अध्ययन : इन्फ्रारेड इमेजिंग के साथ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कैसे कोलन कैंसर थेरेपी में सुधार करता है

बोचुम (एएनआई): पिछले कई वर्षों में, चिकित्सा विकल्पों के क्षेत्र में जबरदस्त प्रगति ने पेट के कैंसर वाले व्यक्तियों के इलाज की संभावनाओं में काफी वृद्धि की है। हालांकि, इन उपन्यास तकनीकों, जैसे कि इम्युनोथैरेपी, को व्यक्ति के लिए वैयक्तिकृत करने के लिए सटीक निदान की आवश्यकता होती है। Ruhr University Bochum’s Center for Protein Diagnostics PRODI के शोधकर्ता व्यक्तिगत रोगियों के लिए कोलन कैंसर थेरेपी का अनुकूलन करने के लिए इन्फ्रारेड इमेजिंग के संयोजन में कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग कर रहे हैं। मौजूदा पैथोलॉजी विश्लेषणों के पूरक के लिए लेबल-मुक्त, स्वचालित तकनीक का उपयोग किया जा सकता है।

प्रोफेसर क्लॉस गेरवर्ट के नेतृत्व वाली टीम और अध्ययन के निष्कर्ष यूरोपियन जर्नल ऑफ कैंसर में प्रकाशित हुए थे।

PRODI टीम पिछले वर्षों में एक नई डिजिटल इमेजिंग पद्धति विकसित कर रही है: तथाकथित लेबल-मुक्त इन्फ्रारेड (IR) इमेजिंग जांच किए गए ऊतक की जीनोमिक और प्रोटिओमिक संरचना को मापती है, यानी इन्फ्रारेड स्पेक्ट्रा के आधार पर आणविक जानकारी प्रदान करती है। इस जानकारी को आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस की मदद से डिकोड किया जाता है और झूठी रंगीन छवियों के रूप में प्रदर्शित किया जाता है। ऐसा करने के लिए, शोधकर्ता गहन शिक्षण के क्षेत्र से छवि विश्लेषण विधियों का उपयोग करते हैं।

क्लिनिकल पार्टनर्स के सहयोग से, PRODI टीम यह दिखाने में सक्षम थी कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग तथाकथित माइक्रोसेटेलाइट स्थिति को मज़बूती से निर्धारित करना संभव बनाता है, जो कि कोलन कैंसर में प्रागैतिहासिक और चिकित्सीय रूप से प्रासंगिक पैरामीटर है। इस प्रक्रिया में, ऊतक का नमूना एक मानकीकृत, उपयोगकर्ता-स्वतंत्र, स्वचालित प्रक्रिया से गुजरता है और एक घंटे के भीतर ट्यूमर के स्थानिक रूप से हल किए गए विभेदक वर्गीकरण को सक्षम बनाता है।

चिकित्सा की प्रभावशीलता का संकेत

शास्त्रीय निदान में, माइक्रोसेटेलाइट स्थिति या तो विभिन्न प्रोटीनों के जटिल प्रतिरक्षण द्वारा या डीएनए विश्लेषण द्वारा निर्धारित की जाती है। रुहर विश्वविद्यालय में इंस्टीट्यूट ऑफ पैथोलॉजी के प्रमुख प्रोफेसर एंड्रिया तन्नाफेल कहते हैं, “15 से 20 प्रतिशत पेट के कैंसर के मरीज ट्यूमर के ऊतकों में माइक्रोसेटेलाइट अस्थिरता दिखाते हैं।” “यह अस्थिरता एक सकारात्मक बायोमार्कर है जो दर्शाता है कि इम्यूनोथेरेपी प्रभावी होगी।”

हमेशा बेहतर होने वाले चिकित्सा विकल्पों के साथ, ऐसे बायोमार्कर का तेज़ और सरल निर्धारण भी अधिक से अधिक महत्वपूर्ण होता जा रहा है। आईआर माइक्रोस्कोपिक डेटा के आधार पर, लेबल-मुक्त डायग्नोस्टिक्स स्थापित करने के लिए न्यूरोनल नेटवर्क को PRODI में संशोधित, अनुकूलित और प्रशिक्षित किया गया था। इम्यूनोस्टेनिंग के विपरीत, इस दृष्टिकोण में रंजक की आवश्यकता नहीं होती है और यह डीएनए विश्लेषण की तुलना में काफी तेज है। पीएचडी छात्र स्टेफनी शोर्नर कहते हैं, “हम यह दिखाने में सक्षम थे कि माइक्रोसेटेलाइट स्थिति निर्धारित करने के लिए आईआर इमेजिंग की सटीकता क्लिनिक, इम्यूनोस्टेनिंग में उपयोग की जाने वाली सबसे आम विधि के करीब आती है।” “निरंतर आगे के विकास और विधि के अनुकूलन के माध्यम से, हम सटीकता में और वृद्धि की उम्मीद करते हैं,” डॉ फ्रेडरिक ग्रॉसरस्चकैम्प कहते हैं। (एएनआई)