कल्पना कीजिए कि आप एक ऊंचे टॉवर से एक शहर को देख रहे हैं। इस ऊंचाई से, आप सड़कों का आकार, इमारतों का घनत्व और मोहल्लों के संगठन को देख सकते हैं। आप केवल लेआउट देखकर एक हलचल भरे डाउनटाउन और एक शांत उपनगर के बीच अंतर बता सकते हैं। अब, कल्पना कीजिए कि इस शहर की हर इमारत वास्तव में एक जीवित कोशिका है, और सड़कें मानव शरीर के ऊतक (tissues) हैं। एक सदी से अधिक समय से, डॉक्टर इन "शहरों" (ऊतकों) को देखने के लिए सूक्ष्मदर्शी (microscopes) का उपयोग करके इन टावरों पर चढ़ रहे हैं, ताकि कैंसर जैसी बीमारियों का निदान किया जा सके। वे इसे हिस्टोपैथोलॉजी (histopathology) कहते हैं। यह एक मानचित्र को पढ़ने जैसा है ताकि यह समझा जा सके कि अंदर क्या हो रहा है।

लेकिन यहाँ एक मोड़ है: शहर का लेआउट केवल यादृच्छिक (random) नहीं है। यह हर इमारत के भीतर मौजूद "ब्लूप्रिंट्स" के अदृश्य नियमों द्वारा बनाया गया है—यानी DNA। जब DNA क्षतिग्रस्त या उत्परिवर्तित (mutate) होता है, तो यह इमारतों के निर्माण के तरीके, उनके आपस में बात करने के तरीके और मोहल्ले के विकास को बदल देता है। लंबे समय तक, वैज्ञानिकों ने सोचा था कि आपको यह जानने के लिए कि क्या गलत है, हर एक इमारत के अंदर जाकर उन ब्लूप्रिंट्स को पढ़ना होगा (महंगे DNA सीक्वेंसिंग का उपयोग करके)। लेकिन क्या होगा अगर शहर का आकार ही आपको उसके ब्लूप्रिंट के बारे में सब कुछ बता दे? क्या होगा अगर आप मानचित्र को देखकर ठीक से जान सकें कि कौन से जीन खराब हैं, बिना किसी एक भी इमारत के अंदर कदम रखे? यही वह बड़ा सवाल है जिसे यह शोध पत्र संबोधित करता है: क्या ट्यूमर का दृश्य "आकार" उसके आनुवंशिक रहस्यों को बता सकता है?

शोध पत्र: "फूजी" (Fuji) – आकार और कोड के बीच का अनुवादक

इस अध्ययन में, शोधकर्ताओं की एक टीम एक नया आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मॉडल पेश करती है जिसे वे फूजी (Fuji) कहते हैं। फूजी को केवल एक चित्र पहचानने वाले मॉडल के रूप में नहीं, बल्कि एक सुपर-स्मार्ट अनुवादक के रूप में सोचें जो एक साथ दो भाषाएं बोलना सीखता है: चित्रों की भाषा (सूक्ष्मदर्शी के नीचे ट्यूमर कैसा दिखता है) और कोड की भाषा (कोशिकाओं के भीतर DNA उत्परिवर्तन और RNA संदेश)।

आमतौर पर, चिकित्सा छवियों पर प्रशिक्षित AI मॉडल ऐसे पर्यटकों की तरह होते हैं जो केवल लैंडमार्क पहचानना सीखते हैं। वे कह सकते हैं, "यह फेफड़ा लग रहा है," या "यह एक ट्यूमर लग रहा है," लेकिन वे यह नहीं समझते कि ट्यूमर ऐसा क्यों दिखता है। वे चित्र को केवल एक सुंदर छवि के रूप में देखते हैं। फूजी अलग है। शोधकर्ताओं ने इसे चित्र देखने और तुरंत यह पूछने के लिए प्रशिक्षित किया कि, "किस आनुवंशिक कोड ने इस विशिष्ट आकार को जन्म दिया?"

ऐसा करने के लिए, उन्होंने केवल फूजी को चित्र नहीं दिखाए। उन्होंने इसे 60,546 होल-स्लाइड इमेज (ऊतक नमूनों की विशाल, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाली डिजिटल तस्वीरें) का एक विशाल पुस्तकालय दिया और प्रत्येक को उसके संबंधित आनुवंशिक डेटा के साथ जोड़ा: 45,675 RNA प्रोफाइल (जो बताते हैं कि कौन से जीन सक्रिय हैं) और 22,683 होल-जीनोम सीक्वेंस (पूर्ण DNA कोड)। यह AI को लाखों पाठ्यपुस्तकों के समान देने जैसा है जहाँ हर पन्ने पर बाईं ओर एक शहर की फोटो है और दाईं ओर उस शहर के निर्माण का सटीक ब्लूप्रिंट है।

फूजी ने जीन को कैसे "देखा"

शोधकर्ताओं ने एक चतुर दो-चरणीय प्रशिक्षण पद्धति का उपयोग किया, जैसे एक मास्टर शेफ अपने प्रशिक्षु को सिखाता है।

1. पहला चरण (स्वाद परीक्षण): सबसे पहले, उन्होंने फूजी को ऊतक के बुनियादी "फ्लेवर" को पहचानना सिखाया। उन्होंने दो अन्य शक्तिशाली AI मॉडलों (GigaPath और CHIEF) को "शिक्षकों" के रूप में उपयोग किया। फूजी ने ऊतक को देखना और दृश्य पैटर्न से मेल खाना सीखा, भले ही ऊतक को दो अलग-अलग तरीकों से तैयार किया गया हो: कुछ को रसायनों (FFPE, अस्पतालों के लिए मानक) में संरक्षित किया गया था और कुछ को फ्रोजन ताज़ा (fresh-frozen, अनुसंधान के लिए उपयोग किया जाता है) रखा गया था। फूजी ने ऊतक को संरक्षित करने के तरीकों के अंतर को अनदेखा करना और केवल कोशिकाओं के वास्तविक आकार पर ध्यान केंद्रित करना सीखा। यह महत्वपूर्ण है क्योंकि इसका मतलब है कि फूजी उन स्लाइड्स के साथ काम कर सकता है जिनका उपयोग डॉक्टर वास्तव में हर दिन करते हैं।
2. दूसरा चरण (गहन गोता): इसके बाद, उन्होंने फूजी को आकार को कोड से जोड़ने की चुनौती दी। उन्होंने उसे एक साथ तीन कार्य दिए:
   • छवि का पुनर्निर्माण करें: यदि आप चित्र के एक हिस्से को छिपा देते हैं, तो क्या फूजी अनुमान लगा सकता है कि वह कैसा दिखता है? यह उसे विवरण देखने में कुशल बनाए रखता है।
   • RNA का पुनर्निर्माण करें: क्या फूजी आकार को देखकर अनुमान लगा सकता है कि RNA संदेश क्या कह रहे हैं? यह दृश्य को आणविक गतिविधि से जोड़ता है।
   • उत्परिवर्तनों (Mutations) को डिकोड करें: क्या फूजी आकार को देखकर अनुमान लगा सकता है कि कौन से विशिष्ट आनुवंशिक "टाइपो" (mutations) मौजूद हैं? यह सबसे बड़ा जादू है।

फूजी ने क्या खोजा

प्रशिक्षित होने के बाद, फूजी ने सिद्ध किया कि ट्यूमर का "आकार" वास्तव में उसके आनुवंशिक कोड का सीधा प्रतिबिंब है। शोधकर्ताओं ने पाया कि फूजी अविश्वसनीय सटीकता के साथ जटिल आनुवंशिक अवस्थाओं की भविष्यवाणी कर सकता है, जो अक्सर पिछले सभी AI मॉडलों से बेहतर प्रदर्शन करता है।

• "अस्थिरता" के जासूस: टीम ने परीक्षण किया कि क्या फूजी यह पहचान सकता है कि ट्यूमर का DNA टूट रहा है। उन्होंने चार विशिष्ट प्रकार के आनुवंशिक अराजक (chaos) की तलाश की: माइक्रोसैटेलाइट अस्थिरता (MSI), क्रोमोसोमल अस्थिरता (CIN), होमोलॉगस रीकॉम्बिनेशन डेफिशिएंसी (HRD), और होल-जीनोम डुप्लीकेशन (WGD)। फूजी ने इन्हें 0.98 जितनी उच्च सटीकता (AUC) के साथ सही पहचाना। इसे समझने के लिए, यदि एक मानव विशेषज्ञ 80% निश्चित होता, तो फूजी 98% निश्चित था। वह केवल ऊतक स्लाइड को देखकर एक स्थिर जीनोम और एक अराजक जीनोम के बीच अंतर बता सकता था।
• "अतिरिक्त" DNA: सबसे रोमांचक खोजों में से एक एक्स्ट्राक्रोमोसोमल DNA (ecDNA) के बारे में थी। यह एक अजीब, गोलाकार DNA का टुकड़ा है जो सामान्य गुणसूत्रों (chromosomes) के बाहर तैरता है और कैंसर को बहुत तेज़ी से बढ़ाता है। आमतौर पर, इसे खोजने के लिए महंगे, जटिल परीक्षणों की आवश्यकता होती है। हालाँकि, फूजी ने सीखा कि ecDNA ऊतक संरचना पर किस तरह के अनूठे "पदचिह्न" छोड़ता है। लोअर-ग्रेड ग्लियोमा और एंडोमेट्रियल कार्सिनोमा वाले रोगियों में, फूजी द्वारा केवल स्लाइड से अनुमानित इन अदृश्य DNA वृत्तों की उपस्थिति, इस बात का एक मजबूत संकेत था कि रोगी के जीवित रहने की संभावना कठिन होगी।
• "धूम्रपान" और "मरम्मत" के हस्ताक्षर: शोधकर्ताओं ने यह भी पूछा: क्या फूजी बता सकता है कि ट्यूमर धूम्रपान के कारण था या टूटे हुए DNA मरम्मत तंत्र के कारण? उन्होंने पाया कि तंबाकू-संबंधी उत्परिवर्तन और मिसमैच रिपेयर दोष ऊतक वास्तुकला पर विशिष्ट, स्थानीयकृत निशान छोड़ते हैं। यह ऐसा है जैसे धूम्रपान शहर की दीवारों पर एक विशिष्ट प्रकार की कालिख छोड़ता है, और फूजी ठीक से बता सकता है कि वह कालिख कहाँ है। ये पैटर्न इतने स्पष्ट थे कि फूजी उन्हें पूरी तरह से अलग रोगी समूहों में भी पा सका, जिससे यह सिद्ध हुआ कि यह पैटर्न वास्तविक है न कि केवल एक संयोग।
• भविष्य की भविष्यवाणी: फूजी ने केवल अतीत को नहीं देखा; इसने भविष्य को भी देखा। मॉडल ट्यूमर म्यूटेशनल बर्डन (TMB) (एक ट्यूमर में कितने उत्परिवर्तन हैं) और नियोएंटीजन लोड (प्रतिरक्षा प्रणाली के लिए ट्यूमर कितना दृश्यमान है) की भविष्यवाणी कर सकता था। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि फेफड़ों के कैंसर के रोगियों के एक छोटे समूह में, इम्यूनोथेरेपी के प्रति कौन प्रतिक्रिया देगा, इसके बारे में फूजी की भविष्यवाणियां अन्य मॉडलों की तुलना में बेहतर थीं। इसने सुझाव दिया कि ट्यूमर का आकार इस बारे में सुराग रखता है कि क्या प्रतिरक्षा प्रणाली उससे लड़ सकती है।

यह क्यों मायने रखता है

सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि फूजी उन स्लाइड्स पर काम करता है जो डॉक्टरों के पास पहले से मौजूद हैं। दुनिया के अधिकांश कैंसर रोगियों को एक मानक स्लाइड (FFPE) मिलती है जो रसायनों में संरक्षित की जाती है। पिछले AI मॉडल इन मानक स्लाइड्स को आनुवंशिक डेटा से जोड़ने में संघर्ष करते थे क्योंकि वह डेटा आमतौर पर फ्रेश-फ्रोजन नमूनों से आता है। फूजी ने स्लाइड की "रासायनिक गंध" को अनदेखा करने और "शहर के लेआउट" पर ध्यान केंद्रित करने को सीखकर इस समस्या को हल किया।

लेखक सुझाव देते हैं कि यह कैंसर के इलाज के तरीके को बदल सकता है। महंगे आनुवंशिक परीक्षणों के लिए दिनों या हफ्तों के इंतजार के बजाय, डॉक्टर संभावित रूप रूप से एक नियमित माइक्रोस्कोप स्लाइड से मिनटों में "जीनोमिक रिपोर्ट" प्राप्त करने के लिए फूजी का उपयोग कर सकते हैं। यह तय करने में मदद कर सकता है कि किन रोगियों को लक्षित दवाओं (targeted drugs) की आवश्यकता है, कौन इम्यूनोथेरेपी के प्रति प्रतिक्रिया दे सकता है, और कौन अधिक जोखिम में है, और यह सब बिना DNA सीक्वेंसिंग किए।

बेशक, शोध पत्र सावधानी बरतते हुए नोट करता है कि यह एक "प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट" है। हालांकि परिणाम मजबूत और विभिन्न डेटासेट में सुसंगत हैं, इम्यूनोथेरेपी भविष्यवाणियां रोगियों के एक छोटे समूह पर आधारित थीं और डॉक्टरों द्वारा उन पर भरोसा करने से पहले बड़े, वास्तविक दुनिया के नैदानिक परीक्षणों (clinical trials) में परीक्षण की आवश्यकता है। लेकिन मूल विचार—कि ट्यूमर का दृश्य आकार उसके आनुवंशिक कोड का एक पठनीय मानचित्र है—एक ठोस खोज प्रतीत होती है। फूजी ने हमें दिखाया है कि यदि आप शहर को पर्याप्त करीब से देखते हैं, तो आप उसके ब्लूप्रिंट को पढ़ सकते हैं।