गूगल का AI ऐप खतरनाक जीन उत्परिवर्तन की चेतावनी देता है

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Ứng dụng AI của Google cảnh báo về những đột biến gien nguy hiểm - Ảnh 1. — गूगल का डीपमाइंड टूल रोग पैदा करने वाले जीनों की पहचान करने में मदद कर सकता है।

अमेरिकी तकनीक क्षेत्र की दिग्गज कंपनी गूगल के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विभाग, डीपमाइंड के शोधकर्ताओं ने खतरनाक जीन उत्परिवर्तन की भविष्यवाणी करने के लिए एक अभूतपूर्व उपकरण पेश किया है जो दुर्लभ बीमारियों पर शोध में मदद कर सकता है।

गूगल डीपमाइंड के अनुसंधान उपाध्यक्ष पुशमीत कोहली ने कहा कि यह खोज "प्राकृतिक विज्ञान पर एआई के प्रभाव को प्रलेखित करने की दिशा में एक और कदम है," एएफपी ने 20 सितंबर को रिपोर्ट किया।

यह उपकरण तथाकथित "मिससेंस म्यूटेशन" पर केंद्रित है, जिसमें आनुवंशिक कोड का एक अक्षर प्रभावित होता है।

एक सामान्य व्यक्ति के संपूर्ण जीनोम में ऐसे लगभग 9,000 उत्परिवर्तन पाए जाते हैं। ये उत्परिवर्तन हानिरहित हो सकते हैं या सिस्टिक फाइब्रोसिस, कैंसर या मस्तिष्क के विकास को नुकसान पहुंचाने जैसी बीमारियों का कारण बन सकते हैं।

आज तक, मनुष्यों में लगभग चार मिलियन ऐसे उत्परिवर्तन देखे गए हैं, लेकिन उनमें से केवल 2% को ही रोगजनक या हानिरहित के रूप में वर्गीकृत किया गया है।

अनुमानतः 71 मिलियन ऐसे उत्परिवर्तन हो सकते हैं। गूगल डीपमाइंड के अल्फा मिसेंस टूल ने इन उत्परिवर्तनों का अध्ययन किया और 90% सटीकता के साथ उनमें से 89% की भविष्यवाणी करने में सक्षम रहा।

परिणामों से पता चला कि 57% को संभवतः हानिरहित और 32% को संभवतः रोगजनक के रूप में वर्गीकृत किया गया, जबकि शेष के बारे में अनिश्चितता बनी रही।

यह डेटाबेस सार्वजनिक कर दिया गया है और वैज्ञानिकों के लिए उपलब्ध है, और इससे संबंधित एक अध्ययन हाल ही में साइंस पत्रिका में प्रकाशित हुआ है। विशेषज्ञों का कहना है कि अल्फामिसेंस पिछले उपकरणों की तुलना में "उत्कृष्ट प्रदर्शन" दिखाता है।

गूगल डीपमाइन के विशेषज्ञ जून चेंग इस बात पर जोर देते हैं कि इन भविष्यवाणियों का वास्तव में कभी भी नैदानिक निदान के उद्देश्यों के लिए उपयोग नहीं किया गया है।

"हालांकि, हमें लगता है कि हमारी भविष्यवाणी दुर्लभ बीमारियों के निदान की दर बढ़ाने में उपयोगी हो सकती है और संभावित रूप से हमें नए रोग पैदा करने वाले जीन खोजने में भी मदद कर सकती है," विशेषज्ञ ने कहा, साथ ही यह भी जोड़ा कि नया उपकरण अप्रत्यक्ष रूप से नई चिकित्सा पद्धतियों को विकसित करने में मदद कर सकता है।

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