गहरे शिक्षण मॉडल का उपयोग करके हानिकारक दवा-दवा परस्पर क्रिया की भविष्यवाणी

साउथ कोरिया के ग्वांगजू इंस्टीट्यूट ऑफ साइंस एंड टेक्नोलॉजी (जीआईएसटी) के शोधकर्ताओं की एक टीम ने जीन एक्सप्रेशन पर उनके प्रभाव के आधार पर दवा-दवा परस्पर क्रिया (डीडीआई) की भविष्यवाणी करने वाला एक गहरे शिक्षण मॉडल विकसित किया है। डीडीआई एक गंभीर समस्या हो सकती है जब एक ही समय में कई दवाएं ली जाती हैं, जिससे अप्रत्याशित परस्पर क्रिया के कारण स्वास्थ्य पर हानिकारक प्रभाव पड़ सकते हैं।

शोध जーナल ऑफ केमइनफॉर्मेटिक्स में प्रकाशित किया गया था।

डीडीआई का प्रारंभिक पता लगाना

कई जटिल बीमारियों के लिए कई दवाओं, या पॉलीफार्मेसी के नुस्खे की आवश्यकता होती है। इसके साथ ही, कई दवाओं का सेवन करने से अप्रत्याशित और अवांछित परस्पर क्रिया हो सकती है, जिससे गंभीर दुष्प्रभाव या कमजोर नैदानिक प्रभाव हो सकता है। रोगियों को ऐसे हानिकारक प्रभावों से बचाने के लिए, इन डीडीआई का पता लगाना आवश्यक है।

वर्तमान दृष्टिकोण में कम्प्यूटेशनल मॉडल और न्यूरल नेटवर्क-आधारित अल्गोरिदम शामिल हैं जो ज्ञात दवा परस्पर क्रिया के पिछले रिकॉर्ड की जांच करते हैं और फिर संरचना और दुष्प्रभावों की पहचान करते हैं जिनके साथ वे जुड़े हुए हैं। हालांकि, इन प्रणालियों में यह माना जाता है कि समान दवाओं में समान परस्पर क्रिया होती है और समान हानिकारक प्रभावों वाली दवा संयोजनों की पहचान करती हैं।

टीम ने इन सीमाओं को दूर करने के लिए एक नए मॉडल को विकसित करने का प्रयास किया। टीम का नेतृत्व एसोसिएट प्रोफेसर होजुंग नाम और पीएचडी उम्मीदवार ईयूनयंग किम ने किया था, जो जीआईएसटी से थे। उन्होंने दवा-प्रेरित जीन एक्सप्रेशन सिग्नेचर के आधार पर डीडीआई की भविष्यवाणी करने के लिए एक गहरे शिक्षण मॉडल विकसित किया।

DeSIDE-DDI मॉडल

मॉडल, जिसे DeSIDE-DDI नाम दिया गया है, में दो भाग हैं:

• पहला भाग: एक फीचर जनरेशन मॉडल जो दवा के जीन एक्सप्रेशन पर प्रभाव की भविष्यवाणी करता है। यह दवा की संरचना और गुणों को ध्यान में रखते हुए ऐसा करता है।
  
• दूसरा भाग: एक डीडीआई भविष्यवाणी मॉडल जो दवा संयोजनों से उत्पन्न होने वाले विभिन्न दुष्प्रभावों की भविष्यवाणी करता है।

“हमारा मॉडल जीन पर दवाओं के प्रभाव को जीन एक्सप्रेशन डेटा का उपयोग करके समझाता है, जो यह समझाने में मदद करता है कि क्यों एक निश्चित दवा जोड़ी डीडीआई का कारण बनती है,” प्रोफेसर नाम कहते हैं। “यह मॉडल वर्तमान में अनुमोदित दवाओं के साथ-साथ नए यौगिकों के लिए भी डीडीआई की भविष्यवाणी कर सकता है। इस तरह, पॉलीफार्मेसी के खतरों को नए दवाओं को जनता के लिए उपलब्ध कराने से पहले हल किया जा सकता है।”

सभी यौगिकों में दवा-उपचारित जीन एक्सप्रेशन सिग्नेचर नहीं होते हैं, इसलिए नए मॉडल में एक पूर्व-प्रशिक्षित यौगिक जनरेशन मॉडल की आवश्यकता होती है ताकि अपेक्षित दवा-उपचारित जीन एक्सप्रेशन को उत्पन्न किया जा सके।

“यह मॉडल संभावित रूप से खतरनाक दवा जोड़ियों का पता लगा सकता है, जो एक दवा सुरक्षा निगरानी प्रणाली के रूप में कार्य करता है। यह शोधकर्ताओं को दवा विकास चरण में दवा के सही उपयोग को परिभाषित करने में मदद कर सकता है,” प्रोफेसर नाम जारी रखते हैं।

नए मॉडल में नए दवाओं की सुरक्षा में सुधार करने में एक बड़ा कदम है, और यह डीडीआई और उनके हानिकारक प्रभावों पर बहुत जरूरी अंतर्दृष्टि प्रदान करेगा।