प्रतिष्ठित प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी (अक्टूबर 2025) जर्नल में प्रकाशित अध्ययन में, आईआईटी हैदराबाद के शोधकर्ताओं ने कहा कि एआई उपकरण में ब्रेन ट्यूमर, विशेष रूप से ग्लियोमास (सामान्य प्राथमिक ब्रेन ट्यूमर) के निदान में क्रांति लाने की क्षमता है।
भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, हैदराबाद के शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित उपकरण विकसित किया है जो कैंसर विशेषज्ञों को सर्जिकल बायोप्सी जैसी आक्रामक प्रक्रियाओं पर निर्भर हुए बिना ब्रेन ट्यूमर का निदान और विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। रैडजीएलओ नामक यह अभूतपूर्व कम्प्यूटेशनल प्लेटफ़ॉर्म, सामान्य एमआरआई स्कैन से सीधे महत्वपूर्ण आनुवंशिक-स्तरीय जानकारी प्राप्त करता है, जिससे व्यक्तिगत, गैर-आक्रामक उपचार योजना का मार्ग प्रशस्त होता है।
प्रतिष्ठित प्रिसिजन ऑन्कोलॉजी (अक्टूबर 2025) पत्रिका में प्रकाशित इस अध्ययन में, आईआईटी हैदराबाद के शोधकर्ताओं ने कहा कि इस एआई उपकरण में ब्रेन ट्यूमर, विशेष रूप से ग्लियोमा (सामान्य प्राथमिक ब्रेन ट्यूमर) के निदान में क्रांति लाने की क्षमता है।
वर्तमान में, ऑन्कोलॉजिस्ट ट्यूमर का पता लगाने के लिए मानक ब्रेन एमआरआई पर निर्भर करते हैं। इसके बाद, वे ट्यूमर की जटिलता और आक्रामकता को समझने के लिए सर्जिकल बायोप्सी करते हैं।
बायोप्सी जानकारीपूर्ण तो होती है, लेकिन अपनी आक्रामक प्रकृति के कारण इसमें जोखिम भी होते हैं। इस प्रक्रिया में सर्जन को प्रयोगशाला परीक्षण के लिए संदिग्ध ट्यूमर का एक छोटा सा हिस्सा एकत्र करने के लिए खोपड़ी में एक छेद करना पड़ता था।
कम्प्यूटेशनल तकनीक में प्रगति के साथ, रेडियोमिक्स का क्षेत्र एक गैर-आक्रामक विकल्प के रूप में उभरा है जो एमआरआई स्कैन से उच्च-आयामी मात्रात्मक जानकारी निकाल सकता है। ये रेडियोमिक्स विशेषताएँ ट्यूमर की बनावट, आकार और तीव्रता के पैटर्न से प्राप्त होती हैं जो आनुवंशिक विश्लेषण से प्राप्त जानकारी के बराबर अंतर्दृष्टि प्रदान करती हैं। ये विशेषताएँ ट्यूमर के स्तर की पहचान करने, उपचार की प्रतिक्रिया का आकलन करने और जीवित रहने के परिणामों की भविष्यवाणी करने में मदद करती हैं।
आईआईटी-एच की टीम ने इस अनूठे प्लेटफ़ॉर्म को विकसित करने के लिए रेडियोमिक्स का लाभ उठाया। शोधकर्ताओं ने कहा कि ये रेडियोमिक्स विशेषताएँ पूर्ण आनुवंशिक विश्लेषण से प्राप्त जानकारी के बराबर अंतर्दृष्टि प्रदान करने में सिद्ध हो रही हैं, जिससे ट्यूमर के स्तर (आक्रामकता) की पहचान करने, यह अनुमान लगाने में मदद मिलती है कि रोगी उपचार पर कैसी प्रतिक्रिया देगा, और जीवित रहने के परिणामों का पूर्वानुमान लगाने में मदद मिलती है।
अध्ययन के एक भाग के रूप में, IIT-H के शोधकर्ताओं ने RaSPr (रेडियोमिक सर्वाइवल प्रेडिक्टर) और RadGLO (ग्लियोमा रेडियोमिक्स एनालिसिस प्लेटफ़ॉर्म) विकसित किया है।
RaSPr रेडियोमिक विशेषताओं का उपयोग करके रोगियों को उच्च-जोखिम (कम जीवित रहने की संभावना) और निम्न-जोखिम (बेहतर जीवित रहने की संभावना) समूहों में वर्गीकृत करता है, जिससे डॉक्टर सूचित निर्णय ले सकते हैं।
RadGLO एक इंटरैक्टिव वेब प्लेटफ़ॉर्म है जो डॉक्टरों और शोधकर्ताओं को रेडियोमिक मार्कर खोजने में सक्षम बनाता है जो खतरनाक उच्च-श्रेणी और कम आक्रामक निम्न-श्रेणी के ग्लियोमा के बीच अंतर कर सकते हैं।
इसके अलावा, अध्ययन में शोधकर्ताओं ने कहा कि RadGLO प्रत्येक सूक्ष्म MRI विशेषता को लगभग 20,000 जीनों से जोड़ने में सक्षम बनाता है, जिससे वैज्ञानिकों को ट्यूमर की प्रगति के आनुवंशिक आधार को समझने में मदद मिलती है।
यह प्लेटफ़ॉर्म डॉक्टरों को स्वचालित जोखिम भविष्यवाणियों और विस्तृत आणविक/आनुवंशिक सहसंबंधों को प्राप्त करने के लिए रोगी के MRI स्कैन को अपलोड करने की अनुमति देता है। शोध में कहा गया है कि यह तकनीक चिकित्सा समुदाय को कैंसर के निदान में गैर-आक्रामक तकनीकों को शामिल करने और ब्रेन ट्यूमर के रोगियों के लिए व्यक्तिगत उपचार योजना का मार्ग प्रशस्त करने में सक्षम बनाती है। टीम में कविता कुंडल, डॉ के दिव्या रानी, विनोदिनी डी, डॉ नीरज कुमार और डॉ राहुल कुमार शामिल हैं।
