क्या AI करेगा कैंसर का इलाज

 

कृत्रिम बुद्धिमत्ता और चिकित्सा का भविष्य: क्या अगले 10 वर्षों में कैंसर, अल्जाइमर और हृदय रोग पर विजय संभव है?

एंथ्रोपिक के सीईओ डारियो अमोदेई की भविष्यवाणी और आधुनिक वैज्ञानिक शोध के आधार पर चिकित्सा जगत में एआई की बढ़ती भूमिका

मानव सभ्यता के इतिहास में चिकित्सा विज्ञान ने अनेक असाधारण उपलब्धियाँ हासिल की हैं। चेचक का उन्मूलन, एंटीबायोटिक दवाओं का विकास, अंग प्रत्यारोपण और जीन थेरेपी जैसी खोजों ने चिकित्सा की दुनिया को बदल दिया है। अब विज्ञान एक ऐसे नए दौर में प्रवेश कर रहा है, जहाँ कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence–AI) केवल सूचनाओं का विश्लेषण करने वाला माध्यम नहीं, बल्कि नई दवाओं की खोज, बीमारियों की पहचान और उपचार की रणनीति विकसित करने में वैज्ञानिकों का सहयोगी बन रही है।

एंथ्रोपिक के मुख्य कार्यकारी अधिकारी (CEO) डारियो अमोदेई ने यह संभावना व्यक्त की है कि कृत्रिम बुद्धिमत्ता की तीव्र प्रगति अगले 5 से 10 वर्षों में जैविक और चिकित्सा अनुसंधान को कई दशक आगे पहुँचा सकती है। उनके अनुसार कैंसर, अल्जाइमर, हृदय रोग और आनुवंशिक बीमारियों जैसी गंभीर स्वास्थ्य चुनौतियों के उपचार में अभूतपूर्व प्रगति संभव है। यह विचार आकर्षक है, लेकिन इसका वैज्ञानिक मूल्यांकन करना आवश्यक है। सवाल यह नहीं है कि एआई चिकित्सा को बदलेगी या नहीं, बल्कि यह है कि क्या वह वास्तव में अगले एक दशक में इन बीमारियों को समाप्त करने की स्थिति में पहुँच सकती है?

चिकित्सा अनुसंधान में एआई की वास्तविक उपलब्धियाँ

डारियो अमोदेई की भविष्यवाणी को समझने के लिए पिछले कुछ वर्षों में हुई वैज्ञानिक प्रगति पर ध्यान देना जरूरी है। एआई ने चिकित्सा अनुसंधान के तीन प्रमुख क्षेत्रों में विशेष प्रभाव डाला है—जैविक संरचनाओं की पहचान, नई दवाओं का विकास और बीमारियों का शुरुआती निदान।

अल्फाफोल्ड और प्रोटीन विज्ञान में क्रांति

गूगल डीपमाइंड का AlphaFold चिकित्सा विज्ञान में एआई की सबसे महत्वपूर्ण उपलब्धियों में शामिल है। प्रोटीन मानव शरीर की कोशिकाओं और जैविक प्रक्रियाओं के संचालन में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं। किसी प्रोटीन की त्रि-आयामी संरचना को समझना यह जानने के लिए आवश्यक है कि वह शरीर में किस प्रकार कार्य करता है और किसी बीमारी में उसकी क्या भूमिका होती है।

2024 में रसायन विज्ञान का नोबेल पुरस्कार डेविड बेकर, डेमिस हसाबिस और जॉन जंपर को प्रोटीन डिजाइन तथा प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी में उनके योगदान के लिए दिया गया। AlphaFold के माध्यम से वैज्ञानिकों के लिए प्रोटीन संरचनाओं का अध्ययन पहले की तुलना में कहीं अधिक आसान हुआ है। इसके विस्तारित डेटाबेस में 20 करोड़ से अधिक प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणियाँ उपलब्ध कराई गई हैं। इसका महत्व केवल अकादमिक अनुसंधान तक सीमित नहीं है। इससे वैज्ञानिकों को दवाओं के संभावित लक्ष्य पहचानने, प्रोटीन के व्यवहार को समझने और नई जैविक तकनीकों के विकास में मदद मिल रही है। हालांकि प्रोटीन की संरचना का अनुमान लगा लेना अपने आप में किसी बीमारी की दवा खोज लेना नहीं है।

 नई दवाओं की खोज में एआई की भूमिका

परंपरागत रूप से किसी नई दवा की खोज और उसके विकास में कई वर्ष लग सकते हैं। वैज्ञानिकों को हजारों रासायनिक अणुओं का परीक्षण करना पड़ता है। इसके बाद प्रयोगशाला परीक्षण, पशु-अध्ययन और मनुष्यों पर क्लिनिकल ट्रायल जैसी लंबी प्रक्रियाएँ पूरी करनी होती हैं। एआई इस प्रक्रिया के शुरुआती चरणों को तेज करने में सक्षम है। यह लाखों रासायनिक संरचनाओं का विश्लेषण कर संभावित उपयोगी अणुओं की पहचान कर सकती है। इससे दवा अनुसंधान की लागत और समय कम करने की संभावना बनती है। विशेष रूप से कैंसर अनुसंधान में एआई का उपयोग ट्यूमर की आनुवंशिक विशेषताओं को समझने, कैंसर के विभिन्न प्रकारों की पहचान करने और मरीज की जैविक परिस्थितियों के अनुसार उपचार की संभावनाएँ तलाशने में हो रहा है। इसका भविष्य व्यक्तिगत चिकित्सा (Personalized Medicine) के विकास से जुड़ा है, जिसमें एक ही बीमारी से पीड़ित सभी मरीजों को एक जैसा उपचार देने के बजाय उनकी जैविक विशेषताओं के आधार पर उपचार तय किया जाता है।

कैंसर के निदान और उपचार में नई संभावनाएँ

कैंसर दुनिया की सबसे गंभीर स्वास्थ्य चुनौतियों में से एक है। विश्व स्वास्थ्य संगठन के अनुसार, वर्ष 2022 में दुनिया में लगभग 2 करोड़ नए कैंसर के मामले सामने आए और करीब 97 लाख लोगों की कैंसर से मृत्यु हुई। कैंसर की जटिलता यह है कि यह एक बीमारी नहीं, बल्कि अनेक प्रकार की बीमारियों का समूह है। अलग-अलग कैंसर की आनुवंशिक संरचना, विकास और दवाओं के प्रति प्रतिक्रिया अलग होती है। एआई इस जटिलता को समझने में उपयोगी साबित हो रही है। मेडिकल इमेजिंग, पैथोलॉजी रिपोर्ट और मरीजों के आनुवंशिक डेटा का विश्लेषण करके यह कैंसर की पहचान और उसके संभावित उपचार में डॉक्टरों की सहायता कर सकती है। मैमोग्राफी, सीटी स्कैन और एमआरआई जैसी तकनीकों के विश्लेषण में भी इसका उपयोग बढ़ रहा है।

हाल के वैज्ञानिक शोधों में कैंसर के क्लिनिकल ट्रायल में एआई की भूमिका का विश्लेषण किया गया है। इसमें बताया गया है कि एआई मरीजों की पहचान, परीक्षण के लिए उनकी पात्रता निर्धारित करने, मेडिकल रिकॉर्ड का विश्लेषण करने और क्लिनिकल ट्रायल की निगरानी में मदद कर सकती है। हालांकि, एआई द्वारा तैयार किए गए आभासी मरीजों या सिमुलेशन के आधार पर वास्तविक चिकित्सा परीक्षणों को प्रतिस्थापित करने की तकनीक अभी शुरुआती अवस्था में है। इसका अर्थ है कि भविष्य में कैंसर का उपचार अधिक व्यक्तिगत और सटीक हो सकता है, लेकिन कैंसर का पूर्ण उन्मूलन निकट भविष्य की सुनिश्चित वैज्ञानिक उपलब्धि नहीं है।

अल्जाइमर और मस्तिष्क संबंधी बीमारियों पर अनुसंधान

अल्जाइमर ऐसी बीमारी है जिसमें व्यक्ति की स्मरण शक्ति, सोचने-समझने की क्षमता और दैनिक गतिविधियों पर धीरे-धीरे प्रभाव पड़ता है। इसके उपचार की सबसे बड़ी चुनौती बीमारी की शुरुआती अवस्था में पहचान और मस्तिष्क में होने वाले परिवर्तनों को समझना है। एआई मस्तिष्क के एमआरआई स्कैन, पीईटी स्कैन, जैविक संकेतकों और मरीजों के स्वास्थ्य संबंधी रिकॉर्ड का विश्लेषण करके शुरुआती जोखिम पहचानने में सहायता कर सकती है। इससे डॉक्टरों को बीमारी के विकास की संभावनाओं का आकलन करने में मदद मिल सकती है।

हाल के वर्षों में अल्जाइमर के उपचार में भी प्रगति हुई है। उदाहरण के लिए, लेकेनेमैब (Lecanemab) और डोनानेमैब (Donanemab) जैसी दवाओं ने शुरुआती अल्जाइमर के कुछ मरीजों में बीमारी की प्रगति धीमी करने के परिणाम दिखाए हैं। यह इस बात का उदाहरण है कि आधुनिक जैविक अनुसंधान किस तरह उपचार की दिशा बदल रहा है। हालांकि ये दवाएँ बीमारी को पूरी तरह समाप्त नहीं करतीं। एआई का योगदान भविष्य में ऐसे उपचारों की खोज और मरीजों के चयन को बेहतर बनाने में महत्वपूर्ण हो सकता है।

हृदय रोग और आनुवंशिक बीमारियों का भविष्य

हृदय रोगों के क्षेत्र में एआई का इस्तेमाल इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ECG), इकोकार्डियोग्राफी और अन्य मेडिकल डेटा के विश्लेषण में हो रहा है। इसका उद्देश्य हृदय की असामान्य गतिविधियों को समय रहते पहचानना और मरीजों के जोखिम का बेहतर आकलन करना है। आनुवंशिक बीमारियों के क्षेत्र में भी एआई नई संभावनाएँ खोल रही है। मानव जीनोम के विशाल डेटा का विश्लेषण करके वैज्ञानिक उन आनुवंशिक परिवर्तनों को समझ सकते हैं, जो किसी बीमारी के लिए जिम्मेदार हो सकते हैं। जीन एडिटिंग और CRISPR जैसी तकनीकों के साथ एआई का संयोजन भविष्य में कुछ आनुवंशिक विकारों के उपचार को अधिक प्रभावी बना सकता है। यहाँ एक महत्वपूर्ण बात समझना जरूरी है कि एआई बीमारी से जुड़े आनुवंशिक संकेतों की पहचान कर सकती है, लेकिन किसी आनुवंशिक बीमारी का सुरक्षित उपचार विकसित करने के लिए प्रयोगशाला अनुसंधान और मानव परीक्षण आवश्यक हैं।

आधुनिक शोध के आँकड़े क्या बताते हैं?

एआई की चिकित्सा क्षेत्र में वास्तविक प्रगति को समझने के लिए कुछ महत्वपूर्ण तथ्य सामने रखना जरूरी है।

* 20 करोड़ से अधिक प्रोटीन संरचनाएँ: AlphaFold डेटाबेस में 20 करोड़ से अधिक प्रोटीन संरचनाओं की भविष्यवाणियाँ उपलब्ध हैं। नोबेल पुरस्कार समिति ने 2024 में प्रोटीन संरचना की भविष्यवाणी में एआई के योगदान को मान्यता दी थी।

* 1,600 से अधिक चिकित्सा उपकरण: अमेरिकी खाद्य एवं औषधि प्रशासन (FDA) के उपलब्ध आँकड़ों के अनुसार, अमेरिका में 1,600 से अधिक एआई-सक्षम चिकित्सा उपकरणों को बाजार में उपयोग की अनुमति मिल चुकी है। इनमें रेडियोलॉजी, हृदय रोग और न्यूरोलॉजी से संबंधित उपकरण शामिल हैं।

* चिकित्सा उपकरणों पर वैज्ञानिक अध्ययन: 2025 में प्रकाशित एक अध्ययन ने दिसंबर 2024 तक FDA द्वारा अधिकृत 1,016 एआई और मशीन लर्निंग आधारित चिकित्सा उपकरणों का विश्लेषण किया। इसमें पाया गया कि मेडिकल इमेजिंग का विश्लेषण इन उपकरणों का प्रमुख उपयोग था।

* दवा अनुसंधान की वास्तविक स्थिति: 2026 में प्रकाशित एक वैज्ञानिक समीक्षा के अनुसार, एआई आधारित दवा खोज में उल्लेखनीय प्रगति के बावजूद मरीजों के उपचार में व्यापक और वास्तविक चिकित्सकीय लाभ के प्रमाण अभी सीमित हैं।

ये आँकड़े बताते हैं कि एआई अब केवल प्रयोगशालाओं का प्रयोग नहीं रह गई है, बल्कि चिकित्सा व्यवस्था में उसका व्यावहारिक उपयोग भी बढ़ रहा है।

क्या अगले 10 वर्षों में चिकित्सा विज्ञान इतिहास बदल देगा?

डारियो अमोदेई की भविष्यवाणी का वैज्ञानिक आधार समझने के लिए उनके 2024 के चर्चित निबंध Machines of Loving Grace को भी देखना चाहिए। इसमें उन्होंने अनुमान लगाया था कि शक्तिशाली एआई की मदद से जीव विज्ञान और चिकित्सा विज्ञान में 50 से 100 वर्षों की संभावित प्रगति को केवल 5 से 10 वर्षों में हासिल किया जा सकता है। उनका तर्क है कि एआई वैज्ञानिक प्रयोगों, डेटा विश्लेषण और दवाओं के विकास की प्रक्रिया को बहुत तेज कर सकती है। हालाँकि, वैज्ञानिक समुदाय में इस भविष्यवाणी को सर्वमान्य निष्कर्ष नहीं माना जाता। 2026 में प्रकाशित वैज्ञानिक समीक्षाओं ने बताया कि एआई आधारित दवा खोज की वास्तविक चिकित्सकीय सफलता के प्रमाण अभी सीमित हैं। अनेक संभावित दवाएँ प्रयोगशाला और शुरुआती क्लिनिकल परीक्षणों तक पहुँची हैं, लेकिन सुरक्षित एवं प्रभावी दवा के रूप में उनकी सफलता अभी सिद्ध होनी बाकी है।

दवाओं के विकास में केवल बीमारी की पहचान पर्याप्त नहीं होती। यह भी सुनिश्चित करना पड़ता है कि दवा मानव शरीर में सुरक्षित रहे, उसके दुष्प्रभाव नियंत्रित हों और अलग-अलग आयु तथा स्वास्थ्य परिस्थितियों वाले मरीजों में उसका प्रभाव विश्वसनीय हो। इसलिए क्लिनिकल ट्रायल और नियामक संस्थाओं की भूमिका भविष्य में भी महत्वपूर्ण बनी रहेगी।

भारत के लिए अवसर और चुनौतियाँ

भारत जैसे विशाल जनसंख्या वाले देश के लिए एआई आधारित चिकित्सा व्यवस्था विशेष महत्व रखती है। देश में कैंसर, मधुमेह, हृदय रोग और अन्य गैर-संचारी बीमारियों का बढ़ता बोझ स्वास्थ्य व्यवस्था के सामने बड़ी चुनौती है। ग्रामीण क्षेत्रों में विशेषज्ञ डॉक्टरों, आधुनिक जाँच सुविधाओं और गुणवत्तापूर्ण चिकित्सा सेवाओं की उपलब्धता भी असमान है। यदि एआई आधारित निदान तकनीकों को सरकारी अस्पतालों, मेडिकल कॉलेजों और प्राथमिक स्वास्थ्य केंद्रों से प्रभावी ढंग से जोड़ा जाए तो शुरुआती जाँच, रोगों की पहचान और मरीजों के रिकॉर्ड के प्रबंधन में सुधार हो सकता है। भारत में आयुष्मान भारत डिजिटल मिशन जैसी पहल इस दिशा में आधार तैयार कर सकती हैं। लेकिन इसके लिए तीन महत्वपूर्ण शर्तें होंगी। पहली, भारतीय आबादी के अनुरूप पर्याप्त और गुणवत्तापूर्ण स्वास्थ्य डेटा तैयार करना। दूसरी, मरीजों की निजी मेडिकल जानकारी की सुरक्षा सुनिश्चित करना। तीसरी, एआई की सलाह को डॉक्टरों की विशेषज्ञता और वैज्ञानिक परीक्षणों के साथ जोड़ना। विश्व स्वास्थ्य संगठन ने भी एआई आधारित स्वास्थ्य अनुसंधान में नैतिकता, पारदर्शिता, जवाबदेही और मानव अधिकारों की सुरक्षा पर विशेष जोर दिया है।

निष्कर्ष: चिकित्सा का भविष्य बदलेगा, लेकिन विज्ञान की कसौटी बनी रहेगी

आने वाले दशक में कृत्रिम बुद्धिमत्ता चिकित्सा विज्ञान के इतिहास में एक निर्णायक परिवर्तन ला सकती है। कैंसर की शुरुआती पहचान, अल्जाइमर के जोखिम का आकलन, हृदय रोगों की निगरानी, आनुवंशिक बीमारियों का अध्ययन और नई दवाओं की खोज जैसे क्षेत्रों में इसकी भूमिका लगातार बढ़ेगी। फिर भी यह कहना कि अगले दस वर्षों में कैंसर, अल्जाइमर और हृदय रोग पूरी तरह समाप्त हो जाएंगे, वर्तमान वैज्ञानिक प्रमाणों से आगे की बात होगी। अधिक यथार्थवादी संभावना यह है कि इन बीमारियों की पहचान पहले होगी, उपचार अधिक व्यक्तिगत बनेगा और कई मामलों में मरीजों के जीवन की गुणवत्ता तथा जीवन प्रत्याशा में सुधार संभव होगा। वास्तव में एआई चिकित्सा विज्ञान में डॉक्टरों और वैज्ञानिकों का विकल्प बनने के बजाय उनकी क्षमताओं को कई गुना बढ़ाने वाला माध्यम बन सकती है। आने वाले समय में मानव बुद्धिमत्ता और कृत्रिम बुद्धिमत्ता का यही सहयोग चिकित्सा की सबसे बड़ी उपलब्धि साबित हो सकता है। अगले दस वर्षों का सबसे बड़ा सवाल यह नहीं होगा कि एआई कितनी बुद्धिमान हो गई है, बल्कि यह होगा कि उसकी वैज्ञानिक क्षमता को मानव जीवन बचाने और बेहतर बनाने में कितनी प्रभावी ढंग से बदला जा सका है।

— डॉ. देव जैसाली
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