بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر: بہت دیر ہونے سے پہلے بیماریوں کا پتہ لگانا

تصویری کریڈٹ:
تصویری کریڈٹ
iStock

بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر: بہت دیر ہونے سے پہلے بیماریوں کا پتہ لگانا

بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر: بہت دیر ہونے سے پہلے بیماریوں کا پتہ لگانا

ذیلی سرخی والا متن
محققین ایسے آلات تیار کر رہے ہیں جو انسانی بیماریوں کا پتہ لگا کر مریض کے زندہ رہنے کے امکانات کو بڑھا سکتے ہیں۔
    • مصنف:
    • مصنف کا نام
      Quantumrun دور اندیشی
    • اکتوبر 3، 2022

    بصیرت کا خلاصہ

    سائنس دان بیماریوں کا جلد پتہ لگانے کے لیے سینسر ٹیکنالوجیز اور مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کر رہے ہیں، ممکنہ طور پر ایسے آلات کے ساتھ صحت کی دیکھ بھال کو تبدیل کر رہے ہیں جو کتوں کی بیماری کو سونگھنے کی صلاحیت کی نقل کرتے ہیں یا اہم علامات کی نگرانی کے لیے پہننے کے قابل استعمال کرتے ہیں۔ یہ ابھرتی ہوئی ٹیکنالوجی پارکنسنز اور COVID-19 جیسی بیماریوں کی پیشین گوئی کرنے کے وعدے کو ظاہر کرتی ہے، اور مزید تحقیق کا مقصد درستگی کو بڑھانا اور ایپلی کیشنز کو بڑھانا ہے۔ یہ پیشرفت صحت کی دیکھ بھال کے لیے اہم مضمرات پیش کر سکتی ہے، بیمہ کمپنیوں سے لے کر مریضوں کے ڈیٹا سے باخبر رہنے کے لیے سینسر استعمال کرنے والی حکومتوں سے لے کر صحت عامہ کی پالیسیوں میں سینسر پر مبنی تشخیص کو ضم کرنے تک۔

    بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر سیاق و سباق

    جلد پتہ لگانے اور تشخیص سے جان بچائی جا سکتی ہے، خاص طور پر متعدی بیماریوں یا بیماریوں کے لیے جن کی علامات ظاہر ہونے میں مہینوں یا سال لگ سکتے ہیں۔ مثال کے طور پر، پارکنسنز کی بیماری (PD) وقت کے ساتھ ساتھ موٹر کی خرابی کا سبب بنتی ہے (مثلاً جھٹکے، سختی، اور نقل و حرکت کے مسائل)۔ بہت سے لوگوں کے لیے، جب وہ اپنی بیماری کا پتہ لگاتے ہیں تو نقصانات ناقابل تلافی ہوتے ہیں۔ اس مسئلے کو حل کرنے کے لیے، سائنس دان مختلف سینسرز اور مشینوں پر تحقیق کر رہے ہیں جو بیماریوں کا پتہ لگاسکتے ہیں، جن میں کتوں کی ناک استعمال کرنے والوں سے لے کر مشین لرننگ (ML) کا استعمال کرنے والوں تک۔ 

    2021 میں، محققین کے اتحاد، بشمول میساچوسٹس انسٹی ٹیوٹ آف ٹیکنالوجی (MIT)، ہارورڈ یونیورسٹی، میری لینڈ کی جانز ہاپکنز یونیورسٹی، اور ملٹن کینز میں میڈیکل ڈیٹیکشن ڈاگس، نے پایا کہ وہ کتوں کی نقل کرنے کے لیے مصنوعی ذہانت (AI) کو تربیت دے سکتے ہیں۔ بیماری کی بدبو. مطالعہ سے پتہ چلتا ہے کہ ایم ایل پروگرام پروسٹیٹ کینسر سمیت بعض بیماریوں کا پتہ لگانے میں کتوں کی کامیابی کی شرح سے مماثل ہے۔ 

    تحقیقی منصوبے نے بیمار اور صحت مند افراد دونوں سے پیشاب کے نمونے جمع کیے؛ پھر ان نمونوں کا تجزیہ ان مالیکیولز کے لیے کیا گیا جو بیماری کی موجودگی کی نشاندہی کر سکتے تھے۔ تحقیقی ٹیم نے کتوں کے ایک گروپ کو بیمار مالیکیولز کی بو کو پہچاننے کے لیے تربیت دی، اور محققین نے پھر بیماری کی شناخت میں ان کی کامیابی کی شرحوں کا موازنہ ایم ایل سے کیا۔ ایک ہی نمونے کی جانچ میں، دونوں طریقوں نے 70 فیصد سے زیادہ درستگی حاصل کی۔ محققین کو امید ہے کہ مختلف بیماریوں کے اہم اشاریوں کو زیادہ تفصیل سے بتانے کے لیے ایک وسیع ڈیٹا سیٹ کی جانچ کریں گے۔ بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر کی ایک اور مثال ایم آئی ٹی اور جانز ہاپکنز یونیورسٹی نے تیار کی ہے۔ یہ سینسر مثانے کے کینسر کا پتہ لگانے کے لیے کتوں کی ناک کا استعمال کرتا ہے۔ تاہم، جبکہ سینسر کا کتوں پر کامیاب تجربہ کیا گیا ہے، اسے طبی استعمال کے لیے موزوں بنانے کے لیے ابھی کچھ کام کرنا باقی ہے۔

    خلل ڈالنے والا اثر

    2022 میں، محققین نے ایک ای ناک، یا ایک AI ولفیٹری سسٹم تیار کیا، جو جلد پر بدبو کے مرکبات کے ذریعے PD کی ممکنہ طور پر تشخیص کر سکتا ہے۔ اس ٹیکنالوجی کو بنانے کے لیے، چین کے سائنسدانوں نے گیس کرومیٹوگرافی (GC)-ماس اسپیکٹومیٹری کو سطحی صوتی لہر سینسر اور ML الگورتھم کے ساتھ ملایا۔ جی سی سیبم سے بدبو کے مرکبات کا تجزیہ کرسکتا ہے (ایک تیل والا مادہ جو انسانی جلد سے تیار ہوتا ہے)۔ اس کے بعد سائنسدانوں نے معلومات کو ایک الگورتھم بنانے کے لیے استعمال کیا تاکہ PD کی موجودگی کی درست پیشین گوئی کی جا سکے، جس کی درستگی 70 فیصد تھی۔ جب سائنسدانوں نے گند کے پورے نمونوں کا تجزیہ کرنے کے لیے ML کا اطلاق کیا تو درستگی 79 فیصد تک پہنچ گئی۔ تاہم، سائنس دان تسلیم کرتے ہیں کہ وسیع اور متنوع نمونے کے سائز کے ساتھ مزید مطالعات کرنے کی ضرورت ہے۔

    دریں اثنا، COVID-19 وبائی مرض کے عروج کے دوران، پہننے کے قابل آلات، جیسے Fitbit، Apple Watch، اور Samsung Galaxy smartwatch کے ذریعے جمع کیے گئے ڈیٹا پر تحقیق سے معلوم ہوا کہ یہ آلات ممکنہ طور پر وائرل انفیکشن کا پتہ لگا سکتے ہیں۔ چونکہ یہ آلات دل اور آکسیجن کا ڈیٹا، نیند کے پیٹرن اور سرگرمی کی سطح کو اکٹھا کر سکتے ہیں، اس لیے یہ صارفین کو ممکنہ بیماریوں سے خبردار کر سکتے ہیں۔ 

    خاص طور پر، ماؤنٹ سینائی ہسپتال نے 500 مریضوں کے ایپل واچ کے ڈیٹا کا تجزیہ کیا اور دریافت کیا کہ COVID-19 وبائی مرض سے متاثر ہونے والوں نے اپنے دل کے تغیر کی شرح میں تبدیلیاں ظاہر کیں۔ محققین امید کر رہے ہیں کہ یہ دریافت دیگر وائرس جیسے انفلوئنزا اور فلو کے لیے ابتدائی پتہ لگانے کا نظام بنانے کے لیے پہننے کے قابل استعمال کا باعث بن سکتی ہے۔ ایک انتباہی نظام کو مستقبل کے وائرسوں کے لیے انفیکشن ہاٹ سپاٹ کا پتہ لگانے کے لیے بھی ڈیزائن کیا جا سکتا ہے، جہاں ان بیماریوں کے مکمل پھیلنے والی وبائی امراض میں تبدیل ہونے سے پہلے محکمہ صحت مداخلت کر سکتا ہے۔

    بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر کے مضمرات

    بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر کے وسیع مضمرات میں شامل ہو سکتے ہیں: 

    • بیمہ فراہم کرنے والے مریض کی صحت کی دیکھ بھال کی معلومات سے باخبر رہنے کے لیے بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر کو فروغ دیتے ہیں۔ 
    • AI کی مدد سے چلنے والے سینسرز اور آلات میں سرمایہ کاری کرنے والے صارفین جو نادر بیماریوں اور ممکنہ دل کے دورے اور دوروں کا پتہ لگاتے ہیں۔
    • پہننے کے قابل مینوفیکچررز کے لیے حقیقی وقت میں مریضوں سے باخبر رہنے کے لیے آلات تیار کرنے کے لیے کاروباری مواقع میں اضافہ۔
    • معالجین تشخیص کی بجائے مشاورتی کوششوں پر توجہ دیتے ہیں۔ مثال کے طور پر، تشخیص میں مدد کے لیے بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر کے استعمال کو بڑھا کر، ڈاکٹر ذاتی نوعیت کے علاج کے منصوبے تیار کرنے میں زیادہ وقت صرف کر سکتے ہیں۔
    • تحقیقاتی تنظیمیں، یونیورسٹیاں، اور وفاقی ایجنسیاں تشخیص، مریضوں کی دیکھ بھال، اور آبادی کے پیمانے پر وبائی امراض کا پتہ لگانے کے لیے آلات اور سافٹ ویئر بنانے کے لیے تعاون کر رہی ہیں۔
    • بیماری کا پتہ لگانے والے سینسرز کا وسیع پیمانے پر اپنانا صحت کی دیکھ بھال فراہم کرنے والوں کو پیش گوئی کرنے والے صحت کی دیکھ بھال کے ماڈلز کی طرف منتقل ہونے کی ترغیب دیتا ہے، جس سے پہلے کی مداخلتیں اور مریض کے بہتر نتائج برآمد ہوتے ہیں۔
    • حکومتیں صحت کی دیکھ بھال کی پالیسیوں پر نظر ثانی کر رہی ہیں تاکہ سینسر پر مبنی تشخیص کو مربوط کیا جا سکے، جس کے نتیجے میں صحت عامہ کی نگرانی اور رسپانس سسٹم زیادہ موثر ہو سکیں۔
    • سینسر ٹکنالوجی دور دراز سے مریضوں کی نگرانی کو قابل بناتی ہے، ہسپتال کے دورے اور صحت کی دیکھ بھال کے اخراجات کو کم کرتی ہے، جو خاص طور پر دیہی یا محروم کمیونٹیز کے لیے فائدہ مند ہے۔

    غور کرنے کے لیے سوالات۔

    • اگر آپ کے پاس پہننے کے قابل ہے، تو آپ اسے اپنے صحت کے اعدادوشمار کو ٹریک کرنے کے لیے کیسے استعمال کرتے ہیں؟
    • بیماری کا پتہ لگانے والے سینسر صحت کی دیکھ بھال کے شعبے کو کیسے تبدیل کر سکتے ہیں؟