एआई मॉडल कुछ प्रकार के ऑटिज्म का पता लगाने में मदद कर सकते हैं

नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं द्वारा किए गए एक नए अध्ययन में एआई मॉडल बनाए गए हैं जो संभावित रूप से ऑटिज्म के शुरुआती संकेतों की जांच और विकार के उपप्रकारों का पता लगाने में मदद कर सकते हैं। एआई मॉडल ऑटिज्म के लिए पहला जैव चिकित्सा स्क्रीनिंग टूल हो सकता है, और यह डॉक्टरों को ऑटिज्म के मामलों को बहुत पहले पहचानने में मदद कर सकता है।

शोध टीम द्वारा विकसित एआई मॉडल एक विशिष्ट ऑटिज्म उपप्रकार के मार्कर का पता लगा सकता है। ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार, जिसमें असपरगर सिंड्रोम भी शामिल है, को पहचानना और एक दूसरे से अलग करना मुश्किल हो सकता है। ऑटिज्म से संबंधित स्थितियों का निदान आमतौर पर लक्षणों पर निर्भर करता है, न कि जैव चिकित्सा डेटा पर। जैसा कि डॉ। युआन लो, अध्ययन के सह-लेखक ने यूरेकालर्ट के माध्यम से समझाया, ऑटिज्म का एक उपप्रकार जो असामान्य रासायनिक स्तरों से चिह्नित है, “यह पहला बहुस्तरीय साक्ष्य-आधारित उपप्रकार है जिसमें विशिष्ट आणविक विशेषताएं और एक अंतर्निहित कारण है।” नॉर्थवेस्टर्न शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किया गया एआई मॉडल इन आणविक विशेषताओं के आधार पर ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों का पता लगाने और उन्हें अलग करने में सटीक रूप से सक्षम था।

डॉ। लो द्वारा संदर्भित ऑटिज्म उपप्रकार को डिस्लिपिडेमिया-संबंधित ऑटिज्म कहा जाता है। यह उपप्रकार अमेरिका में ऑटिज्म के सभी मामलों में से लगभग 6.5% का प्रतिनिधित्व करता है। लुओ के अनुसार, उनका अध्ययन पहला है जिसने संभावित रोग मार्करों जैसे कि विभिन्न जीन अभिव्यक्ति पैटर्न, जेनेटिक म्यूटेशन डेटा, एनिमल मॉडल डेटा और यहां तक कि स्वास्थ्य बीमा दावों का विश्लेषण किया है। इस सभी डेटा को एक दूसरे के ऊपर रखा गया, जिससे एक तरह का डिजिटल मैप बना, जो वास्तविक दुनिया का अधिक प्रतिनिधित्व करता था niż किसी भी एक चर का।

केवल जेनेटिक डेटा पर निर्भर रहना ऑटिज्म का निदान करने के लिए अविश्वसनीय रूप से मुश्किल है, क्योंकि ऑटिज्म से जुड़े हजारों अलग-अलग जीनों के कई रूप हैं। इसके अलावा, ऑटिज्म से जुड़े प्रत्येक म्यूटेशन ऑटिज्म वाले परिवारों में से कम से कम 1% में होता है। इसलिए, जितना संभव हो उतने डेटा को एकत्र करना और विभिन्न स्रोतों से एकत्र करना आवश्यक है। शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किया गया एआई मॉडल उन्हें जीन एक्सॉन (जीन अनुक्रम के हिस्से जो प्रोटीन में अभिव्यक्त होते हैं) के समूहों की पहचान करने में मदद करता है जो मस्तिष्क के विकास के दौरान एक साथ काम करते हैं। शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली एआई प्रणाली ने एक्सॉन डेटा पर क्लस्टरिंग तकनीकों का उपयोग किया। ऐसा लगता है कि जब इसे मल्टीमॉडल मैप डेटा के साथ जोड़ा जाता है, तो ऑटिज्म की भविष्यवाणी करने वाले कई मजबूत संबंध पाए जाते हैं।

एआई मॉडल और मल्टीमोडल मैप डेटा एक सामान्यीकृत विधि का सुझाव देते हैं जो ऑटिज्म उपप्रकारों का पता लगा सकती है, और शायद अन्य जेनेटिक रूप से जटिल बीमारियों का भी पता लगा सकती है जो ऑटिज्म की तरह, मुख्य रूप से लक्षणों के प्रकट होने पर निदान किया जाता है।

शोध टीम एक महत्वपूर्ण संबंध की पहचान करने में सक्षम थी ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकार और माता-पिता के डिस्लिपिडेमिया के बीच, जो एक ऐसी स्थिति है जो रक्त में लिपिड में परिवर्तन की विशेषता है। इन परिवर्तित लिपिड प्रोफाइल को बाद में ऑटिज्म स्पेक्ट्रम विकारों के साथ निदान किए गए शिशुओं में भी देखा गया था। शोध टीम आगे के अध्ययन करेगी जो देखने के लिए हैं कि इन निष्कर्षों के साथ शुरुआती स्क्रीनिंग कितनी प्रभावी हो सकती है नैदानिक परीक्षणों में। लुओ ने समझाया कि जबकि ऑटिज्म का आज केवल लक्षणों के आधार पर निदान किया जाता है, शुरुआती पता लगाने और निदान से हस्तक्षेप के लिए एक व्यापक खिड़की खुल सकती है:

“आज, ऑटिज्म का निदान केवल लक्षणों के आधार पर किया जाता है, और वास्तविकता यह है कि जब एक चिकित्सक इसे पहचानता है, तो अक्सर यह तब होता है जब मस्तिष्क के शुरुआती और महत्वपूर्ण विकास की खिड़कियां पहले ही बिना उचित हस्तक्षेप के बीत चुकी होती हैं। यह खोज इस परिदृश्य को बदल सकती है।”

नॉर्थवेस्टर्न यूनिवर्सिटी में किए गए शोध का यह केवल एक उदाहरण है कि एआई मॉडल मानसिक बीमारियों का पता लगाने के लिए कैसे उपयोग किए जा रहे हैं। न्यूयॉर्क यूनिवर्सिटी लैंगोन हेल्थ और मिनेसोटा विश्वविद्यालय के वैज्ञानिकों द्वारा किए गए एक नए अध्ययन में एआई मॉडल को पुलिस अधिकारियों में पोस्ट-ट्रॉमेटिक तनाव (पीटीएस) के साक्ष्य का पता लगाने के लिए लागू किया गया था, और उम्मीद है कि पीटीएस से जुड़े लक्षणों का पहले पता लगाने से पीटीएसडी का पहले पता लगाने और उपचार में मदद मिलेगी।