AI मॉडल ने स्ट्रोक के जोखिम से जुड़े 18 आनुवंशिक रूपांतरों की पहचान की

टेक्नोलॉजी यूनिवर्सिटी सिडनी (UTS) के शोधकर्ताओं ने एक नवीन AI मॉडल विकसित किया है जो इस्केमिक स्ट्रोक के जोखिम से जुड़े 18 आनुवंशिक रूपांतरों की पहचान करता है। यह स्ट्रोक का सबसे सामान्य प्रकार है, जो मस्तिष्क के एक हिस्से में रक्त आपूर्ति अवरुद्ध होने के कारण होता है। यह प्रगति व्यक्तिगत स्ट्रोक आकलनों को बेहतर बनाने के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करती है, जिससे रोकथाम की रणनीतियों में सुधार हो सकता है।

अध्ययन में यह बताया गया है कि उच्च आनुवंशिक जोखिम स्कोर वाले व्यक्तियों में स्ट्रोक का जोखिम 22% अधिक होता है। यह मॉडल एक ट्रांसफार्मर-आधारित AI तकनीक का उपयोग करता है, जो बड़े भाषा मॉडलों जैसे ChatGPT में उपयोग की जाती है, ताकि आनुवंशिक विविधताओं और उनके जीनोम में अंतःक्रियाओं का विश्लेषण किया जा सके। यह विधि स्वास्थ्य डेटा सेट के खिलाफ परीक्षण करने पर मौजूदा आनुवंशिक जोखिम आकलन उपकरणों की तुलना में बेहतर प्रदर्शन दिखाती है।

शोध के प्रमुख लेखक युए (एरिक) यांग ने कहा कि उनका मॉडल स्ट्रोक के रोगियों और गैर-रोगियों के बीच अंतर करने में पिछले उपकरणों की तुलना में अधिक सटीक था। इस शोध में यूके बायोबैंक और अमेरिका के ऑल-ऑफ-यूज डेटाबेस से आनुवंशिक और स्वास्थ्य डेटा का उपयोग किया गया था, जिससे मॉडल की प्रभावशीलता को और मान्यता मिली।

अध्ययन में मस्तिष्क की कॉर्टेक्स ऊतकों में EDEM2 जीन को स्ट्रोक संवेदनशीलता का एक महत्वपूर्ण योगदानकर्ता बताया गया है, जो स्ट्रोक के पीछे के जैविक तंत्रों पर भविष्य के शोध के लिए एक संभावित लक्ष्य सुझाता है। स्ट्रोक वैश्विक स्तर पर मृत्यु का दूसरा प्रमुख कारण है, जिसमें लगभग 46,000 ऑस्ट्रेलियाई हर साल प्रभावित होते हैं, और एक तिहाई उत्तरजीवी मध्यम से गंभीर विकलांगताओं का सामना करते हैं।

शोध टीम अब एक मल्टीमोडल AI सिस्टम विकसित करने पर ध्यान केंद्रित कर रही है, जो आनुवंशिक आकलनों को नैदानिक और जीवनशैली डेटा के साथ एकीकृत करता है। ऑस्ट्रेलियाई आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इंस्टीट्यूट के निदेशक जी जू ने कहा कि आनुवंशिक जानकारी को स्थापित नैदानिक जोखिम कारकों के साथ मिलाने से अधिक व्यापक जोखिम आकलन और बेहतर रोकथाम रणनीतियों की संभावना बढ़ सकती है। आगामी उपकरण विभिन्न डेटा प्रकारों को एकीकृत करने का लक्ष्य रखता है, जिसमें स्वास्थ्य सर्वेक्षण और इमेजिंग शामिल हैं, ताकि स्ट्रोक जोखिम का मूल्यांकन और अन्य स्वास्थ्य स्थितियों जैसे एंडोमेट्रियोसिस को संबोधित किया जा सके।