रणाली के बीच अंतःक्रियाओं में उच्च-रिज़ॉल्यूशन, वास्तविक समय की अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

बायोट्यूरिंग के सीईओ सोन फाम ने कहा, "मानव शरीर में लगभग 30 ट्रिलियन कोशिकाएँ होती हैं, और एक बड़े ट्यूमर में कई मिलियन कोशिकाएँ होंगी।" उन्होंने कहा, "कल्पना कीजिए कि अगर आप यह समझने के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली उपग्रह छवियों का विश्लेषण कर रहे हों कि कोई शहर कैसे काम करता है, तो हमारा मॉडल, जैविक दृष्टिकोण से, आपको हर घर, उसमें क्या है, कौन बात कर रहा है और वे क्या कह रहे हैं, यह दिखाएगा।" उन्होंने बताया कि बायोट्यूरिंग का एआई मॉडल कोशिकाओं की परस्पर क्रिया को दर्शाकर नैदानिक कैंसर अनुसंधान में कुछ जटिल चुनौतियों का समाधान करने में मदद करेगा।

स्टार्टअप्स के लिए NVIDIA इंसेप्शन प्रोग्राम के एक सदस्य, बायोट्यूरिंग ने कोशिकाओं का एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन मानचित्र बनाने के लिए NVIDIA उपकरण और तकनीक का उपयोग किया। मानव शरीर में कैंसर कोशिकाओं के विकास और प्रसार को समझकर, वैज्ञानिकों को उम्मीद है कि यह AI मॉडल कैंसर का शीघ्र पता लगाने के लिए स्क्रीनिंग विधियों में सुधार कर सकता है।

इसके अतिरिक्त, शोधकर्ता इस मॉडल के कोशिकीय विवरण का उपयोग ट्यूमर की विविधता को बेहतर ढंग से समझने के लिए कर सकते हैं, यानी यह समझने के लिए कि एक ही मरीज़ में कैंसर के ट्यूमर की कोशिकाएँ एक-दूसरे से काफ़ी अलग कैसे होती हैं। एआई मॉडल की दृश्य ग्रैन्युलैरिटी कैंसर की दवा के विकास में भी सहायक हो सकती है।

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स्रोत: https://thanhnien.vn/ra-mat-mo-hinh-ai-giup-theo-doi-khoi-u-ung-thu-o-cap-do-te-bao-185250206205523459.htm