ACSCeND' (AI-based Cancer Stem-like Cell Profiler and Neoplasm Deconvoluter) (UPSC/RAS/PSI) Current Affairs {Science & Technology}

यह एक नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) ढांचा जो कैंसर स्टेम-जैसी कोशिकाओं की तीन अलग-अलग विकासात्मक अवस्थाओं की पहचान करता है,
विकास: एस.एन. बोस नेशनल सेंटर फॉर बेसिक साइंसेज और अशोक यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों द्वारा ।
यह कैंसर स्टेम-जैसी कोशिकाओं की तीन अलग-अलग विकासात्मक अवस्थाओं - प्लुरिपोटेंट-जैसी, मल्टीपोटेंट-जैसी और यूनिपोटेंट-जैसी - की पहचान करता है, जिससे ट्यूमर की विषमता का अभूतपूर्व दृष्टिकोण मिलता है।
यह प्रणाली उच्च-रिज़ॉल्यूशन एकल-कोशिका अनुक्रमण से प्राप्त ज्ञान को डीप लर्निंग के साथ जोड़ती है ताकि पारंपरिक बल्क ट्यूमर आरएनए अनुक्रमण का विश्लेषण किया जा सके, जिससे हजारों रोगी नमूनों में इन छिपी हुई कोशिका आबादी का अध्ययन किया जा सके जहां एकल-कोशिका प्रयोग उपलब्ध नहीं हैं।

शोधकर्ताओं ने मौजूदा कम्प्यूटेशनल तरीकों के विरुद्ध ACSCeND का कड़ाई से सत्यापन किया और दिखाया कि यह स्वतंत्र डेटासेट और अनुक्रमण प्लेटफार्मों पर वर्तमान विधियों से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है।
इसके बाद उन्होंने TCGA और PRECOG सहित प्रमुख अंतरराष्ट्रीय कैंसर डेटाबेस से 25,000 से अधिक ट्यूमर नमूनों का विश्लेषण करने के लिए इस फ्रेमवर्क का उपयोग किया।
विश्लेषण से पता चला कि अत्यधिक शक्तिशाली, बहुशक्तिशाली जैसी कैंसर स्टेम कोशिकाओं से समृद्ध ट्यूमर रोगियों के कम जीवित रहने की दर, ट्यूमर के पुनरावर्तन की अधिक संभावना और आधुनिक इम्यूनोथेरेपी के प्रति कम प्रतिक्रिया से जुड़े थे।

इन खतरनाक कोशिकाओं की पहचान करने के अलावा, ACSCeND ने उन आणविक प्रक्रियाओं का भी पता लगाया है जो उन्हें जीवित रहने, अनुकूलन करने और प्रतिरक्षा प्रणाली से बचने में सक्षम बनाती हैं।
इस तरह की जानकारियाँ वैज्ञानिकों को नई दवा लक्ष्य खोजने, उन रोगियों की पहचान करने में मदद कर सकती हैं जिनमें रोग के दोबारा होने की संभावना अधिक होती है और अधिक प्रभावी सटीक कैंसर उपचार तैयार करने में सहायक हो सकती हैं।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधुनिक जैव चिकित्सा अनुसंधान में तेजी से एक अपरिहार्य भागीदार बनती जा रही है। एआई शोधकर्ताओं को विशाल जीनोमिक डेटासेट में छिपे जैविक पैटर्न का पता लगाने में सक्षम बनाती है, जिनका मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना असंभव होगा।
ऑनकोमार्क और एसीएससीईएनडी जैसे अध्ययन यह दर्शाते हैं कि एआई किस प्रकार उन खोजों को गति दे सकता है जो अंततः कैंसर के निदान में सुधार करती हैं, उपचार की प्रतिक्रिया का पूर्वानुमान लगाती हैं और अधिक प्रभावी उपचारों के विकास का मार्गदर्शन करती हैं।