Cross-validated radiomic SuStaIn identifies prognostically and transcriptomically distinct event-ordering phenotypes in diffuse glioma

ब्रेन ट्यूमर उन सबसे जटिल और खतरनाक बीमारियों में से एक हैं जिनका सामना कोई व्यक्ति कर सकता है। इनमें से, डिफ्यूज ग्लियोमा (diffuse gliomas) कैंसर का एक समूह है जो मस्तिष्क के कोमल ऊतकों के भीतर बढ़ता है, जो एक बगीचे में जड़ों की तरह फैल जाता है, न कि एक एकल, सीमित गांठ के रूप में। दशकों से, डॉक्टरों ने इन ट्यूमर को श्रेणियों में वर्गीकृत करने की कोशिश की है ताकि यह अनुमान लगाया जा सके कि वे कैसे व्यवहार करेंगे और रोगी उपचार के प्रति कैसी प्रतिक्रिया देगा। सबसे हालिया प्रणाली सूक्ष्मदर्शी (microscope) के नीचे ट्यूमर की कोशिकाओं को देखने और उसके जेनेटिक कोड, विशेष रूप से डीएनए में कुछ विशिष्ट उत्परिवर्तनों (mutations) की जांच करने पर निर्भर करती है। हालांकि इस आणविक दृष्टिकोण ने निदान में सुधार किया है, लेकिन यह पूरी कहानी नहीं बताता है। दो रोगी जिनके ट्यूमर सूक्ष्मदर्शी के नीचे बिल्कुल एक जैसे दिखते हैं और जिनमें समान जेनेटिक मार्कर होते हैं, उनके परिणाम फिर भी बहुत अलग हो सकते हैं; एक कई वर्षों तक जीवित रह सकता है जबकि दूसरा तेजी से गिरावट का शिकार हो सकता है। यह अंतर बताता है कि ट्यूमर के भीतर ऐसे छिपे हुए अंतर हैं जिन्हें वर्तमान परीक्षण नहीं देख पाते हैं।

इन छिपे हुए अंतरों को खोजने के लिए, शोधकर्ता मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग, या एमआरआई (MRI) की ओर मुड़ रहे हैं, जो बिना सर्जरी के मस्तिष्क की विस्तृत तस्वीरें बनाता है। केवल इन छवियों को अपनी आंखों से देखने के बजाय, वैज्ञानिक रेडियोमिक्स (radiomics) नामक विधि का उपयोग करते हैं। यह प्रक्रिया एमआरआई स्कैन में मौजूद दृश्य जानकारी को हजारों सूक्ष्म, सटीक संख्याओं में बदल देती है जो ट्यूमर के आकार, बनावट और चमक का वर्णन करती हैं। ये संख्याएं ट्यूमर के भीतर संगठन के उन पैटर्न को प्रकट कर सकती हैं जो मानवीय आंख के लिए बहुत सूक्ष्म होते हैं। चुनौती इन संख्याओं का उपयोग करके बीमारी को बेहतर ढंग से समझने का तरीका खोजने की रही है। अधिकांश पिछले अध्ययनों ने इन संख्याओं का उपयोग केवल एक ज्ञात लेबल को बताने के लिए किया है, जैसे कि ट्यूमर आक्रामक है या नहीं। हालांकि, टोंगजी विश्वविद्यालय, त्सिंगहुआ विश्वविद्यालय और फुदान विश्वविद्यालय की एक टीम द्वारा प्रकाशित एक नया अध्ययन एक अलग दृष्टिकोण अपनाता है। यह पूछने के बजाय कि ट्यूमर क्या है, उन्होंने यह पूछा कि टयूमर की असामान्यताएं समय के साथ कैसे व्यवस्थित होती हैं।

शोधकर्ताओं ने 246 रोगियों के एमआरआई स्कैन का विश्लेषण किया जिन्हें या तो ग्लियोब्लास्टोमा (सबसे आक्रामक प्रकार) या लोअर-ग्रेड ग्लियोमा के लिए उपचार दिया गया था। उन्होंने एमआरआई छवियों से प्राप्त आठ विशिष्ट मापों पर ध्यान केंद्रित किया, जैसे कि ट्यूमर का आकार कितना गोल या अनियमित था, और विभिन्न पैमानों पर चमक और बनावट कैसे बदलती थी। इस डेटा को समझने के लिए, उन्होंने सुस्टाइन (SuStaIn - Subtype and Stage Inference) नामक एक सांख्यिकीय उपकरण का उपयोग किया। एक टाइमलाइन की कल्पना करें जहां विभिन्न समस्याएं एक विशिष्ट क्रम में दिखाई देती हैं। यह उपकरण केवल रोगियों को स्थिर बक्सों में नहीं बांटता; यह यह पता लगाने की कोशिश करता है कि विभिन्न असामान्यताएं किस क्रम में सामने आती हैं। यह पूछता है कि क्या रोगियों का एक समूह पहले एक विशिष्ट आकार की अनियमितता विकसित करता है, जिसके बाद बनावट में परिवर्तन आता है, जबकि दूसरा समूह बनावट में परिवर्तन पहले विकसित करता है, जिसके बाद आकार की समस्या आती है। अपने परिणामों को संयोग होने से बचाने के लिए इस सिस्टम के माध्यम से डेटा को कई बार चलाने के बाद, शोधकर्ताओं ने पाया कि रोगी इन इमेजिंग घटनाओं के क्रम के आधार पर स्वाभाविक रूप से दो अलग-अलग समूहों में विभाजित हो गए।

पहला समूह, जिसे शोधकर्ताओं ने S1 कहा, एक ऐसा पैटर्न दिखाता है जहाँ टयूमर का आकार जल्दी अनियमित हो जाता है, जिसके बाद विभिन्न पैमानों पर छवि की बनावट में परिवर्तन होता है। दूसरा समूह, S2, एक अलग क्रम प्रदर्शित करता है। इन रोगियों में, ट्यूमर की प्रक्रिया के शुरुआती चरण में ही वह अधिक सघन (compact) और घना हो जाता है, जिसके साथ छवि की तीव्रता और बनावट में विशिष्ट परिवर्तन होते हैं। ये दो समूह न केवल अपने इमेजिंग पैटर्न में भिन्न थे; वे अपनी जीव विज्ञान और अपने भाग्य में भी भिन्न थे। S2 समूह के रोगी, यानी 'कॉम्पैक्टनेस-फर्स्ट' (पहले सघनता वाला) पैटर्न वाले रोगियों में, S1 समूह की तुलना में मृत्यु का जोखिम काफी अधिक था। भले ही शोधकर्ताओं ने रोगी की आयु, ट्यूमर की ग्रेड और विशिष्ट जेनेटिक म्यूटेशन की उपस्थिति को ध्यान में रखा, फिर भी S2 पैटर्न खराब परिणाम का एक मजबूत भविष्यवक्ता बना रहा। यह जोखिम केवल दो श्रेणियों के बीच एक साधारण स्विच नहीं था; एक रोगी के S2 समूह से संबंधित होने की संभावना जितनी अधिक थी, मृत्यु का जोखिम भी उतना ही अधिक होता गया, जिससे खतरे का एक सहज ढाल (gradient) बन गया।

यह समझने के लिए कि ये दो समूह इतने अलग व्यवहार क्यों करते हैं, टीम ने 194 रोगियों के जेनेटिक गतिविधि का विश्लेषण किया जिनके पास मिलान वाले टिश्यू सैंपल थे। उन्होंने पाया कि उच्च-जोखिम वाले S2 समूह के ट्यूमर तीव्र विकास और विभाजन से संबंधित जैविक प्रोग्रामों द्वारा संचालित थे। ये ट्यूमर नई कोशिकाएं बनाने के लिए आवश्यक मशीनरी बनाने, डीएनए को दोहराने और गुणसूत्रों (chromosomes) को अलग करने में व्यस्त थे। इसके विपरीत, कम जोखिम वाले S1 समूह ने मस्तिष्क के सामान्य कार्य से संबंधित जेनेटिक गतिविधि दिखाई। उनके ट्यूमर उन नेटवर्क से अधिक जुड़े थे जिनका उपयोग न्यूरॉन्स संचार के लिए करते हैं, जिसमें वे संकेत शामिल हैं जो मस्तिष्क कोशिकाओं को आपस में बात करने में मदद करते हैं। यह सुझाव देता है कि S2 ट्यूमर तेजी से गुणा करने पर केंद्रित हैं, जबकि S1 ट्यूमर उस मस्तिष्क ऊतक के गुणों को बनाए रखते हैं जिससे वे विकसित हुए हैं। अध्ययन ने ट्यूमर के भीतर प्रतिरक्षा प्रणाली (immune system) की उपस्थिति को भी देखा लेकिन पाया कि दोनों समूहों के बीच अंतर बहुत कम था और यह उनके विशिष्ट व्यवहार का मुख्य चालक नहीं था।

ये निष्कर्ष ब्रेन ट्यूमर को देखने का एक नया तरीका प्रदान करते हैं, जो स्थिर लेबल से आगे बढ़कर उन्हें अलग-अलग आंतरिक लय वाले गतिशील प्रक्रियाओं के रूप में देखते हैं। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि उनका काम नैदानिक उपयोग के लिए एक तैयार उपकरण के बजाय इन छिपे हुए पैटर्न को समझने की दिशा में एक प्रारंभिक बिंदु है। चूंकि अध्ययन एक ही ऐतिहासिक डेटा सेट पर आधारित था, इसलिए घटनाओं का विशिष्ट क्रम उस समूह के सापेक्ष है और इसे विभिन्न स्कैनर और प्रोटोकॉल वाली अन्य आबादी में परीक्षण करने की आवश्यकता है। इसके अलावा, अध्ययन ने मौजूदा डेटा का उपयोग किया जहां जेनेटिक और इमेजिंग जानकारी पहले से ही एकत्र की जा चुकी थी, इसलिए परिणाम जैविक वास्तविकता का एक मजबूत सुझाव हैं, न कि कारण और प्रभाव का अंतिम प्रमाण। हालांकि, एमआरआई पर ट्यूमर के आकार और उसके भीतर की आणविक मशीनरी के बीच का संबंध, इस बात का एक ठोस कारण है कि इस क्षेत्र में और अन्वेषण किया जाए। एक घटनाक्रम के माध्यम से ट्यूमर द्वारा बताई गई कहानी को सुनकर, डॉक्टर एक दिन रोगी के भविष्य का अधिक सटीकता से अनुमान लगा सकेंगे और उनकी बीमारी की विशिष्ट जैविक कहानी के अनुसार उपचार को अनुकूलित कर सकेंगे।