कैसे ऐ और जीनोमिक्स एंटीबायोटिक प्रतिरोध से लड़ने में मदद कर सकते हैं

बढ़ती समस्या को हल करने के लिए नवीन तकनीकों को लागू करना।

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स्रोत: गेराल्ट / पिक्साबे

रोगाणुरोधी प्रतिरोध (एएमआर) एक वैश्विक स्वास्थ्य खतरा है। वेलकम ट्रस्ट और यूके सरकार द्वारा जारी एक रिपोर्ट के अनुसार, एएमआर हर साल वैश्विक स्तर पर 700,000 से अधिक मौतों का कारण बनता है, और 2050 तक 10 मिलियन से अधिक मौतें होने का अनुमान है। क्या कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) और जीनोमिक्स जैसी नवीन तकनीकें इस समस्या को हल करने में मदद कर सकती हैं?

पहला आधुनिक वाणिज्यिक एंटीबायोटिक, पेनिसिलिन, सर अलेक्जेंडर फ्लेमिंग द्वारा 1928 में विकसित किया गया था। 1940 तक, पहला एंटीबायोटिक प्रतिरोध पेनिसिलिन-आर स्टैफिलोकोकस में पहचाना गया था। समय के साथ, नई एंटीबायोटिक्स दवाएं बाजार में आ गई हैं, और कई लक्षित रोगाणु विकसित और विकसित प्रतिरोध हैं। एएमआर मनुष्यों और पशुधन द्वारा एंटीबायोटिक दवाओं के अति प्रयोग के कारण होता है, साथ ही जीवाणुरोधी सफाई और स्वच्छता उत्पादों के उपयोग में वृद्धि होती है। एंटीबायोटिक्स बैक्टीरिया पर काम करते हैं, न कि वायरस पर, और अक्सर गैर-वायरल बीमारियों के लिए ओवरप्रैक्टेड होते हैं। अमेरिका के सेंटर्स फॉर डिसीज कंट्रोल एंड प्रिवेंशन (सीडीसी) के मुताबिक, इस समस्या को कम करने के लिए दवा कंपनियों द्वारा कम एंटीबायोटिक दवाइयां आर्थिक और नियामक बाधाओं के कारण विकसित की जा रही हैं।

अरबपति परोपकारी और माइक्रोसॉफ्ट के सह-संस्थापक बिल गेट्स ने बार-बार चेतावनी दी है कि एक वैश्विक महामारी एक अस्तित्ववादी खतरा है जिसे संबोधित करने की आवश्यकता है।

“अगर कुछ भी अगले कुछ दशकों में 10 मिलियन से अधिक लोगों को मारता है, तो यह एक युद्ध के बजाय एक अत्यधिक संक्रामक वायरस होने की संभावना है। मिसाइल नहीं, बल्कि रोगाणु। अब, इसका कारण यह है कि हमने परमाणु निरोधकों में एक बड़ी राशि का निवेश किया है। लेकिन हमने वास्तव में एक महामारी को रोकने के लिए एक प्रणाली में बहुत कम निवेश किया है। हम अगले महामारी के लिए तैयार नहीं हैं। ”बिल गेट्स

गेट्स एक संभावित रोगाणु के रूप में एक महामारी वायरस के उदाहरण का उपयोग करता है जो कहर बरपा सकता है। फिर भी वायरस एकमात्र खतरा नहीं हैं। बैक्टीरिया-आधारित बीमारियों के इलाज के लिए एंटीबायोटिक दवाओं की कमी एक प्रमुख वैश्विक स्वास्थ्य मुद्दा भी पेश करती है। इस मुद्दे को हल करने के लिए, अग्रणी शोधकर्ता नए समाधान खोजने के लिए प्रौद्योगिकी का उपयोग कर रहे हैं।

हाल ही में, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय सैन डिएगो के अनुसंधान वैज्ञानिकों ने एआई मशीन सीखने का उपयोग करके एंटीबायोटिक दवाओं के प्रति संक्रामक बैक्टीरिया का कारण बनने वाले जीन की पहचान करने और भविष्यवाणी करने के लिए एक विधि बनाई है। टीम ने प्रकृति संचार में अपने शोध निष्कर्ष प्रकाशित किए

वैज्ञानिकों ने एक मशीन लर्निंग कम्प्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म “जेनेटिक इंटरैक्शन एनालिसिस और 3 डी स्ट्रक्चरल म्यूटेशन-मैपिंग के साथ पूरक” विकसित किया, जो “13 एंटीबायोटिक दवाओं के लिए एएमआर विकास के हस्ताक्षरों” की पहचान कर सकता है। उन्होंने 1,595 उपभेदों के जीनोम अनुक्रम और फेनोटाइप दोनों पर मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को प्रशिक्षित किया। तपेदिक पैदा करने वाले बैक्टीरिया पर माइकोबैक्टीरियम ट्यूबरकुलोसिस कहा जाता है। नतीजतन, एल्गोरिथ्म ने 33 ज्ञात एंटीबायोटिक प्रतिरोधी जीनों की सही भविष्यवाणी की, और रोगाणुरोधी प्रतिरोध के 24 नए आनुवंशिक हस्ताक्षर की पहचान की। यूसी सैन डिएगो के शोधकर्ताओं के अनुसार, उनके दृष्टिकोण को अन्य संक्रमण पैदा करने वाले रोगजनकों पर लागू किया जा सकता है।

वर्जीनिया टेक के शोधकर्ताओं ने एंटीबायोटिक प्रतिरोध से लड़ने के लिए एक डीआई लर्निंग सॉल्यूशन, डीपार्जी विकसित किया है। अगली पीढ़ी की सीक्वेंसिंग (एनजीएस) तकनीकों जैसे कि इल्लुमिना, डीएपीआरजी का उपयोग करते हुए दो मॉडल होते हैं: लघु अनुक्रम रीड (डीएपीआरजी-एसएस) और लंबे जीन जैसे अनुक्रम (डीएपीआरजी-एलएस)। वर्जीनिया टेक वैज्ञानिकों के अनुसार, “उच्च थ्रूपुट डीएनए अनुक्रमण तकनीक अब एआरजी सहित डीएनए के पूर्ण पूरक को प्रोफाइल करने के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करती है” (एंटीबायोटिक प्रतिरोध जीन)। शोधकर्ताओं ने डीआरएआरजी-डीबी नामक डेटाबेस में “आत्मविश्वास की एक उच्च डिग्री” के साथ भविष्यवाणी की गई एआरजी को क्यूरेट किया है जो एंटीबायोटिक प्रतिरोध से संबंधित संसाधनों के विकास के समर्थन के लिए क्वेरी या डाउनलोड के लिए उपलब्ध है।

डे जीरो डायग्नॉस्टिक्स, एक उद्यम-पूंजी और परी निवेश वित्त पोषित स्टार्टअप, जो 2016 में स्थापित किया गया था, एआई मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के साथ पूरे जीनोम अनुक्रमण को लागू कर रहा है, जिसे दो से पांच दिन से लेकर एक घंटे तक जीवाणु संक्रमण की पहचान को कम करने के लिए कीनोम ™ कहा जाता है। कंपनी ने एक मालिकाना माइक्रोबियल प्रतिरोध डेटाबेस विकसित किया जिसे माइक्रोहंबडी® कहा जाता है जो जीनोमिक डेटा का उपयोग करके एंटीबायोटिक प्रतिरोध निर्धारित करता है। डे जीरो डायग्नोस्टिक्स हार्वर्ड लाइफ लैब पर आधारित है और एमजीएच, एमआईटी और हार्वर्ड के रेगन इंस्टीट्यूट में डॉ। डग क्वोन के साथ मिलकर काम करता है।

सीडीसी के अनुसार, दो मिलियन से अधिक अमेरिकियों को एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी संक्रमणों से प्रभावित किया जाता है और हर साल एंटीबायोटिक-प्रतिरोधी संक्रमणों से 23,000 लोग मर जाते हैं। सीडीसी का अनुमान है कि अमेरिका में AMR का आर्थिक प्रभाव प्रत्यक्ष स्वास्थ्य लागत में $ 20 बिलियन से अधिक है, और कुल उत्पादकता में $ 35 बिलियन, कुल 55 बिलियन डॉलर सालाना है। अग्रणी वैज्ञानिकों और शोधकर्ताओं के काम के माध्यम से, भविष्य में मानवता की मदद करने की उम्मीद में AI मशीन लर्निंग और जीनोमिक्स जैसी नवीन तकनीकों को लागू किया जा रहा है।

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