તમારું પોતાનું "ડિજિટલ ટ્વીન"? નવીનતમ ટેકનોલોજી જે ડ્રગ પરીક્ષણમાં ફેરફાર કરશે (ડિજિટલ ટ્વીન)

શું તમે ક્યારેય વિચાર્યું છે કે આજે સવારે તમે લીધેલી ગોળી તમારા હાથમાં પહોંચવામાં કેટલો સમય લાગ્યો? પહેલા, તેઓ પ્રયોગશાળાઓમાં વ્યાપક સંશોધન કરે છે. પછી તેઓ તેનું પ્રાણીઓ પર પરીક્ષણ કરે છે. પરંતુ તેને મનુષ્યોમાં ઉપયોગ માટે મંજૂરી મળે તે પહેલાં, તેમણે તેનું મનુષ્યો પર પરીક્ષણ કરવું પડશે. આને આપણે ક્લિનિકલ ટ્રાયલ કહીએ છીએ. તે ખૂબ જ જટિલ અને ખર્ચાળ પ્રક્રિયા છે.

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ક્લિનિકલ ટ્રાયલ શું છે?

સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, ક્લિનિકલ ટ્રાયલ આ રીતે કાર્ય કરે છે: સંશોધકો એવા દર્દીઓની ભરતી કરે છે જેમને નવી વિકસિત દવા લક્ષ્ય બનાવી રહી છે. આ સ્વયંસેવકોને પછી રેન્ડમલી બે જૂથોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે.

૧. પહેલા જૂથને પરીક્ષણ માટે નવી દવા આપવામાં આવે છે.

2. બીજા જૂથ , "કંટ્રોલ ગ્રુપ", ને એક પ્લેસબો આપવામાં આવે છે જેમાં કોઈ સક્રિય ઘટક નથી અને તે બિલકુલ દવા જેવો દેખાય છે. આપણે તેને "પ્લેસબો" કહીએ છીએ.

જો, આ અજમાયશના અંતે, નવી દવા લેનારાઓના લક્ષણોમાં પ્લેસિબો લેનારાઓ કરતા વધુ સુધારો થયો હોય, તો આ સાબિત કરે છે કે નવી દવા અસરકારક છે.

આવા ટ્રાયલમાં સૌથી મોટો પડકાર એ છે કે એવા દર્દીઓ શોધવા કે જેઓ ટ્રાયલ માટે યોગ્ય હોય. ક્યારેક ડોકટરોને પણ ખબર હોતી નથી કે તેમના દર્દીઓ માટે કયા ટ્રાયલ યોગ્ય છે. ઉપરાંત, ભાગ લેવા માંગતા દર્દીઓની લાક્ષણિકતાઓ ટ્રાયલની જરૂરિયાતો સાથે મેળ ખાતી નથી. જો કે, કૃત્રિમ બુદ્ધિ (AI) આ કાર્યને ઘણું સરળ બનાવી શકે છે.

તમારા "ડિજિટલ ટ્વીન" ને મળો

કલ્પના કરો કે તમારી પાસે તમારું પોતાનું કમ્પ્યુટર મોડેલ છે, એટલે કે, તમારી પોતાની ડિજિટલ નકલ. તેને જ "ડિજિટલ ટ્વીન" કહેવામાં આવે છે. આ ફક્ત "કમ્પ્યુટર મોડેલ્સ" છે જે કમ્પ્યુટર પર વાસ્તવિક દુનિયાની વસ્તુ અથવા સિસ્ટમનું અનુકરણ કરે છે. પરંતુ જ્યારે સંખ્યાત્મક રીતે જોવામાં આવે છે, ત્યારે તેઓ વાસ્તવિક વસ્તુની જેમ જ વર્તે છે. શ્રેષ્ઠ ઉદાહરણ એ છે કે જ્યારે એપોલો 13 અવકાશયાન પર ઓક્સિજન ટાંકી વિસ્ફોટ થયો, ત્યારે નાસાએ પૃથ્વી પર બનેલા સમાન અવકાશયાનના "ડિજિટલ ટ્વીન" સાથે તેને સુધારવામાં મદદ કરી.

હવે, વૈજ્ઞાનિકો પૂરતા પ્રમાણમાં "ડેટા" આપીને માનવીનું "ડિજિટલ ટ્વીન" બનાવી શકે છે. આ "મશીન લર્નિંગ" નામની કૃત્રિમ બુદ્ધિમત્તા ટેકનોલોજીનો ઉપયોગ કરે છે. સરળ શબ્દોમાં કહીએ તો, આમાં કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામને મોટી માત્રામાં ડેટા આપવાનો અને તેમાંથી શીખવા દેવાનો સમાવેશ થાય છે.

અગાઉના ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સના ડેટા અને દરેક દર્દીના વ્યક્તિગત તબીબી રેકોર્ડનો ઉપયોગ કરીને આ મશીન લર્નિંગ મોડેલોને તાલીમ આપીને દર્દીઓના ડિજિટલ ટ્વિન્સ બનાવવામાં આવે છે. ત્યારબાદ આ મોડેલ આગાહી કરી શકે છે કે જો દર્દીને પ્લેસબો આપવામાં આવે તો ટ્રાયલ દરમિયાન તેમના સ્વાસ્થ્યમાં કેવો ફેરફાર થશે.એટલે કે, તે જ દર્દી માટે કમ્પ્યુટર-જનરેટેડ કંટ્રોલ ગ્રુપ (સિમ્યુલેટેડ કંટ્રોલ ગ્રુપ) બનાવવામાં આવે છે.

હવે ચાલો જોઈએ કે આ કેવી રીતે કાર્ય કરે છે. ધારો કે "સમાધિ" નામની કોઈ વ્યક્તિ નવી દવા મેળવનારા જૂથમાં શામેલ છે. સમાધિનું "ડિજિટલ ટ્વીન", જે એક કમ્પ્યુટર મોડેલ છે, તે નિયંત્રણ જૂથમાં છે. આ મોડેલ આગાહી કરે છે કે જો સમાધિને વાસ્તવિક દવાને બદલે "પ્લેસબો" આપવામાં આવે તો શું થશે. આખરે, સમાધિનો દવા પ્રત્યેનો વાસ્તવિક પ્રતિભાવ અને મોડેલ દ્વારા આગાહી કરવામાં આવેલી "પ્લેસબો" લેવાથી સમાધિ માટે દવા કેટલી અસરકારક છે તે માપદંડ છે.

પરંપરાગત નિયંત્રણ ટીમોને બદલે "ડિજિટલ ટ્વિન્સ" નો ઉપયોગ કરવાના ફાયદા સ્પષ્ટપણે જોવા માટે ચાલો આ કોષ્ટક જોઈએ.

આ ટેકનોલોજી સારી હોવા છતાં, શું તેમાં કોઈ સમસ્યા નથી?

આ ટેકનોલોજી ભવિષ્ય માટે ખૂબ જ આશાસ્પદ હોવા છતાં, તેનો હજુ સુધી વ્યાપક ઉપયોગ થયો નથી. આના સારા કારણો હોઈ શકે છે. "(મશીન લર્નિંગ)" ના નિષ્ણાત ડૉ. ડેનિયલ નીલ જણાવે છે તેમ, આ મોડેલો મોટા પ્રમાણમાં ડેટા પર આધાર રાખે છે. ઉપરાંત, વ્યક્તિઓ પાસેથી ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા ડેટા મેળવવાનું ખૂબ મુશ્કેલ છે.

બીજો મુદ્દો એ છે કે દવાથી થતી દુર્લભ, અણધારી આડઅસરો . આ ઘણીવાર નિયંત્રણ જૂથ માટે રચાયેલ મોડેલ દ્વારા આવરી લેવામાં આવતી નથી.

પરંતુ ડૉ. નીલનો સૌથી મોટો ડર એ છે કે આ આગાહી મોડેલ "હંમેશાં કામકાજ" પર આધારિત છે. કલ્પના કરો કે COVID-19 રોગચાળા જેવી મોટી, અણધારી ઘટના દરેકના વર્તનમાં ફેરફાર કરે છે અને લોકોને બીમાર બનાવે છે. "નિયંત્રણ મોડેલો આને ધ્યાનમાં લેતા નથી," તે કહે છે. પછી, આ ઘટનાઓને કારણે જેને નિયંત્રણ જૂથે ધ્યાનમાં લીધી ન હતી, પ્રયોગના અંતિમ પરિણામો સંપૂર્ણપણે અલગ હોઈ શકે છે.

તો શું આનો ખરેખર ઉપયોગ થઈ શકે છે? ભવિષ્ય શું રાખશે?

આરોગ્યસંભાળમાં ડિજિટલ ટેકનોલોજીના ઉપયોગના નિષ્ણાત એરિક ટોપોલ માને છે કે આ વિચાર ખૂબ સારો છે, પરંતુ હજુ સમય યોગ્ય નથી. "મને નથી લાગતું કે નજીકના ભવિષ્યમાં ક્લિનિકલ ટ્રાયલ બદલાશે. કારણ કે તેને ફક્ત આરોગ્ય રેકોર્ડ્સ ઉપરાંત, જેમ કે જીનોમ સિક્વન્સ, ગટ માઇક્રોબાયોમ, પર્યાવરણીય ડેટા, ડેટાના બહુવિધ સ્તરોની જરૂર છે."

આ ટેકનોલોજીના પ્રણેતા, Unlearn.AI ના સ્થાપક ચાર્લ્સ ફિશરના જણાવ્યા અનુસાર, ડેટા ગોપનીયતા અને પૂર્વગ્રહની સમસ્યાઓના ઉકેલો પહેલાથી જ ઉપલબ્ધ છે. "ગોપનીયતા સરળ છે. અમે ફક્ત એવા ડેટા સાથે જ કામ કરીએ છીએ જે પહેલાથી જ અનામી રાખવામાં આવ્યો હોય."

પૂર્વગ્રહ વિશે વાત કરતી વખતે, તેઓ કહે છે કે ભલે આ મુદ્દો સંપૂર્ણપણે ઉકેલાયો નથી, તે અભ્યાસના પરિણામો સાથે સંબંધિત નથી. કારણ કે અભ્યાસો રેન્ડમાઇઝ્ડ છે, જો ડેટામાં થોડો પૂર્વગ્રહ હોય, તો પણ તે પરિણામોને અસર કરતું નથી. જો કે, કેટલાક નિષ્ણાતો આ વિચાર સાથે અસંમત છે. તેઓ કહે છે,કારણ કે તમે એક વાસ્તવિક વ્યક્તિની સરખામણી કમ્પ્યુટર મોડેલ સાથે કરી રહ્યા છો, જો તે મોડેલમાં કોઈ ભૂલ હોય, તો તે પરિણામો પર સીધી અસર કરી શકે છે.

જોકે, Unlearn.AI પહેલેથી જ ફાર્માસ્યુટિકલ કંપનીઓ સાથે કામ કરી રહ્યું છે જેથી તેઓ અલ્ઝાઇમર, પાર્કિન્સન અને મલ્ટીપલ સ્ક્લેરોસિસ જેવા ન્યુરોલોજીકલ રોગો માટે ક્લિનિકલ ટ્રાયલ ડિઝાઇન કરી શકે. તેમણે આ રોગોને શરૂઆત માટે સારી જગ્યા તરીકે પસંદ કર્યા કારણ કે તેમની પાસે અન્ય કરતા વધુ ડેટા છે. ફિશર કહે છે કે જો આ પદ્ધતિ એક દિવસ તમામ રોગો પર લાગુ કરી શકાય, તો તે નવી દવાઓ બજારમાં આવવામાં લાગતા સમયને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી શકે છે.