MIT का IRIS AI मॉडल भ्रूण कोशिकाओं को आकार देने वाले संकेतों का पुनर्निर्माण करता है

MIT में जीव विज्ञान के सहायक प्रोफेसर पुलिन ली और स्नातक छात्र निकोलस हचिंस की अगुवाई वाली एक टीम ने IRIS विकसित किया है, एक मशीन लर्निंग मॉडल जो यह पता लगा सकता है कि विकसित हो रहे भ्रूण की कोशिकाओं को कौन-से संकेत प्राप्त हुए हैं। यह ओपन-एक्सेस अध्ययन 8 सितंबर 2026 को Nature Methods में प्रकाशित हुआ। ली Whitehead Institute for Biomedical Research की सदस्य भी हैं।

भ्रूण में मौजूद स्टेम सेल आंशिक रूप से अपने पड़ोसी कोशिकाओं के साथ आदान-प्रदान किए गए रासायनिक संदेशों के जरिए मस्तिष्क, लिवर या मांसपेशी की विशेष कोशिकाओं में बदलती हैं। ये संदेश बहु-चरणीय संकेतन मार्गों से होकर गुजरते हैं, जो विशेष जीनों को चालू या बंद करते हैं। वैज्ञानिक लंबे समय तक मानते रहे कि ये मार्ग एक कोशिका प्रकार से दूसरे में काफी अलग व्यवहार करते हैं, इसलिए इनका मानचित्रण करने के लिए हर कोशिका प्रकार में हर मार्ग की जांच करनी पड़ती थी, जो धीमा और कठिन काम था।

हर मार्ग की एक सुसंगत पहचान

शोधकर्ताओं ने पाया कि हर संकेतन मार्ग जीन गतिविधि में एक विशिष्ट पैटर्न छोड़ता है, और यह पैटर्न विभिन्न कोशिका प्रकारों में स्थिर रहता है। न्यूरल नेटवर्क IRIS किसी कोशिका की समग्र जीन अभिव्यक्ति को पढ़ता है और अनुमान लगाता है कि विशेष क्षणों पर कौन-से मार्ग सक्रिय थे, यहां तक कि उन कोशिका प्रकारों में भी जिन पर उसे प्रशिक्षित नहीं किया गया था। ली ने इसकी तुलना उन वॉयस असिस्टेंट से की, जो मुख्य रूप से अंग्रेजी में प्रशिक्षित होने के बावजूद दूसरी भाषाएं पहचान लेते हैं, और इसे ट्रांसफर लर्निंग कहा।

इस मॉडल को उन प्रायोगिक आंकड़ों पर प्रशिक्षित किया गया, जिनमें हजारों मानव भ्रूणीय स्टेम सेल की प्रतिक्रिया को कई विकासात्मक चरणों में छह प्रमुख संकेतन मार्गों के दर्जनों संयोजनों के प्रति ट्रैक किया गया था। इसके बाद टीम ने इसे गैस्ट्रुलेशन के दौरान माउस भ्रूण की एकल कोशिकाओं पर परखा, जब कोशिकाएं तेजी से अलग-अलग नियति की ओर बढ़ती हैं। IRIS ने सटीक अनुमान लगाया कि हृदय, आंत, मांसपेशी और रीढ़ की हड्डी के ऊतकों की ओर बढ़ रही कोशिकाओं में मार्ग कब और कहां चालू हुए।

फेफड़ों के विकास में पुष्टि

जब IRIS से पूछा गया कि फेफड़ों के विकास के लिए महत्वपूर्ण एक कोशिका प्रकार बनाने के लिए कौन-से संकेत आवश्यक हैं, तो उसने अनुमान लगाया कि एक विशेष मार्ग को सक्रिय करने से कोशिकाएं फेफड़ों की पहचान की ओर बढ़ेंगी, और माउस भ्रूणों पर किए गए प्रयोगों ने इसकी पुष्टि की। हचिंस ने कहा, "IRIS हमें उस भाषा को समझने में मदद कर रहा है जिसका उपयोग कोशिकाएं एक-दूसरे से संवाद करने के लिए करती हैं।"

शोधकर्ताओं का कहना है कि यह तरीका पुनर्योजी चिकित्सा के लिए स्टेम सेल इंजीनियरिंग को तेज कर सकता है और ऑर्गेनॉइड्स को बेहतर बना सकता है, जो अंगों के छोटे त्रि-आयामी मॉडल हैं और रोगों के अध्ययन तथा दवाओं के परीक्षण में उपयोग होते हैं। बेहतर प्रयोगशाला-निर्मित फेफड़ों के ऊतक अस्थमा, फेफड़ों के कैंसर और फुफ्फुसीय फाइब्रोसिस पर शोध में सहायक हो सकते हैं, संभावित उपचारों के मूल्यांकन में मदद कर सकते हैं और अंततः क्षतिग्रस्त ऊतकों की मरम्मत करने वाले उपचारों का मार्गदर्शन कर सकते हैं।