AI प्रोटोकॉल ‘DeepHRD’ कैंसर उपचार के समय और लागत को बदलने के लिए तैयार

कैंसर विश्वभर में एक खतरा बना हुआ है। वैज्ञानिक नवाचारों की बौछार के बावजूद, यह अभी भी दुनिया भर में जीवन हानि का प्रमुख कारण है। 

2024 में, केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में, अनुमानित दो मिलियन कैंसर मामले का निदान होगा, जबकि कुल मृत्यु संख्या 610,000 से अधिक हो जाएगी। 

2017-2019 के डेटा के आधार पर किए गए गणनाओं से पता चलता है कि संयुक्त राज्य में पुरुषों और महिलाओं में से 40% से अधिक को उनके जीवनकाल में किसी न किसी समय कैंसर का निदान होगा। और भी अधिक चिंताजनक यह है कि इस वर्ष लगभग 15,000 बच्चों और किशोरों को कैंसर का निदान होगा, और लगभग 1,600 दुर्भाग्यवश इस रोग से गुजर जाएंगे।

संयुक्त राज्य की स्थिति वैश्विक परिदृश्य को दर्शाती है। मृत्यु के प्रमुख कारणों में से एक के रूप में, 2022 में विश्वभर में लगभग 20 मिलियन नए मामले और 9.7 मिलियन कैंसर-संबंधित मौतें हुईं। और निकट भविष्य में कोई राहत दिखाई नहीं देती। 2040 तक, वार्षिक नए कैंसर मामलों की संख्या 29.9 मिलियन तक बढ़ने की उम्मीद है और कैंसर-संबंधित मौतें 15.3 मिलियन तक पहुंचेंगी।

इसलिए, कैंसर की समस्या को वैज्ञानिक, तकनीकी और चिकित्सा अनुसंधान समुदाय की सर्वांगीण कोशिशों की आवश्यकता है। अगले भाग में, हम एक ऐसे प्रयास पर चर्चा करेंगे जो दुनिया भर के लोगों को भविष्य के प्रयासों के लिए आशावादी और उत्साही बनाता है।

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कैंसर बायोप्सी के लिए एआई-संचालित प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी

एक हालिया वैज्ञानिक जर्नल Journal of Clinical Oncology में प्रकाशित लेख ने बताया कि उन्होंने DeepHRD, एक डीप लर्निंग प्लेटफ़ॉर्म को प्राथमिक स्तन और अंडाशय कैंसर के ट्यूमर स्लाइड्स (The Cancer Genome Atlas (TCGA) से) पर H&E‑रंगित हिस्टोपैथोलॉजिकल स्लाइड्स से HRD की भविष्यवाणी करने के लिए प्रशिक्षित किया। 

यह प्रगति महत्वपूर्ण है क्योंकि होमोलॉजस रीकॉम्बिनेशन डेफ़िशिएंसी (HRD) वाले कैंसर प्लैटिनम सॉल्ट्स और पॉली(एडीपी‑राइबोस) पॉलीमरेज़ इनहिबिटर से लाभान्वित होते हैं। हालांकि, HRD का पता लगाने के लिए मानक निदान परीक्षणों को आणविक प्रोफ़ाइलिंग की आवश्यकता होती है, जो सार्वभौमिक रूप से उपलब्ध नहीं है।

शोध परिणामों ने निष्कर्ष निकाला कि DeepHRD कई बाहरी समूहों, स्लाइड स्कैनरों और टिश्यू फिक्सेशन वेरिएबल्स में नियमित H&E स्लाइड्स से सीधे स्तन और अंडाशय कैंसर में HRD की भविष्यवाणी कर सकता है। जब इसके परिणामों की तुलना पारंपरिक आणविक परीक्षण प्रणाली से की गई, तो DeepHRD प्लेटफ़ॉर्म 1.8‑ से 3.1‑गुना अधिक रोगियों को वर्गीकृत कर सकता था और उच्च‑ग्रेड सिरस अंडाशय कैंसर में बेहतर OS तथा मेटास्टेटिक स्तन कैंसर में प्लैटिनम‑विशिष्ट PFS प्रदर्शित किया।

जबकि परिणाम मेडिकल समुदाय के उत्साह के कारणों को दर्शाते हैं, AI का समावेश शुरुआती कैंसर निदान और उपयुक्त उपचार की परिचालन लॉजिस्टिक्स में बड़े सुधार का संकेत देता है।

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AI प्रोटोकॉल के समावेश का महत्व क्यों है?

UC San Diego के शोधकर्ताओं के अनुसार इस प्रयोग के प्रमुख, AI का समावेश प्रणाली को ट्यूमर बायोप्सी स्लाइड्स से सीधे क्लिनिकल रूप से कार्यात्मक जीनोमिक बदलावों का तेज़ और कम‑लागत वाला पता लगाने की अनुमति देता है।

शोधकर्ता मानते हैं कि यह प्रणाली स्तन और अंडाशय कैंसर के क्लिनिकल ऑन्कोलॉजी उपचार कार्यप्रवाहों से हफ्तों और हजारों डॉलर की बचत कर सकती है। 

अन्यथा, देरी जीवन‑धमकी बन सकती है, और उच्च‑लागत प्रक्रियाएँ संसाधन‑सीमित रोगियों को प्रभावित कर सकती हैं। इस संदर्भ में, AI का समावेश एक अधिक समावेशी कैंसर निदान प्रक्रिया को दर्शाता है। 

बॉटलनेक की व्याख्या करते हुए, अध्ययन के मुख्य लेखक और Alexandrov लैब के पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता Erik Bergstrom, PhD ने कहा:

“दुर्भाग्यवश, उच्च लागत, टिश्यू आवश्यकताएँ, और धीमी टर्नअराउंड टाइम ने प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी के व्यापक उपयोग को बाधित किया है, जिससे कैंसर रोगियों के लिए उप‑इष्टतम — संभावित रूप से हानिकारक — उपचार हो रहा है।”

AI‑संचालित जीनोमिक परीक्षण, इसलिए, राहत प्रदान करता है। यह न केवल रोगियों के लिए महत्वपूर्ण समय बचाता है बल्कि डॉक्टरों को प्रारंभिक टिश्यू निदान के बाद तुरंत उपचार प्रिस्क्रिप्शन देने में सक्षम बनाता है। यह प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी विधि पारंपरिक जीनोमिक परीक्षणों की तुलना में अधिक विश्वसनीय है, क्योंकि AI परीक्षणों की विफलता दर नगण्य होती है। इसके विपरीत, पारंपरिक जीनोमिक परीक्षणों की विफलता दर 20‑30% के बीच होती है, जिससे अक्सर पुनः‑परीक्षण या आक्रामक बायोप्सी की आवश्यकता पड़ती है।

HRD की AI पहचान इस विधि को सटीक और त्वरित कैंसर जीनोमिक बायोमार्कर की पहचान करने में सक्षम बनाती है। 

इस क्षेत्र में लंबे समय से शामिल शोधकर्ता और वैज्ञानिक इस प्रगति को महत्वपूर्ण मानते हैं। कारणों की व्याख्या करते हुए, UC San Diego के मेडिसिन के डिस्टिंग्विश्ड प्रोफेसर, सेंटर फॉर इंजीनियरिंग एंड कैंसर, और Moores Cancer Center के सदस्य Scott Lippman, M.D. ने कहा:

“प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी का युग देर 90 के दशक में शुरू हुआ, लेकिन हालिया अमेरिकी अध्ययनों से पता चलता है कि अधिकांश कैंसर रोगियों को FDA‑स्वीकृत प्रिसिजन थेरेपी नहीं मिल रही है। मुख्य कारण यह है कि उनका परीक्षण नहीं हो रहा है। एक क्लिनिकल ऑन्कोलॉजिस्ट के रूप में — और मैं यह लगभग 40 वर्षों से कर रहा हूँ — इस बात में कोई संदेह नहीं कि यह दृष्टिकोण प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी का भविष्य है।”

DeepHRD की नींव रखने वाली तकनीक को UC San Diego द्वारा जारी प्रावvisional पेटेंट द्वारा संरक्षित किया गया है। इन पेटेंटों को io9 को लाइसेंस किया गया है, जो Alexandrov, Bergstrom, और Lippman शामिल करने वाली कंपनी है। 

अगले भाग में, हम इस कंपनी को संक्षेप में देखेंगे ताकि समझ सकें कि यह किस प्रकार की क्षमताओं को संभालने के लिए निर्मित है और अब तक कौन‑से समाधान प्रस्तुत किए हैं!

#1. Io9: एआई-चालित डिजिटल पैथोलॉजी

Io9 पहले से ही एक एआई प्लेटफ़ॉर्म रखता है जो नियमित क्लिनिकल स्लाइड्स से प्रभावी रूप से आणविक प्रोफ़ाइलिंग करता है। यह प्लेटफ़ॉर्म डिजिटल स्लाइड्स से जीनोमिक बायोमार्कर का पता लगा सकता है, जिससे विश्वभर के सभी रोगियों के लिए उपचार तक पहुंच संभव हो जाती है।

HRD बायोमार्कर‑आधारित समाधान के अलावा, जो वर्तमान में स्तन और अंडाशय कैंसर के लिए काम करेगा और भविष्य में अग्न्याशय कैंसर के लिए भी, Io9 कई बायोमार्कर जैसे KRAS, EGFR, और BRAF पर भी सक्रिय है, जो भविष्य में फेफड़े, कोलोरेक्टल, और स्तन कैंसर तथा मेटास्टेटिक मेलेनोमा के क्षेत्रों में उपयोगी सिद्ध होंगे। 

Ludmil B. Alexandrov Io9 के संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी हैं, जबकि Scott M. Lippman, संस्थापकों में से एक, निदेशक मंडल में हैं। 

जबकि Io9 शिक्षकों और शोधकर्ताओं के लिए एक इकाई का स्पिन‑ऑफ़ है ताकि वे अपने नवाचारों को स्केल‑अप, व्यावसायिक रूप से आगे बढ़ा सकें, इस क्षेत्र में बड़ी कंपनियां भी सक्रिय हैं जहाँ एआई ऑन्कोलॉजी निदान और उपचार से मिलती है। 

#2. GE Healthcare

1 मई 2024 को, GE HealthCare (Nasdaq: GEHC) ने Revolution RT की घोषणा की, जो एक नया रेडिएशन थैरेपी कंप्यूटेड टोमोग्राफी (CT) समाधान है, जिसमें नवाचारी हार्डवेयर और सॉफ़्टवेयर है जो सिमुलेशन कार्यप्रवाह को सरल बनाता है और ऑन्कोलॉजी देखभाल को अधिक व्यक्तिगत और सहज बनाता है। Revolution RT को यूरोपियन सोसाइटी फॉर थेराप्यूटिक रेडियोलॉजी एंड ऑन्कोलॉजी (ESTRO) 2024 कांग्रेस, ग्लासगो में प्रस्तुत किया गया, जिसमें इंटेलिजेंट रेडिएशन थैरेपी (IRT) प्लेटफ़ॉर्म का एक अद्यतन एआई‑सुधारित संस्करण शामिल था। 

AI को अपने ऑन्कोलॉजी समाधान में शामिल करने के बारे में बात करते हुए, GE HealthCare के मुख्य प्रौद्योगिकी एवं विज्ञान अधिकारी Dr. Taha Kass‑Hout ने कहा:

“GE HealthCare में, हम एआई‑चालित तकनीकों के माध्यम से ऑन्कोलॉजी उपचार की सीमाओं को आगे बढ़ाने के लिए प्रतिबद्ध हैं, जो देखभाल निरंतरता को परिवर्तित और अनुकूलित करती हैं।”

AI को शामिल करने के लाभों की सूची देते हुए, Dr. Taha Kass‑Hout ने कहा कि यह सुधार रोगी की शारीरिक रचना को बड़ी सटीकता से देखने और सटीक ट्यूमर लक्ष्यीकरण को सुविधाजनक बनाने में मदद करेगा, जबकि पास के स्वस्थ टिश्यू की सुरक्षा का लक्ष्य रखेगा। यह परिणाम देगा “एक सटीक, अधिक जुड़ा हुआ, और कुशल देखभाल वातावरण जो व्यक्तिगत देखभाल की डिलीवरी को तेज़ करता है, बेहतर रोगी परिणामों को सक्षम करने के लक्ष्य के साथ।”

पूरे 2023 वर्ष के लिए, GE Healthcare ने US$19.6 बिलियन की आय की रिपोर्ट की, जो वर्ष‑दर‑वर्ष 7% की वृद्धि और ऑर्गेनिक आधार पर 8% की वृद्धि दर्शाती है, सभी खंडों और क्षेत्रों में वृद्धि के साथ।

#3. iCAD

एक अन्य मेड‑टेक इकाई, जो आकार में छोटी है लेकिन कवरेज, प्रभाव और महत्वाकांक्षा में व्यापक है, iCAD, स्तन कैंसर के क्षेत्र में विशिष्ट एआई‑केंद्रित कार्य कर रही है। कंपनी अपने विज़न और उद्देश्य को वास्तविक जीवन के खतरों से लेती है। डेटा दर्शाता है कि 8 में से 1 महिला अपने जीवनकाल में स्तन कैंसर से ग्रस्त होगी, और 20‑40% तक इन कैंसरों को मैमोग्राम स्क्रीनिंग में चूक लिया जाता है। 

विश्वभर में हर 14 सेकंड में एक महिला को स्तन कैंसर का निदान होता है, पारंपरिक मॉडलों के साथ कैंसर जोखिम का आकलन केवल 63% सटीक है। 

iCAD का प्लेटफ़ॉर्म ProFound Breast Health Suite पहचान, घनत्व, और जोखिम पर केंद्रित है, जो कैंसर पर अधिक प्रकाश डालता है और इसके छिपे हुए स्थानों को उजागर करता है। 

पता लगाने के चरण में, ProFound का समाधान डीप‑लर्निंग, तीसरी पीढ़ी की एआई के नवीनतम विकास को सम्मिलित करता है। 2D और 3D मैमोग्राफी स्क्रीनिंग में इसकी सटीकता और दक्षता अभूतपूर्व है, जो अन्य एआई प्लेटफ़ॉर्म की तुलना में क्लिनिकल प्रदर्शन को 2 गुना तक बढ़ाता है। 

ProFound AI की स्तन घनत्व के संदर्भ में क्षमताओं को विस्तार से बताते हुए, Wooster Community Hospital के MD Gabriele Pedicalli ने कहा:

“ProFound AI न केवल हमें वसायुक्त टिश्यू वाले मामलों की समीक्षा करने में मदद करता है, बल्कि हम घनी स्तन वाली महिलाओं के लिए भी अधिक लाभ देखते हैं। ProFound AI से पहले, मैं घनी स्तन वाले केस को पढ़कर सोचता था, ‘इन्हें 6 महीने या एक साल में वापस बुलाएँ’, लेकिन ProFound AI के साथ, हम आसानी से तय कर सकते हैं कि हमें फिर से परीक्षण या बायोप्सी करनी चाहिए या नहीं।”

अंत में, जोखिम आकलन भाग में, ProFound की एआई‑संचालित समाधान विश्व का पहला इमेज‑आधारित जोखिम मॉडल संभव बनाता है, जो पारंपरिक मॉडलों से 2.4 गुना अधिक सटीक है। यह उन महिलाओं की पहचान में उत्कृष्ट है जो अगली स्क्रीनिंग से पहले या दौरान कैंसर विकसित करने के उच्च जोखिम में हैं, जिससे अंतराल कैंसर को जल्दी पाया जा सके।

पूरे 2023 वर्ष के लिए, iCAD की कुल आय US$17.3 मिलियन थी, जो 13% घट गई।

AI‑संचालित प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी का भविष्य

अप्रैल 2024 में, विश्व‑प्रसिद्ध Nature मैगज़ीन ने प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी में एआई की भूमिका की व्यापक जांच की। इसने इस क्षेत्र में एआई की परिवर्तनकारी क्षमता को मान्यता दी, जैसा कि इसके उद्घाटन शब्द थे:

“कैंसर अनुसंधान और प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी के क्षेत्र एआई (Artificial Intelligence) के अनुप्रयोग के कारण एक बड़े परिवर्तन से गुजर रहे हैं।”

विशेष रूप से, जर्नल लेख ने एआई की भूमिका को कई सूचना स्रोतों, जैसे आणविक प्रोफ़ाइलिंग, पैथोलॉजी, और मेडिकल इमेजिंग से छिपे पैटर्न की पहचान में उजागर किया। इसने एआई को ओमिक्स डेटा को एकीकृत करके कैंसर की अधिक व्यापक समझ प्रदान करने के लिए भी सराहा। निदान और मॉनिटरिंग के अलावा, एआई ने नई एसेज़ विकसित करने, कैंसर का चरित्रांकन, प्रोग्नोसिस, और विशिष्ट उपचारों के प्रति प्रतिक्रिया की भविष्यवाणी में भी बड़ी मदद की है। 

हालांकि, सारांश रिपोर्ट ने इन नए उपकरणों को अनुसंधान सेटिंग्स से क्लिनिकल प्रैक्टिस में अनुवादित करने में उत्पन्न होने वाली सीमाओं और चुनौतियों को भी नहीं भुलाया।

ऐसे कई उदाहरण हैं जहाँ अनुसंधान सेटिंग्स के उपकरण सफलतापूर्वक क्लिनिकल प्रैक्टिस में अनुवादित हुए हैं। उदाहरण के तौर पर, भारत जैसे विकासशील अर्थव्यवस्था में, अपोलो कैंसर सेंटर, बेंगलुरु ने जनवरी 2024 में भारत का पहला एआई‑प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी सेंटर (POC) लॉन्च किया।

इस प्रकार के केंद्रों के बारे में विस्तार से बताते हुए, ACC, बेंगलुरु के वरिष्ठ सलाहकार, मेडिकल ऑन्कोलॉजी, Dr. Vishwanath S ने कहा:

“क्लिनिकल रूप से, यह देखभाल पाथवे अनुपालन में मदद करता है, मानक देखभाल पाथवे के पालन की निगरानी करता है, और जीनोमिक, क्लिनिकल, और पैथोलॉजिकल प्रोफ़ाइल के आधार पर रोगी प्रबंधन भी करता है। क्लिनिकल अलर्ट और निदान परीक्षणों के लिए सिफारिशें, वैल्यू‑बेस्ड केयर (VBC) एवं अन्य रोगी लाभ कार्यक्रमों में नामांकन कुछ उपयोग हैं। रोगी ड्रॉप‑ऑफ़ और रोगी‑रिपोर्टेड आउटकम्‍स (PROMs) अलर्ट समय पर हस्तक्षेप के लिए अन्य लाभों में से हैं।”

कैंसर निदान में एआई का उपयोग भविष्य में आश्चर्यजनक वृद्धि देखेगा। Towards Healthcare द्वारा प्रकाशित एक रिपोर्ट के अनुसार, 2023 से 2032 तक एआई इन कैंसर डायग्नॉस्टिक्स में 9.35% की संयोजित वार्षिक वृद्धि (CAGR) के साथ उछाल की संभावना है, और बाजार 2032 के अंत तक अनुमानित US$2,084.34 मिलियन तक पहुंचने की दिशा में है, जबकि 2022 में US$892.23 मिलियन था।

विशेष रूप से, यह निश्चितता के साथ कहा जा सकता है कि एआई निदान की सटीकता को बढ़ाने और उपचार योजना की दक्षता को उल्लेखनीय रूप से सुधारने में मदद करेगा!

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