बुढ्यौलीको अन्त्यका लागि जैविक घडीसँग लड्न औषधिहरू विकास गर्दै नयाँ एआई
प्रकाशित मिति : श्रावण २१, २०८० आईतबार
मेसिन लर्निङ प्रक्रिया मार्फत एडिनबर्ग विश्वविद्यालयका अनुसन्धानकर्ताहरूले बुढ्यौली कोशिकाहरूको केही मिनेटमा नै सामना गर्न सक्ने अणुहरू पत्ता लगाउन सक्षम भएका छन् । धेरै ठूला घटनाक्रमहरूको पछाडि कृत्रिम बुद्धिमत्ताको प्रमुख शक्ति रहेको सन्दर्भमा एआईले मानवताको सबैभन्दा ठूलो समस्या बुढ्यौलीको विरुद्ध लड्ने सन्दर्भमा पनि धेरै प्रगति गरेको छ ।
स्कटल्याण्डको एडिनबर्ग विश्वविद्यालयका अन्वेषकहरूले भर्खरको विकासको माध्यमबाट औषधि खोजको संसारमा मेसिन लर्निङ प्रणालीहरू प्रयोग गर्दै नयाँ एन्टी एजिङ औषधिहरूको चयन पत्ता लगाएका छन् । आर्टिफिसियल इन्टेलिजेन्सको एउटा शाखा विगतमा चेस खेल्ने रोबोटहरू, स्व ड्राइभिङ कारहरू र अन डिमान्ड टिभी सिफारिसहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गरिएको थियो तर यो विशेष एल्गोरिदमले नयाँ सेनोलाइटिक्स औषधि खोजिरहेको थियो।
सेनोलाइटिक्स औषधिको एक रूप हो जसले उमेरलाई ढिलो गर्न सक्छ, साथै उमेर सम्बन्धित रोगहरूलाई रोक्न सक्छ। तिनीहरूले बुढ्यौली देखाउने सेन्सेन्ट सेलहरू भनेर चिनिने कोशिकाहरूलाई मारेर काम गर्छन् । शक्तिशाली औषधिहरू सेनोलाइटिक्स महँगो र विकाश गर्न धेरै समय लाग्ने भएको पाइएपछि एडिनबर्ग विश्वविद्यालयको आनुवंशिकी र आणविक चिकित्सा संस्थानका अनुसन्धानकर्ता भेनेसा स्मर ब्यारेटो मेसिन लर्निङतिर लागेकी थिइन् ।
आफ्नै जैविक डेटा उत्पन्न गर्न साँच्चै महँगो हुन सक्ने र केवल प्रशिक्षण डेटा सङ्कलन गर्न पनि यसले धेरै समय लिनसक्ने उनको भनाई छ । तर मेसिन लर्निङ एल्गोरिदम प्रयोग गरेर उनले यी प्रकारका औषधिहरूका लागि तीन आशाजनक विकल्पहरू फेला पार्न सक्षम भइन्।
यो गर्नको लागि उनको टोलीले मोडेललाई दुई बीचको भिन्नता सिकाउँदै ज्ञात सेनोलाइटिक्स र गैर सेनोलाइटिक्सको एआई मोडेल उदाहरणहरू भरे । त्यसपछि तिनीहरूले पहिले नदेखेका अणुहरू पहिलेका उदाहरणहरूसँग मेल खाएमा सेनोलाइटिक्स हुन सक्छन् कि भनेर अनुमान गर्न समेत प्रयोग गरे ।
लगभग ८० सेनोलाइटिक्सहरु ज्ञात छन्, तर त्यो संख्या केवल दुई मानिसमा परीक्षण गरिएको छ। यो सानो प्रतिशत जस्तो लागे पनि औषधि बजारमा पुग्न १० देखि २० वर्ष लाग्नुका साथै ठूलो रकम पनि खर्च हुन्छ । जम्मा ४३४० अणुहरू मेसिन लर्निङ मोडेलमा खुवाइएको थियो । केवल पाँच मिनेटमा परिणामहरूको सूची आएको थियो । मोडेलले २१ शीर्ष स्कोरिङ अणुहरू पहिचान गरेको थियो जुन सेनोलाइटिक्स हुनसक्छ। मेसिन लर्निङ मोडेल बिना यो प्रक्रियाले यी परिणामहरू प्राप्त गर्न हप्तौं लाग्ने हुन्थ्यो भने ठूलो रकम खर्च हुन्थ्यो ।
अन्तमा, सम्भावित औषधि उम्मेद्वारहरूलाई दुई प्रकारका कोशिकाहरूमा परीक्षण गरिएको थियो, स्वस्थ र बुढ्यौली। २१ शीर्ष स्कोरिंग अणुहरू मध्ये सामान्य कोशिकाहरूलाई जीवित राख्दै त्यहाँ तीनवटा वृद्ध कोशिकाहरू हटाउन सक्षम थिए । यी नयाँ सेनोलाइटिक्सलाई तिनीहरूले शरीर संग अन्तरक्रिया गर्ने तरिका बारे थप बुझ्न थप परीक्षण अन्तर्गत राखिएको थियो।
जबकि अध्ययन सफल थियो, यो यस अनुसन्धानको लागि मात्र शुरुवात हो। अर्को चरण भनेको विश्वविद्यालयका चिकित्सकहरूसँग मिलेर उनीहरूको बलियो मानव फोक्सोको तन्तुको नमूनाहरूमा पत्ता लगाएका औषधिहरूको परीक्षण गर्ने प्रयास गर्नु हो ।
यी भविष्यका परीक्षणहरू मार्फत, टोलीले क्षतिग्रस्त अंगहरूको तन्तुहरूमा बुढ्यौलीसँग लड्न सक्छ कि भनेर हेर्नको लागि आशा गर्दछ। विशेष गरी प्रारम्भिक चरणहरूमा बिरामीलाई औषधिको ठूलो खुराक दिइने छैन । यी औषधिहरू पनि टिस्यु मोडेलहरूमा पहिले परीक्षण गरिँदै छन् र औषधिहरू स्थानीय रूपमा वा माइक्रो डोजमा प्रशासित गर्न सकिन्छ।
औषधिहरूले पहिले धेरै चरणहरू पार गर्नुपर्नेछ । बजारमा पुर्याए पनि यो पहिले सुरक्षा चिन्ता परीक्षणहरूबाट गुज्रिने छ । डेटा जाँच गर्ने यो विधिले बुढ्यौलीसँग सम्बन्धित औषधिहरूमा काम गर्न लगाएको थियो, तर एआईलाई अन्य क्षेत्रमा तैनाथ गर्नबाट केही रोकिएको छैन। आफूहरुसँग तथ्याङ्कको साथ एक धेरै विशिष्ट दृष्टिकोण रहेको र क्यान्सर जस्ता अन्य रोगहरूमा समान प्रविधिहरू लागू गर्नबाट केहीले नरोक्ने तथा सबै बाटोहरू अन्वेषण गर्न उत्सुक रहेको अनुसन्धानकर्ताहरुको भनाई छ ।