फेफड़ों की कोशिकाओं की मॉडलिंग से रेडियोथेरेपी को निजीकृत करने में मदद मिल सकती है - फिजिक्स वर्ल्ड

<a href="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-fancybox data-src="https://platoblockchain.com/wp-content/uploads/2024/04/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy-physics-world-2.jpg" data-caption="वायुकोशीय खंड का अनुकरण वायुकोशीय ऊतक का कम्प्यूटेशनल मॉडल जिसमें 18 वायुकोष, फेफड़ों के भीतर छोटी वायु थैली शामिल हैं। (सौजन्य: ©यूनिवर्सिटी ऑफ सरे/जीएसआई)। “>

एक नए प्रकार का कंप्यूटर मॉडल जो सेलुलर स्तर पर विकिरण क्षति को प्रकट कर सकता है, फेफड़ों के कैंसर रोगियों के लिए रेडियोथेरेपी परिणामों में सुधार कर सकता है।

रोमन बाउर, एक कम्प्यूटेशनल न्यूरोसाइंटिस्ट सरे विश्वविद्यालय यूके में, के सहयोग से दौरान चिह्नित करें और निकोलो कॉग्नो से जीएसआई हेल्महोल्त्ज़जेंट्रम फर श्वेरियोनएनफोर्सचुंग जर्मनी में, मॉडल बनाया गया, जो अनुकरण करता है कि कोशिका-दर-कोशिका आधार पर विकिरण फेफड़ों के साथ कैसे संपर्क करता है।

फेफड़ों के कैंसर के आधे से अधिक रोगियों का इलाज रेडियोथेरेपी का उपयोग करके किया जाता है। यद्यपि यह दृष्टिकोण प्रभावी है, यह 30% प्राप्तकर्ताओं को विकिरण-प्रेरित चोटों का शिकार बना देता है। ये सांस लेने को प्रभावित करने वाली गंभीर स्थितियों को ट्रिगर कर सकते हैं, जैसे फाइब्रोसिस - जिसमें फेफड़ों में एल्वियोली (वायु थैली) की परत मोटी और कठोर हो जाती है - और न्यूमोनाइटिस - जब एल्वियोली की दीवारें सूज जाती हैं।

कैंसर कोशिकाओं को मारते हुए भी स्वस्थ ऊतकों को विकिरण क्षति को सीमित करने के लिए, रेडियोथेरेपी को कई अलग-अलग "अंशों" में वितरित किया जाता है। यह समग्र रूप से उच्च - और इसलिए अधिक प्रभावी - खुराक को प्रशासित करने की अनुमति देता है क्योंकि कुछ क्षतिग्रस्त स्वस्थ कोशिकाएं प्रत्येक अंश के बीच में खुद की मरम्मत कर सकती हैं।

वर्तमान में, रेडियोथेरेपी फ्रैक्शनेशन योजनाएं पिछले अनुभव और सामान्यीकृत सांख्यिकीय मॉडल के आधार पर चुनी जाती हैं, इसलिए व्यक्तिगत रोगियों के लिए अनुकूलित नहीं हैं। इसके विपरीत, वैयक्तिकृत चिकित्सा इस नए मॉडल की बदौलत हासिल की जा सकती है, जिसके निदेशक डुरांटे हैं जीएसआई में बायोफिज़िक्स विभाग समझाता है, "बुनियादी सेलुलर प्रतिक्रियाओं से शुरू होने वाले ऊतकों में विषाक्तता को देखता है और इसलिए यह भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि किसी भी रोगी के साथ क्या होगा" जब विभिन्न अंशांकन योजनाएं चुनी जाती हैं।

टीम ने एक "एजेंट-आधारित" मॉडल (एबीएम) विकसित किया है जिसमें अलग-अलग इंटरैक्टिंग इकाइयां या एजेंट शामिल हैं - जो इस मामले में फेफड़ों की कोशिकाओं की नकल करते हैं - जो मोंटे कार्लो सिम्युलेटर के साथ मिलकर बनता है। एबीएम, में वर्णित है संचार चिकित्सा, एक वायुकोशीय खंड का प्रतिनिधित्व करता है जिसमें प्रत्येक 18 µm व्यास वाले 260 वायुकोशीय होते हैं। इसके बाद, इन एल्वियोली के विकिरण का मोंटे कार्लो सिमुलेशन सूक्ष्म और नैनोस्कोपिक पैमाने पर किया जाता है, और प्रत्येक कोशिका को दी गई विकिरण खुराक और उसके वितरण के बारे में जानकारी एबीएम में वापस फीड की जाती है।

एबीएम इस जानकारी का उपयोग यह पता लगाने के लिए करता है कि प्रत्येक कोशिका जीवित रहेगी या मर जाएगी, और अंतिम परिणाम 3डी चित्र के रूप में आउटपुट करता है। महत्वपूर्ण रूप से, युग्मित मॉडल समय बीतने का अनुकरण कर सकता है और इस प्रकार विकिरण क्षति की गंभीरता दिखा सकता है - और इसके कारण होने वाली चिकित्सीय स्थितियों की प्रगति - उपचार के बाद घंटे, दिन, महीने या यहां तक ​​​​कि वर्षों भी हो सकती है।

“मुझे जो बहुत रोमांचक लगा वह यह कि इन कम्प्यूटेशनल सिमुलेशन ने वास्तव में ऐसे परिणाम दिए जो विभिन्न समूहों, प्रयोगशालाओं और अस्पतालों के विभिन्न प्रयोगात्मक अवलोकनों से मेल खाते थे। इसलिए हमारे कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण को सैद्धांतिक रूप से नैदानिक ​​​​सेटिंग के भीतर इस्तेमाल किया जा सकता है, ”इंटरनेशनल के प्रवक्ता बाउर कहते हैं बायोडायनामो सहयोग, जिसका उद्देश्य इस मॉडल को बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले सॉफ़्टवेयर सूट के माध्यम से स्वास्थ्य देखभाल में नई कम्प्यूटेशनल विधियों को लाना है।

बाउर ने कम्प्यूटेशनल कैंसर मॉडल पर तब काम करना शुरू किया जब उनके एक करीबी दोस्त की महज 34 साल की उम्र में इस बीमारी से मौत हो गई। "हर कैंसर अलग होता है और हर व्यक्ति अलग होता है, अलग-अलग आकार के अंगों, आनुवंशिक प्रवृत्तियों और जीवनशैली के साथ," वह बताते हैं। उनकी आशा है कि स्कैन, बायोप्सी और अन्य परीक्षणों की जानकारी प्रत्येक व्यक्ति की तस्वीर प्रदान करने के लिए नए मॉडल में डाली जा सकती है। इसके बाद एक एआई-सहायक थेरेपी प्रोटोकॉल बनाया जा सकता है जो एक बारीकी से तैयार उपचार योजना तैयार करेगा जिससे मरीज के जीवित रहने की संभावना में सुधार होगा।

बाउर वर्तमान में कई वर्षों से फेफड़ों के कैंसर के रोगियों पर नैदानिक ​​​​परीक्षण की दिशा में आगे बढ़ने में मदद करने के लिए भौतिकी सहित अन्य विषयों से सहयोगियों की तलाश कर रहा है। इस बीच, टीम चिकित्सा के अन्य क्षेत्रों में मॉडल के उपयोग का विस्तार करने का इरादा रखती है।

उदाहरण के लिए, डुरांटे इस फेफड़े के मॉडल के साथ वायरल संक्रमण का अध्ययन करने की उम्मीद कर रहा है क्योंकि यह "कोविड-19 संक्रमण से प्रेरित न्यूमोनाइटिस की भविष्यवाणी कर सकता है"। इस बीच, बाउर ने समय से पहले जन्मे शिशुओं के मस्तिष्क में सर्किट के विकास का अनुकरण करना शुरू कर दिया है, जिसका लक्ष्य "किस समय और कैसे हस्तक्षेप करना है" को बेहतर ढंग से समझना है।

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• स्रोत: https://physicsworld.com/a/modelling-lung-cells-could-help-personalize-radiotherapy/