ড্রসোফিলা মেলানোগাস্টার (সাধারণত ড্রোসোফিলা মেলানোগাস্টার নামে পরিচিত) হ'ল কার্ডিয়াক বার্ধক্য এবং কার্ডিওমায়োপ্যাথি সহ মানুষের কার্ডিয়াক প্যাথোফিজিওলজি অধ্যয়নের জন্য একটি মূল্যবান মডেল। যাইহোক, ড্রোসোফিলা হৃদপিন্ডের মূল্যায়ন করার ক্ষেত্রে একটি বাধা হ'ল হৃৎপিণ্ড পরিমাপ করার জন্য ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপের প্রয়োজন যখন এটি সর্বাধিক প্রসারিত বা সংকুচিত হয় এবং এই পরিমাপগুলি কার্ডিয়াক গতিবিদ্যা গণনা করার অনুমতি দেয়।
বার্মিংহামের আলাবামা ইউনিভার্সিটির গবেষকরা এখন এমন একটি পদ্ধতি প্রদর্শন করেছেন যা হার্টের আরও বেশি এলাকা ব্যবহার করার সময় বিশ্লেষণের জন্য প্রয়োজনীয় সময়কে উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে, ফ্লাইটে প্রতিটি হৃদস্পন্দন রেকর্ড করতে গভীর শিক্ষা এবং উচ্চ-গতির ভিডিও মাইক্রোস্কোপি ব্যবহার করে।
আমাদের মেশিন লার্নিং পদ্ধতিই কেবল দ্রুত নয়, এটি মানুষের ত্রুটিও কমিয়ে দেয় কারণ আপনাকে সিস্টোলিক এবং ডায়াস্টোলিক রক্তচাপের জন্য প্রতিটি হার্টের প্রাচীরকে ম্যানুয়ালি লেবেল করতে হবে না। উপরন্তু, আপনি শত শত হার্টে বিশ্লেষণ করতে পারেন এবং সমস্ত হার্টের বিশ্লেষণ সম্পন্ন হওয়ার পরে বিশ্লেষণের ফলাফল দেখতে পারেন।
গিরিশ মেলকনি, পিএইচডি, সহযোগী অধ্যাপক, প্যাথলজি বিভাগ, আণবিক ও সেলুলার প্যাথলজি বিভাগ, ইউএবি
এটি বিভিন্ন পরিবেশগত বা জেনেটিক কারণগুলি কীভাবে কার্ডিয়াক বার্ধক্য বা প্যাথলজিকে প্রভাবিত করে তা পরীক্ষা করার ক্ষমতা প্রসারিত করতে পারে। মেলকানি কার্ডিয়াক মিউটেশন মডেল এবং জেব্রাফিশ এবং ইঁদুরের মতো অন্যান্য ছোট প্রাণীর মডেলগুলি অন্বেষণ করতে গভীর শিক্ষা-সহায়তা গবেষণা ব্যবহার করে কল্পনা করেছেন। “এছাড়া, আমাদের কৌশলটি মানুষের হার্টের মডেলের সাথে খাপ খাইয়ে নেওয়া যেতে পারে, কার্ডিয়াক স্বাস্থ্য এবং রোগ সম্পর্কে মূল্যবান অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করে। অনিশ্চয়তার পরিমাণ নির্ধারণের পদ্ধতিগুলি অন্তর্ভুক্ত করা আমাদের বিশ্লেষণের নির্ভরযোগ্যতাকে আরও উন্নত করতে পারে। উপরন্তু, মেশিন লার্নিং পদ্ধতিগুলি উচ্চ নির্ভুলতার সাথে কার্ডিয়াক বার্ধক্যের পূর্বাভাস দিতে পারে”
ড্রোসোফিলা মডেলগুলি ইতিমধ্যেই বিভিন্ন মানব কার্ডিওভাসকুলার রোগের প্যাথোফিজিওলজিকাল ভিত্তি বোঝার জন্য একটি বিশাল ভূমিকা পালন করেছে, মারকানি বলেছেন। কার্ডিওভাসকুলার রোগ মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে মৃত্যু এবং অক্ষমতার অন্যতম প্রধান কারণ হিসাবে রয়ে গেছে।
মেলকানি এবং ইউএবি সহকর্মীরা ড্রসোফিলা কার্ডিয়াক বার্ধক্যে তাদের প্রশিক্ষিত মডেলের কার্ডিয়াক পারফরম্যান্স এবং ডাইলেটেড কার্ডিওমায়োপ্যাথির একটি ড্রোসোফিলা মডেলের মূল্যায়ন করেছেন, যা মূল TCA চক্র এনজাইম অক্সিডাইজিং গ্লুটারেট ডিহাইড্রোজেনেসের কারণে ঘটে। এই স্বয়ংক্রিয় মূল্যায়নগুলি তখন বিদ্যমান পরীক্ষামূলক ডেটাসেটের বিরুদ্ধে বৈধ করা হয়েছিল। উদাহরণস্বরূপ, এক সপ্তাহ বয়সী মাছি এবং পাঁচ সপ্তাহ বয়সী মাছি (প্রায় অর্ধেক মাছির জীবনকাল) মধ্যে বার্ধক্যের জন্য, UAB টিম 54টি হার্ট ব্যবহার করে মডেলটিকে প্রশিক্ষিত করে এবং তারপর 177টি হৃদয় ধারণকারী একটি পরীক্ষামূলক বার্ধক্য মডেলের বিপরীতে তাদের মডেলটিকে বৈধ করে। পরিমাপ ফলাফল। তাদের প্রশিক্ষিত মডেল বার্ধক্যের সাথে কার্ডিয়াক প্যারামিটারে প্রত্যাশিত প্রবণতা পুনর্গঠন করতে সক্ষম হয়েছিল।
মেলকানি বলেছিলেন যে তার দলের মডেল অফ-দ্য-শেল্ফ ভোক্তা হার্ডওয়্যারে প্রয়োগ করা যেতে পারে এবং তার দলের কোড ডায়াস্টোলিক এবং সিস্টোলিক ব্যাস/ব্যবধান, ভগ্নাংশ সংক্ষিপ্তকরণ, ইজেকশন ভগ্নাংশ সহ গণনাকৃত পরিসংখ্যান প্রদান করেকার্ডিয়াক চক্র/হার্ট রেট, এবং পরিমাপকৃত অ্যারিথমিয়াস।
“আমাদের জ্ঞান অনুসারে, গভীর শিক্ষার সাহায্যে বিভাজনের জন্য এই উদ্ভাবনী প্ল্যাটফর্মটি প্রথম যা ড্রোসোফিলা হার্টের স্ট্যান্ডার্ড হাই-রেজোলিউশন, হাই-স্পিড অপটিক্যাল মাইক্রোস্কোপিতে প্রয়োগ করা হয় এবং সমস্ত প্রাসঙ্গিক পরামিতিগুলি পরিমাপ করতে সক্ষম হয়,” মারকানি বলেছেন।
“প্রক্রিয়াটিকে স্বয়ংক্রিয় করে এবং বিশদ কার্ডিয়াক পরিসংখ্যান প্রদানের মাধ্যমে, আমরা ড্রোসোফিলায় কার্ডিয়াক ফাংশনের আরও সঠিক, দক্ষ এবং ব্যাপক অধ্যয়নের পথ প্রশস্ত করছি৷ এই পদ্ধতির বিশাল সম্ভাবনা রয়েছে – শুধুমাত্র ড্রোসোফিলা এবং রোগের বার্ধক্য বোঝার জন্য নয় – এই অন্তর্দৃষ্টিগুলিও করতে পারে৷ মানুষের কার্ডিওভাসকুলার গবেষণায় অনুবাদ করা হবে।”
গবেষণার প্রথম লেখক, “ড্রোসোফিলা মডেলের বার্ধক্য এবং প্রসারিত কার্ডিওমায়োপ্যাথিতে কার্ডিয়াক গতিবিদ্যাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে,” প্রকাশিত হয়েছে যোগাযোগ জীববিজ্ঞান, যশ মেলকানি এবং UAB প্যাথলজি বিভাগের অনিকেত পন্ত দ্বারা। ইউএবি ডিপার্টমেন্ট অফ প্যাথলজির ইমিং গুও একজন লেখক, এবং গিরিশ মেলকানি সংশ্লিষ্ট লেখক।
ন্যাশনাল ইনস্টিটিউট অফ হেলথ অনুদান AG065992, UAB Marnix E. Heersink Faculty of Medication grant AMC21, এবং UAB প্যাথলজি স্টার্ট-আপ তহবিল থেকে অর্থায়ন এসেছে।
তার গবেষণায়, গিরিশ মেলকানি কার্ডিওমেটাবলিক রোগ, মায়োফাইব্রিলার মায়োপ্যাথি, প্রোটিনোপ্যাথি, নিউরোপ্যাথি, এবং ঘুম এবং বার্ধক্যজনিত ব্যাধি বেসের সাথে সম্পর্কিত মানব সার্কাডিয়ান/মেটাবলিক ডিসঅর্ডারগুলির প্যাথোফিজিওলজি মোকাবেলার জন্য চিকিত্সাগতভাবে প্রাসঙ্গিক ড্রোসোফিলা মডেলগুলি তৈরি এবং ব্যবহার করেন। তিনি আরও অধ্যয়ন করেন যে কীভাবে জীবনধারা এবং জেনেটিক কারণগুলি কোষ, টিস্যু এবং অঙ্গগুলির কাঠামোগত অখণ্ডতা বজায় রাখে, যার ফলে একটি জীবের শারীরবৃত্তীয়তা নির্ধারণ করে।
উৎস:
জার্নাল রেফারেন্স:
মেলকনি, ওয়াই।, অপেক্ষা করুন (2024) বার্ধক্য এবং প্রসারিত কার্ডিওমায়োপ্যাথির ড্রোসোফিলা মডেলগুলিতে কার্ডিয়াক গতিবিদ্যাকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে মূল্যায়ন করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করে। যোগাযোগ জীববিজ্ঞান. doi.org/10.1038/s42003-024-06371-7.
