इजरायली शोधकर्ताओं ने ऐसा ऐआई टूल किया विकसित जो ड्रग के प्रति रिस्पॉन्स को करता है डिकोड

Story by आवाज़ द वॉयस | Published by onikamaheshwari | Date 02-04-2025

Israeli researchers develop AI tool that decodes drug response

यरूशलम

इजरायली शोधकर्ताओं ने एससीएनईटी विकसित किया है - एक एआई उपकरण जो विश्लेषण करता है कि कोशिकाएं बदलते जैविक वातावरण में कैसे व्यवहार करती हैं और दवाओं के प्रति उनका रिस्पॉन्स क्या होता है.

सिन्हुआ समाचार एजेंसी की रिपोर्ट के अनुसार, तेल अवीव विश्वविद्यालय की टीम ने कहा कि वर्तमान अनुक्रमण तकनीकों के विपरीत, एससीएनईटी एकल-कोशिका जीन डेटा से छिपे हुए जैविक पैटर्न को निकाल जीन इंटरैक्शन नेटवर्क से जोड़ता है.

एससीएनईटी ने बताया कि उसने कैंसर से लड़ने के लिए महत्वपूर्ण प्रतिरक्षा टी कोशिकाओं पर केंद्रित परीक्षणों में पाया कि कैंसर के उपचार ने ट्यूमर को मारने वाले सेल्स की क्षमता को बढ़ाया जो पहले जटिल डाटा के कारण मुमकिन नहीं था.

विश्वविद्यालय में डॉक्टरेट के छात्र रॉन शीनिन ने कहा, "एससीएनईटी सिंगल सेल सिक्वेंसिंग डेटा को नेटवर्क के साथ एकीकृत करता है जो संभावित जीन इंटरैक्शन का वर्णन करता है, बहुत कुछ एक सामाजिक नेटवर्क की तरह, यह मैप प्रदान करता है कि विभिन्न जीन एक दूसरे को कैसे प्रभावित और आपस में इंटरैक्ट कर सकते हैं."

शीनिन ने आगे बताया, "एससीएनईटी नमूने में मौजूदा सेल आबादी की अधिक सटीक पहचान करने में सक्षम बनाता है. इस प्रकार, विभिन्न परिस्थितियों में जीन के सामान्य व्यवहार की जांच करना और उन जटिल तंत्रों को उजागर करना संभव है जो स्वस्थ अवस्था या उपचारों की प्रतिक्रिया को दर्शाते हैं."

अध्ययन में, टीम ने टी कोशिकाओं की आबादी पर ध्यान केंद्रित किया.

शोधकर्ताओं ने नेचर जर्नल में प्रकाशित शोधपत्र में कहा, "एससीएनईटी ने इन टी कोशिकाओं पर उपचार के प्रभावों का खुलासा किया और बताया कि कैसे वे ट्यूमर के खिलाफ अपनी साइटोटॉक्सिक गतिविधि में अधिक सक्रिय हो गए, कुछ ऐसा जो मूल डेटा में उच्च स्तर के शोर के कारण पहले पता लगाना संभव नहीं था."

यह उपकरण दवा विकास में तेजी ला सकता है और रोग की समझ में सुधार कर सकता है. शोधकर्ताओं ने इस बात पर प्रकाश डाला कि कैसे एससीएनईटी जैसे एआई उपकरण जटिल कोशिका व्यवहार को डिकोड करने और टारगेट थेरेपी को डिजाइन करने में मदद कर सकते हैं.

शोधकर्ताओं ने कहा, "यह एक उत्कृष्ट उदाहरण है कि कैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता उपकरण जैविक और चिकित्सा डेटा को समझने में मदद कर सकते हैं, जिससे हमें नई और महत्वपूर्ण जानकारी प्राप्त करने में मदद मिलती है."