SCNET AI: इजरायल के अवीव विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक अत्याधुनिक एआई उपकरण एससीएनईटी (SCNET) विकसित किया है, जो सेल्स के बायोलॉजिकल व्यवहार और दवाओं के प्रति उनकी प्रतिक्रिया को समझने में मदद करता है।

यह उपकरण कैंसर और अन्य गंभीर बीमारियों के इलाज को बेहतर बनाने की दिशा में एक महत्वपूर्ण उपलब्धि साबित हो सकता है।

सिन्हुआ समाचार एजेंसी की रिपोर्ट के अनुसार, वर्तमान अनुक्रमण तकनीकों से अलग, SCNET AI एकल-कोशिका जीन डेटा में छिपे पैटर्न को निकालकर जीन इंटरेक्शन नेटवर्क से जोड़ता है। इससे वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद मिलती है कि जीन आपस में कैसे प्रभावित होते हैं और उनकी कार्यप्रणाली क्या होती है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि SCNET AI की मदद से कैंसर ट्रीटमेंट के प्रभाव को गहराई से समझा जा सकता है। अध्ययन में पाया गया कि ट्रीटमेंट के बाद ट्यूमर से लड़ने वाली टी सेल्स की क्षमता में वृद्धि हुई, जो पहले जटिल डेटा के कारण स्पष्ट नहीं हो पाती थी।

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नए शोध से मिली महत्वपूर्ण जानकारी

अध्ययन का नेतृत्व कर रहे डॉक्टरेट के छात्र रॉन शीनिन ने बताया, “एससीएनईटी सिंगल सेल सिक्वेंसिंग डेटा को नेटवर्क से जोड़कर यह मैप तैयार करता है कि जीन एक-दूसरे को कैसे प्रभावित करते हैं और उनके बीच किस तरह की पारस्परिक क्रिया होती है।” इस शोध में टी सेल्स पर विशेष ध्यान दिया गया और यह पाया गया कि कैंसर ट्रीटमेंट के बाद उनकी साइटोटॉक्सिक गतिविधि में बढ़ोतरी हुई, जिससे वे ट्यूमर को खत्म करने में अधिक सक्षम हो गईं।

शोधकर्ताओं ने इस शोधपत्र को ‘नेचर’ जर्नल में प्रकाशित किया है। उनका मानना है कि यह उपकरण ड्रग डेवलपमेंट की प्रक्रिया को तेज कर सकता है और बीमारियों की समझ को और अधिक स्पष्ट बना सकता है।

एआई से बायोलॉजी और मेडिकल साइंस में नए अवसर

शोधकर्ताओं के अनुसार, SCNET AI टूल का एक बेहतरीन उदाहरण है, जो जटिल बायोलॉजिकल और मेडिकल डेटा को समझने में मदद करता है। यह टूल न केवल मौजूदा सेल आबादी की सटीक पहचान कर सकता है, बल्कि हेल्दी स्टेज और ट्रीटमेंट रिस्पॉन्स को भी उजागर कर सकता है।

वैज्ञानिकों का मानना है कि इस तकनीक से व्यक्तिगत स्तर पर टारगेटेड थेरेपी डिजाइन करने में मदद मिलेगी, जिससे कैंसर और अन्य जटिल बीमारियों के इलाज को अधिक प्रभावी बनाया जा सकेगा।