कैंसर अनुसंधान में गूगल की AI सफलता
गूगल के डीपमाइंड ने येल विश्वविद्यालय के सहयोग से C2S-स्केल 27B नामक एक नया AI मॉडल विकसित किया है, जो कैंसर अनुसंधान में एक महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतीक है। यह 27 बिलियन पैरामीटर वाला फाउंडेशन मॉडल जेम्मा ओपन मॉडल पर आधारित है और इसे व्यक्तिगत कोशिकाओं की भाषा समझने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
महत्वपूर्ण खोजें
- AI मॉडल ने कैंसर कोशिकाओं के व्यवहार के बारे में एक नई परिकल्पना उत्पन्न की, जिसे जीवित कोशिकाओं में प्रयोगात्मक रूप से मान्य किया गया।
- इसमें ऐसी नई दवाओं की भविष्यवाणी की गई है जो प्रतिरक्षा प्रणाली के साथ कोशिकीय स्तर पर कैंसर की अंतःक्रिया को समझकर ट्यूमर से लड़ने में संभावित रूप से मदद कर सकती हैं।
- इन भविष्यवाणियों का मानव कोशिकाओं पर सफलतापूर्वक परीक्षण किया गया, जिससे भविष्य में कैंसर उपचार के लिए नए रास्ते खुल गए।
कैंसर इम्यूनोथेरेपी में चुनौतियाँ
कैंसर इम्यूनोथेरेपी में एक बड़ी चुनौती प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए कैंसरग्रस्त ट्यूमर की अदृश्यता है। AI मॉडल उन दवाओं की पहचान करके इस समस्या का समाधान करता है जो सशर्त प्रवर्धक के रूप में कार्य करती हैं और कैंसरग्रस्त कोशिकाओं की प्रतिरक्षा पहचान को बढ़ाती हैं।
कार्यप्रणाली और निष्कर्ष
- मॉडल ने विभिन्न ट्यूमर नमूनों में 4,000 से अधिक दवाओं का विश्लेषण करने के लिए "दोहरे संदर्भ वर्चुअल स्क्रीन" का उपयोग किया।
- इस बड़े पैमाने के सिमुलेशन ने ऐसे यौगिकों की पहचान की जो विशिष्ट परिस्थितियों में प्रतिरक्षा सक्रियण को बढ़ा सकते हैं।
- कुछ पहचानी गई दवाओं के बारे में पहले से पता नहीं था कि उनका कैंसर प्रतिरक्षा चिकित्सा से कोई संबंध है।
मुख्य उदाहरण
- यह अनुमान लगाया गया था कि CX-4945 दवा से एंटीजन प्रस्तुति में लगभग 50% की नाटकीय वृद्धि होगी।
- इससे पता चलता है कि मॉडल न केवल जैविक डेटा को संसाधित करता है, बल्कि यह भी बताता है कि कोशिकीय स्थितियां उपचार की सफलता को किस प्रकार प्रभावित करती हैं।
कैंसर अनुसंधान के लिए निहितार्थ
गूगल का AI मॉडल पारंपरिक परीक्षण और त्रुटि से आभासी प्रयोगशाला परीक्षण की ओर बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है, जो कैंसर की दवा की खोज और विकास में अधिक कुशल मार्ग प्रदान करता है।
