एआई मॉडल 'सियोग्राफ' ऊतक नमूनों से कैंसर के परिणामों की भविष्यवाणी करने में सटीकता हासिल करता है
संक्षेप में
एक नव विकसित मेडिकल एआई मॉडल सीओग्राफ ऊतक के नमूनों के आधार पर कैंसर रोगियों के परिणामों की भविष्यवाणी कर सकता है।
यूटी साउथवेस्टर्न मेडिकल सेंटर (UTSW) के शोधकर्ताओं ने एक विकसित किया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल - जिसका नाम सिओग्राफ है - जो ऊतक के नमूनों के आधार पर कैंसर रोगियों के लिए परिणामों की भविष्यवाणी करने की क्षमता प्रदर्शित करता है।
यह विकास संभावित प्रक्षेप पथ का पूर्वानुमान लगाने के लिए एआई के उपयोग के अवसर का प्रतिनिधित्व करता है रोग और वैयक्तिकृत उपचार रणनीतियों को तैयार करें। जैसा कि नेचर कम्युनिकेशंस जर्नल में वर्णित है, दृष्टिकोण ऊतक नमूनों के भीतर कोशिकाओं के स्थानिक विन्यास की जांच करता है।
“कोशिका स्थानिक संगठन एक जटिल पहेली की तरह है जहां प्रत्येक कोशिका एक अनूठे टुकड़े के रूप में कार्य करती है, जो एक सामंजस्यपूर्ण ऊतक या अंग संरचना बनाने के लिए सावधानीपूर्वक एक साथ फिट होती है। यह शोध ऊतकों के भीतर कोशिकाओं के बीच इन जटिल स्थानिक संबंधों को समझने के लिए एआई की उल्लेखनीय क्षमता को दर्शाता है, जो रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करते समय मानव समझ से परे सूक्ष्म जानकारी निकालता है, ”अध्ययन नेता गुआंगहुआ जिओ, टेक्सास विश्वविद्यालय के साउथवेस्टर्न मेडिकल सेंटर के प्रोफेसर ने कहा। हम।
शोधकर्ताओं के अनुसार, पैथोलॉजी के क्षेत्र में - रोगियों से ऊतक के नमूनों का नियमित संग्रह लंबे समय से निदान के लिए प्रमुख रहा है। ये नमूने, आमतौर पर रोगविज्ञानियों द्वारा जांच के लिए स्लाइड पर रखे जाते हैं, निदान प्रक्रिया में महत्वपूर्ण घटकों के रूप में काम करते हैं।
हालाँकि, जैसा कि डॉ. जिओ ने बताया है, यह पारंपरिक दृष्टिकोण अपनी कमियों के बिना नहीं है - यह समय लेने वाला है, रोगविज्ञानियों के बीच व्याख्या में भिन्नता होने की संभावना है और पैथोलॉजी छवियों में सूक्ष्म बारीकियों को याद किया जा सकता है जो रोगी के स्वास्थ्य के लिए महत्वपूर्ण सुराग दे सकते हैं।
इन चुनौतियों का समाधान करते हुए, डॉ. जिओ और उनकी टीम ने एआई मॉडल सिओग्राफ विकसित किया। अपने पूर्ववर्तियों के विपरीत, एआई मॉडल इसका उद्देश्य न केवल कोशिका प्रकारों की पहचान करना या कोशिका निकटता का आकलन करना है बल्कि ऊतक छवियों की व्याख्या करने के लिए रोगविज्ञानी के दृष्टिकोण के जटिल पहलुओं को दोहराना है।
डॉ. जिओ इस बात पर जोर देते हैं कि हालांकि पिछले एआई मॉडल ने कुछ कार्यों में उत्कृष्टता हासिल की है, लेकिन वे पैथोलॉजिस्ट की भूमिका में निहित जटिलता को पकड़ने में असफल रहे। इस जटिलता में कोशिका स्थानिक संगठन में समझदार पैटर्न और छवियों में बाहरी "शोर" को खत्म करना शामिल है - सटीक व्याख्याओं के लिए महत्वपूर्ण कारक।
पारंपरिक तरीकों पर सिओग्राफ की श्रेष्ठता
डॉ. जिओ ने कहा कि ऊतक स्लाइड पढ़ते समय पैथोलॉजिस्ट की संज्ञानात्मक प्रक्रियाओं की नकल करके सीओग्राफ खुद को अलग करता है। यह छवियों में कोशिकाओं का पता लगाने और उनकी स्थिति निर्धारित करने से शुरू होता है। वहां से, एआई मॉडल केवल पहचान से आगे बढ़कर कोशिका प्रकार, आकृति विज्ञान और स्थानिक वितरण के जटिल दायरे में पहुंच जाता है।
नया एआई मॉडल एक विस्तृत मानचित्र बना सकता है जो यह विश्लेषण करने में मदद करता है कि कोशिकाएं कैसे व्यवस्थित, वितरित और एक-दूसरे के साथ बातचीत करती हैं, जो मानव रोगविज्ञानी के सूक्ष्म कौशल की नकल करने के लिए एआई का उपयोग करने में एक कदम आगे है।
शोधकर्ताओं ने पैथोलॉजी स्लाइड्स का उपयोग करके उपकरण को तीन वास्तविक दुनिया के नैदानिक परिदृश्यों में परीक्षण के लिए रखा। पहले परिदृश्य में, सीओग्राफ को फेफड़ों के कैंसर के दो उपप्रकारों-एडेनोकार्सिनोमा और स्क्वैमस सेल कार्सिनोमा के बीच अंतर करने के लिए नियोजित किया गया था।
इस उपकरण का उपयोग संभावित रूप से हानिकारक मौखिक स्थितियों (मुंह में कैंसर से पहले के घाव) के पूर्ण कैंसर में विकसित होने की संभावना का पूर्वानुमान लगाने के लिए भी किया गया था। अंत में, शोध टीम ने पता लगाया कि फेफड़ों के कैंसर के कौन से मरीज़ एपिडर्मल ग्रोथ फैक्टर रिसेप्टर इनहिबिटर नामक दवाओं के एक विशिष्ट वर्ग पर सकारात्मक प्रतिक्रिया दे सकते हैं।
शोधकर्ताओं के अनुसार, प्रत्येक परिदृश्य में, रोगी के परिणामों की भविष्यवाणी करने में सीओग्राफ मॉडल ने पारंपरिक तरीकों से अच्छे अंतर से बेहतर प्रदर्शन किया।
जिओ ने कहा, महत्वपूर्ण बात यह है कि सीओग्राफ द्वारा पहचाने गए सेल स्थानिक संगठन की विशेषताएं व्याख्या योग्य हैं और जैविक अंतर्दृष्टि की ओर ले जाती हैं कि व्यक्तिगत सेल-सेल स्थानिक इंटरैक्शन परिवर्तन विविध कार्यात्मक परिणाम कैसे उत्पन्न कर सकता है।
उन्होंने आगे की बढ़ती भूमिका पर भी जोर दिया चिकित्सा देखभाल में ए.आई, पैथोलॉजी विश्लेषण की दक्षता और सटीकता को बढ़ाने की इसकी क्षमता को रेखांकित करता है। उन्होंने कहा, यह विधि लक्षित निवारक उपायों को सुव्यवस्थित करने और व्यक्तिगत रोगियों के लिए उपचार चयन को अनुकूलित करने का वादा करती है।
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