Predicting high-risk HPV infection and genotype co-infection using genital tract microecological and pathogen characteristics: a machine learning study

गर्भाशय ग्रीवा का कैंसर दुनिया भर में महिलाओं के स्वास्थ्य के लिए सबसे महत्वपूर्ण खतरों में से एक बना हुआ है, फिर भी इसकी उत्पत्ति उल्लेखनीय रूप से विशिष्ट है। यह बीमारी लगभग हमेशा हाई-रिस्क ह्यूमन पैपिलोमावायरस (HPV) नामक वायरस के समूह से होने वाले निरंतर संक्रमण से शुरू होती है। हालांकि प्रतिरक्षा प्रणाली आमतौर पर इन वायरसों को अपने आप खत्म कर देती है, लेकिन कभी-कभी वे बने रहते हैं, जिससे गर्भाशय ग्रीवा की कोशिकाओं में परिवर्तन होते हैं जो अंततः कैंसर में बदल सकते हैं। दशकों तक, डॉक्टरों ने स्वयं वायरस का पता लगाने पर ध्यान केंद्रित किया है, लेकिन बढ़ते साक्ष्यों से पता चलता है कि वह वातावरण जहाँ यह वायरस रहता है, इस बात में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है कि वह वहीं रहे या चला जाए। यह वातावरण योनि माइक्रोबायोम (vaginal microbiome) है, जो बैक्टीरिया और अन्य सूक्ष्मजीवों का एक जटिल समुदाय है। जब यह समुदाय स्वस्थ होता है, तो यह सुरक्षात्मक बैक्टीरिया द्वारा नियंत्रित होता है जो क्षेत्र को अम्लीय और सुरक्षित रखते हैं। जब यह असंतुलित हो जाता है, जिसे अक्सर डिस्बायोसिस (dysbiosis) कहा जाता है, तो यह ऐसी स्थितियाँ बना सकता है जो वायरसों को पकड़ बनाने या बने रहने की अनुमति देती हैं। यह समझना कि ये सूक्ष्म पारिस्थितिकी तंत्र वायरल संक्रमणों के साथ कैसे परस्पर क्रिया करते हैं, भविष्य में बीमारी शुरू होने से पहले ही जोखिम की भविष्यवाणी करने का एक नया तरीका प्रदान कर सकता है।

चीन के हैनन वीमेन एंड चिल्ड्रन्स मेडिकल सेंटर के शोधकर्ताओं ने हाल ही में रोगियों के एक बड़े समूह और उन्नत कंप्यूटर विश्लेषण का उपयोग करके इन संबंधों का मानचित्रण करने का प्रयास किया। उन्होंने 2022 और 2025 के बीच क्लिनिक में नियमित स्त्री रोग संबंधी देखभाल के लिए आने वाली 3,403 महिलाओं से डेटा एकत्र किया। प्रत्येक महिला के लिए, टीम ने तीन अलग-अलग प्रकार की जानकारी एकत्र की: क्या वह हाई-रिस्क ह्यूमन पैपिलोमावायरस से संक्रमित थी, उसके योनि मार्ग में मौजूद बैक्टीरिया और अन्य सूक्ष्मजीवों के विशिष्ट प्रकार क्या थे, और क्या उसे क्लैमिडिया (Chlamydia) या यूरेप्लाज्मा (Ureaplasma) जैसे सामान्य रोगजनकों से संक्रमण था। लक्ष्य यह देखना था कि क्या योनि वातावरण की स्थिति और अन्य कीटाणुओं की उपस्थिति वायरस की उपस्थिति की भविष्यवाणी कर सकती है, और यदि ऐसा है, तो एक कंप्यूटर मॉडल बनाना जो भविष्य के रोगियों के लिए यह भविष्यवाणी कर सके।

अध्ययन ने पुष्टि की कि योनि का वातावरण वास्तव में वायरल उपस्थिति का एक मजबूत संकेतक है। शोधकर्ताओं ने पाया कि जिन महिलाओं में हाई-रिस्क ह्यूमन पैपिलोमावायरस के लिए सकारात्मक परीक्षण हुआ, उनमें विशिष्ट जननांग पथ संक्रमण होने की संभावना काफी अधिक थी, विशेष रूप से यूरेप्लाज्मा यूरीलिटिकम (Ureaplasma urealyticum) और क्लैमिडिया ट्रैकोमैटिस (Chlamydia trachomatis) के कारण होने वाले संक्रमण। उन्होंने यह भी पाया कि इन महिलाओं में असंतुलित योनि पारिस्थितिकी तंत्र के लक्षण होने की अधिक संभावना थी, जैसे कि उच्च योनि pH, कोशिका भित्ति को तोड़ने वाले कुछ एंजाइमों की उपस्थिति, और गोल आकार के बैक्टीरिया की प्रचुरता। इसके विपरीत, जिन महिलाओं में सुरक्षात्मक लैक्टोबैसिलस (Lactobacillus) बैक्टीरिया का उच्च अनुपात था, उनमें वायरस होने की संभावना कम थी। ये निष्कर्ष तब भी कायम रहे जब शोधकर्ताओं ने आयु जैसे अन्य कारकों को भी ध्यान में रखा, जिससे पता चलता है कि योनि माइक्रोबायोम का स्वास्थ्य और विशिष्ट जीवाणु संक्रमण वायरस को ले जाने के जोखिम में स्वतंत्र कारक हैं।

इन अवलोकनों को एक व्यावहारिक उपकरण में बदलने के लिए, टीम ने यह अनुमान लगाने के लिए सात अलग-अलग कंप्यूटर लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित किया कि कौन वायरस के लिए पॉजिटिव होगा। उन्होंने मॉडलों को बैक्टीरिया के संतुलन, रोगजनक की उपस्थिति और रोगी की आयु का डेटा दिया, और फिर यह परीक्षण किया कि मॉडल उन रोगियों के परिणामों का कितनी अच्छी तरह से अनुमान लगा सकते हैं जिन्हें उन्होंने पहले नहीं देखा था। सबसे अच्छा प्रदर्शन करने वाला मॉडल एक रैंडम फॉरेस्ट एल्गोरिदम (random forest algorithm) था, जो एक प्रकार का कंप्यूटर प्रोग्राम है जो कई छोटे निर्णय वृक्षों (decision trees) का निर्माण करके और उनके उत्तरों को जोड़कर निर्णय लेता है। इस मॉडल ने सही ढंग से लगभग 73.5 प्रतिशत महिलाओं की पहचान की जिनमें वायरस था और 0.772 का भेदभाव स्कोर (discrimination score) प्राप्त किया, जो मध्यम स्तर की सटीकता को दर्शाता है। कंप्यूटर विश्लेषण से पता चला कि सबसे शक्तिशाली भविष्यवक्ता यूरेप्लाज्मा की उपस्थिति, रोगी की आयु, क्लैमिडिया की उपस्थिति और गोल बैक्टीरिया की प्रचुरता थे। मॉडल ने यह भी दिखाया कि सुरक्षात्मक लैक्टोबैसिलस बैक्टीरिया की उच्च संख्या ने जोखिम को कम कर दिया, जो इस विचार को पुष्ट करता है कि एक स्वस्थ माइक्रोबायोम एक बाधा के रूप में कार्य करता है।

शोधकर्ताओं ने एक अधिक जटिल प्रश्न का भी समाधान किया: क्या ये कारक न केवल वायरस की उपस्थिति, बल्कि यह भी भविष्यवाणी कर सकते हैं कि एक महिला में वायरस के कौन से विशिष्ट प्रकार हो सकते हैं? चूंकि एक व्यक्ति एक ही समय में वायरस के कई उपभेदों (strains) से संक्रमित हो सकता है, इसलिए यह कंप्यूटर के लिए हल करने में एक कठिन पहेली है। टीम ने एन्सेम्बल क्लासिफायर चेन्स (ensemble classifier chains) नामक एक विशेष पद्धति का उपयोग किया, जो कंप्यूटर को यह विचार करने की अनुमति देती है कि विभिन्न प्रकार के वायरस एक साथ कैसे दिखाई दे सकते हैं। हालांकि विशिष्ट वायरस प्रकारों के संयोजन की भविष्यवाणी करने की समग्र सटीकता कम थी, लेकिन वह पद्धति जिसने विभिन्न वायरस प्रकारों के बीच संबंधों पर विचार किया, उसने उस पद्धति की तुलना में थोड़ा बेहतर प्रदर्शन किया जो प्रत्येक वायरस प्रकार को पूरी तरह से अलग मानती थी। यह सुझाव देता है कि विभिन्न वायरस उपभेदों के सह-अस्तित्व में कुछ सूक्ष्म पैटर्न हो सकते हैं, हालांकि डेटा अभी भी इन पैटर्न को स्पष्ट रूप से परिभाषित करने के लिए पर्याप्त मजबूत नहीं था।

इन आशाजनक अंतर्दृष्टि के बावजूद, लेखक यह नोट करने में सावधानी बरतते हैं कि उनका कार्य एक पूर्ण समाधान के बजाय एक शुरुआत है। उनके द्वारा बनाया गया कंप्यूटर मॉडल अभी इतना सटीक नहीं है कि इसे चिकित्सा निर्णय लेने या मानक स्क्रीनिंग परीक्षणों को बदलने के लिए उपयोग किया जा सके। यह अध्ययन एक विशिष्ट समूह की महिलाओं पर किया गया था जो क्लिनिक में आती थीं, जिनमें से कई में लक्षण भी थे, इसलिए परिणाम सामान्य आबादी की सभी महिलाओं पर लागू नहीं हो सकते हैं। इसके अलावा, क्योंकि अध्ययन ने एक ही समय बिंदु पर डेटा देखा, इसलिए यह साबित नहीं कर सकता कि जीवाणु संक्रमण या असंतुलित माइक्रोबायोम ने वायरस को बने रहने के लिए मजबूर किया; यह केवल यह दिखाता है कि वे आपस में जुड़े हुए हैं। शोधकर्ता इस बात पर जोर देते हैं कि इन निष्कर्षों की पुष्टि करने और यह निर्धारित करने के लिए कि क्या योनि वातावरण को ठीक करने से वास्तव में वायरस को खत्म करने में मदद मिल सकती है, बड़े अध्ययनों की आवश्यकता है। फिलहाल, यह कार्य हाई-रिस्क ह्यूमन पैपिलोमावायरस के पनपने के जैविक परिदृश्य की एक स्पष्ट तस्वीर प्रदान करता है, जो इस बात पर प्रकाश डालता है कि आसपास के सूक्ष्मजीव समुदाय का स्वास्थ्य गर्भाशय ग्रीवा के कैंसर के जोखिम को समझने में एक महत्वपूर्ण कड़ी है।