हांगकांग विश्वविद्यालय (HKU) की शोध टीम ने हाल ही में घोषणा की है कि उन्होंने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता आधारित इमेजिंग उपकरण विकसित किया है, जिसका उद्देश्य कैंसर निदान की गति और सटीकता को बढ़ाना है। "साइटोमॉड" (CytoMAD) नामक यह नई तकनीक, इंजीनियरिंग स्कूल के प्रोफेसर काईवेन ची द्वारा संचालित है, जो जनरेटिव आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के तरीकों का उपयोग करके सटीक एकल-कोशिका विश्लेषण करती है, और इसके लिए पारंपरिक मार्किंग तकनीकों की आवश्यकता नहीं होती है।
साइटोमॉड की तकनीक को हांगकांग विश्वविद्यालय की लियाकॉन्ग मेडिकल स्कूल और मैरी अस्पताल के सहयोग से परीक्षण किया गया है, और यह फेफड़ों के कैंसर के रोगियों के मूल्यांकन में अच्छे परिणाम दिखा रही है, और यह दवा चयन प्रक्रिया का समर्थन कर सकती है। यह तकनीक इमेजिंग प्रक्रिया में असंगतियों को स्वचालित रूप से ठीक करके चित्रों की स्पष्टता बढ़ाती है, और पहले अनदेखी गई जानकारी को निकालती है, जिससे अधिक विश्वसनीय डेटा विश्लेषण संभव होता है और चिकित्सा निर्णय लेने में सहायता मिलती है।
पारंपरिक कोशिका इमेजिंग विधियाँ अक्सर कोशिका नमूनों को रंगीन और चिह्नित करने की आवश्यकता होती हैं, जो समय लेने वाली और श्रमसाध्य होती हैं। जबकि साइटोमॉड इन चरणों को समाप्त करता है, नमूना तैयारी की प्रक्रिया को सरल बनाता है और निदान प्रक्रिया को तेज करता है। यह AI मॉडल मानक प्रकाश क्षेत्र चित्रों को अधिक विस्तृत रूपों में बदल सकता है, जिससे सामान्यतः विश्लेषण करने में कठिन कोशिका विशेषताओं का पता चलता है। यह परिवर्तन जनरेटिव AI एल्गोरिदम को प्रशिक्षित करके हासिल किया गया है, जो कोशिका के यांत्रिक और आणविक विशेषताओं से संबंधित जानकारी निकाल सकता है।
वर्तमान में, कई कोशिका इमेजिंग तकनीकें धीमी और महंगे प्रक्रियाओं पर निर्भर करती हैं, जो महत्वपूर्ण उपचार निर्णयों में देरी कर सकती हैं। इसके विपरीत, साइटोमॉड एक बिना चिह्नित विकल्प प्रदान करता है, लागत को कम करता है और सटीकता बनाए रखता है। जनरेटिव AI का उपयोग करके, यह प्रणाली कम कंट्रास्ट वाली प्रकाश क्षेत्र चित्रों को अधिक सूचनात्मक दृश्य चित्रों में बदलती है, जिससे कोशिका आकृतियों का गहराई से विश्लेषण बिना रासायनिक रंगाई के किया जा सकता है।
कोशिका इमेजिंग में एक और चुनौती उपकरण कॉन्फ़िगरेशन और इमेजिंग प्रोटोकॉल के बीच भिन्नताओं द्वारा उत्पन्न "बैच प्रभाव" है। यह असंगति जैविक व्याख्या को बाधित कर सकती है। कई मौजूदा मशीन लर्निंग समाधान पूर्व-निर्धारित डेटा परिकल्पनाओं पर निर्भर करते हैं, जो उनकी अनुकूलता को सीमित करता है। जबकि साइटोमॉड को पूर्व-निर्धारित डेटा सीमाओं की आवश्यकता नहीं है, यह कोशिका चित्र विश्लेषण के लिए अधिक वस्तुनिष्ठ और सामान्यीकृत प्रक्रियाओं की अनुमति देता है।
इस प्रणाली का लाभ इसकी अत्यधिक गति वाली ऑप्टिकल इमेजिंग तकनीक है, जो हर दिन लाखों कोशिका चित्र कैप्चर कर सकती है। यह उच्च थ्रूपुट क्षमता AI मॉडल के प्रशिक्षण, अनुकूलन और कार्यान्वयन को तेज करती है। शोध टीम इस तकनीक का उपयोग करके AI संचालित बायोमेडिकल इमेजिंग समाधानों को और बेहतर बनाने की आशा करती है। बड़ी मात्रा में कोशिका डेटा को तेजी से प्रोसेस करने की क्षमता, साइटोमॉड को नैदानिक अनुप्रयोगों और चिकित्सा अनुसंधान में एक शक्तिशाली उपकरण बनाती है।
फेफड़ों के कैंसर निदान के अलावा, साइटोमॉड दवा खोज को भी तेज कर सकता है, चयन प्रक्रिया में आवश्यक समय को कम कर सकता है। कुशल इमेजिंग और AI संचालित विश्लेषण का संयोजन पारंपरिक तरीकों के लिए एक अधिक कुशल विकल्प प्रदान करता है। उपचार के प्रति कोशिकाओं की प्रतिक्रिया का त्वरित मूल्यांकन, दवा विकास की समयसीमा में सुधार की संभावना प्रदान करता है, जिससे दवा अनुसंधान को मूल्य मिलता है।
दीर्घकालिक दृष्टिकोण से, शोध टीम साइटोमॉड के उपयोग को भविष्यवाणी चिकित्सा के क्षेत्र में विस्तारित करने की आशा करती है, योजना है कि मॉडल को कैंसर और अन्य बीमारियों के प्रारंभिक संकेतों का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित किया जाएगा। भविष्य के विकास का ध्यान इस प्रणाली को नैदानिक अभ्यास में एकीकृत करने पर केंद्रित हो सकता है, ताकि वास्तविक समय में रोगी निगरानी और व्यक्तिगत उपचार योजना बनाई जा सके। AI विशाल डेटा का विश्लेषण कर सकता है, सूक्ष्म कोशिका परिवर्तनों को पकड़ सकता है, जिससे प्रारंभिक रोग पहचान की क्षमता बढ़ सकती है, और रोगियों के उपचार परिणामों में सुधार हो सकता है।
इस शोध को आगे बढ़ाने के लिए, टीम वित्तीय समर्थन की तलाश कर रही है, योजना है कि तीन वर्षों के नैदानिक परीक्षण में फेफड़ों के कैंसर के रोगियों की निगरानी की जाएगी, ताकि AI-संवर्धित इमेजिंग तकनीक परिणामों को ट्रैक कर सके। यह शोध AI को चिकित्सा निदान में व्यापक रूप से लागू करने की उम्मीद कर रहा है, चिकित्सा समाधानों की दक्षता और स्केलेबिलिटी को बढ़ा रहा है।
पत्र: https://advanced.onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202307591
मुख्य बिंदु:
🔍 ** शोध टीम ने साइटोमॉड विकसित किया, एक नई AI संचालित इमेजिंग उपकरण, जो कैंसर निदान की सटीकता और गति को बढ़ा सकता है।**
💡 ** साइटोमॉड स्वचालित चित्र सुधार और विश्लेषण के माध्यम से पारंपरिक कोशिका रंगाई चिह्नन के जटिल चरणों को समाप्त करता है, निदान प्रक्रिया को सरल बनाता है।**
🚀 ** यह तकनीक न केवल फेफड़ों के कैंसर की पहचान के लिए उपयुक्त है, बल्कि दवा खोज को भी तेज कर सकती है, भविष्य में अधिक व्यापक पूर्वानुमान चिकित्सा क्षेत्रों में लागू होने की संभावना है।**
