کینسر کے علاج میں AI کو ضم کرنا۔

کینسر کا صحت عامہ پر نمایاں اثر پڑتا ہے، اس لیے موثر، محفوظ، اور پائیدار علاج کے حل تلاش کرنے کی ضرورت تیزی سے فوری ہوتی جا رہی ہے۔

Báo Nhân dân•25/05/2026

انسٹی ٹیوٹ آف کیمسٹری میں قدرتی طور پر پائے جانے والے زانتھون فریم ورک سے ممکنہ کینسر کو روکنے والے مرکبات تلاش کرنے کے لیے تحقیق کی جا رہی ہے۔ (تصویر: VAN NGA)

کینسر صحت عامہ کو نمایاں طور پر متاثر کرتا ہے، جس سے مؤثر، محفوظ، اور پائیدار علاج کے حل کی ضرورت تیزی سے فوری ہوتی ہے۔ مصنوعی ذہانت (AI)، اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ، اور تجرباتی توثیق کو مربوط کرنا ٹارگٹڈ کینسر تھراپی کے لیے xanthone ڈیریویٹیوز کے ڈیزائن میں موثر انداز کو کھول رہا ہے۔

کمپیوٹر کی مدد سے ڈرگ ڈیزائن (CADD) جدید فارماسیوٹیکل کیمسٹری میں ایک اہم رجحان بنتا جا رہا ہے۔ ویتنام میں، تجرباتی طریقوں کے ساتھ AI اور اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ کا انضمام قدرتی مرکبات کے استحصال کے لیے نئی راہیں کھول رہا ہے۔ اس مطالعہ میں، xanthone فریم ورکس کو ایک امید افزا ماخذ مواد کے طور پر منتخب کیا گیا تھا، جس میں ایک تحقیقی عمل نقلی سے تجرباتی تصدیق پر مبنی تھا۔

روایتی علاج کے ساتھ ساتھ، جدید ادویات کی نشوونما کا رجحان تحقیق کے وقت کو کم کرنے اور کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے جدید کمپیوٹیشنل ٹیکنالوجیز کے ساتھ مل کر ہدف شدہ دوائیوں کے ڈیزائن کی طرف تیزی سے منتقل ہو رہا ہے۔ اس رجحان میں، قدرتی طور پر اخذ کردہ مرکبات، خاص طور پر xanthones، اپنی متنوع حیاتیاتی صلاحیت کی وجہ سے توجہ مبذول کر رہے ہیں، بشمول کینسر مخالف سرگرمی۔ تاہم، ان مرکبات کا مؤثر استحصال محدود رہتا ہے اگر مکمل طور پر روایتی تجرباتی طریقوں پر انحصار کیا جائے، جو وقت طلب اور مہنگے ہوتے ہیں۔

انسٹی ٹیوٹ آف کیمسٹری (ویتنام اکیڈمی آف سائنس اینڈ ٹکنالوجی) میں ایسوسی ایٹ پروفیسر، ڈاکٹر فام من کوان اور ان کے ساتھیوں نے "قدرتی طور پر اخذ کردہ xanthone فریم ورک سے ممکنہ کینسر سیل روکنے والے مرکبات کی تلاش کے لیے تجرباتی طریقوں کے ساتھ مل کر کمپیوٹیشنل سمولیشن کے استعمال پر تحقیق" کا منصوبہ نافذ کیا ہے۔ اس پروجیکٹ کا مقصد ایک مربوط تحقیقی عمل کی تعمیر کرنا ہے جس میں جدید کمپیوٹیشنل طریقوں جیسے کہ AI، مالیکیولر سمولیشن، اور اعلیٰ کارکردگی والے کمپیوٹنگ کو تجرباتی تصدیق کے ساتھ استعمال کیا جاتا ہے، جس سے ویتنام میں منشیات کی تحقیق اور ترقی میں ایک نئے نقطہ نظر کو کھولنے میں مدد ملتی ہے۔

ایسوسی ایٹ پروفیسر، ڈاکٹر فام من کوان نے کہا کہ تحقیقی ٹیم نے xanthone مرکبات کا ایک ڈیٹا بیس بنایا ہے، جس میں موجودہ تجرباتی ڈیٹا اور ورچوئل اسکریننگ کے لیے استعمال ہونے والے دونوں مرکبات شامل ہیں۔ اس کی بنیاد پر، کینسر سے متعلق حیاتیاتی اہداف کے ساتھ مرکبات کے ممکنہ تعاملات کی پیش گوئی کرنے کے لیے ایک مشین لرننگ ماڈل تیار اور تربیت دی گئی، اس طرح تیزی سے ممکنہ مرکبات کی مختصر فہرست تیار کی گئی جو زیر مطالعہ پروٹین کو روکتے ہیں۔ شائع شدہ تجرباتی ڈیٹا کو کمپیوٹیشنل ماڈلز کے ساتھ ملانا روایتی "آزمائشی اور غلطی" کے نقطہ نظر پر انحصار کرنے کے بجائے اسکریننگ کے عمل کے لیے واضح رہنمائی فراہم کرتا ہے۔

اس کے ساتھ ہی، مرکبات کے فارماکوکینیٹک پیرامیٹرز اور "منشیات کی مشابہت" کے اشاریہ کی بھی پیش گوئی خصوصی کمپیوٹیشنل ٹولز کے ذریعے کی جاتی ہے۔ یہ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ نہ صرف ایسے مرکبات منتخب کیے گئے ہیں جو ہدف پروٹین کو روکنے کی اعلیٰ صلاحیت رکھتے ہیں، بلکہ منشیات کی نشوونما کے لیے ضروری معیارات جیسے جذب، تقسیم اور حفاظت پر پورا اترتے ہیں۔ یہ کمپیوٹیشنل پیشین گوئیوں کی وشوسنییتا کو بہتر بنانے اور تجرباتی مرحلے میں جانے سے پہلے ممکنہ پیشگی مرکبات کی شناخت کے لیے فہرست کو مزید تنگ کرنے کے لیے ایک اہم قدم ہے۔

تحقیق کی ایک خاص بات شناخت شدہ لیڈ کمپاؤنڈز سے نوول ڈیریویٹوز کو ڈیزائن کرنے میں گہرے سیکھنے کے ماڈلز کا اطلاق ہے۔ محض "تلاش" کے بجائے تحقیق نے سرگرمی کو بہتر بنانے کے مقصد کے ساتھ لیڈ مرکبات کے ڈھانچے کی بنیاد پر نئے مشتقات کو "ڈیزائن" کرکے ایک اہم قدم اٹھایا۔ یہ نقطہ نظر نہ صرف اعداد و شمار کے تجزیے میں بلکہ نئے ساختی مرکبات بنانے میں بھی AI کے کردار کو واضح طور پر ظاہر کرتا ہے، جو کہ منشیات کے ڈیزائن کے میدان میں عالمی توجہ حاصل کرنے والی سمت ہے۔

خاص طور پر، تخروپن کے عمل سے حاصل ہونے والے ممکنہ مشتقات کی فہرست کے ساتھ، مطالعہ گیمبوجک ایسڈ پر مبنی ان مشتقات کی نیم ترکیب کے ساتھ آگے بڑھا - ایک زانتھون مرکب جو Coptis chinensis پلانٹ کی رال میں وافر مقدار میں پایا جاتا ہے۔ مشتقات کے دو اہم گروپس، ایسٹرز (11 مرکبات) اور امائڈس (8 مرکبات) کو اعلیٰ کارکردگی کے ساتھ ترکیب کیا گیا، اور ترکیب کا عمل بھی تیار اور شائع کیا گیا۔

حاصل کردہ مشتقات کا کینسر سیل لائنوں پر ان کی حیاتیاتی سرگرمی کے لیے جائزہ لیا گیا۔ دو سب سے زیادہ امید افزا مرکبات کا جانوروں کے ماڈلز میں مزید تجربہ کیا گیا تاکہ ان کے ٹیومر کو روکنے کی صلاحیت کا تعین کیا جا سکے، جبکہ حفاظت کو یقینی بنانے کے لیے شدید اور ذیلی دائمی زہریلے تشخیص کیے گئے۔ نتائج سے پتہ چلتا ہے کہ بہت سے مشتقات نے نمایاں طور پر اینٹیٹیمر سرگرمی کی نمائش کی، جو نقلی پیشین گوئیوں کے مطابق ہے۔ میتھائل گامگوگیٹ اور مورفولینیل گیمبوگیمائیڈ اپنی اعلیٰ ٹیومر کو روکنے والی افادیت کے ساتھ نمایاں ہیں۔

تاہم، ایسوسی ایٹ پروفیسر ڈاکٹر فام من کوان کے مطابق، مربوط تحقیق کے نفاذ کو اب بھی بہت سے چیلنجز کا سامنا ہے۔ سب سے پہلے، اعلی معیار کے تجرباتی ڈیٹا کے ذرائع کی کمی کی وجہ سے مشین لرننگ ماڈلز کے ان پٹ ڈیٹا میں حدود ہیں، جو پیشین گوئی کی قابل اعتمادی کو متاثر کرتی ہیں۔ اس کے علاوہ، بین الضابطہ تحقیقی گروپوں کے درمیان موثر انضمام، بشمول کیمسٹری، حیاتیات، بایو انفارمیٹکس، اور ڈیٹا سائنس، مہارت اور ورک فلو دونوں میں قریبی ہم آہنگی کی ضرورت ہے۔

ان ابتدائی نتائج کی بنیاد پر، تحقیقی ٹیم مستقبل میں قدرتی مرکبات کے دیگر گروپس میں CADD ماڈل کے اطلاق کو وسعت دینے کا ارادہ رکھتی ہے، جبکہ علاج کے اہداف کو متنوع بناتے ہوئے اور ادویات کی بہتر تحقیق اور ترقی میں اپنا حصہ ڈالتے ہیں۔

HIEU LIEN NGA

ماخذ: https://nhandan.vn/tich-hop-ai-dieu-tri-ung-thu-post964425.html