ہر سال، عالمی ماہرین صحت کو زندگی یا موت کے فیصلے کا سامنا کرنا پڑتا ہے: اگلے سیزن کی ویکسین میں فلو کے کون سے تناؤ کو شامل کیا جانا چاہیے؟ یہ فیصلہ مہینوں پہلے کر لینا چاہیے، اس سے پہلے کہ موسم شروع ہو جائے۔ اگر صحیح طریقے سے منتخب کیا جائے تو، ویکسین انتہائی موثر ثابت ہوگی۔ لیکن اگر یہ غلط ہو جاتا ہے تو تحفظ میں نمایاں کمی واقع ہو جائے گی، جس سے روکے جانے والے کیسز کا سیلاب آ جائے گا اور صحت کے نظام پر بہت زیادہ دباؤ پڑے گا۔

پروفیسر ریجینا بارزیلے (بائیں) اور گریجویٹ طالب علم وینزیان شی۔ تصویر: ایم آئی ٹی نیوز

CoVID-19 وبائی مرض کے دوران یہ چیلنج اور زیادہ واقف ہو گیا ہے، جہاں ویکسین تیار ہونے کے ساتھ ہی نئی شکلیں سامنے آئی ہیں۔ انفلوئنزا اسی طرح کا برتاؤ کرتا ہے – ایک "شور کرنے والے بہن بھائی" کی طرح، مسلسل اور غیر متوقع طور پر تغیر پذیر، ویکسین کے ڈیزائن کو ایک قدم پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔

غیر یقینی صورتحال کو کم کرنے کے لیے، کمپیوٹر سائنس اینڈ آرٹیفیشل انٹیلی جنس لیبارٹری (CSAIL) اور MIT عبدالطیف جمیل کلینک برائے مشین لرننگ ان ہیلتھ کیئر کے سائنسدانوں نے VaxSeer نامی ایک AI نظام بنایا۔ یہ ٹول غالب مستقبل کے فلو کے تناؤ کی پیش گوئی کرتا ہے اور وباء سے مہینوں پہلے حفاظت کے لیے بہترین ویکسین کے امیدواروں کی نشاندہی کرتا ہے۔ VaxSeer کو کئی دہائیوں کے ڈیٹا پر تربیت دی گئی تھی جس میں وائرس کی جینیاتی ترتیب اور لیبارٹری ٹیسٹ کے نتائج شامل ہیں تاکہ یہ اندازہ لگایا جا سکے کہ وائرس کیسے تیار ہوتا ہے اور ویکسینز کا جواب کیسے دیتا ہے۔

روایتی ارتقائی ماڈلز کے برعکس جو انفرادی امینو ایسڈ اتپریورتنوں کا تجزیہ کرتے ہیں، VaxSeer غلبہ اور متعدد تغیرات کے مشترکہ اثرات کے درمیان تعلق کو جاننے کے لیے ایک "پروٹین لینگویج ماڈل" استعمال کرتا ہے۔ "ہم غلبہ کی متحرک تبدیلی کی نقل کرتے ہیں، جو انفلوئنزا جیسے تیزی سے پھیلنے والے وائرسوں کے لیے زیادہ موزوں ہے،" MIT میں پی ایچ ڈی کے طالب علم اور مطالعہ کے سرکردہ مصنف وینزیان شی نے کہا۔

VaxSeer کیسے کام کرتا ہے؟

اس ٹول میں پیشین گوئی کے دو اہم انجن ہیں:

غلبہ: انفلوئنزا کے پھیلنے کے امکان کا تخمینہ۔
Antigenicity: پیش گوئی کرتا ہے کہ ویکسین اس تناؤ کو بے اثر کرنے میں کتنی موثر ہے۔
دو عوامل کو ملا کر، VaxSeer ایک "پیش گوئی کوریج سکور" تیار کرتا ہے، جو ظاہر کرتا ہے کہ ویکسین مستقبل کے وائرس کے تناؤ سے کتنی قریب سے ملتی ہے۔ یہ اسکور جتنا صفر کے قریب ہوگا، میچ اتنا ہی بہتر ہوگا۔

ایک 10 سالہ سابقہ ​​مطالعہ میں، MIT ٹیم نے VaxSeer کی سفارشات کا موازنہ ورلڈ ہیلتھ آرگنائزیشن (WHO) کے دو بڑے انفلوئنزا ذیلی قسموں کے انتخاب سے کیا: A/H3N2 اور A/H1N1۔

A/H3N2 کے لیے، VaxSeer کی سفارش نے 9/10 وبا ​​کے موسموں میں WHO کو پیچھے چھوڑ دیا۔
A/H1N1 کے لیے، نظام 6/10 سیزن میں WHO کے برابر یا اس سے بہتر تھا۔
خاص طور پر، 2016 کے فلو سیزن میں، VaxSeer نے ایک تناؤ کا انتخاب کیا جسے WHO اگلے سال تک کسی ویکسین میں شامل نہیں کرے گا۔

VaxSeer کی پیشین گوئیاں CDC (USA)، کینیڈا میں پریکٹس سرویلنس نیٹ ورک، اور یورپ میں I-MOVE پروگرام کے حقیقی دنیا کے ویکسین کی افادیت کے اعداد و شمار کے ساتھ بھی قریبی تعلق رکھتی ہیں۔

وائرس کے ارتقاء کے ساتھ دوڑ

VaxSeer پروٹین لینگویج ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے ہر وائرس کے پھیلاؤ کی شرح کا تخمینہ لگاتا ہے، پھر تناؤ کے درمیان مقابلے کی بنیاد پر غلبہ کا حساب لگاتا ہے۔ اس کے بعد، اعداد و شمار کو ایک ریاضیاتی فریم ورک میں فیڈ کیا جاتا ہے جس کی بنیاد تفریق مساوات پر مبنی ہوتی ہے تاکہ پھیلاؤ کی نقالی کی جا سکے۔

آرٹیکل 78.jpg کی تصویر

antigenicity کے لیے، VaxSeer ہیماگلوٹینیشن انہیبیشن ٹیسٹ (HI ٹیسٹ) کے ذریعے ویکسین کی افادیت کی پیش گوئی کرتا ہے، جو کہ اینٹی جینیسیٹی کا ایک عام پیمانہ ہے۔

شی نے زور دے کر کہا، "وائرل ارتقاء اور ویکسین کے ردعمل کو ماڈل بنا کر، VaxSeer جیسے AI ٹولز صحت کے حکام کو تیز اور بہتر فیصلے کرنے میں مدد کر سکتے ہیں، انفیکشن اور قوت مدافعت کے درمیان دوڑ میں ایک قدم آگے رہ سکتے ہیں۔"

VaxSeer فی الحال HA (hemagglutinin) پروٹین پر توجہ مرکوز کرتا ہے، جو اہم انفلوئنزا اینٹیجن ہے۔ مستقبل کے ورژن میں NA (neuraminidase) پروٹین، مدافعتی تاریخ، مینوفیکچرنگ کے عمل، یا خوراک شامل ہوسکتی ہے۔ ٹیم وائرس کے خاندانوں کے درمیان تعلقات کی بنیاد پر ڈیٹا کی عدم موجودگی میں وائرس کے ارتقاء کی پیش گوئی کرنے کا ایک طریقہ بھی تیار کر رہی ہے۔

ایم آئی ٹی کی AI اور میڈیسن کی ممتاز پروفیسر اور مطالعہ کی شریک مصنف، ریجینا بارزیلے نے کہا، "ویکس سیر وائرس کے ارتقاء کی تیز رفتاری کو برقرار رکھنے کی ہماری کوشش ہے۔"

میک ماسٹر یونیورسٹی (کینیڈا) کے اسسٹنٹ پروفیسر جون سٹوکس نے تبصرہ کیا: "حیرت انگیز نقطہ نہ صرف موجودہ نتائج ہیں، بلکہ دیگر شعبوں تک پھیلنے کی صلاحیت بھی ہے: منشیات کے خلاف مزاحمت کرنے والے بیکٹیریا یا علاج کے لیے مزاحم کینسر کے ارتقاء کی پیش گوئی۔ یہ بالکل نیا طریقہ ہے، جس سے طبی حل تیار کیے جا سکتے ہیں، اس سے پہلے کہ بیماری پر قابو پانے کا موقع ملے۔"

(ایم آئی ٹی کے مطابق)

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