कोपेनहेगन विश्वविद्यालय के एक नए अध्ययन से पता चला है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) हमारे स्तन कैंसर के खतरे का आकलन करने के तरीके को काफी हद तक बदल सकती है। स्तन कैंसर दुनिया भर में सबसे आम कैंसरों में से एक है। अकेले अमेरिका में, सालाना 287,850 नए मामले और 43,250 मौतें होती हैं। द लांसेट डिजिटल हेल्थ में प्रकाशित नया शोध, एआई मॉडल के आधार पर आशाजनक परिणाम सुझाता है जो सेलुलर बुढ़ापा का पता लगाने के लिए प्रशिक्षित हैं, और वर्तमान नैदानिक ​​​​मानदंडों की तुलना में भविष्य में स्तन कैंसर के खतरे का अधिक प्रभावी ढंग से अनुमान लगा सकते हैं।

मूल बातें पहले - सेलुलर सेनेसेंस क्या है? यह एक ऐसी प्रक्रिया है जिसमें क्षतिग्रस्त या उम्र बढ़ने वाली कोशिकाएं विभाजित होना बंद कर देती हैं लेकिन सक्रिय रहती हैं। इसे अक्सर कैंसर सहित उम्र बढ़ने से संबंधित बीमारियों से जोड़ा जाता है। इन "सीन्सेंट" कोशिकाओं को कभी-कभी "ज़ोंबी कोशिकाओं" के रूप में वर्णित किया जाता है क्योंकि वे अब सामान्य रूप से कार्य नहीं कर रहे हैं लेकिन फिर भी सूजन संबंधी संकेत उत्सर्जित करते हैं - जिससे ट्यूमर का विकास हो सकता है। जबकि बुढ़ापा अनियंत्रित कोशिका विभाजन पर एक प्राकृतिक ब्रेक के रूप में कार्य कर सकता है, यह विरोधाभासी रूप से इन सूजन संबंधी संकेतों के माध्यम से कैंसर को भी बढ़ावा दे सकता है, जिसे बुढ़ापा-संबंधी स्रावी फेनोटाइप (एसएएसपी) के रूप में जाना जाता है।

अब तक, विशिष्ट बायोमार्कर की कमी के कारण मानव ऊतकों में बुढ़ापा मापना मुश्किल रहा है। हालाँकि, कोपेनहेगन विश्वविद्यालय का अध्ययन, स्तन ऊतक के नमूनों में परमाणु आकारिकी - कोशिका नाभिक के आकार - का विश्लेषण करने के लिए गहन शिक्षण AI का उपयोग करता है। यह क्या करता है, यह स्वस्थ बायोप्सी नमूनों में भी, वृद्ध कोशिकाओं में परिवर्तन के आधार पर स्तन कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी की अनुमति देता है।

शोधकर्ताओं ने 4,382 स्वस्थ महिलाओं के स्तन ऊतक बायोप्सी का उपयोग करके एक पूर्वव्यापी समूह अध्ययन किया। इन नमूनों का विश्लेषण न्यूक्लियर सेनेसेंस प्रिडिक्टर (एनयूएसपी) नामक गहन शिक्षण उपकरण से किया गया। एआई मॉडल ने वृद्ध कोशिकाओं का पता लगाने और ऊतक के भीतर उनके वितरण को निर्धारित करने के लिए विभिन्न प्रकार के ऊतक में 32 मिलियन से अधिक नाभिकों की जांच की। उपकला, वसा, और स्ट्रोमल ऊतक में इन वृद्ध कोशिकाओं के सावधानीपूर्वक मूल्यांकन के माध्यम से, एआई प्रणाली भविष्य के कैंसर के जोखिम के साथ वृद्धावस्था के पैटर्न को सहसंबंधित करने में सक्षम थी। संदर्भ के लिए, एपिथेलियल ऊतक स्तन नलिकाओं सहित शरीर में ग्रंथियों और सतहों की परत बनाता है, जहां अक्सर कैंसर शुरू होता है। वसा ऊतक वसा कोशिकाओं से बना होता है जो ऊर्जा संग्रहीत करता है, और स्ट्रोमल ऊतक अंगों को संरचनात्मक सहायता प्रदान करता है, जिसमें संयोजी ऊतक भी शामिल हैं जो उपकला कोशिकाओं को घेरते हैं और उनका समर्थन करते हैं।

कुल परिणाम अधिक थे सिर्फ वादा करने से ज्यादा. जिन महिलाओं के ऊतक के नमूनों में बुढ़ापा के विशिष्ट पैटर्न दिखाई दिए, उनमें स्तन कैंसर विकसित होने की संभावना अधिक या कम थी, जो पता लगाए गए बुढ़ापे के प्रकार पर निर्भर करता है। उदाहरण के लिए, एक मॉडल (डीएनए क्षति के कारण होने वाली बुढ़ापा पर प्रशिक्षित) ने उच्च कैंसर जोखिम का संकेत दिया जब ऊतक में उच्च स्तर की वृद्ध कोशिकाएं मौजूद थीं। एक अन्य मॉडल (दवा-प्रेरित बुढ़ापा पर प्रशिक्षित) ने उसी जोखिम को कम करते हुए एक सुरक्षात्मक प्रभाव का सुझाव दिया।

गेल मॉडल की तुलना में - जो स्तन कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी के लिए वर्तमान नैदानिक ​​​​स्वर्ण मानक है - एआई मॉडल ने कहीं बेहतर सटीकता का प्रदर्शन किया है। गेल स्कोर के साथ संयुक्त होने पर, एआई मॉडल ने बाधाओं का अनुपात (यह माप कि कुछ जोखिम कारक परिणामों की कितनी दृढ़ता से भविष्यवाणी करते हैं) को 4.70 तक बढ़ा दिया, जो अकेले गेल स्कोर की भविष्यवाणी शक्ति का लगभग पांच गुना है।

यह सफलता, यदि और जब व्यावसायीकरण की जाती है, तो चिकित्सकों को उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों की पहचान करने और बहुत जरूरी हस्तक्षेप प्रदान करने का एक और अधिक परिष्कृत तरीका प्रदान कर सकती है। विकसित होने से कई साल पहले स्तन कैंसर के खतरे की भविष्यवाणी करने की क्षमता पहले से ही निदान और अधिक व्यक्तिगत स्क्रीनिंग कार्यक्रमों को जन्म दे सकती है, कम जोखिम वाली महिलाओं के लिए अनावश्यक परीक्षणों को कम कर सकती है और उच्च जोखिम वाले व्यक्तियों के लिए निगरानी बढ़ा सकती है।

एआई की क्षमता यहां बहुत अधिक है, खासकर जब कैंसर निदान को आगे बढ़ाने की बात आती है। हालाँकि तकनीक अभी भी विकास में है (और काफी समय के लिए होगी), इसके अनुप्रयोग से स्तन कैंसर की जांच में क्रांति आ सकती है। मानक ऊतक नमूनों का उपयोग करके, इस एआई पद्धति को विश्व स्तर पर तैनात किया जा सकता है।

हालांकि उक्त मॉडल को परिष्कृत करने के लिए बहुत सारे अतिरिक्त शोध की आवश्यकता है, जोखिम की बेहतर भविष्यवाणी से कैंसर का पहले पता लगाया जा सकता है, अधिक प्रभावी उपचार योजनाएं बनाई जा सकती हैं और अंततः, स्तन कैंसर से मृत्यु दर कम हो सकती है। यह एआई का वास्तविक दुनिया का अनुप्रयोग है जिसे हर कोई अपना सकता है।