डॉ विजय गर्ग
“सिलिकॉन सेल” की अवधारणा परिष्कृत कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) मॉडल के विकास को संदर्भित करती है जो जीवित जैविक कोशिकाओं के कम्प्यूटेशनल प्रतिकृति के रूप में कार्य करते हैं। ये एआई सेल मॉडल शोधकर्ताओं को सिलिको (कंप्यूटर में) में जटिल कोशिका व्यवहार और बातचीत का अनुकरण करने की अनुमति देकर बायोमेडिसिन में क्रांति लाने के लिए तैयार हैं, जिससे खोज और चिकित्सीय विकास नाटकीय रूप से तेज हो जाता है। सिलिकॉन सेल मॉडल क्या है? सिलिकॉन सेल मॉडल का उद्देश्य वास्तविक कोशिका या उप-प्रणाली का सटीक, तंत्र आधारित डिजिटल प्रतिनिधित्व होना है। सरल वक्र-फिटिंग मॉडलों के विपरीत, ये एआई संचालित प्रतिकृतिएं “डाउन-अप” हैं, जिनमें प्रोटीन, जीन और चयापचय जैसे सभी आणविक घटकों की प्रयोगात्मक रूप से निर्धारित गुण और गतिशील पैरामीटर स्पष्ट रूप से शामिल होते हैं। लक्ष्य केवल डेटा को फिट करने के बजाय सेल की सिस्टम-स्तरीय व्यवहार की सटीक गणना करना है। यदि गणनाकृत व्यवहार प्रयोगात्मक अवलोकनों से मेल नहीं खाता है, तो यह वर्तमान जैविक समझ या मॉडल की संरचना में एक त्रुटि का संकेत देता है, जिससे मॉडल को झूठा और परिष्कृत किया जाता है। बायोमेडिसिन में परिवर्तनकारी क्षमता एआई सेल मॉडल बायोमेडिकल अनुसंधान, दवा विकास और व्यक्तिगत चिकित्सा के संचालन को मौलिक रूप से बदलने का वादा करते हैं
द्रुत औषधि खोज: शोधकर्ता महंगे और समय लेने वाले भौतिक प्रयोगशाला प्रयोगों में शामिल होने से पहले आभासी स्वस्थ और बीमार कोशिकाओं (जैसे कैंसर कोशिकाएं) पर लाखों संभावित दवा यौगिकों के प्रभाव का त्वरित अनुकरण कर सकते हैं। इससे स्क्रीनिंग समय और विकास लागत में महत्वपूर्ण कमी हो सकती है।
रोग मॉडलिंग: मॉडल यह अनुमान लगा सकते हैं कि कैंसर या न्यूरोडेजेनेरेटिव डिसऑर्डर जैसी विशिष्ट बीमारी सेल्युलर स्तर पर कैसे आगे बढ़ेगी, जिसमें सिमुलेशन भी शामिल है कि कोशिकाएं उपचार का प्रतिरोध कैसे कर सकती हैं। इससे रोग तंत्र में गहरी अंतर्दृष्टि मिलती है।
परिशुद्धता और व्यक्तिगत चिकित्सा: रोगी की कोशिकाओं का एक “डिजिटल जुड़वां” बनाकर, डॉक्टर उस व्यक्ति के लिए सबसे प्रभावी उपचार निर्धारित करने के लिए सिलिको में विभिन्न उपचार विकल्पों का परीक्षण कर सकते हैं, जिससे अत्यधिक वैयक्तिकृत उपचार रणनीतियों का पता चलता है।
सेल्युलर डायनामिक्स को समझें: एआई मॉडल जटिल जैविक घटनाओं का अध्ययन करने के लिए अमूल्य हैं, जैसे कि स्टेम कोशिकाएं विशेषज्ञ कोशिकाओं में कैसे बदल जाती हैं, प्रतिरक्षा कोशिकाएँ हमले को किस प्रकार समन्वयित करती हैं, या कोशिकाएं जीन अभिव्यक्ति को नियंत्रित करते हैं।
ऊतक और अंग मॉडलिंग: एकल-कोशिका एआई मॉडल द्वारा रखी गई नींव को “टीशू फाउंडेशन मॉडल” बनाने के लिए विस्तारित किया जा रहा है जो उनके मूल वातावरण में विभिन्न कोशिका प्रकारों के बीच भौतिक और कार्यात्मक संबंध सीखते हैं, जैसे कि ट्यूमर सूक्ष्म पर्यावरण। चुनौतियां और भविष्य की दिशाएं हालांकि यह वादा बहुत बड़ा है, लेकिन सिलिकॉन सेल की पूरी क्षमता को प्राप्त करने में महत्वपूर्ण चुनौतियां बनी हुई हैं
डेटा आवश्यकताएं: अत्यधिक सटीक मॉडल बनाने के लिए आणविक बातचीत, कोशिका संरचना और गतिशीलता के बारे में उच्च गुणवत्ता वाले, विविध और बहुआयामी जैविक डेटा की बड़ी मात्रा की आवश्यकता होती है।
कम्प्यूटेशनल पावर: इन बड़े पैमाने पर, जटिल एआई मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए उच्च शक्ति वाले कंप्यूटिंग बुनियादी ढांचे की आवश्यकता होती है।
वैलिडेशन और इंटरऑपरेबिलिटी: मॉडल को वास्तविक दुनिया के जैविक प्रयोगों के खिलाफ कठोरता से मान्य किया जाना चाहिए। इसके अलावा, मॉडल और उनके डेटा को वैश्विक वैज्ञानिक समुदाय के लिए खुले तौर पर सुलभ और सहकार्य योग्य बनाने के लिए मानकीकरण की आवश्यकता है। एआई सेल मॉडलों का सफल कार्यान्वयन एक अंतर-अनुशासनात्मक प्रयास है, जो “आभासी कोशिका” बनाने के लिए सिस्टम बायोलॉजी, एआई/मशीन लर्निंग, जैवसूचना और उन्नत कंप्यूटिंग को एकीकृत करता है – जैविक रूप से यथार्थवादी एआई प्रणालियों की ओर एक आवश्यक कदम जो अगली पीढ़ी को बायोमेडिकल चलाएगा
