ಎಕ್ಸ್ನಲ್ಲಿನ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ, ಅವರು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ, “ಇಂದು ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಆವಿಷ್ಕಾರವನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು AI ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದೇವೆ.”
“GigaTIME ನೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಈಗ ದಿನನಿತ್ಯದ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು, ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಮತ್ತು ನೂರಾರು ಉಪವಿಧಗಳಲ್ಲಿ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು” ನಾಡೆಲ್ಲಾ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
GigaTIME ಅನ್ನು ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಹಯೋಗದೊಂದಿಗೆ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಇಂದು ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅನ್ವೇಷಣೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು AI ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತೋರಿಸುವ ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ನಾವು ಪ್ರಕಟಿಸಿದ್ದೇವೆ. GigaTIME ನೊಂದಿಗೆ, ನಾವು ಈಗ ವಾಡಿಕೆಯ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳಿಂದ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು, ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಪ್ರಕಾರಗಳಲ್ಲಿ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರದ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು…
— Satya Nadella (@satyanadella) ಡಿಸೆಂಬರ್ 9, 2025
ನಾಡೆಲ್ಲಾ ಈ ಪ್ರಗತಿಯ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಿದರು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ಆರೋಗ್ಯ ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲಿ AI ಅನ್ನು ಮುನ್ನಡೆಸುವ ಬದ್ಧತೆ. “ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಮತ್ತು ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಹಭಾಗಿತ್ವದಲ್ಲಿ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಈ ಕೆಲಸವು ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಡೇಟಾದಿಂದ ಒಳನೋಟಕ್ಕೆ ವೇಗವಾಗಿ ಚಲಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆನುವಂಶಿಕ ರೂಪಾಂತರಗಳು, ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ನಡುವಿನ ಹೊಸ ಸಂಪರ್ಕಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಎಲ್ಲೆಡೆ ಜನರ ಆರೋಗ್ಯವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
ಸುಮಾರು GigaTIME
GigaTIME ಹೊಸದು AI ಪರಿಕರಗಳು ಇದು ಗೆಡ್ಡೆಯ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉಪಕರಣವು ಡಜನ್ಗಟ್ಟಲೆ ಪ್ರೋಟೀನ್ಗಳ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಸೆಕೆಂಡುಗಳಲ್ಲಿ ಕಂಪ್ಯೂಟೇಶನಲ್ ಆಗಿ ಅನುಕರಿಸಬಲ್ಲದು, ಸಂಶೋಧಕರು ಹತ್ತಾರು ಸಾವಿರ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳನ್ನು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಂದ ಯಾವ ರೋಗಿಗಳು ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಇದು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಯ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ. ಕೆಲವು ರೋಗಿಗಳು ಏಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಗೆಡ್ಡೆಯ ಪ್ರತಿರೋಧವನ್ನು ಹೇಗೆ ಎದುರಿಸುವುದು ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಉಪಕರಣವು ಬೆಳಕು ಚೆಲ್ಲುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಿರೀಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
21 ಪ್ರೊಟೀನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ ಹೆಮಾಟಾಕ್ಸಿಲಿನ್ ಮತ್ತು ಇಯೊಸಿನ್ (H&E) ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಇಮ್ಯುನೊಫ್ಲೋರೊಸೆನ್ಸ್ (mIF) ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ 40 ಮಿಲಿಯನ್ ಕೋಶಗಳ ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. 51 ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳಿಂದ 14,256 ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗಿಗಳಿಗೆ GigaTIME ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಂಶೋಧಕರು ಸುಮಾರು 3,00,000 mIF ಚಿತ್ರಗಳ ವರ್ಚುವಲ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು 24 ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ವಿಧಗಳು ಮತ್ತು 306 ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಪಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ವರ್ಚುವಲ್ ಜನಸಂಖ್ಯೆಯು mIF ಪ್ರೋಟೀನ್ ಚಟುವಟಿಕೆ ಮತ್ತು ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಸ್, ಸ್ಟೇಜಿಂಗ್ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯಂತಹ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ನಡುವಿನ 1,234 ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದೆ. 10,200 ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಜೀನೋಮ್ ಅಟ್ಲಾಸ್ (TCGA) ರೋಗಿಗಳ ಮೇಲೆ ಸ್ವತಂತ್ರ ಬಾಹ್ಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನದಿಂದ ಈ ಸಂಶೋಧನೆಗಳು ಮತ್ತಷ್ಟು ದೃಢೀಕರಿಸಲ್ಪಟ್ಟವು.
“ನಮ್ಮ ಜ್ಞಾನದ ಪ್ರಕಾರ, ಇದು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರದ (TIME) ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ-ಪ್ರಮಾಣದ ಮೊದಲ ಅಧ್ಯಯನವಾಗಿದೆ. mIF ಡೇಟಾದ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ ಇಂತಹ ಅಧ್ಯಯನಗಳು ಹಿಂದೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾಗಿತ್ತು. ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ H&E ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳನ್ನು ಉನ್ನತ-ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವರ್ಚುವಲ್ mIF ಡೇಟಾಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, Immunocwork ಪೂರ್ವಭಾವಿ ಸಂಶೋಧನೆಯ ಮೂಲಕ ಕಾದಂಬರಿ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ TIME ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆ,” ಕಂಪನಿಯು ಬ್ಲಾಗ್ ಪೋಸ್ಟ್ನಲ್ಲಿ ತಿಳಿಸಿದೆ.
ಭವಿಷ್ಯದ ನಿರ್ದೇಶನಗಳು ಮತ್ತು ಲಭ್ಯತೆ
ನಿಖರವಾದ ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಲ್ಯಾಬ್ಸ್ ಮತ್ತು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಗಿಗಾಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ. ಹೆಚ್ಚು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಧಾನಗಳು ಮತ್ತು ಸೆಲ್-ಸ್ಟೇಟ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಚಿತ್ರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುವಂತೆ ಸುಧಾರಿತ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಫ್ರೇಮ್ವರ್ಕ್ಗಳಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಬಹುದು.
