कृत्रिम बुद्धिमता और चयापचयों की चिकित्सा क्षमता
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0:02 - 0:032003 मे,
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0:03 - 0:06जब हमने मानव जीनोम का अनुक्रम किया,
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0:06 - 0:10हमने सोचा कि हमारे पास
कई बीमारियों के इलाज का जवाब होगा। -
0:11 - 0:14लेकिन वास्तविकता इससे बहुत अलग है,
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0:15 - 0:17क्योंकि हमारे जीन के अलावा,
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0:17 - 0:21हमारे पर्यावरण और जीवन शैली की
महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है -
0:21 - 0:24कई प्रमुख बीमारियों के विकास में।
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0:24 - 0:27एक उदाहरण वसायुक्त यकृत रोग है,
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0:27 - 0:32जो विश्व स्तर पर 20 प्रतिशत से अधिक
आबादी को प्रभावित कर रहा है, -
0:32 - 0:35और इसका कोई इलाज नहीं है
और इससे यकृत कैंसर हो सकता है -
0:35 - 0:36या यकृत फेल हो सकता है।
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0:38 - 0:42इसलिए DNA को अकेले सीक्वेंस करना
हमें पर्याप्त जानकारी नहीं देता है| -
0:42 - 0:45प्रभावी चिकित्सा विज्ञान खोजने के लिए।
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0:45 - 0:48दूसरी तरफ, हमारे शरीर में कई अन्य अणु हैं।
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0:48 - 0:52वास्तव में, 100,000 से
अधिक मेटाबोलाइट हैं। -
0:52 - 0:57मेटाबोलाइट्स कोई भी अणु हैं
जो उनके आकार में बहुत छोटे हैं। -
0:57 - 1:02ज्ञात उदाहरण ग्लूकोज,
फ्रुक्टोज, वसा, कोलेस्ट्रॉल हैं - -
1:02 - 1:04जो हम हर समय सुनते हैं।
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1:04 - 1:07मेटाबोलाइट्स हमारे चयापचय में शामिल हैं।
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1:08 - 1:12वे DNA से भी नीचे हैं,
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1:12 - 1:17इसलिए वे हमारे जीन और जीवन शैली
दोनों से जानकारी लेते हैं। -
1:17 - 1:23कई बीमारियों के इलाज के लिए
मेटाबोलाइट्स को समझना आवश्यक है। -
1:23 - 1:25मैं हमेशा से मरीजों का
इलाज करना चाहती हूं। -
1:26 - 1:30इसके बावजूद, 15 साल पहले,
मैंने मेडिकल स्कूल छोड़ दिया, -
1:30 - 1:32मैंने गणित को बहुत याद किया।
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1:33 - 1:36इसके तुरंत बाद,
मुझे सबसे अच्छी चीज़ मिली: -
1:37 - 1:39मैं दवा का अध्ययन करने के लिए
गणित का उपयोग कर सकती हूं। -
1:41 - 1:46तब से, मैं जैविक डेटा का विश्लेषण
करने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रही हूं। -
1:47 - 1:49तो, यह आसान लग रहा था:
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1:49 - 1:53चलो हमारे शरीर में सभी चयापचयों से
डेटा एकत्र करते हैं, -
1:53 - 1:58वे एक बीमारी में कैसे बदल रहे हैं,
यह बताने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करें -
1:58 - 2:01और उन परिवर्तनों में हस्तक्षेप करके
उनका इलाज करें। -
2:02 - 2:06तब मुझे एहसास हुआ कि
किसी ने पहले ऐसा क्यों नहीं किया है: -
2:07 - 2:09यह बेहद मुश्किल है।
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2:09 - 2:10(हँसी)
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2:10 - 2:12हमारे शरीर में कई मेटाबोलाइट्स होते हैं।
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2:13 - 2:15सभी एक दूसरे से अलग है।
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2:15 - 2:19कुछ चयापचयों के लिए,
हम उनके आणविक द्रव्यमान को माप सकते हैं -
2:19 - 2:22मास स्पेक्ट्रोमेट्री उपकरणों
का उपयोग करके। -
2:22 - 2:25लेकिन क्योंकि वहां,
एक ही द्रव्यमान के 10 अणु हो सकते हैं, -
2:25 - 2:28हम नहीं जानते कि वे वास्तव में क्या हैं,
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2:28 - 2:31और यदि आप उन सभी को
स्पष्ट रूप से पहचानना चाहते हैं, -
2:31 - 2:34आपको और प्रयोग करने होंगे,
जिसमें कई दशक लग सकते हैं -
2:34 - 2:36और अरबों डॉलर।
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2:36 - 2:42इसलिए हमने ऐसा करने के लिए एक कृत्रिम
बुद्धिमत्ता , प्लेटफॉर्म विकसित किया। -
2:42 - 2:45हमने जैविक डेटा के विकास का लाभ उठाया
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2:45 - 2:49और चयापचयों के बारे में
किसी भी मौजूदा जानकारी का -
2:49 - 2:52और अन्य अणुओं के साथ उनकी बातचीत का
एक डेटाबेस बनाया। -
2:52 - 2:56हमने इस सभी डेटा को
मेगा नेटवर्क्स के रूप में संयोजित किया। -
2:56 - 2:59फिर, मरीजों के ऊतकों या रक्त से,
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2:59 - 3:02हम चयापचयों के द्रव्यमान को मापा।
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3:02 - 3:05और बीमारी में बदल जाने वाले
द्रव्यमान का पता लगाया। -
3:05 - 3:08लेकिन, जैसा कि मैंने पहले बताया,
हम ठीक से नहीं जानते कि वे क्या हैं। -
3:08 - 3:13180 का एक आणविक द्रव्यमान या तो ग्लूकोज,
गैलेक्टोज या फ्रुक्टोज हो सकता है। -
3:13 - 3:15इन सभी में एक समान द्रव्यमान होता है
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3:15 - 3:17लेकिन हमारे शरीर में
विभिन्न कार्य करता है। -
3:18 - 3:21हमारे AI एल्गोरिदम ने
इन सभी अस्पष्टताओं पर विचार किया। -
3:21 - 3:24इसके बाद उस मेगा नेटवर्क का
खनन किया गया -
3:24 - 3:28यह पता लगाने कि उन चयापचय द्रव्यमान
एक दूसरे से कैसे जुड़े हैं -
3:28 - 3:30जिसका परिणाम बीमारी है।
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3:30 - 3:33और जिस तरह से वे जुड़े हुए हैं, उसके कारण
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3:33 - 3:37तब हम यह पता लगाने में सक्षम हैं
कि प्रत्येक मेटाबोलाइट द्रव्यमान क्या है, -
3:37 - 3:40जैसे कि वह 180 यहाँ ग्लूकोज हो सकता है,
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3:40 - 3:43और, अधिक महत्वपूर्ण बात, खोजने के लिए
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3:43 - 3:45की ग्लूकोज और अन्य चयापचयों में
कैसे परिवर्तन होते हैं -
3:45 - 3:47जो बीमारी की तरफ ले जा सकते हैं।
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3:47 - 3:50रोग तंत्र की यह नई समझ --
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3:51 - 3:55हमें प्रभावी चिकित्सा विज्ञान की
खोज करने में सक्षम बनाता है। -
3:56 - 3:59इसलिए इस तकनीक को बाजार में लाने के लिए
और लोगो के जीवन को प्रभावित करने के लिए -
3:59 - 4:01हमने एक स्टार्ट-अप कंपनी बनाई।
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4:02 - 4:05अब मैं और मेरी टीम चिकित्सा विज्ञान की
खोज करने के लिए काम कर रहे हैं -
4:05 - 4:10प्रमुख रोगों के लिए,
जिसके लिए मेटाबोलाइट्स मुख्य कारण है, -
4:10 - 4:12फैटी लीवर की बीमारी की तरह,
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4:12 - 4:15क्योंकि यह वसा के संचय के कारण होती है,
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4:15 - 4:18जो यकृत में चयापचयों के प्रकार हैं।
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4:18 - 4:22जैसा कि मैने पहले कहा था, यह एक
बड़ी महामारी है जिसका कोई इलाज नहीं है। -
4:22 - 4:24और फैटी लीवर की बीमारी सिर्फ एक उदाहरण है।
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4:24 - 4:29आगे बढ़ते हुए, हम सैकड़ों
अन्य बीमारियों से निपटने जा रहे हैं -
4:29 - 4:30बिना किसी उपचार के।
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4:30 - 4:35और चयापचयों के बारे में
अधिक से अधिक डेटा एकत्र करके -
4:35 - 4:38और चयापचयों के परिवर्तन को समजके,
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4:38 - 4:41जो विकासशील बीमारियों की ओर जाता है,
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4:41 - 4:44हमारा एल्गोरिदम अधिक
स्मार्ट और स्मार्ट बनेगा -
4:44 - 4:48सही रोगियों के लिए
सही चिकित्सा विज्ञान की खोज करके। -
4:49 - 4:52और हम अपनी जीवन को बचाने की दृष्टि के
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4:52 - 4:56बहुत करीब पहुंच जाएंगे।
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4:56 - 4:58आभार।
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4:58 - 5:01(तालियां)
- Title:
- कृत्रिम बुद्धिमता और चयापचयों की चिकित्सा क्षमता
- Speaker:
- लेइला पिरहाजी
- Description:
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चयापचय से कई रोग होते हैं -- हमारे शरीर के छोटे अणु जैसे कि फेट, ग्लूकोज और कोलेस्ट्रॉल -- पर हम नहीं जानते हैं कि वास्तव मैं वे क्या है और कैसे काम करते हैं। बायोटेक उद्यमकर्त्ता और TED साथी लेईला पीरहाजी मेटाबोलिक पैटर्न से कैसे रोग उत्पन होते है उसका विवरण -- और उसके ज्यादा प्रभावी उपचार AI आधारित नेटवर्क से उत्पन करने का प्लान व्यक्त करती हैं।
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 05:14
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