अध्ययन में ग्लियोब्लास्टोमा में 9386 ड्राइवर म्यूटेशन और 8728 पैसेंजर म्यूटेशन की जांच की गई (फाइल फोटो)
GBMDriver, एक स्वतंत्र रूप से सुलभ वेब सर्वर है, जिसे ग्लियोब्लास्टोमा, मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में एक ट्यूमर और अन्य प्रकार के कैंसर में परिवर्तन की पहचान करने के लिए विकसित किया गया था।
भारतीय संस्थान के शोधकर्ता तकनीकी मद्रास ने हाल ही में ‘GBMDriver’ (GlioBlastoma Mutiforme Drivers) विकसित किया है, जो मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में कैंसर पैदा करने वाले ट्यूमर की पहचान के लिए एक मशीन लर्निंग-आधारित कम्प्यूटेशनल टूल है।
GBMDriver, एक स्वतंत्र रूप से सुलभ वेब सर्वर, मुख्य रूप से मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में तेजी से और आक्रामक रूप से फैलने वाले ट्यूमर, साथ ही साथ अन्य प्रकार के कैंसर ग्लियोब्लास्टोमा में चालक उत्परिवर्तन और यात्री उत्परिवर्तन (तटस्थ उत्परिवर्तन) की पहचान करने के लिए विकसित किया गया था।
प्रो आईआईटी मद्रास डिपार्टमेंट ऑफ बायोटेक्नोलॉजी के एम. माइकल ग्रोमिहा ने परियोजना के प्रमुख शोधकर्ता के रूप में कार्य किया। शोध दल में आईआईटी मद्रास में डॉक्टरेट की छात्रा मेधा पांडे, साथ ही दो आईआईटी मद्रास के पूर्व छात्र, डॉ. पी. अनूशा शामिल हैं, जो वर्तमान में कोलंबस, ओहियो में ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी में हैं, और डॉ. धनुष येसुदास, जो वर्तमान में राष्ट्रीय स्वास्थ्य संस्थान, यूएस के साथ हैं
इस वेब सर्वर के विकास में अमीनो एसिड, di- और त्रि-पेप्टाइड रूपांकनों, संरक्षण स्कोर और स्थिति विशिष्ट स्कोरिंग मैट्रिसेस (PSSM) की विशेषताओं सहित कई चरों को ध्यान में रखा गया था।
अध्ययन ने ग्लियोब्लास्टोमा में 9386 ड्राइवर म्यूटेशन और 8728 पैसेंजर म्यूटेशन की जांच की। 1809 म्यूटेंट वाले एक अंधे समूह में, ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन 81.99 प्रतिशत की सटीकता के साथ पाए गए, जो वर्तमान कम्प्यूटेशनल तकनीकों से बेहतर है। यह दृष्टिकोण पूरी तरह से प्रोटीन के अनुक्रम पर निर्भर करता है।
प्रो ग्रोमिहा ने अपने अध्ययन के मौलिक निष्कर्षों को संक्षेप में बताते हुए कहा कि उन्होंने महत्वपूर्ण अमीनो एसिड विशेषताओं की पहचान की है जो कैंसर पैदा करने वाले उत्परिवर्तनों को अलग करती हैं और चालक और तटस्थ उत्परिवर्तनों के बीच अंतर करने के लिए उच्चतम स्तर की सटीकता प्राप्त की है।
“हमें उम्मीद है कि यह उपकरण (GBMDriver) ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन को प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है और संभावित चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने में सहायता कर सकता है, इस प्रकार दवा डिजाइन रणनीतियों को विकसित करने में मदद करता है,” प्रो। ग्रोमिहा ने जोड़ा।
ग्लियोब्लास्टोमा ट्यूमर का अतीत में गहन अध्ययन किया गया है, हालांकि, केवल कुछ ही चिकित्सीय विकल्प उपलब्ध हैं, और निदान के बाद जीवित रहने की अनुमानित दर दो साल से कम है।
आईआईटी मद्रास में पीएचडी की छात्रा मेधा पांडे ने कहा, “हम मानते हैं कि वर्तमान पद्धति ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन को प्राथमिकता देने और चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने में सहायक है।”
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