सार:
शोधकर्ताओं ने क्रोमएजनेट नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रणाली विकसित की है, जो साधारण सूक्ष्मदर्शी द्वारा प्राप्त त्रि-आयामी कोशिका छवियों से डीएनए संरचना में छिपी उम्र बढ़ने की विशेषताओं की पहचान कर सकती है, जो रक्त स्टेम सेल उम्र बढ़ने के अध्ययन के लिए एक नया उपकरण प्रदान करती है और भविष्य में उम्र बढ़ने में देरी करने के तरीकों की खोज करती है।
जैसे-जैसे उम्र बढ़ती है, शरीर की रक्त कोशिकाओं का उत्पादन करने की क्षमता धीरे-धीरे कम हो जाएगी। यह परिवर्तन हेमेटोपोएटिक प्रणाली के कार्य में गिरावट से निकटता से संबंधित है। हेमेटोपोएटिक स्टेम कोशिकाएं लाल रक्त कोशिकाओं, सफेद रक्त कोशिकाओं और प्लेटलेट्स जैसे विभिन्न रक्त घटकों के उत्पादन के लिए जिम्मेदार होती हैं, लेकिन उम्र बढ़ने के दौरान इन कोशिकाओं में होने वाले आंतरिक परिवर्तन अक्सर इतने सूक्ष्म होते हैं कि माइक्रोस्कोप के अवलोकन से भी उन्हें सीधे पता लगाना मुश्किल होता है।
इस समस्या को हल करने के लिए, स्पेन के बेल्वाइट बायोमेडिकल रिसर्च इंस्टीट्यूट, बार्सिलोना सुपरकंप्यूटिंग सेंटर और बार्सिलोना ग्लोबल हेल्थ इंस्टीट्यूट की एक शोध टीम ने संयुक्त रूप से ChromAgeNet विकसित किया। प्रणाली उम्र बढ़ने से संबंधित छिपी हुई विशेषताओं को खोजने के लिए नाभिक के अंदर डीएनए के स्थानिक संगठन का अध्ययन करने के लिए कोशिका नाभिक की त्रि-आयामी छवियों का विश्लेषण करती है।
"एजिंग सेल" पत्रिका में प्रकाशित अध्ययन में, वैज्ञानिकों ने सत्यापन के लिए माउस हेमेटोपोएटिक स्टेम कोशिकाओं का उपयोग किया। परिणाम बताते हैं कि ChromAgeNet लगभग 77% की सटीकता के साथ युवा कोशिकाओं को वृद्ध कोशिकाओं से अलग कर सकता है, जो पारंपरिक मशीन लर्निंग मॉडल से बेहतर है जो पहले कृत्रिम रूप से सेट सुविधाओं पर निर्भर थे।
शोध टीम ने बताया कि नाभिक के अंदर डीएनए सरल रैखिक रूप में मौजूद नहीं होता है, बल्कि प्रोटीन के साथ मिलकर क्रोमैटिन नामक एक जटिल संरचना बनाता है। क्रोमैटिन की व्यवस्था जिस तरह से की जाती है वह इस बात को प्रभावित करता है कि कौन से जीन सक्रिय होते हैं, जो बदले में कोशिका की पहचान और कार्य को निर्धारित करता है। जैसे-जैसे हमारी उम्र बढ़ती है, यह त्रि-आयामी संरचना धीरे-धीरे बदलती है, लेकिन इन परिवर्तनों को नग्न आंखों से पहचानना अक्सर मुश्किल होता है।
कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए, शोधकर्ताओं ने पहले डीएनए को लेबल करने के लिए सामान्य फ्लोरोसेंट डाई डीएपीआई का उपयोग किया, और फिर कोशिका नाभिक की त्रि-आयामी सूक्ष्म छवियां प्राप्त कीं। तंत्रिका नेटवर्क तब बड़ी संख्या में नमूनों से युवा और पुरानी कोशिकाओं के बीच सूक्ष्म अंतर सीखता है और एक निर्णय मॉडल बनाता है।
आगे के विश्लेषण में पाया गया कि ChromAgeNet सेल आकार या आकृति जैसे पारंपरिक संकेतकों पर ध्यान केंद्रित नहीं करता है, बल्कि अंतरिक्ष में क्रोमैटिन के संगठन की जटिलता, सेल नाभिक के किनारे के पास हेटरोक्रोमैटिन का वितरण और कुछ उच्च घनत्व वाले क्रोमैटिन संघनन क्षेत्रों जैसे विवरणों पर ध्यान केंद्रित करता है। इन संरचनात्मक विशेषताओं, जिन्हें अतीत में मापना मुश्किल था, में कोशिका आयु से संबंधित महत्वपूर्ण जानकारी शामिल हो सकती है।
शोधकर्ताओं ने प्रूफ-ऑफ-कॉन्सेप्ट प्रयोग भी किए। उन्होंने विभिन्न प्रकार की एपिजेनेटिक दवाओं के साथ उम्र बढ़ने वाली हेमेटोपोएटिक स्टेम कोशिकाओं का इलाज किया और फिर क्रोमएजनेट का उपयोग यह विश्लेषण करने के लिए किया कि क्या दवाओं ने डीएनए संगठन पैटर्न को बदल दिया है और इसे युवा कोशिकाओं की संरचनात्मक विशेषताओं के समान बना दिया है।
परिणाम बताते हैं कि उपकरण वास्तव में दवा उपचार के बाद होने वाले संरचनात्मक परिवर्तनों का पता लगा सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि क्या कुछ कोशिकाएं "युवा विशेषताओं" में बदल गई हैं। हालांकि, शोध टीम ने इस बात पर जोर दिया कि इसका मतलब यह नहीं है कि इन दवाओं ने वास्तव में कोशिकाओं को युवा अवस्था में बहाल कर दिया है, न ही वे यह साबित कर सकते हैं कि कोशिका के कार्य बहाल हो गए हैं। वर्तमान परिणाम केवल उम्र से संबंधित संरचनात्मक परिवर्तनों और हस्तक्षेपों के प्रति उनकी प्रतिक्रियाओं की पहचान करने के लिए एआई की क्षमता को दर्शाते हैं।
शोधकर्ताओं ने कहा कि उम्र बढ़ने के तंत्र का अध्ययन करने के लिए अधिक व्यापक जानकारी प्रदान करने के लिए भविष्य में इस तकनीक का उपयोग अन्य जैविक आयु मूल्यांकन उपकरणों जैसे एपिजेनेटिक घड़ियों के साथ संयोजन में किया जा सकता है। डीएपीआई स्टेनिंग की कम लागत और व्यापक अनुप्रयोग के कारण, भविष्य में बड़ी मात्रा में कोशिकाओं से विभिन्न दवाओं और हस्तक्षेपों के प्रभावों का त्वरित मूल्यांकन करने के लिए क्रोमएजनेट का उपयोग उच्च-थ्रूपुट स्क्रीनिंग प्रयोगों में किए जाने की उम्मीद है।
टीम ने ChromAgeNet मॉडल और संबंधित त्रि-आयामी सेल छवि डेटा का भी खुलासा किया, उम्मीद है कि अन्य शोध संस्थान इन परिणामों के आधार पर सेल आयु मूल्यांकन तकनीक में और सुधार कर सकते हैं। शोधकर्ताओं का मानना है कि डीएनए की त्रि-आयामी संरचना में उम्र बढ़ने की जानकारी का खजाना छिपा हुआ है, और कृत्रिम बुद्धिमत्ता वैज्ञानिकों को इन संकेतों को अभूतपूर्व तरीके से पढ़ने में मदद कर रही है, जिससे उम्र बढ़ने की प्रक्रिया को समझने और संभावित एंटी-एजिंग उपचार विकसित करने के लिए नई शोध दिशाएं खुल रही हैं।
टिप्पणियाँ