दुर्लभ घटना का पता लगाने (RED) पाइपलाइन का योजनाबद्ध आरेख। श्रेय: एनपीजे प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी (2025)। डीओआई: 10.1038/एस41698-025-01015-3
जब कैंसर फैलता है, तो छोटी मात्रा में कोशिकाएं ट्यूमर से अलग हो सकती हैं और रक्तप्रवाह में फैल सकती हैं। तरल बायोप्सी रक्त के नमूनों में तैरती इन कैंसर कोशिकाओं का पता लगाकर कैंसर की उपस्थिति का पता लगाने का एक साधन है। हालाँकि, वर्तमान अत्याधुनिक तरीकों के लिए प्रशिक्षित विशेषज्ञों को कई घंटों की अवधि में एक स्लाइड पर संभावित लाखों कोशिकाओं में से हजारों कोशिकाओं की छवियों की समीक्षा करने की आवश्यकता होती है।
अब, यूएससी विटर्बी स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग और यूएससी डोर्नसाइफ कॉलेज ऑफ लेटर्स, आर्ट्स एंड साइंसेज के शोधकर्ताओं ने लाखों सामान्य रक्त कोशिकाओं के बीच कुछ कैंसर कोशिकाओं का पता लगाने को स्वचालित करने के लिए एक नया एआई एल्गोरिदम विकसित किया है।
लगभग 10 मिनट में, एल्गोरिदम “घास के ढेर में सुइयों” को खोजने में सक्षम है, कैंसर का अधिक तेज़ी से पता लगाने के लिए, यह निर्धारित करने के लिए कि क्या कैंसर वापस आ गया है और संभावित रूप से, उपचार को सूचित करता है।
RED (रेयर इवेंट डिटेक्शन) नामक नए एल्गोरिदम की रूपरेखा एक पेपर में दी गई है एनपीजे प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी जेवियर मुर्गोइटियो-एसांडी द्वारा जो पीएच.डी. थे। यूएससी एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग विभाग (मशीन लर्निंग और कृत्रिम बुद्धिमत्ता पर केंद्रित), उनके सलाहकार, असद ओबेरई, एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग के प्रोफेसर, और पीटर कुह्न, विश्वविद्यालय के प्रोफेसर, डीन के बायोलॉजिकल साइंसेज के प्रोफेसर और बायोलॉजिकल साइंसेज, मेडिसिन, बायोमेडिकल इंजीनियरिंग, एयरोस्पेस और मैकेनिकल इंजीनियरिंग और यूरोलॉजी के प्रोफेसर सहकर्मियों के साथ।
जबकि कुह्न ने अपने पूरे करियर में, कैंसर से संबंधित कोशिकाओं का पता लगाने को सुव्यवस्थित करने के लिए सिस्टम बनाए हैं, इस सहयोग के माध्यम से विकसित गहन शिक्षण दृष्टिकोण इस प्रक्रिया को सुपरचार्ज करने का एक तरीका है।
ओबेराय बताते हैं, “मशीनों को इंसानों की तरह सूचनाओं को संग्रहित करने की ज़रूरत नहीं है।”
RED तरल बायोप्सी के लिए मौजूदा कम्प्यूटेशनल उपकरणों की तुलना में अलग तरह से काम करता है जिसके लिए मानव को लूप में रहने की आवश्यकता होती है। वास्तव में, कैंसर कोशिका की विशिष्ट, ज्ञात विशेषताओं की तलाश करने और लाखों कोशिकाओं को छोटे समूहों में समूहित करने के बजाय, RED को यह जानने की भी आवश्यकता नहीं है कि वह जिस “सुई” की खोज कर रही है वह क्या ढूंढ रही है। पसंद करना।
ओबेराय के अनुसार, जो पेपर पर संबंधित लेखक हैं, RED असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए एआई का उपयोग करता है और दुर्लभता के आधार पर हर चीज को रैंक करता है – सबसे असामान्य निष्कर्ष शीर्ष पर आते हैं।
उस “सेसम स्ट्रीट” गाने की तरह, एल्गोरिदम बताता है कि “इनमें से एक चीज़ दूसरों की तरह नहीं है।” या जैसा कि कुह्न कहते हैं, एल्गोरिदम लाखों कोशिकाओं को देख सकता है और “आउटलेर्स को गैर-आउटलेर्स से अलग कर सकता है।”
यह कार्य स्तन कैंसर से संबंधित ओबेराय और कुह्न के पिछले कार्य पर आधारित है।
यह कुह्न के लिए व्यक्तिगत है, जिन्होंने इस विषय पर एक दशक से अधिक समय तक काम किया है। उनकी मां को स्तन कैंसर का पता चला था और यूएससी मिशेलसन सेंटर में कैंसर के कन्वर्जेंट साइंस इंस्टीट्यूट के निदेशक के रूप में कुह्न ने स्तन से संबंधित मानव-एनोटेटेड डेटा का एक बड़ा संग्रह तैयार किया है। कैंसर।
इसने संयुक्त अनुसंधान टीम को एल्गोरिदम का दो तरीकों से परीक्षण करने की अनुमति दी: पहले उन्नत स्तन कैंसर वाले ज्ञात रोगियों के रक्त परिणामों को देखना, फिर दूसरे परीक्षण में सामान्य रक्त नमूनों में कैंसर कोशिकाओं को जोड़कर देखना। यदि RED उन्हें ढूंढ सके। एल्गोरिथ्म:
- 99% अतिरिक्त उपकला कैंसर कोशिकाएं पाई गईं
- 97% अतिरिक्त एन्डोथीलियल कोशिकाएँ मिलीं
- इसने समीक्षा के लिए डेटा की मात्रा भी 1,000 गुना कम कर दी।
ओबेराय का कहना है कि मानवीय पूर्वाग्रह को दूर करने के अलावा, “हम पुराने दृष्टिकोण की तुलना में अधिक संकेत ढूंढने में सक्षम हैं। हम पुराने दृष्टिकोण की तुलना में दोगुनी दिलचस्प कोशिकाएं ढूंढने में सक्षम थे।”
वह आगे कहते हैं, “यह पेपर इस तकनीक को कैंसर से जुड़ी ‘दिलचस्प’ कोशिकाओं को कम्प्यूटेशनल रूप से अलग करने के एक तरीके के रूप में स्थापित करता है।” (उसका मतलब “दिलचस्प” है जिस तरह से एक अपराध संदिग्ध “रुचि का व्यक्ति” होता है।)
यह नया दृष्टिकोण पहले से ही महत्वपूर्ण लाभ दे रहा है और इसे स्तन कैंसर, अग्नाशय कैंसर और मल्टीपल मायलोमा जैसे कैंसर के परिणामों को समझने के लिए लागू किया जा रहा है।
कुह्न कार्य के प्रभाव के बारे में बताते हैं। ,[This] यह भूसे के ढेर का विश्लेषण करने का एक बिल्कुल नया और कई मायनों में गैर-स्पष्ट तरीका है जो नए एआई-संचालित, गहन शिक्षण-संचालित विकास की एक पूरी लहर को ट्रिगर करता है।”
उन्हें उम्मीद है कि यह और भविष्य के पेपर निम्नलिखित प्रश्नों के उत्तर देकर रोगी की यात्रा के तीन महत्वपूर्ण हिस्सों में सहायता कर सकते हैं:
- क्या मुझे कैंसर है?
- क्या मेरा कैंसर ख़त्म हो गया है या वापस आ रहा है?
- मेरे कैंसर के लिए सबसे अच्छा अगला उपचार क्या है?
कुह्न कहते हैं, “रोगी की यात्रा के उन सभी हिस्सों में, हम रक्त से डेटा का समर्थन करना चाहते हैं।”
“यह वास्तव में महान उदाहरणों में से एक है जहां आधुनिक एआई वास्तव में हमारे स्वास्थ्य देखभाल अनुसंधान के तरीके को बदल रहा है। हमारा अगला कदम यह है कि हम रोगियों के रक्त में कैंसर का जल्द पता लगाने की हमारी क्षमता को मौलिक रूप से बदलने के लिए एआई में सबसे आगे रहना जारी रखें।”
ओबेराय के अनुसार, यह अभिसरण अनुसंधान का भी एक बड़ा उदाहरण है, जहां विज्ञान और इंजीनियरिंग के विभिन्न क्षेत्रों में विशेषज्ञता वाले शोधकर्ता एक कठिन समस्या का प्रभावशाली समाधान खोजने के लिए एक साथ आए हैं।
अधिक जानकारी:
जेवियर मुर्गोइटियो-एसांडी एट अल, तरल बायोप्सी परख में दुर्लभ घटनाओं का बिना पर्यवेक्षण के पता लगाना, एनपीजे प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी (2025)। डीओआई: 10.1038/एस41698-025-01015-3
उद्धरण: स्वचालित एल्गोरिदम केवल 10 मिनट में रक्त के नमूनों में कैंसर का पता लगा सकता है (2025, 17 अक्टूबर) 17 अक्टूबर 2025 को लोकजनताnews/2025-10-automated-algorithm-cancer-blood-samples.html से लिया गया।
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