വാർത്തകളിൽ എന്ത്?
അപൂർവമായ ഓട്ടോഇമ്മ്യൂൺ ബ്ലിസ്റ്ററിംഗ് രോഗങ്ങൾ (autoimmune blistering diseases - AIBDs) കണ്ടുപിടിക്കാൻ ഡോക്ടർമാരെ സഹായിക്കുന്നതിനായി പഞ്ചാബി സർവ്വകലാശാലയിലെയും (പട്യാല) ചണ്ഡീഗഡിലെ പോസ്റ്റ് ഗ്രാജ്വേറ്റ് ഇൻസ്റ്റിറ്റ്യൂട്ട് ഓഫ് മെഡിക്കൽ എജ്യുക്കേഷൻ ആൻഡ് റിസർച്ചിലെയും (PGIMER) ഗവേഷകർ ഒരു ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസ് (artificial intelligence) ടൂൾ വികസിപ്പിച്ചു. ആയിരക്കണക്കിന് ക്ലിനിക്കൽ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് അവർ ഒരു കമ്പ്യൂട്ടർ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുകയും, രോഗത്തിന്റെ ഉപവിഭാഗങ്ങൾ (sub-types) തിരിച്ചറിയുന്നതിൽ ചർമ്മരോഗ വിദഗ്ദ്ധരെക്കാൾ (dermatologists) കൃത്യത ഈ സിസ്റ്റം കാണിക്കുന്നുണ്ടെന്ന് റിപ്പോർട്ട് ചെയ്യുകയും ചെയ്തു. വിദഗ്ദ്ധ ഡോക്ടർമാരും വിലയേറിയ ഇമ്മ്യൂണോ-ഫ്ലൂറസെൻസ് (immuno-fluorescence) പരിശോധനകളും ലഭ്യമല്ലാത്ത ഗ്രാമപ്രദേശങ്ങളിൽ ഈ ഉപകരണം ഏറെ ഉപകാരപ്രദമാകും.
പശ്ചാത്തലം
ഓട്ടോഇമ്മ്യൂൺ ബ്ലിസ്റ്ററിംഗ് രോഗങ്ങൾ (AIBDs) എന്നത് വിട്ടുമാറാത്ത ചർമ്മരോഗങ്ങളുടെ ഒരു കൂട്ടമാണ്. ചർമ്മത്തിന്റെ പാളികളെ ഒരുമിച്ച് നിർത്തുന്ന പ്രോട്ടീനുകളെ ശരീരത്തിന്റെ പ്രതിരോധ സംവിധാനം (immune system) തന്നെ തെറ്റായി ആക്രമിക്കുമ്പോഴാണ് ഇവ ഉണ്ടാകുന്നത്. ഇത് ചർമ്മത്തിലും കഫം സ്തരങ്ങളിലും (mucous membranes) ദുർബലമായ കുമിളകൾ (blisters) ഉണ്ടാകാൻ കാരണമാകുന്നു. പെംഫിഗസ് വൾഗാരിസ് (Pemphigus vulgaris), പെംഫിഗസ് ഫോളിയേഷ്യസ് (Pemphigus foliaceus), പാരാനിയോപ്ലാസ്റ്റിക് പെംഫിഗസ് (Paraneoplastic pemphigus), IgA പെംഫിഗസ്, ബുള്ളസ് പെംഫിഗോയ്ഡ് (Bullous pemphigoid), മ്യൂക്കസ് മെംബ്രൺ പെംഫിഗോയ്ഡ് (Mucous membrane pemphigoid), ഡെർമറ്റൈറ്റിസ് ഹെർപെറ്റിഫോർമിസ് (Dermatitis herpetiformis), പെംഫിഗോയ്ഡ് ഗെസ്റ്റേഷൻസ് (Pemphigoid gestationis) എന്നിവ AIBD-കളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു. ഇത്തരം രോഗങ്ങൾ അപൂർവമാണെങ്കിലും അമിതമായ കുമിളകൾ മൂലം ഉണ്ടാകുന്ന അണുബാധകൾ, ശരീരത്തിലെ ജലാംശം നഷ്ടപ്പെടൽ, പോഷകാഹാരക്കുറവ് എന്നിവ ജീവന് ഭീഷണിയാകാം.
വെല്ലുവിളികളും AI-യുടെ സഹായവും
- രോഗനിർണ്ണയത്തിലെ ബുദ്ധിമുട്ടുകൾ: AIBD-കളുടെ ലക്ഷണങ്ങൾ പലപ്പോഴും എക്സിമ (eczema) അല്ലെങ്കിൽ ഹൈവ്സ് (hives) പോലെയുള്ള മറ്റ് സാധാരണ ചർമ്മരോഗങ്ങളോട് സാമ്യമുള്ളതായിരിക്കും. ഇതിന്റെ കൃത്യമായ രോഗനിർണ്ണയത്തിന് നേരിട്ടുള്ളതും അല്ലാത്തതുമായ ഇമ്മ്യൂണോ-ഫ്ലൂറസെൻസ് പരിശോധനകൾ ആവശ്യമാണ്. ഇവ സാധാരണയായി വൻകിട ആശുപത്രികളിൽ മാത്രമേ ലഭ്യമാകൂ.
- AI പരിശീലനം: സ്ഥിരീകരിച്ച AIBD കേസുകളുടെ ക്ലിനിക്കൽ ഫോട്ടോഗ്രാഫുകൾ ശേഖരിച്ച ഗവേഷകർ, കുമിളകൾ (blisters), വ്രണങ്ങൾ (erosions), ഉണങ്ങിയ പാടുകൾ (crusts) എന്നിവയുടെ സവിശേഷതകൾ തിരിച്ചറിയാൻ മോഡലിനെ പഠിപ്പിച്ചു. തുടർന്ന് പുതിയ രോഗികളുടെ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് മോഡൽ പരിശോധിച്ചപ്പോൾ, ചർമ്മരോഗ വിദഗ്ദ്ധരുടെ ഒരു പാനലിനേക്കാൾ കൃത്യതയോടെ രോഗത്തിന്റെ ഉപവിഭാഗങ്ങളെ (sub-types) തിരിച്ചറിയാൻ ഇതിന് കഴിയുമെന്ന് അവർ കണ്ടെത്തി.
- സാധ്യമായ പ്രയോജനങ്ങൾ: ഒരു മൊബൈൽ അധിഷ്ഠിത AI ടൂളിന് പ്രാഥമിക ആരോഗ്യ കേന്ദ്രങ്ങളിലെ ഡോക്ടർമാരെ രോഗികളെ തരംതിരിക്കാനും (triage), അവരെ വിദഗ്ദ്ധ ചികിത്സയ്ക്കായി റഫർ ചെയ്യുന്നതിനൊപ്പം തന്നെ അനുയോജ്യമായ ചികിത്സ ആരംഭിക്കാനും സഹായിക്കും. കൂടാതെ, മികച്ച റെക്കോർഡ് സൂക്ഷിക്കുന്നതിനും ഇത്തരം അപൂർവ രോഗങ്ങളുടെ എപ്പിഡെമിയോളജി (epidemiology) പഠിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനും ഇത് സഹായിക്കും.
- AIBD-കളുടെ ചികിത്സ: ഓട്ടോഇമ്മ്യൂൺ പ്രതിപ്രവർത്തനം കുറയ്ക്കുന്നതിന് കോർട്ടിക്കോസ്റ്റിറോയിഡുകൾ, ഇമ്മ്യൂണോസപ്രസന്റുകൾ, ബയോളജിക് ഏജന്റുകൾ എന്നിവയാണ് ചികിത്സയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്. അണുബാധ പടരുന്നതും പാടുകൾ (scarring) വീഴുന്നതും തടയാൻ നേരത്തെയുള്ള രോഗനിർണ്ണയം അത്യന്താപേക്ഷിതമാണ്.
ഉപസംഹാരം
ഡെർമറ്റോളജിയിലെ (dermatology) വൈദഗ്ദ്ധ്യം ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസുമായി (artificial intelligence) സംയോജിപ്പിക്കുന്നതിലൂടെ, AIBD-കളുടെ രോഗനിർണ്ണയ രീതിയിൽ വലിയ മാറ്റങ്ങൾ കൊണ്ടുവരാനാകുമെന്ന് ഗവേഷകർ പ്രതീക്ഷിക്കുന്നു. ഈ ഉപകരണം വിദഗ്ദ്ധ ചികിത്സയ്ക്ക് പകരമാവില്ലെങ്കിലും, ആരോഗ്യപ്രവർത്തകർക്ക് ശരിയായ തീരുമാനങ്ങളെടുക്കാൻ സഹായിക്കുന്ന ഒരു ഉപാധിയായി (decision aid) വർത്തിക്കും. ഇതിന്റെ വ്യാപകമായ ഉപയോഗം, കൃത്യമായ രോഗനിർണ്ണയത്തിനായി വർഷങ്ങളോളം കാത്തിരിക്കേണ്ടി വരുന്ന രോഗികളുടെ ആയുസ്സും ജീവിതനിലവാരവും മെച്ചപ്പെടുത്താൻ സഹായിക്കും.