by-Ravindra Sikarwar
नई दिल्ली: गूगल डीपमाइंड और येल यूनिवर्सिटी के वैज्ञानिकों ने एक अभूतपूर्व आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) प्रणाली विकसित की है, जो जैविक प्रक्रियाओं की गहन समझ प्रदान कर रही है। इस एआई मॉडल ने कैंसर कोशिकाओं के व्यवहार से जुड़ी एक नई परिकल्पना उत्पन्न की है, जिसकी पुष्टि प्रयोगशाला में जीवित मानव कोशिकाओं पर की गई है। यह खोज कैंसर उपचार के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण प्रगति साबित हो सकती है, विशेष रूप से उन ट्यूमरों के लिए जो प्रतिरक्षा प्रणाली से छिपे रहते हैं। गूगल के सीईओ सुंदर पिचाई ने इसे विज्ञान में एआई की एक रोमांचक मील का पत्थर बताया है।
यह सहयोगी अनुसंधान 15 अक्टूबर 2025 को घोषित किया गया, जिसमें गूगल की जेम्मा श्रृंखला पर आधारित एक नया फाउंडेशन मॉडल, सेल2सेंटेंस-स्केल 27बी (सी2एस-स्केल) का उपयोग किया गया। यह 27 अरब पैरामीटर वाला मॉडल अब तक का सबसे बड़ा और जटिल एआई सिस्टम है, जो एकल कोशिकाओं के डेटा का विश्लेषण करने के लिए डिजाइन किया गया है। इस मॉडल ने कैंसर इम्यूनोथेरेपी की एक बड़ी चुनौती पर ध्यान केंद्रित किया: “कोल्ड” ट्यूमर, जो शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए अदृश्य रहते हैं। इन ट्यूमरों को “हॉट” बनाने के लिए, अर्थात प्रतिरक्षा कोशिकाओं के लिए दृश्यमान बनाने के लिए, एंटीजन प्रेजेंटेशन प्रक्रिया को बढ़ावा देना आवश्यक है, जहां कोशिकाएं सतह पर प्रतिरक्षा-उत्तेजक संकेत प्रदर्शित करती हैं।
सी2एस-स्केल मॉडल को एक विशेष कार्य सौंपा गया: एक ऐसा दवा ढूंढना जो सशर्त रूप से प्रतिरक्षा संकेत को बढ़ाए, लेकिन केवल एक विशिष्ट “इम्यून-कॉन्टेक्स्ट-पॉजिटिव” वातावरण में, जहां इंटरफेरॉन (एक प्रमुख प्रतिरक्षा-सिग्नलिंग प्रोटीन) की कम मात्रा पहले से मौजूद हो, लेकिन एंटीजन प्रेजेंटेशन को प्रेरित करने के लिए अपर्याप्त हो। यह सशर्त तर्क क्षमता स्केलिंग के कारण उभरी एक नई विशेषता है; छोटे मॉडलों में यह संभव नहीं था। मॉडल ने एक दोहरे-संरचना वर्चुअल स्क्रीन का उपयोग किया, जिसमें दो चरण शामिल थे:
- इम्यून-कॉन्टेक्स्ट-पॉजिटिव: वास्तविक रोगी ट्यूमर सैंपल का उपयोग, जहां ट्यूमर-प्रतिरक्षा अंतर्क्रियाएं बरकरार हैं और इंटरफेरॉन सिग्नलिंग की कम स्तर मौजूद है।
- इम्यून-कॉन्टेक्स्ट-न्यूट्रल: अलग-अलग सेल लाइन डेटा का उपयोग, जहां कोई प्रतिरक्षा संदर्भ नहीं है।
मॉडल ने 4,000 से अधिक दवाओं के प्रभाव का अनुकरण किया और उन दवाओं की भविष्यवाणी की जो केवल पहले संदर्भ में एंटीजन प्रेजेंटेशन को बढ़ाएंगी, ताकि रोगी-संबंधित सेटिंग पर फोकस रहे। परिणामों में से 10-30 प्रतिशत दवाएं पहले से ज्ञात थीं, जबकि शेष अप्रत्याशित थीं, जिनका कैंसर इम्यूनोथेरेपी से कोई पूर्व ज्ञात संबंध नहीं था।
सबसे उल्लेखनीय खोज किनेज सीके2 इनहिबिटर सिलमिटासर्टिब (सीएक्स-4945) थी। मॉडल ने भविष्यवाणी की कि यह दवा “इम्यून-कॉन्टेक्स्ट-पॉजिटिव” सेटिंग में एंटीजन प्रेजेंटेशन को मजबूती से बढ़ाएगी, लेकिन “इम्यून-कॉन्टेक्स्ट-न्यूट्रल” में कोई प्रभाव नहीं दिखाएगी। यह परिकल्पना पूरी तरह नई थी, क्योंकि सीके2 को कई सेलुलर कार्यों में शामिल माना जाता है, लेकिन सिलमिटासर्टिब के माध्यम से एमएचसी-आई अभिव्यक्ति या एंटीजन प्रेजेंटेशन को बढ़ाने का कोई पूर्व साहित्यिक प्रमाण नहीं था।
येल वैज्ञानिकों ने इस भविष्यवाणी को मानव न्यूरोएंडोक्राइन सेल मॉडलों में परीक्षण किया, जो मॉडल के प्रशिक्षण डेटा का हिस्सा नहीं थे। प्रयोगों ने पुष्टि की:
- सिलमिटासर्टिब अकेले कोई प्रभाव नहीं दिखाता।
- इंटरफेरॉन की कम खुराक अकेले मामूली प्रभाव दिखाती है।
- दोनों का संयोजन एमएचसी-आई (एंटीजन प्रेजेंटेशन) में लगभग 50 प्रतिशत की वृद्धि करता है, जिससे ट्यूमर प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए अधिक दृश्यमान हो जाता है।
यह सिनर्जिस्टिक प्रभाव “कोल्ड” ट्यूमरों को “हॉट” बनाने का एक नया मार्ग सुझाता है, जो मौजूदा इम्यूनोथेरेपी के प्रतिरोधी ट्यूमरों के लिए उपयोगी हो सकता है।
सुंदर पिचाई ने एक्स (पूर्व ट्विटर) पर पोस्ट किया: “विज्ञान में एआई के लिए एक रोमांचक मील का पत्थर: हमारा सी2एस-स्केल 27बी फाउंडेशन मॉडल, येल के साथ मिलकर बनाया गया और जेम्मा पर आधारित, ने कैंसर सेलुलर व्यवहार के बारे में एक नई परिकल्पना उत्पन्न की, जिसकी वैज्ञानिकों ने जीवित कोशिकाओं में प्रयोगात्मक सत्यापन किया।” उन्होंने जोड़ा कि अधिक प्रीक्लिनिकल और क्लिनिकल परीक्षणों के साथ, यह खोज कैंसर से लड़ने के लिए नई थेरेपी विकसित करने का एक आशाजनक मार्ग प्रकट कर सकती है। इस पोस्ट को लाखों व्यूज मिले और सोशल मीडिया पर विविध प्रतिक्रियाएं आईं।
एक पूर्व गूगल इंजीनियर ने लिखा: “यह ठीक वही है जहां एआई का सबसे बड़ा सामाजिक प्रभाव है—ऑन्कोलॉजी जैसे मौलिक विज्ञान में प्रगति को तेज करना।” एक अन्य यूजर ने कहा: “कैंसर से लड़ना अन्य फ्रंटियर लैब्स द्वारा उत्पादित मनोरंजन से कहीं अधिक महत्वपूर्ण है।” एक व्यक्ति ने व्यक्तिगत अनुभव साझा किया: “मेरे पिता कैंसर से लड़ रहे हैं, इसलिए एआई संसाधनों को तेजी से थेरेपी विकसित करने के लिए समर्पित करने की बहुत जरूरत है। धन्यवाद गूगल।”
यह खोज दर्शाती है कि बड़े पैमाने के एआई मॉडल पारंपरिक परीक्षण-त्रुटि विधियों की बजाय हजारों वर्चुअल प्रयोग चलाकर अज्ञात संबंधों को उजागर कर सकते हैं। येल टीम अब इस तंत्र की गहन जांच कर रही है और अन्य एआई-जनित परिकल्पनाओं का परीक्षण कर रही है। मॉडल और इसके संसाधन अब शोध समुदाय के लिए उपलब्ध हैं, जो जीवन की भाषा को अनुवादित करने में सहायता करेंगे। यह प्रगति एआई को एक वर्चुअल प्रयोगशाला के रूप में स्थापित करती है, जो चिकित्सा विज्ञान को तेजी से आगे बढ़ा सकती है।