ఈ ఉదయం మీరు తీసుకున్న ఆ మాత్ర మీ చేతికి చేరడానికి ఎంత సమయం పట్టిందో మీరు ఎప్పుడైనా ఆలోచించారా? మొదట, వారు ప్రయోగశాలల్లో విస్తృతమైన పరిశోధన చేస్తారు. ఆ తర్వాత దానిని జంతువులపై పరీక్షిస్తారు. కానీ మానవులలో ఉపయోగించడానికి ఆమోదం పొందాలంటే, దానిని మానవులపై పరీక్షించాల్సి ఉంటుంది. దీనినే మనం క్లినికల్ ట్రయల్ అని అంటాము. ఇది చాలా సంక్లిష్టమైన మరియు ఖరీదైన ప్రక్రియ.
సులభంగా చెప్పాలంటే, క్లినికల్ ట్రయల్ అంటే ఏమిటి?
సులభంగా చెప్పాలంటే, క్లినికల్ ట్రయల్ ఈ విధంగా పనిచేస్తుంది: పరిశోధకులు కొత్తగా అభివృద్ధి చేసిన ఔషధం ఏ వ్యాధిని లక్ష్యంగా చేసుకుంటుందో, ఆ వ్యాధి ఉన్న రోగులను ఎంపిక చేసుకుంటారు. ఆ తర్వాత ఈ వాలంటీర్లను యాదృచ్ఛికంగా రెండు గ్రూపులుగా విభజిస్తారు.
1. మొదటి బృందానికి పరీక్షించాల్సిన కొత్త ఔషధం ఇవ్వబడుతుంది.
2. రెండవ సమూహమైన "నియంత్రణ సమూహం"కు, ఎటువంటి క్రియాశీల పదార్ధం లేని మరియు అచ్చం మందులాగే కనిపించే ప్లేసిబో ఇవ్వబడుతుంది. దీనిని మనం "ప్లేసిబో" అని పిలుస్తాము.
ఈ ప్రయోగం ముగిసేసరికి, ప్లేసిబో తీసుకున్న వారికంటే కొత్త మందు తీసుకున్న వారి లక్షణాలు ఎక్కువగా మెరుగుపడితే, అప్పుడు ఆ కొత్త మందు ప్రభావవంతమైనదని రుజువవుతుంది.
ఇలాంటి ట్రయల్లో అతిపెద్ద సవాళ్లలో ఒకటి, ఆ ట్రయల్కు సరిగ్గా సరిపోయే రోగులను తగినంత సంఖ్యలో కనుగొనడం. కొన్నిసార్లు తమ రోగులకు ఏ ట్రయల్స్ సరైనవో డాక్టర్లకు కూడా తెలియదు. అలాగే, పాల్గొనాలనుకునే రోగుల లక్షణాలు ట్రయల్ అవసరాలకు సరిపోకపోవచ్చు. అయితే, ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఈ పనిని చాలా సులభతరం చేయగలదు.
మీ "డిజిటల్ ట్విన్"ను కలవండి
మీకు మీ స్వంత కంప్యూటర్ మోడల్, అంటే మీ యొక్క డిజిటల్ కాపీ ఉందని ఊహించుకోండి. దానినే 'డిజిటల్ ట్విన్' అని అంటారు. ఇవి కేవలం 'కంప్యూటర్ మోడల్స్', ఇవి నిజ ప్రపంచంలోని ఒక వస్తువును లేదా వ్యవస్థను కంప్యూటర్లో అనుకరిస్తాయి. కానీ సంఖ్యాపరంగా చూసినప్పుడు, అవి నిజమైన వస్తువులాగే ఖచ్చితంగా ప్రవర్తిస్తాయి. దీనికి ఉత్తమ ఉదాహరణ ఏమిటంటే, అపోలో 13 అంతరిక్ష నౌకలోని ఆక్సిజన్ ట్యాంక్ పేలిపోయినప్పుడు, భూమిపై నిర్మించిన అదే అంతరిక్ష నౌక యొక్క 'డిజిటల్ ట్విన్' సహాయంతో నాసా దానిని బాగుచేసింది.
ఇప్పుడు, శాస్త్రవేత్తలు తగినంత 'డేటా' ఇస్తే, ఒక మనిషి యొక్క 'డిజిటల్ ట్విన్'ను సృష్టించగలరు. దీనికోసం 'మెషిన్ లెర్నింగ్' అనే కృత్రిమ మేధస్సు సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తారు. సులభంగా చెప్పాలంటే, ఇందులో ఒక కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్కు పెద్ద మొత్తంలో డేటాను ఇచ్చి, దాని నుండి నేర్చుకునేలా చేయడం జరుగుతుంది.
గత క్లినికల్ ట్రయల్స్ నుండి సేకరించిన డేటా మరియు ప్రతి రోగి యొక్క వ్యక్తిగత వైద్య రికార్డులను ఉపయోగించి ఈ మెషిన్ లెర్నింగ్ మోడళ్లకు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా రోగుల డిజిటల్ ట్విన్స్ సృష్టించబడతాయి. ఆ తర్వాత , రోగికి ప్లేసిబో ఇచ్చినట్లయితే, ట్రయల్ కాలంలో వారి ఆరోగ్యం ఎలా మారుతుందో ఈ మోడల్ అంచనా వేయగలదు.అంటే, అదే రోగి కోసం కంప్యూటర్ ద్వారా ఒక నియంత్రణ సమూహం (సిమ్యులేటెడ్ కంట్రోల్ గ్రూప్) సృష్టించబడుతుంది.
ఇప్పుడు ఇది ఎలా పనిచేస్తుందో చూద్దాం. 'సమాధి' అనే వ్యక్తి ఒక కొత్త మందును స్వీకరించే సమూహంలో ఉండటానికి ఎంపిక చేయబడ్డాడని అనుకుందాం. సమాధి యొక్క 'డిజిటల్ ట్విన్', అంటే ఒక కంప్యూటర్ మోడల్, నియంత్రణ సమూహంలో ఉంది. అసలు మందుకు బదులుగా సమాధికి 'ప్లేసిబో' ఇస్తే ఏమి జరుగుతుందో ఆ మోడల్ అంచనా వేస్తుంది. అంతిమంగా, మందుకు సమాధి యొక్క వాస్తవ ప్రతిస్పందనకు మరియు అతను 'ప్లేసిబో' తీసుకుంటే ఏమి జరుగుతుందని మోడల్ అంచనా వేసిందో దానికి మధ్య ఉన్న వ్యత్యాసమే, సమాధికి ఆ మందు ఎంత ప్రభావవంతంగా ఉందో తెలిపే కొలమానం అవుతుంది.
ఈ పద్ధతి యొక్క అతిపెద్ద ప్రయోజనాల్లో ఒకటి ఏమిటంటే, క్లినికల్ ట్రయల్లో పాల్గొనే దాదాపు ప్రతి ఒక్కరికీ కొత్త ఔషధాన్ని పొందే అవకాశం లభిస్తుంది, ఎందుకంటే 'ప్లేసిబో' వారి డిజిటల్ ట్విన్కు ఇవ్వబడుతుంది.
సాంప్రదాయ నియంత్రణ బృందాలకు బదులుగా 'డిజిటల్ ట్విన్స్' ను ఉపయోగించడం వల్ల కలిగే ప్రయోజనాలను స్పష్టంగా చూడటానికి ఈ పట్టికను పరిశీలిద్దాం.
| లక్షణం | సాంప్రదాయ పద్ధతి | డిజిటల్ ట్విన్ పద్ధతి |
|---|---|---|
| నియంత్రణ సమూహం | నిజమైన వ్యక్తులతో కూడి ఉంటుంది. వారికి (ప్లేసిబో) లభిస్తుంది. | కంప్యూటర్ నమూనాలను (డిజిటల్ ట్విన్స్) కలిగి ఉంటుంది. |
| రోగులకు ప్రయోజనం | ప్లేసిబో పొందే అవకాశం 50% ఉంది. అంటే మీరు కొత్త మందును వేసుకోకుండా ఉండవచ్చు. | చాలా మందికి అసలైన మందును వాడి చూసే అవకాశం లభిస్తుంది. |
| అవసరమైన వాలంటీర్ల సంఖ్య | (రెండు జట్లకు) మరింత మంది అవసరం. | ఈ పరీక్షను తక్కువ సంఖ్యలో వ్యక్తులతో నిర్వహించవచ్చు. |
| సమయం మరియు ఖర్చు | చాలా ఎక్కువ. | గణనీయంగా తగ్గించవచ్చు. |
ఈ సాంకేతికత మంచిదే అయినప్పటికీ, సమస్యలు లేవా?
ఈ సాంకేతికత భవిష్యత్తుకు గొప్ప అవకాశాలను కల్పిస్తున్నప్పటికీ, ఇది ఇంకా విస్తృతంగా ఉపయోగించబడలేదు. దీనికి సరైన కారణాలు ఉండవచ్చు. 'మెషిన్ లెర్నింగ్' నిపుణుడైన డాక్టర్ డేనియల్ నీల్ సూచించినట్లుగా, ఈ నమూనాలు భారీ పరిమాణంలో డేటాపై ఆధారపడి ఉంటాయి. అలాగే, వ్యక్తుల నుండి అధిక-నాణ్యత గల డేటాను పొందడం చాలా కష్టం.
ప్రజలు తరచుగా తమ ఆహారపు అలవాట్లు, వ్యాయామం వంటి విషయాల గురించి స్వయంగా సమాచారం ఇచ్చుకుంటారు. ప్రజలు ఎల్లప్పుడూ నిజం చెప్పరు. వారు తాము చేసే వ్యాయామాన్ని ఎక్కువగానూ, తినే జంక్ ఫుడ్ను తక్కువగానూ చెబుతుంటారు.
మరొక సమస్య ఏమిటంటే, ఒక ఔషధం కలిగించే అరుదైన, ఊహించని దుష్ప్రభావాలు . నియంత్రణ సమూహం కోసం రూపొందించిన నమూనాలో ఇవి తరచుగా చేర్చబడవు.
అయితే, డాక్టర్ నీల్ యొక్క అతిపెద్ద భయం ఏమిటంటే, ఈ అంచనా నమూనా 'యథాతథ స్థితి'పై ఆధారపడి ఉంది. కోవిడ్-19 మహమ్మారి వంటి ఒక పెద్ద, ఊహించని సంఘటనను ఊహించుకోండి, అది ప్రతిఒక్కరి ప్రవర్తనను మార్చి, ప్రజలను అనారోగ్యానికి గురి చేస్తుంది. "నియంత్రణ నమూనాలు దీనిని పరిగణనలోకి తీసుకోవు," అని ఆయన అంటారు. అప్పుడు, నియంత్రణ సమూహం పరిగణనలోకి తీసుకోని ఈ సంఘటనల కారణంగా, ప్రయోగం యొక్క తుది ఫలితాలు పూర్తిగా భిన్నంగా ఉండవచ్చు.
మరి దీన్ని నిజంగా ఉపయోగించవచ్చా? భవిష్యత్తు ఎలా ఉండబోతోంది?
ఆరోగ్య సంరక్షణలో డిజిటల్ టెక్నాలజీ వినియోగంపై నిపుణుడైన ఎరిక్ టోపోల్, ఈ ఆలోచన గొప్పదే అయినా, దీనికి ఇంకా సమయం రాలేదని భావిస్తున్నారు. "సమీప భవిష్యత్తులో క్లినికల్ ట్రయల్స్ మారతాయని నేను అనుకోవడం లేదు. ఎందుకంటే దీనికి కేవలం ఆరోగ్య రికార్డులకు మించి, జన్యు శ్రేణులు, గట్ మైక్రోబయోమ్, పర్యావరణ డేటా వంటి బహుళ స్థాయిల డేటా అవసరం."
ఈ సాంకేతికతలో మార్గదర్శకుడైన అన్లెర్న్.ఏఐ వ్యవస్థాపకుడు చార్లెస్ ఫిషర్ ప్రకారం, డేటా గోప్యత మరియు పక్షపాతం సమస్యలకు ఇప్పటికే పరిష్కారాలు ఉన్నాయి. "గోప్యత సులభం. మేము ఇప్పటికే అనామకపరచబడిన డేటాతో మాత్రమే పని చేస్తాము."
పక్షపాతం గురించి మాట్లాడుతూ, ఈ సమస్య పూర్తిగా పరిష్కారం కానప్పటికీ, అది అధ్యయన ఫలితాలకు సంబంధం లేనిదని ఆయన అంటారు. అధ్యయనాలు యాదృచ్ఛికంగా జరుగుతాయి కాబట్టి, డేటాలో కొంత పక్షపాతం ఉన్నప్పటికీ, అది ఫలితాలను ప్రభావితం చేయదు. అయితే, కొంతమంది నిపుణులు ఈ ఆలోచనతో విభేదిస్తున్నారు. వారు ఇలా అంటారు,మీరు ఒక నిజమైన వ్యక్తిని కంప్యూటర్ మోడల్తో పోలుస్తున్నారు కాబట్టి, ఆ మోడల్లో ఏదైనా లోపం ఉంటే, అది ఫలితాలను నేరుగా ప్రభావితం చేస్తుంది.
అయితే, అన్లెర్న్.ఏఐ ఇప్పటికే అల్జీమర్స్, పార్కిన్సన్స్ మరియు మల్టిపుల్ స్క్లెరోసిస్ వంటి నాడీ సంబంధిత వ్యాధుల కోసం క్లినికల్ ట్రయల్స్ను రూపొందించడానికి ఫార్మాస్యూటికల్ కంపెనీలతో కలిసి పనిచేస్తోంది. ఇతర వ్యాధుల కంటే వీటిపై ఎక్కువ డేటా ఉన్నందున, ప్రారంభించడానికి ఇవి మంచివని వారు భావించారు. ఒకవేళ ఈ పద్ధతిని ఏదో ఒక రోజు అన్ని వ్యాధులకూ వర్తింపజేయగలిగితే, కొత్త మందులు మార్కెట్లోకి రావడానికి పట్టే సమయం గణనీయంగా తగ్గుతుందని ఫిషర్ అంటున్నారు.
ముగింపు సందేశం
- డిజిటల్ ట్విన్ అనేది కొత్త ఔషధాలను పరీక్షించే క్లినికల్ ట్రయల్స్లో ఉపయోగించే, నిజమైన రోగి యొక్క కంప్యూటర్ మోడల్.
- దీనివల్ల నియంత్రణ సమూహం కోసం నిజమైన వ్యక్తులను ఉపయోగించడానికి బదులుగా ఈ డిజిటల్ నమూనాలను ఉపయోగించడానికి వీలవుతుంది.
- ఈ పద్ధతి యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనం ఏమిటంటే, ప్రయోగానికి హాజరయ్యే ఎక్కువ మందికి, పరీక్షిస్తున్న అసలైన ఔషధాన్ని పొందే అవకాశం లభిస్తుంది.
- అయితే, నాణ్యమైన డేటాను పొందడంలో ఉన్న ఇబ్బంది మరియు ఊహించని సంఘటనలను మోడల్ చేయలేకపోవడం వంటి సవాళ్లు ఇంకా ఉన్నాయి.
- ఈ సాంకేతికత వైద్య రంగ భవిష్యత్తుకు గొప్ప ఆశలు కల్పిస్తున్నప్పటికీ, ఇది ఇంకా శైశవ దశలోనే ఉంది. మీకు ఏవైనా ఆందోళనలు లేదా సందేహాలు ఉంటే, మీ వైద్యుడితో మాట్లాడటం ముఖ్యం.
💬 Comments (0)
ఇంకా ఎటువంటి వ్యాఖ్యలు పోస్ట్ చేయబడలేదు. మొదటిసారి మీ వ్యాఖ్యను ఇక్కడ జోడించండి.
మీ వ్యాఖ్యను జోడించండి