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Google AI वैज्ञानिकों को कैंसर से लड़ने के लिए आशाजनक थेरेपी खोजने में मदद कर सकता है

Google AI वैज्ञानिकों को कैंसर से लड़ने के लिए आशाजनक थेरेपी खोजने में मदद कर सकता है

कैंसर इम्यूनोथेरेपी में एक बड़ी चुनौती यह है कि कई ट्यूमर ठंडे होते हैं या शरीर की प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए अदृश्य होते हैं। Google लेख के अनुसार, उन्हें गर्म करने की एक प्रमुख रणनीति उन्हें सिग्नल दिखाने के लिए मजबूर करना है जो एंटीजन प्रेजेंटेशन नामक प्रक्रिया के माध्यम से प्रतिरक्षा प्रणाली को सक्रिय करती है।

C2S-स्केल 27B मॉडल को एक ऐसी दवा खोजने का काम दिया गया था जो एक सशर्त एम्पलीफायर के रूप में कार्य करेगी। लेख के अनुसार, यह केवल “सकारात्मक प्रतिरक्षा संदर्भ” वाले एक विशिष्ट वातावरण में प्रतिरक्षा संकेत को बढ़ाएगा जहां इंटरफेरॉन का निम्न स्तर पहले से मौजूद था, लेकिन अपने आप में एंटीजन प्रस्तुति को प्रेरित करने के लिए अपर्याप्त था।

पेपर के अनुसार, छोटे मॉडल संदर्भ-निर्भर प्रभाव को हल करने में असमर्थ थे, क्योंकि इसके लिए सशर्त तर्क के स्तर की आवश्यकता होती है जो एक आकस्मिक क्षमता प्रभाव प्रतीत होता है।

इसके बाद, उन्होंने इस विशिष्ट सहक्रियात्मक प्रभाव को खोजने के लिए एक दोहरे संदर्भ वाला वर्चुअल डिस्प्ले डिज़ाइन किया। वर्चुअल स्क्रीन में दो चरण शामिल थे जैसे सकारात्मक प्रतिरक्षा संदर्भ और तटस्थ प्रतिरक्षा संदर्भ।

इसके बाद, जेम्मा-आधारित एआई मॉडल ने दोनों संदर्भों में 4,000 से अधिक दवाओं के प्रभाव का अनुकरण किया और मॉडल से यह अनुमान लगाने के लिए कहा कि कौन सी दवाएं केवल पहले संदर्भ में एंटीजन प्रस्तुति को बढ़ाएंगी, ताकि स्क्रीन को रोगी के प्रासंगिक वातावरण की ओर झुकाया जा सके, लेख के अनुसार।

लेख के अनुसार, दवा के परिणामों का एक अंश पहले से ही पिछले साहित्य में ज्ञात है, जबकि शेष दवाएं आश्चर्यजनक परिणाम हैं जिनका परीक्षण से कोई पूर्व लिंक ज्ञात नहीं है। हालांकि सीके2 को कई सेलुलर कार्यों में शामिल किया गया है, जिसमें प्रतिरक्षा प्रणाली के न्यूनाधिक के रूप में भी शामिल है, लेख के अनुसार, एमएचसी-आई अभिव्यक्ति या एंटीजन प्रस्तुति में स्पष्ट रूप से सुधार करने के लिए साहित्य में सिल्मिटासर्टिब के माध्यम से सीके2 के निषेध की सूचना नहीं दी गई है।

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