कंप्यूटर विजन कैसे कैंसर अनुसंधान को बढ़ाता है

कंप्यूटर विजन आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस है जो एल्गोरिदम को वीडियो और छवियों से अर्थपूर्ण जानकारी निकालने की अनुमति देता है। कैंसर शोधकर्ताओं ने इसका उपयोग करने के प्रभावी तरीके खोजे हैं ताकि वे तस्वीरें, माइक्रोस्कोपिक नमूने, चिकित्सा स्कैन और अधिक की जांच कर सकें। कुछ दृष्टिकोण पहले से ही कठिन कार्यप्रवाह को छोटा कर सकते हैं, जिससे संसाधन-सीमित टीमें लक्ष्य हासिल कर सकती हैं और रोगी प्रभावों को बढ़ा सकती हैं।

ट्यूमर विकास ड्राइवरों के ज्ञान में सुधार

बायोप्सी में कैंसर की उपस्थिति और प्रकार की पुष्टि करने के बाद, पैथोलॉजिस्ट नमूनों के भीतर आरएनए अणुओं पर जेनेटिक सीक्वेंसिंग कर सकते हैं। फिर, वे यह पता लगा सकते हैं कि कौन से जीनोमिक परिवर्तन ट्यूमर के विकास को प्रभावित करते हैं। यह जानकारी मूल्यवान अनुसंधान और व्यक्तिगत हस्तक्षेपों को आगे बढ़ाती है। हालांकि, वर्तमान तरीकों की लागत और लंबी प्रक्रिया कुछ शोधकर्ताओं को व्यवहार्य विकल्पों की तलाश में छोड़ देती है।

एक टीम ने एक एआई टूल बनाया जो बायोप्सी की मानक माइक्रोस्कोपी छवियों का विश्लेषण करता है ट्यूमर कोशिकाओं के भीतर जेनेटिक गतिविधि की भविष्यवाणी करने के लिए। उन्होंने अपने नवाचार को 7,500 से अधिक नमूनों पर प्रशिक्षित किया, जो 16 कैंसर प्रकार और अन्य प्रासंगिक डेटासेट का प्रतिनिधित्व करते हैं, जिनमें स्वस्थ कोशिकाओं की तस्वीरें भी शामिल हैं।

इन शोधकर्ताओं ने उपयोगिता के माध्यम से उपयोगकर्ता-मित्रता को प्राथमिकता दी, अपने एआई-संचालित कार्यक्रम को जीन-संबंधित जानकारी को एक दृश्य ट्यूमर बायोप्सी मानचित्र के रूप में प्रदर्शित करने के लिए बनाया। यह निर्णय उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट क्षेत्रों में विशिष्ट भिन्नताओं की पहचान करने की अनुमति देता है। समूह ने कैंसर कोशिकाओं को दृश्यमान बनाने के लिए एक मानक दाग़ने की विधि पर भी भरोसा किया, और उपकरण ने दागी हुई छवियों के भीतर 15,000 से अधिक जीनों की जेनेटिक अभिव्यक्तियों की पहचान की।

उनके निष्कर्षों से पता चला कि एआई-पूर्वानुमानित जेनेटिक गतिविधि और वास्तविक व्यवहार के बीच 80% से अधिक का संबंध है। मॉडल आम तौर पर तब बेहतर प्रदर्शन करता था जब नमूना डेटासेट में एक विशिष्ट कैंसर प्रकार के अधिक उदाहरण शामिल थे।

इस शोध टीम के प्रयोगों से यह भी पता चला कि एल्गोरिदम का स्तन कैंसर वाले रोगियों को जेनोमिक जोखिम स्कोर सौंपने के लिए संभावित मान्य हो सकता है। जोखिम भरा माने जाने वाले पक्षों में अधिक पुनरावृत्ति और उनके बीच छोटी अवधि थी।

लोगों ने अन्य आकर्षक चिकित्सा प्रगति के लिए एआई का उपयोग किया है। एक विकास कोविड -19 का पता लगा सकता है 99% सटीकता के साथ, एक आवश्यक सार्वजनिक स्वास्थ्य उन्नति को प्रदर्शित करता है। इन संभावनाओं की प्रभावशीलता के बावजूद, पेशेवरों को केवल अपने काम को पूरक करने के लिए उनका उपयोग करना चाहिए। एआई को पहले अनुभव को बदलने देने से रोगी परिणामों में कमी आ सकती है।

सबसे उपयुक्त उपचार खोजना

कैंसर से संबंधित हस्तक्षेपों से गुजरने वाले लोग उपचारों से जुड़े तनाव और अप्रिय लक्षणों का विवरण देते हैं। हालांकि कई व्यक्ति उल्टी, बालों का झड़ना और अधिक सहन करते हैं, वे पहले परीक्षणों में आशाजनक परिणाम न दिखाने पर जारी रखने के लिए कम सहमत होते हैं।

हर कोई लाभान्वित होता है अगर कैंसर विशेषज्ञ जल्दी से रोगी-विशिष्ट उपचारों की पहचान कर लेते हैं। देखभाल योजनाओं को डिज़ाइन करने का典型 दृष्टिकोण सीटी और एमआरआई स्कैन का अध्ययन करना शामिल है जिसमें प्रति पिक्सेल केवल एक डेटा बिंदु होता है, जो ग्रे रंग के रंगों के रूप में प्रस्तुत किया जाता है। कुछ शोधकर्ता प्रगति करने के लिए एआई का उपयोग करते हैं। एक उपकरण प्रति पिक्सेल 30,000 विवरणों की जांच कर सकता है और 400 वर्ग माइक्रोमीटर जितने छोटे ऊतक नमूनों का विश्लेषण कर सकता है – लगभग पांच मानव बालों की चौड़ाई।

टीम ने परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए दान किए गए नमूनों का उपयोग किया। जब इसे मूत्राशय कैंसर के मामलों पर लागू किया गया, तो एआई प्लेटफ़ॉर्म ने एक विशेष कोशिका समूह की पहचान की जो तृतीयक लिम्फोइड संरचनाएं बनाता है। वर्तमान ज्ञान सुझाव देता है कि वे रोगियों की इम्यूनोथेरेपी प्रतिक्रियाओं में सुधार करते हैं। इसके अलावा, उपकरण ने पेट के कैंसर नमूनों में कैंसरous कोशिकाओं और ऊतक श्लेष्मा के बीच अंतर किया, जिससे उपयोगकर्ता अपने प्रसार की सीमा को अधिक सटीक रूप से इंगित कर सकें।

इन शोधकर्ताओं का मानना है कि उनके प्रयास डॉक्टरों को दिखा सकते हैं कि विभिन्न कैंसर के लिए कौन से उपचार सबसे अच्छा काम करते हैं। यदि ऐसा है, तो यह संबंधित अनुसंधान को भी स्ट्रीमलाइन कर सकता है bằng मदद से उन्हें सामान्य निदान छवियों से अधिक मूल्यवान डेटा निकालने में मदद करता है।

ड्रग विकास की समय सीमा को छोटा करना

नई कैंसर उपचारों को व्यावसायिक रूप से उपलब्ध कराने में वर्षों लगते हैं, और संभावनाएं सफल नैदानिक परीक्षणों पर निर्भर करती हैं। लंदन में शोधकर्ता हाल ही में एक एआई-संचालित दृष्टिकोण बनाया दवाओं के लक्ष्यों तक पहुंचने के तरीके का अध्ययन करने के लिए। सबसे प्रभावी विकल्पों पर ध्यान केंद्रित करने से परिणामों में सुधार हो सकता है, नियामकों को उत्पाद की उपलब्धता को बढ़ाने के लिए मना सकता है।

समूह ने लगभग 100,000 3D माइक्रोस्कोपी छवियों का उपयोग किया, और ज्यामितीय गहरे शिक्षण एल्गोरिदम ने उनके आकार का विश्लेषण किया। पिछले प्रयासों में केवल माइक्रोस्कोप स्लाइड पर नमूनों से दो-आयामी डेटा प्राप्त किया गया था, लेकिन यह दृष्टिकोण शरीर में कोशिकाओं की जांच करता है। इसके अलावा, यह दिखाता है कि वे विशिष्ट उपचारों के कारण आकार में कैसे बदल जाते हैं और सेल्युलर आबादी में परिवर्तनशीलता को प्रकट करते हैं।

यह उपकरण 99% से अधिक सटीकता के साथ विशिष्ट दवाओं के प्रभाव का पता लगाने में सक्षम था। यहां तक कि यह उन प्रोटीनों को लक्षित करने वाली दवाओं द्वारा ट्रिगर किए गए आकार परिवर्तनों की पहचान की।

चूंकि एआई ने जैव रासायनिक परिवर्तनों का खुलासा किया, इसलिए शोधकर्ताओं का मानना है कि उनका नवाचार नए कैंसर दवाओं के साथ जोर देने के लिए विशिष्ट लक्ष्यों को उजागर कर सकता है। फिर, सॉफ्टवेयर प्रीक्लिनिकल समय को तीन वर्ष से तीन महीने तक कम कर देगा। संबंधित रूप से, यह परीक्षणों को छह वर्षों तक कम कर देगा, जो अधिक तेजी से उन रोगियों को खोजता है जो सबसे अधिक लाभान्वित हो सकते हैं और सामान्य दुष्प्रभावों को इंगित करते हैं।

कैंसर मूल्यांकन कार्यों को स्ट्रीमलाइन करना

एआई ने पहले से ही कैंसर शोधकर्ताओं के कार्यों में सुधार किया है, लेकिन अधिकांश उपकरण केवल कार्यप्रवाह के व्यक्तिगत भागों को संभालते हैं। इसका मतलब है कि एआई प्रौद्योगिकी को अपने काम के दिन में एकीकृत करने में रुचि रखने वाले चिकित्सा विशेषज्ञों को कई उत्पादों का उपयोग करना सीखना होगा। हालांकि, कुछ समूह बहुउद्देश्यीय समाधान बनाना चाहते हैं ताकि उपयोगकर्ता-मित्रता बढ़ सके।

एक ने एक मॉडल बनाया जो चैटजीपीटी के समान है। उन्होंने इसका उपयोग 19 कैंसर प्रकारों से जुड़े मूल्यांकन प्रक्रियाओं के लिए किया, इसकी बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करते हुए। अधिक विशिष्ट रूप से, यह उन्नत पता लगाने, पूर्वानुमान और उपचार प्रतिक्रियाओं के लिए मूल्यांकन कार्यों को तेज कर दिया। विकासकर्ताओं का मानना है कि उनका नवाचार पहला है जो कई अंतरराष्ट्रीय रोगी समूहों में परिणामों की भविष्यवाणी और मान्य करने में सक्षम है।

एआई मॉडल डिजिटल स्लाइड पढ़ता है जिसमें ट्यूमर नमूने होते हैं, आणविक प्रोफाइल का विश्लेषण करता है और कैंसरous कोशिकाओं का पता लगाता है। यह वृद्धि के आसपास के ऊतकों की भी जांच करता है, जो यह दर्शाता है कि रोगी मानक उपचारों के लिए कैसे प्रतिक्रिया देते हैं या शोधकर्ताओं को यह दिखाते हैं कि कौन से कम प्रभावी हैं। प्रयोगों से सुझाव मिला कि यह वर्तमान में उपलब्ध उत्पादों की तुलना में अधिक सटीक था। इसके अलावा, यह विशिष्ट ट्यूमर विशेषताओं को बढ़े हुए रोगी जीवित रहने की दरों से जोड़ता है, संभावित रूप से नए शोध क्षेत्रों को अनलॉक करता है।

शोधकर्ताओं ने मॉडल को 15 मिलियन अनलेबल्ड छवियों पर प्रशिक्षित किया, जिन्हें क्षेत्रों के हित के आधार पर टुकड़ों में विभाजित किया गया था। एक बाद के चरण में एल्गोरिदम को 60,000 पूरे स्लाइड उदाहरणों के साथ प्रस्तुत किया गया, जो 19 कैंसर प्रकार का प्रतिनिधित्व करते हैं। इस दृष्टिकोण ने एआई को पूरी तस्वीरों के लिए व्यापक परिणामों का मूल्यांकन करने के लिए सिखाया।

फिर, समूह ने 32 स्वतंत्र डेटासेट में पाए गए 19,400 पूरे स्लाइड छवियों पर अपने उपकरण का परीक्षण किया। क्योंकि यह जानकारी 24 वैश्विक रूप से स्थित रोगी समूहों और अस्पतालों से आई थी, यह वास्तविक जीवन की स्थितियों का एक सटीक नमूना प्रदान करता है।

बायोमेडिकल माइक्रोस्कोपी छवियों के मूल्य को बढ़ाना

कैंसर शोधकर्ता अपने काम को आगे बढ़ाने के लिए बायोमेडिकल माइक्रोस्कोपी छवियों का उपयोग करते हैं, लेकिन मौजूदा कार्यप्रवाह इस डेटा की जांच करने में दिन लगते हैं। एक टीम ने इन आवश्यक कार्यों को अधिक कुशल बनाने के लिए एक नई कंप्यूटर विजन तकनीक विकसित की है। यह मशीन लर्निंग का उपयोग करके नमूनों का विश्लेषण करता है और कैंसरous ट्यूमर के बीच साझा की गई विशेषताओं की पहचान करता है।

उपकरण परिणाम प्राप्त करने के लिए व्यक्तिगत वृद्धि के कई क्षेत्रों की जांच करके और उन्हें एक समग्र रूप में देखकर कुशलता से काम करता है। अन्य उत्पाद जो बायोमेडिकल माइक्रोस्कोपी छवियों का विश्लेषण करते हैं बड़े ट्यूमर को छोटे पैच में विभाजित करते हैं और खंडों को अलग नमूनों के रूप में मानते हैं। हालांकि, ये चित्र 1 बिलियन पिक्सेल तक शामिल कर सकते हैं, इसलिए उन्हें अध्ययन करने में समय लगता है।

विकासकर्ता कल्पना करते हैं कि चिकित्सक ट्यूमर छवियों से तुरंत निदान कर सकते हैं। फिर, वे उस जानकारी को उन सर्जनों को पास कर सकते हैं जो कैंसरous ऊतकों को निकालने के लिए ऑपरेशन करते हैं, जिससे उन्हें सबसे हाल के अंतर्दृष्टि का उपयोग करने की अनुमति मिलती है।

सर्वोत्तम प्रदर्शन वाले बेसलाइन इमेज विश्लेषण तकनीकों के साथ तुलना करने वाले परीक्षणों से पता चला कि यह लगभग 4% बेहतर था और कुछ मामलों में लगभग 88% सटीकता हासिल की। शोधकर्ताओं ने यह भी जोर दिया कि उपयोगकर्ता इसे किसी भी ट्यूमर प्रकार और माइक्रोस्कोपी विधि पर लागू कर सकते हैं, जिससे यह व्यापक रूप से लागू होता है।

कंप्यूटर विजन के साथ कैंसर अनुसंधान को आगे बढ़ाना

एआई-संचालित कंप्यूटर विजन कैंसर शोधकर्ताओं के उत्पादन को बढ़ा सकता है, उनके वैज्ञानिक और रोगी-संबंधी परिणामों को अधिकतम कर सकता है। ये उदाहरण इसकी बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करते हैं, लेकिन पेशेवरों को इस प्रौद्योगिकी को लागू करने में रुचि रखने वालों को ऐसा करना चाहिए ताकि वे अपने अधिग्रहित विशेषज्ञता को पूरक बना सकें, न कि नवाचारों को निर्दोष मानें।