1
00:00:01,507 --> 00:00:03,396
2003 मे,

2
00:00:03,420 --> 00:00:06,333
जब हमने मानव जीनोम का अनुक्रम किया,

3
00:00:06,357 --> 00:00:10,279
हमने सोचा कि हमारे पास 
कई बीमारियों के इलाज का जवाब होगा।

4
00:00:10,974 --> 00:00:13,631
लेकिन वास्तविकता इससे बहुत अलग है,

5
00:00:14,782 --> 00:00:16,703
क्योंकि हमारे जीन के अलावा,

6
00:00:16,727 --> 00:00:21,297
हमारे पर्यावरण और जीवन शैली की 
महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है

7
00:00:21,321 --> 00:00:23,869
कई प्रमुख बीमारियों के विकास में।

8
00:00:23,893 --> 00:00:27,473
एक उदाहरण वसायुक्त यकृत रोग है,

9
00:00:27,497 --> 00:00:31,580
जो विश्व स्तर पर 20 प्रतिशत से अधिक 
आबादी को प्रभावित कर रहा है,

10
00:00:31,604 --> 00:00:34,638
और इसका कोई इलाज नहीं है 
और इससे यकृत कैंसर हो सकता है

11
00:00:34,662 --> 00:00:36,085
या यकृत फेल हो सकता है।

12
00:00:37,517 --> 00:00:42,261
इसलिए DNA को अकेले सीक्वेंस करना 
हमें पर्याप्त जानकारी नहीं देता है|

13
00:00:42,285 --> 00:00:44,517
प्रभावी चिकित्सा विज्ञान खोजने के लिए।

14
00:00:44,541 --> 00:00:48,297
दूसरी तरफ, हमारे शरीर में कई अन्य अणु हैं।

15
00:00:48,321 --> 00:00:52,301
वास्तव में, 100,000 से 
अधिक मेटाबोलाइट हैं।

16
00:00:52,325 --> 00:00:56,621
मेटाबोलाइट्स कोई भी अणु हैं 
जो उनके आकार में बहुत छोटे हैं।

17
00:00:57,193 --> 00:01:02,165
ज्ञात उदाहरण ग्लूकोज, 
फ्रुक्टोज, वसा, कोलेस्ट्रॉल हैं -

18
00:01:02,189 --> 00:01:03,699
जो हम हर समय सुनते हैं।

19
00:01:04,273 --> 00:01:07,256
मेटाबोलाइट्स हमारे चयापचय में शामिल हैं।

20
00:01:08,066 --> 00:01:12,094
वे DNA से भी नीचे हैं,

21
00:01:12,118 --> 00:01:17,200
इसलिए वे हमारे जीन और जीवन शैली 
दोनों से जानकारी लेते हैं।

22
00:01:17,224 --> 00:01:22,873
कई बीमारियों के इलाज के लिए 
मेटाबोलाइट्स को समझना आवश्यक है।

23
00:01:22,897 --> 00:01:25,109
मैं हमेशा से मरीजों का 
इलाज करना चाहती हूं।

24
00:01:25,934 --> 00:01:29,792
इसके बावजूद, 15 साल पहले, 
मैंने मेडिकल स्कूल छोड़ दिया,

25
00:01:29,816 --> 00:01:31,781
मैंने गणित को बहुत याद किया।

26
00:01:33,019 --> 00:01:35,955
इसके तुरंत बाद, 
मुझे सबसे अच्छी चीज़ मिली:

27
00:01:36,692 --> 00:01:39,455
मैं दवा का अध्ययन करने के लिए 
गणित का उपयोग कर सकती हूं।

28
00:01:41,026 --> 00:01:46,239
तब से, मैं जैविक डेटा का विश्लेषण 
करने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रही हूं।

29
00:01:47,092 --> 00:01:49,375
तो, यह आसान लग रहा था:

30
00:01:49,399 --> 00:01:53,000
चलो हमारे शरीर में सभी चयापचयों से 
डेटा एकत्र करते हैं,

31
00:01:53,024 --> 00:01:58,152
वे एक बीमारी में कैसे बदल रहे हैं, 
यह बताने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करें

32
00:01:58,176 --> 00:02:01,164
और उन परिवर्तनों में हस्तक्षेप करके 
उनका इलाज करें।

33
00:02:02,488 --> 00:02:05,960
तब मुझे एहसास हुआ कि 
किसी ने पहले ऐसा क्यों नहीं किया है:

34
00:02:07,230 --> 00:02:08,917
यह बेहद मुश्किल है।

35
00:02:08,941 --> 00:02:10,028
(हँसी)

36
00:02:10,052 --> 00:02:12,464
हमारे शरीर में कई मेटाबोलाइट्स होते हैं।

37
00:02:12,783 --> 00:02:15,283
सभी एक दूसरे से अलग है।

38
00:02:15,307 --> 00:02:19,035
कुछ चयापचयों के लिए, 
हम उनके आणविक द्रव्यमान को माप सकते हैं

39
00:02:19,059 --> 00:02:21,652
मास स्पेक्ट्रोमेट्री उपकरणों 
का उपयोग करके।

40
00:02:21,676 --> 00:02:25,409
लेकिन क्योंकि वहां, 
एक ही द्रव्यमान के 10 अणु हो सकते हैं,

41
00:02:25,409 --> 00:02:27,900
हम नहीं जानते कि वे वास्तव में क्या हैं,

42
00:02:27,924 --> 00:02:30,698
और यदि आप उन सभी को 
स्पष्ट रूप से पहचानना चाहते हैं,

43
00:02:30,722 --> 00:02:33,826
आपको और प्रयोग करने होंगे, 
जिसमें कई दशक लग सकते हैं

44
00:02:33,850 --> 00:02:35,564
और अरबों डॉलर।

45
00:02:36,207 --> 00:02:41,770
इसलिए हमने ऐसा करने के लिए एक कृत्रिम 
बुद्धिमत्ता , प्लेटफॉर्म विकसित किया।

46
00:02:41,794 --> 00:02:44,638
हमने जैविक डेटा के विकास का लाभ उठाया

47
00:02:44,662 --> 00:02:49,086
और चयापचयों के बारे में 
किसी भी मौजूदा जानकारी का

48
00:02:49,110 --> 00:02:52,238
और अन्य अणुओं के साथ उनकी बातचीत का 
एक डेटाबेस बनाया।

49
00:02:52,262 --> 00:02:55,686
हमने इस सभी डेटा को 
मेगा नेटवर्क्स के रूप में संयोजित किया।

50
00:02:55,710 --> 00:02:59,106
फिर, मरीजों के ऊतकों या रक्त से,

51
00:02:59,130 --> 00:03:01,601
हम चयापचयों के द्रव्यमान को मापा।

52
00:03:01,601 --> 00:03:04,580
और बीमारी में बदल जाने वाले 
द्रव्यमान का पता लगाया।

53
00:03:04,580 --> 00:03:08,378
लेकिन, जैसा कि मैंने पहले बताया, 
हम ठीक से नहीं जानते कि वे क्या हैं।

54
00:03:08,402 --> 00:03:12,657
180 का एक आणविक द्रव्यमान या तो ग्लूकोज, 
गैलेक्टोज या फ्रुक्टोज हो सकता है।

55
00:03:12,657 --> 00:03:14,676
इन सभी में एक समान द्रव्यमान होता है

56
00:03:14,676 --> 00:03:16,763
लेकिन हमारे शरीर में 
विभिन्न कार्य करता है।

57
00:03:17,715 --> 00:03:21,302
हमारे AI एल्गोरिदम ने 
इन सभी अस्पष्टताओं पर विचार किया।

58
00:03:21,326 --> 00:03:24,062
इसके बाद उस मेगा नेटवर्क का 
खनन किया गया

59
00:03:24,086 --> 00:03:28,439
यह पता लगाने कि उन चयापचय द्रव्यमान 
एक दूसरे से कैसे जुड़े हैं

60
00:03:28,463 --> 00:03:30,421
जिसका परिणाम बीमारी है।

61
00:03:30,445 --> 00:03:32,683
और जिस तरह से वे जुड़े हुए हैं, उसके कारण

62
00:03:32,707 --> 00:03:37,030
तब हम यह पता लगाने में सक्षम हैं 
कि प्रत्येक मेटाबोलाइट द्रव्यमान क्या है,

63
00:03:37,054 --> 00:03:39,978
जैसे कि वह 180 यहाँ ग्लूकोज हो सकता है,

64
00:03:40,002 --> 00:03:42,553
और, अधिक महत्वपूर्ण बात, खोजने के लिए

65
00:03:42,577 --> 00:03:45,284
की ग्लूकोज और अन्य चयापचयों में 
कैसे परिवर्तन होते हैं

66
00:03:45,284 --> 00:03:47,473
जो बीमारी की तरफ ले जा सकते हैं।

67
00:03:47,497 --> 00:03:50,492
रोग तंत्र की यह नई समझ --

68
00:03:50,516 --> 00:03:55,008
हमें प्रभावी चिकित्सा विज्ञान की 
खोज करने में सक्षम बनाता है।

69
00:03:55,601 --> 00:03:59,446
इसलिए इस तकनीक को बाजार में लाने के लिए 
और लोगो के जीवन को प्रभावित करने के लिए

70
00:03:59,470 --> 00:04:01,275
हमने एक स्टार्ट-अप कंपनी बनाई।

71
00:04:01,722 --> 00:04:05,267
अब मैं और मेरी टीम चिकित्सा विज्ञान की 
खोज करने के लिए काम कर रहे हैं

72
00:04:05,291 --> 00:04:10,396
प्रमुख रोगों के लिए, 
जिसके लिए मेटाबोलाइट्स मुख्य कारण है,

73
00:04:10,420 --> 00:04:12,317
फैटी लीवर की बीमारी की तरह,

74
00:04:12,341 --> 00:04:15,265
क्योंकि यह वसा के संचय के कारण होती है,

75
00:04:15,289 --> 00:04:17,762
जो यकृत में चयापचयों के प्रकार हैं।

76
00:04:17,786 --> 00:04:21,726
जैसा कि मैने पहले कहा था, यह एक 
बड़ी महामारी है जिसका कोई इलाज नहीं है।

77
00:04:21,750 --> 00:04:24,474
और फैटी लीवर की बीमारी सिर्फ एक उदाहरण है।

78
00:04:24,498 --> 00:04:28,676
आगे बढ़ते हुए, हम सैकड़ों 
अन्य बीमारियों से निपटने जा रहे हैं

79
00:04:28,700 --> 00:04:30,193
बिना किसी उपचार के।

80
00:04:30,217 --> 00:04:34,771
और चयापचयों के बारे में 
अधिक से अधिक डेटा एकत्र करके

81
00:04:34,795 --> 00:04:38,339
और चयापचयों के परिवर्तन को समजके,

82
00:04:38,363 --> 00:04:40,765
जो विकासशील बीमारियों की ओर जाता है,

83
00:04:40,789 --> 00:04:44,278
हमारा एल्गोरिदम अधिक 
स्मार्ट और स्मार्ट बनेगा

84
00:04:44,302 --> 00:04:48,498
सही रोगियों के लिए 
सही चिकित्सा विज्ञान की खोज करके।

85
00:04:48,522 --> 00:04:52,292
और हम अपनी जीवन को बचाने की दृष्टि के

86
00:04:52,316 --> 00:04:56,179
बहुत करीब पहुंच जाएंगे।

87
00:04:56,203 --> 00:04:57,524
आभार।

88
00:04:57,548 --> 00:05:01,375
(तालियां)