ಪ್ರಗತಿಯು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಅಂಗಾಂಶಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಬೇಕಾದ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಮುಂದುವರಿದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗನಿರ್ಣಯ ಮತ್ತು ಚಿಕಿತ್ಸಾ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಜಾಗತಿಕ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಸಂಭಾವ್ಯವಾಗಿ ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.
X ನಲ್ಲಿ ನವೀಕರಣವನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತಿದೆ, ನಾಡೆಲ್ಲಾ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಸ್ಟ್ಯಾಂಡರ್ಡ್ ಪ್ಯಾಥೋಲಜಿ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಪ್ರೊಟೀನ್-ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಡೇಟಾವಾಗಿ ಮಾರ್ಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದುಬಾರಿ ಪ್ರಯೋಗಾಲಯ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಅತ್ಯಾಧುನಿಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವಾಗ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಜೀವಶಾಸ್ತ್ರವನ್ನು ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಸಂಶೋಧಕರು ಮತ್ತು ವೈದ್ಯರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಕೇರ್ಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುವಾಗ ಸಮಯ ಮತ್ತು ವೆಚ್ಚವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯದೊಂದಿಗೆ ವಾಡಿಕೆಯ ರೋಗಶಾಸ್ತ್ರದ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳನ್ನು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ಆಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಲು ನಾವು ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ AI ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಿದ್ದೇವೆ. pic.twitter.com/OCptXdsUm1
— Satya Nadella (@satyanadella) ಮಾರ್ಚ್ 15, 2026
ಜೊತೆಗಿರುವ ವಿಡಿಯೋ ಘೋಷಕರುಟಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಚಿಕಿತ್ಸೆಯಲ್ಲಿ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿಯ ಬೆಳೆಯುತ್ತಿರುವ ಭರವಸೆಯನ್ನು ಒತ್ತಿಹೇಳಿತು. ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ವಿರುದ್ಧ ಹೋರಾಡಲು ದೇಹದ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿ, ರೋಗವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಅತ್ಯಂತ ಭರವಸೆಯ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯಾವ ರೋಗಿಗಳು ಇಂತಹ ಚಿಕಿತ್ಸೆಗಳಿಗೆ ಧನಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಗುರುತಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಪ್ರಮುಖ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದ್ದಾರೆ.
ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಜೀನೋಮಿಕ್ಸ್ನ ಮುಖ್ಯ ವೈದ್ಯಕೀಯ ಅಧಿಕಾರಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಇನ್ಸ್ಟಿಟ್ಯೂಟ್ನ ವೈದ್ಯಕೀಯ ನಿರ್ದೇಶಕ ಡಾ ಕಾರ್ಲೋ ಬಿಫುಲ್ಕೊ, ರೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿನ ದೊಡ್ಡ ಅಡಚಣೆಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ ಎಂದು ಗಮನಿಸಿದರು.
“ಈ ಕ್ಷೇತ್ರದಲ್ಲಿ ನಾವು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲೆಂದರೆ ಯಾವ ರೋಗಿಗಳು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತಾರೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು” ಎಂದು ಅವರು ಹೇಳಿದರು.
ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಏಕಕಾಲದಲ್ಲಿ ಅನೇಕ ಪ್ರೊಟೀನ್ಗಳನ್ನು ಅಳೆಯಬಹುದು ಮತ್ತು ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಇಮ್ಯುನೊಫ್ಲೋರೊಸೆಂಟ್ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ, ರೋಗಿಯು ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿಯಿಂದ ಪ್ರಯೋಜನ ಪಡೆಯುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಿರ್ಧರಿಸಲು ಸಂಶೋಧಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಹಲವಾರು ದಿನಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಸಾವಿರಾರು ಡಾಲರ್ಗಳಷ್ಟು ವೆಚ್ಚವಾಗಬಹುದು.
ಈ ಸವಾಲನ್ನು ಎದುರಿಸಲು, ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ಹೆಲ್ತ್ & ಸರ್ವಿಸಸ್ ಮತ್ತು ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾಲಯದ ಸಂಶೋಧಕರು ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ನೊಂದಿಗೆ ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಸಹಕರಿಸಿದರು ನಿಮಗೆ ಒಂದು ಮಾದರಿ ಇದೆ GigaTIME ಎಂದು ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ. ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ವಿನ್ಯಾಸಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ.
ವಾಷಿಂಗ್ಟನ್ ವಿಶ್ವವಿದ್ಯಾನಿಲಯದ ಸಹಾಯಕ ಪ್ರಾಧ್ಯಾಪಕ ಶೆಂಗ್ ವಾಂಗ್ ಪ್ರಕಾರ, ಲಕ್ಷಾಂತರ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾಸೆಟ್ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ. ಇನ್ಪುಟ್ ಚಿತ್ರವು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಚಟುವಟಿಕೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಸೀಮಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ, GigaTIME ಈ ಚಿತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಣರಂಜಿತ ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಇಮ್ಯುನೊಫ್ಲೋರೊಸೆಂಟ್ ಚಿತ್ರಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸಬಹುದು, ಅಲ್ಲಿ ಬಣ್ಣವು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
ಈ ಪ್ರೋಟೀನ್ ಮಾದರಿಗಳು ರೋಗದ ಪ್ರಗತಿಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪಾತ್ರವನ್ನು ವಹಿಸುತ್ತವೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ನಲ್ಲಿ, ಮತ್ತು ರೋಗಿಗಳು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಔಷಧಿಗಳಿಗೆ ಹೇಗೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
ಡಿಸೆಂಬರ್ 9, 2025 ರಂದು ಜರ್ನಲ್ ಸೆಲ್ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾದ ಸಂಶೋಧನಾ ಪ್ರಬಂಧದಲ್ಲಿ, ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು 21 ಪ್ರೊಟೀನ್ ಚಾನೆಲ್ಗಳಲ್ಲಿ ಜೋಡಿಯಾಗಿರುವ H&E ಮತ್ತು mIF ಚಿತ್ರಗಳೊಂದಿಗೆ 40 ಮಿಲಿಯನ್ ಕೋಶಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾಸೆಟ್ನಲ್ಲಿ GigaTIME ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ತರಬೇತಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ವಿವರಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ನಂತರ 51 ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾವಿಡೆನ್ಸ್ ವ್ಯವಸ್ಥೆಯೊಳಗೆ 1,000 ಕ್ಲಿನಿಕ್ಗಳಲ್ಲಿ 14,000 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ರೋಗಿಗಳ ಡೇಟಾಗೆ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಲಾಯಿತು.
ಅಧ್ಯಯನವು ಸುಮಾರು 3,00,000 ಮಲ್ಟಿಪ್ಲೆಕ್ಸ್ ಇಮ್ಯುನೊಫ್ಲೋರೊಸೆಂಟ್ ಚಿತ್ರಗಳ ದೊಡ್ಡ ವರ್ಚುವಲ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಅನ್ನು 24 ವಿಧದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಮತ್ತು 300 ಕ್ಕೂ ಹೆಚ್ಚು ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಉಪವಿಭಾಗಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿದೆ.
ಸಂಶೋಧಕರು ಪ್ರೋಟೀನ್ ಸಕ್ರಿಯಗೊಳಿಸುವ ಮಾದರಿಗಳು ಮತ್ತು ಬಯೋಮಾರ್ಕರ್ಗಳು, ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಹಂತ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ಬದುಕುಳಿಯುವಿಕೆಯಂತಹ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಅಂಶಗಳ ನಡುವೆ 1,200 ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯವಾಗಿ ಮಹತ್ವದ ಸಂಬಂಧಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದಾರೆ.
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಪ್ರೋಟಿಯೊಮಿಕ್ಸ್ನ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಗೆಡ್ಡೆಯ ಪ್ರತಿರಕ್ಷಣಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಪರಿಸರದ ಮೊದಲ ಜನಸಂಖ್ಯೆ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅಧ್ಯಯನವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಸಂಶೋಧಕರು ಹೇಳುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಸೀಮಿತ mIF ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಹಿಂದೆ ಕಷ್ಟಕರವಾಗಿತ್ತು.
“ಸುಲಭವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ H&E ಪ್ಯಾಥೋಲಜಿ ಸ್ಲೈಡ್ಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ರೆಸಲ್ಯೂಶನ್ ವರ್ಚುವಲ್ mIF ಡೇಟಾಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಮೂಲಕ, GigaTIME ಜನಸಂಖ್ಯೆಯ ಪ್ರಮಾಣದ ಸಮಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಣೆಯ ಮೂಲಕ ನಿಖರವಾದ ಇಮ್ಯುನೊ-ಆಂಕೊಲಾಜಿಯನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸಲು ಹೊಸ ಸಂಶೋಧನಾ ಚೌಕಟ್ಟನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ” ಎಂದು ಪೇಪರ್ ಸೇರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ನಿಖರವಾದ ಆಂಕೊಲಾಜಿಯಲ್ಲಿ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂಶೋಧನೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ಗಿಗಾಟೈಮ್ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಈಗ ಮೈಕ್ರೋಸಾಫ್ಟ್ ಫೌಂಡ್ರಿ ಮತ್ತು ಹಗ್ಗಿಂಗ್ ಫೇಸ್ನಲ್ಲಿ ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಾಗುವಂತೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆ.
ಯೋಜನೆಯಲ್ಲಿ ತೊಡಗಿರುವ ವಿಜ್ಞಾನಿಗಳು ಆಸ್ಪತ್ರೆಗಳು ಮತ್ತು ಸಂಶೋಧನಾ ಕೇಂದ್ರಗಳಿಗೆ ಮುಂದುವರಿದ ಕ್ಯಾನ್ಸರ್ ಸಂಶೋಧನೆ ನಡೆಸಲು ಮತ್ತು ಜಾಗತಿಕವಾಗಿ ರೋಗಿಗಳ ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವ ಮುಂದಿನ ಪೀಳಿಗೆಯ ಇಮ್ಯುನೊಥೆರಪಿಗಳ ಅಭಿವೃದ್ಧಿಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ಭಾವಿಸುತ್ತಾರೆ.
