भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान मद्रास के शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क और रीढ़ की हड्डी में कैंसर पैदा करने वाले ट्यूमर का पता लगाने में सुधार के लिए जीबीएमड्राइवर नामक एक मशीन लर्निंग-आधारित कम्प्यूटेशनल टूल विकसित किया है। उपकरण स्वतंत्र रूप से सुलभ है और मुख्य रूप से ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन और पैसेंजर म्यूटेशन की पहचान करने के लिए विकसित किया गया था, जो एक तेजी से बढ़ता ट्यूमर है।
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इस अध्ययन में ग्लाइोब्लास्टोमा में 9386 ड्राइवर म्यूटेशन और 8728 पैसेंजर म्यूटेशनों की जांच की गई। वेब सर्वर के विकास में, एमिनो एसिड, डी-और ट्राई-पेप्टाइड मोटीफ, संरक्षण स्कोर और पोजीशन स्पेसिफिक स्कोरिंग मैट्रिक्स (PSSM) की विशेषताओं जैसे कई चरणों को ध्यान में रखा गया।
शोधकर्ताओं ने पाया कि जीबीएमड्राइवर ग्लियोब्लास्टोमा में 81.99% की सटीकता के साथ ड्राइवर म्यूटेशन का पता लगा सकता है, जो वर्तमान कम्प्यूटेशनल तकनीकों से बेहतर है। दृष्टिकोण पूरी तरह से प्रोटीन के अनुक्रम पर निर्भर करता है, और अध्ययन ने महत्वपूर्ण अमीनो एसिड विशेषताओं की पहचान की जो कैंसर पैदा करने वाले म्यूटेशन को अलग करते हैं।
शोधकर्ताओं की उम्मीद है कि GBMDriver ग्लाइब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन को प्राथमिकता देने और संभव थेरेप्यूटिक टारगेट्स की खोज में मदद करेगा, जिससे दवा डिजाइन करने की रणनीतियों को विकसित करने में मदद मिलेगी। ग्लाइब्लास्टोमा ट्यूमर पिछले कुछ समय से गहन अध्ययन किए जा रहे हैं, लेकिन कुछ थेरेप्यूटिक विकल्प ही उपलब्ध हैं, और निर्धारित जीवनकाल का अनुमान डायग्नोसिस के बाद दो साल से कम है।
आईआईटी मद्रास में पीएचडी की छात्रा मेधा पांडे ने कहा कि उनकी परिकल्पना है कि वर्तमान विधि चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने और ग्लियोब्लास्टोमा में ड्राइवर म्यूटेशन को प्राथमिकता देने में सहायक होगी। जीबीएमड्राइवर के विकास के साथ, नए चिकित्सीय लक्ष्यों की पहचान करने और ग्लियोब्लास्टोमा वाले रोगियों के लिए रोग का निदान करने की क्षमता है।
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