हिब्रू विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने एक नई विधि विकसित की है जो जांच करती है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता कोशिकाओं को वर्गीकृत करना कैसे सीखती है, जिससे एआई प्रणाली की सीखने की प्रक्रिया स्वयं जैविक अंतर्दृष्टि के एक मूल्यवान स्रोत में बदल जाती है। यह दृष्टिकोण वैज्ञानिकों को सेलुलर विकास और रोग की प्रगति को बेहतर ढंग से समझने में मदद कर सकता है।
एनोटेटेबिलिटी नामक विधि, निगरानी करती है कि कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क विभिन्न सेल प्रकारों और स्थितियों की पहचान करना कैसे सीखते हैं। केवल एआई के अंतिम वर्गीकरण पर ध्यान केंद्रित करने के बजाय, शोधकर्ता विश्लेषण करते हैं कि सिस्टम कितनी जल्दी और आत्मविश्वास से विभिन्न कोशिकाओं को पहचानना सीखता है।
यह नवीन दृष्टिकोण आधुनिक जीव विज्ञान में एक मूलभूत चुनौती को संबोधित करता है: जीवित जीवों में कोशिकाओं की विशाल विविधता को कैसे सटीक रूप से वर्गीकृत और समझा जाए। जबकि वर्तमान प्रौद्योगिकियां व्यक्तिगत कोशिकाओं में हजारों जीनों की गतिविधि को माप सकती हैं, इस डेटा की व्याख्या करना और सेल प्रकारों को सटीक रूप से लेबल करना मुश्किल बना हुआ है।
हिब्रू विश्वविद्यालय में जोनाथन कैरिन, रेशेफ मिंटज़, बराक रवेह और मोर नित्ज़न के नेतृत्व में शोध दल ने नेचर कम्प्यूटेशनल साइंस में अपने निष्कर्ष प्रकाशित किए। अध्ययन दर्शाता है कि कैसे उनकी विधि गलत वर्गीकृत कोशिकाओं की पहचान कर सकती है, संक्रमणकालीन कोशिका अवस्थाओं की खोज कर सकती है और सेलुलर स्तर पर रोग की प्रगति को ट्रैक कर सकती है।
एनोटेटेबिलिटी का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने रक्त, अग्न्याशय और कैंसर के नमूनों सहित विभिन्न ऊतकों से कोशिकाओं का विश्लेषण किया। यह प्रणाली संक्रमणकालीन अवस्थाओं में कोशिकाओं की पहचान करने में विशेष रूप से प्रभावी साबित हुई – जो एक प्रकार से दूसरे प्रकार में बदल रही हैं – जिन्हें पारंपरिक तरीकों का उपयोग करके वर्गीकृत करना अक्सर मुश्किल होता है।
एक अनुप्रयोग में, टीम ने विभिन्न उपचार प्राप्त कर रहे मधुमेह चूहों से अग्न्याशय कोशिकाओं की जांच की। इस पद्धति से उपचार के प्रति व्यक्तिगत कोशिकाओं की प्रतिक्रिया में सूक्ष्म अंतर का पता चला, संभावित रूप से उपचार की प्रभावशीलता का मूल्यांकन करने के लिए नए तरीके पेश किए गए।
यह तकनीक शोधकर्ताओं को यह बेहतर ढंग से समझने में भी मदद कर सकती है कि रोग के विकास के दौरान कोशिकाएं कैसे बदलती हैं। एक अवस्था से दूसरे अवस्था में संक्रमण करने वाली कैंसर कोशिकाओं का अध्ययन करते समय, सिस्टम ने परिवर्तन के विभिन्न चरणों में कोशिकाओं की पहचान की, जिससे रोग की प्रगति में अंतर्दृष्टि मिलती है।
शोधकर्ताओं ने अपनी पद्धति को अन्य वैज्ञानिकों के लिए स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया है, जिससे जीव विज्ञान और चिकित्सा के कई क्षेत्रों में अनुसंधान में तेजी आ सकती है। अभी भी अपने प्रारंभिक चरण में, यह दृष्टिकोण आधुनिक जैविक अनुसंधान द्वारा उत्पन्न तेजी से जटिल डेटा से सार्थक पैटर्न निकालने का एक नया तरीका प्रदान करता है।
यह विकास एक महत्वपूर्ण समय पर हुआ है क्योंकि जीवविज्ञानी नई प्रौद्योगिकियों द्वारा उत्पन्न बड़े डेटासेट से जूझ रहे हैं जो व्यक्तिगत कोशिकाओं में हजारों विशेषताओं को माप सकते हैं। एआई की सीखने की प्रक्रिया को अंतर्दृष्टि के स्रोत के रूप में उपयोग करके, यह विधि जीवित प्रणालियों की जटिलता को समझने के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करती है।
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