2003 मे,
जब हमने मानव जीनोम का अनुक्रम किया,
हमने सोचा कि हमारे पास कई बीमारियों के इलाज का जवाब होगा।
लेकिन वास्तविकता इससे बहुत अलग है,
क्योंकि हमारे जीन के अलावा,
हमारे पर्यावरण और जीवन शैली की महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है
कई प्रमुख बीमारियों के विकास में।
एक उदाहरण वसायुक्त यकृत रोग है,
जो विश्व स्तर पर 20 प्रतिशत से अधिक आबादी को प्रभावित कर रहा है,
और इसका कोई इलाज नहीं है और इससे यकृत कैंसर हो सकता है
या यकृत फेल हो सकता है।
इसलिए DNA को अकेले सीक्वेंस करना हमें पर्याप्त जानकारी नहीं देता है|
प्रभावी चिकित्सा विज्ञान खोजने के लिए।
दूसरी तरफ, हमारे शरीर में कई अन्य अणु हैं।
वास्तव में, 100,000 से अधिक मेटाबोलाइट हैं।
मेटाबोलाइट्स कोई भी अणु हैं जो उनके आकार में बहुत छोटे हैं।
ज्ञात उदाहरण ग्लूकोज, फ्रुक्टोज, वसा, कोलेस्ट्रॉल हैं -
जो हम हर समय सुनते हैं।
मेटाबोलाइट्स हमारे चयापचय में शामिल हैं।
वे DNA से भी नीचे हैं,
इसलिए वे हमारे जीन और जीवन शैली दोनों से जानकारी लेते हैं।
कई बीमारियों के इलाज के लिए मेटाबोलाइट्स को समझना आवश्यक है।
मैं हमेशा से मरीजों का इलाज करना चाहती हूं।
इसके बावजूद, 15 साल पहले, मैंने मेडिकल स्कूल छोड़ दिया,
मैंने गणित को बहुत याद किया।
इसके तुरंत बाद, मुझे सबसे अच्छी चीज़ मिली:
मैं दवा का अध्ययन करने के लिए गणित का उपयोग कर सकती हूं।
तब से, मैं जैविक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रही हूं।
तो, यह आसान लग रहा था:
चलो हमारे शरीर में सभी चयापचयों से डेटा एकत्र करते हैं,
वे एक बीमारी में कैसे बदल रहे हैं, यह बताने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करें
और उन परिवर्तनों में हस्तक्षेप करके उनका इलाज करें।
तब मुझे एहसास हुआ कि किसी ने पहले ऐसा क्यों नहीं किया है:
यह बेहद मुश्किल है।
(हँसी)
हमारे शरीर में कई मेटाबोलाइट्स होते हैं।
सभी एक दूसरे से अलग है।
कुछ चयापचयों के लिए, हम उनके आणविक द्रव्यमान को माप सकते हैं
मास स्पेक्ट्रोमेट्री उपकरणों का उपयोग करके।
लेकिन क्योंकि वहां, एक ही द्रव्यमान के 10 अणु हो सकते हैं,
हम नहीं जानते कि वे वास्तव में क्या हैं,
और यदि आप उन सभी को स्पष्ट रूप से पहचानना चाहते हैं,
आपको और प्रयोग करने होंगे, जिसमें कई दशक लग सकते हैं
और अरबों डॉलर।
इसलिए हमने ऐसा करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता , प्लेटफॉर्म विकसित किया।
हमने जैविक डेटा के विकास का लाभ उठाया
और चयापचयों के बारे में किसी भी मौजूदा जानकारी का
और अन्य अणुओं के साथ उनकी बातचीत का एक डेटाबेस बनाया।
हमने इस सभी डेटा को मेगा नेटवर्क्स के रूप में संयोजित किया।
फिर, मरीजों के ऊतकों या रक्त से,
हम चयापचयों के द्रव्यमान को मापा।
और बीमारी में बदल जाने वाले द्रव्यमान का पता लगाया।
लेकिन, जैसा कि मैंने पहले बताया, हम ठीक से नहीं जानते कि वे क्या हैं।
180 का एक आणविक द्रव्यमान या तो ग्लूकोज, गैलेक्टोज या फ्रुक्टोज हो सकता है।
इन सभी में एक समान द्रव्यमान होता है
लेकिन हमारे शरीर में विभिन्न कार्य करता है।
हमारे AI एल्गोरिदम ने इन सभी अस्पष्टताओं पर विचार किया।
इसके बाद उस मेगा नेटवर्क का खनन किया गया
यह पता लगाने कि उन चयापचय द्रव्यमान एक दूसरे से कैसे जुड़े हैं
जिसका परिणाम बीमारी है।
और जिस तरह से वे जुड़े हुए हैं, उसके कारण
तब हम यह पता लगाने में सक्षम हैं कि प्रत्येक मेटाबोलाइट द्रव्यमान क्या है,
जैसे कि वह 180 यहाँ ग्लूकोज हो सकता है,
और, अधिक महत्वपूर्ण बात, खोजने के लिए
की ग्लूकोज और अन्य चयापचयों में कैसे परिवर्तन होते हैं
जो बीमारी की तरफ ले जा सकते हैं।
रोग तंत्र की यह नई समझ --
हमें प्रभावी चिकित्सा विज्ञान की खोज करने में सक्षम बनाता है।
इसलिए इस तकनीक को बाजार में लाने के लिए और लोगो के जीवन को प्रभावित करने के लिए
हमने एक स्टार्ट-अप कंपनी बनाई।
अब मैं और मेरी टीम चिकित्सा विज्ञान की खोज करने के लिए काम कर रहे हैं
प्रमुख रोगों के लिए, जिसके लिए मेटाबोलाइट्स मुख्य कारण है,
फैटी लीवर की बीमारी की तरह,
क्योंकि यह वसा के संचय के कारण होती है,
जो यकृत में चयापचयों के प्रकार हैं।
जैसा कि मैने पहले कहा था, यह एक बड़ी महामारी है जिसका कोई इलाज नहीं है।
और फैटी लीवर की बीमारी सिर्फ एक उदाहरण है।
आगे बढ़ते हुए, हम सैकड़ों अन्य बीमारियों से निपटने जा रहे हैं
बिना किसी उपचार के।
और चयापचयों के बारे में अधिक से अधिक डेटा एकत्र करके
और चयापचयों के परिवर्तन को समजके,
जो विकासशील बीमारियों की ओर जाता है,
हमारा एल्गोरिदम अधिक स्मार्ट और स्मार्ट बनेगा
सही रोगियों के लिए सही चिकित्सा विज्ञान की खोज करके।
और हम अपनी जीवन को बचाने की दृष्टि के
बहुत करीब पहुंच जाएंगे।
आभार।
(तालियां)