ٹیومر کی ابتدائی اسکریننگ اور لیوکیمیا کی اسکریننگ کے لیے اسمارٹ فونز کے ساتھ مل کر ڈی این اے میتھیلیشن ٹیسٹنگ 90.0% کی درستگی کے ساتھ!

مائع بایپسی کی بنیاد پر کینسر کا جلد پتہ لگانا کینسر کی تشخیص اور تشخیص کی ایک نئی سمت ہے جسے حالیہ برسوں میں امریکی نیشنل کینسر انسٹی ٹیوٹ نے تجویز کیا ہے، جس کا مقصد ابتدائی کینسر یا حتیٰ کہ قبل از وقت ہونے والے گھاووں کا پتہ لگانا ہے۔ اسے پھیپھڑوں کے کینسر، معدے کے ٹیومر، گلیوماس اور گائناکولوجیکل ٹیومر سمیت مختلف خرابیوں کی ابتدائی تشخیص کے لیے ایک ناول بائیو مارکر کے طور پر بڑے پیمانے پر استعمال کیا گیا ہے۔

میتھیلیشن لینڈ سکیپ (میتھیل سکیپ) بائیو مارکر کی شناخت کے لیے پلیٹ فارمز کا ظہور کینسر کے لیے موجودہ ابتدائی اسکریننگ کو نمایاں طور پر بہتر کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے، جس سے مریضوں کو علاج کے ابتدائی مرحلے پر رکھا جا سکتا ہے۔

حال ہی میں، محققین نے میتھیلیشن لینڈ اسکیپ کا پتہ لگانے کے لیے ایک سادہ اور براہ راست سینسنگ پلیٹ فارم تیار کیا ہے جس کی بنیاد سیسٹیمین سے سجے ہوئے سونے کے نینو پارٹیکلز (Cyst/AuNPs) پر مشتمل ہے جو اسمارٹ فون پر مبنی بائیو سینسر کے ساتھ مل کر ٹیومر کی ایک وسیع رینج کی جلد از جلد اسکریننگ کے قابل بناتا ہے۔ خون کے نمونے سے ڈی این اے نکالنے کے بعد لیوکیمیا کی ابتدائی اسکریننگ 15 منٹ کے اندر کی جا سکتی ہے، جس کی درستگی 90.0 فیصد ہے۔ آرٹیکل کا عنوان cysteamine-capped AuNPs اور مشین لرننگ سے چلنے والے سمارٹ فون کا استعمال کرتے ہوئے انسانی خون میں کینسر DNA کا تیزی سے پتہ لگانا ہے۔

شکل 1. Cyst/AuNPs اجزاء کے ذریعے کینسر کی اسکریننگ کے لیے ایک سادہ اور تیز سینسنگ پلیٹ فارم دو آسان مراحل میں مکمل کیا جا سکتا ہے۔

یہ شکل 1 میں دکھایا گیا ہے۔ سب سے پہلے، ڈی این اے کے ٹکڑوں کو تحلیل کرنے کے لیے ایک آبی محلول استعمال کیا گیا۔ اس کے بعد سیسٹ/اے یو این پی کو مخلوط حل میں شامل کیا گیا۔ عام اور مہلک ڈی این اے میں مختلف میتھیلیشن خصوصیات ہیں، جس کے نتیجے میں ڈی این اے کے ٹکڑے مختلف خود ساختہ نمونوں کے ساتھ ہوتے ہیں۔ نارمل ڈی این اے ڈھیلے طریقے سے جمع ہوتا ہے اور آخر کار Cyst/AuNPs کو اکٹھا کرتا ہے، جس کے نتیجے میں Cyst/AuNPs کی فطرت سرخ ہوتی ہے، تاکہ سرخ سے جامنی رنگ کی تبدیلی کو ننگی آنکھ سے دیکھا جا سکے۔ اس کے برعکس، کینسر ڈی این اے کا منفرد میتھیلیشن پروفائل ڈی این اے کے ٹکڑوں کے بڑے کلسٹرز کی پیداوار کا باعث بنتا ہے۔

اسمارٹ فون کیمرے کا استعمال کرتے ہوئے 96 کنویں پلیٹوں کی تصاویر لی گئیں۔ کینسر کے ڈی این اے کو سپیکٹروسکوپی پر مبنی طریقوں کے مقابلے میں مشین لرننگ سے لیس اسمارٹ فون سے ماپا گیا۔

اصلی خون کے نمونوں میں کینسر کی اسکریننگ

سینسنگ پلیٹ فارم کی افادیت کو بڑھانے کے لیے، تفتیش کاروں نے ایک سینسر لگایا جس نے خون کے حقیقی نمونوں میں عام اور کینسر والے ڈی این اے کے درمیان کامیابی کے ساتھ فرق کیا۔ سی پی جی سائٹس پر میتھیلیشن پیٹرن ایپی جینیٹک طور پر جین کے اظہار کو منظم کرتے ہیں۔ کینسر کی تقریباً تمام اقسام میں، ڈی این اے میتھیلیشن میں تبدیلیاں اور اس طرح ٹیوموریجینیسیس کو فروغ دینے والے جینز کے اظہار میں متبادل طور پر دیکھا گیا ہے۔

ڈی این اے میتھیلیشن سے وابستہ دیگر کینسروں کے لیے ایک ماڈل کے طور پر، محققین نے لیوکیمیا کے مریضوں کے خون کے نمونے اور صحت مند کنٹرول کا استعمال لیوکیمک کینسر میں فرق کرنے میں میتھیلیشن لینڈ سکیپ کی تاثیر کی تحقیقات کے لیے کیا۔ یہ میتھیلیشن لینڈ اسکیپ بائیو مارکر نہ صرف موجودہ تیز رفتار لیوکیمیا اسکریننگ کے طریقوں سے بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، بلکہ اس سادہ اور سیدھی پرکھ کا استعمال کرتے ہوئے کینسر کی ایک وسیع رینج کی جلد تشخیص تک توسیع کی فزیبلٹی کو بھی ظاہر کرتا ہے۔

لیوکیمیا کے 31 مریضوں اور 12 صحت مند افراد کے خون کے نمونوں سے ڈی این اے کا تجزیہ کیا گیا۔ جیسا کہ شکل 2a میں باکس پلاٹ میں دکھایا گیا ہے، کینسر کے نمونوں کا رشتہ دار جذب (ΔA650/525) عام نمونوں سے DNA سے کم تھا۔ یہ بنیادی طور پر ہائیڈروفوبیسیٹی میں اضافہ کی وجہ سے تھا جس کی وجہ سے کینسر ڈی این اے کی گھنی جمع ہوتی ہے، جس نے Cyst/AuNPs کے جمع ہونے کو روکا۔ نتیجے کے طور پر، یہ نینو پارٹیکلز کینسر کے مجموعوں کی بیرونی تہوں میں مکمل طور پر منتشر ہو گئے تھے، جس کے نتیجے میں عام اور کینسر کے ڈی این اے ایگریگیٹس پر جذب ہونے والے Cyst/AuNPs کی ایک مختلف منتشر ہوئی۔ اس کے بعد ROC منحنی خطوط کو ΔA650/525 کی کم از کم قیمت سے زیادہ سے زیادہ قدر تک مختلف کرکے تیار کیا گیا۔

شکل 2. (a) سسٹ/AuNPs حل کی رشتہ دار جاذب قدریں جو بہتر حالات میں نارمل (نیلے) اور کینسر (سرخ) ڈی این اے کی موجودگی کو ظاہر کرتی ہیں۔

(DA650/525) باکس پلاٹوں کے؛ (b) تشخیصی ٹیسٹوں کا ROC تجزیہ اور تشخیص۔ (c) نارمل اور کینسر کے مریضوں کی تشخیص کے لیے کنفیوژن میٹرکس۔ (d) حساسیت، مخصوصیت، مثبت پیشین گوئی قدر (PPV)، منفی پیشین گوئی قدر (NPV) اور ترقی یافتہ طریقہ کی درستگی۔

جیسا کہ شکل 2b میں دکھایا گیا ہے، ترقی یافتہ سینسر کے لیے حاصل کردہ ROC منحنی خطوط (AUC = 0.9274) کے نیچے کا علاقہ اعلیٰ حساسیت اور مخصوصیت کو ظاہر کرتا ہے۔ جیسا کہ باکس پلاٹ سے دیکھا جا سکتا ہے، عام ڈی این اے گروپ کی نمائندگی کرنے والا سب سے نچلا نقطہ کینسر کے ڈی این اے گروپ کی نمائندگی کرنے والے اعلی ترین پوائنٹ سے اچھی طرح سے الگ نہیں ہے۔ لہذا، لاجسٹک ریگریشن کو نارمل اور کینسر گروپوں کے درمیان فرق کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ آزاد متغیرات کے ایک سیٹ کو دیکھتے ہوئے، یہ کسی واقعہ کے پیش آنے کے امکان کا تخمینہ لگاتا ہے، جیسے کہ کینسر یا نارمل گروپ۔ منحصر متغیر کی رینج 0 اور 1 کے درمیان ہے۔ اس لیے نتیجہ ایک امکان ہے۔ ہم نے مندرجہ ذیل ΔA650/525 کی بنیاد پر کینسر کی شناخت (P) کے امکان کا تعین کیا۔

جہاں b=5.3533,w1=-6.965۔ نمونے کی درجہ بندی کے لیے، 0.5 سے کم کا امکان عام نمونے کی نشاندہی کرتا ہے، جب کہ 0.5 یا اس سے زیادہ کا امکان کینسر کے نمونے کی نشاندہی کرتا ہے۔ شکل 2c میں تنہا چھوڑنے والے کراس توثیق سے پیدا ہونے والے کنفیوژن میٹرکس کو دکھایا گیا ہے، جو درجہ بندی کے طریقہ کار کے استحکام کو درست کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا۔ شکل 2d طریقہ کی تشخیصی جانچ کی تشخیص کا خلاصہ کرتا ہے، بشمول حساسیت، مخصوصیت، مثبت پیشین گوئی قدر (PPV) اور منفی پیشین گوئی قدر (NPV)۔

اسمارٹ فون پر مبنی بائیو سینسر

سپیکٹرو فوٹو میٹر کے استعمال کے بغیر نمونے کی جانچ کو مزید آسان بنانے کے لیے، محققین نے مصنوعی ذہانت (AI) کا استعمال کرتے ہوئے محلول کے رنگ کی تشریح اور نارمل اور کینسر زدہ افراد میں فرق کرنے کے لیے استعمال کیا۔ اس کو دیکھتے ہوئے، کمپیوٹر وژن کا استعمال Cyst/AuNPs محلول کے رنگ کو عام DNA (جامنی) یا کینسر والے DNA (سرخ) میں ترجمہ کرنے کے لیے استعمال کیا گیا تھا جو موبائل فون کے کیمرے کے ذریعے لی گئی 96 کنویں پلیٹوں کی تصاویر کا استعمال کرتے ہوئے استعمال کیا گیا تھا۔ مصنوعی ذہانت لاگت کو کم کر سکتی ہے اور نینو پارٹیکل حل کے رنگ کی ترجمانی میں اور کسی بھی آپٹیکل ہارڈویئر اسمارٹ فون لوازمات کے استعمال کے بغیر رسائی کو بہتر بنا سکتی ہے۔ آخر میں، دو مشین لرننگ ماڈلز، بشمول رینڈم فاریسٹ (RF) اور سپورٹ ویکٹر مشین (SVM) کو ماڈلز کی تعمیر کے لیے تربیت دی گئی۔ RF اور SVM دونوں ماڈلز نے 90.0% کی درستگی کے ساتھ نمونوں کو مثبت اور منفی کے طور پر درست طریقے سے درجہ بندی کیا۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ موبائل فون پر مبنی بائیو سینسنگ میں مصنوعی ذہانت کا استعمال کافی حد تک ممکن ہے۔

تصویر 3. (a) تصویر کے حصول کے مرحلے کے لیے نمونے کی تیاری کے دوران ریکارڈ کیے گئے حل کی ٹارگٹ کلاس۔ (b) تصویر کے حصول کے مرحلے کے دوران لی گئی مثال کی تصویر۔ (c) تصویر (b) سے نکالی گئی 96 کنویں پلیٹ کے ہر کنویں میں سسٹ/AuNPs حل کی رنگین شدت۔

Cyst/AuNPs کا استعمال کرتے ہوئے، محققین نے میتھیلیشن لینڈ سکیپ کا پتہ لگانے کے لیے ایک سادہ سینسنگ پلیٹ فارم اور ایک سینسر تیار کیا ہے جو لیوکیمیا کی اسکریننگ کے لیے خون کے حقیقی نمونوں کا استعمال کرتے وقت کینسر کے ڈی این اے سے عام ڈی این اے میں فرق کرنے کی صلاحیت رکھتا ہے۔ تیار کردہ سینسر نے یہ ظاہر کیا کہ خون کے حقیقی نمونوں سے نکالا جانے والا ڈی این اے 15 منٹ میں لیوکیمیا کے مریضوں میں کینسر DNA (3nM) کی چھوٹی مقدار کا تیزی سے اور لاگت سے پتہ لگانے کے قابل تھا، اور اس کی درستگی 95.3 فیصد تھی۔ سپیکٹرو فوٹومیٹر کی ضرورت کو ختم کر کے نمونے کی جانچ کو مزید آسان بنانے کے لیے، مشین لرننگ کا استعمال محلول کے رنگ کی تشریح اور موبائل فون کی تصویر کا استعمال کرتے ہوئے نارمل اور کینسر زدہ افراد کے درمیان فرق کرنے کے لیے کیا گیا، اور درستگی بھی 90.0% پر حاصل کی جا سکی۔

حوالہ: DOI: 10.1039/d2ra05725e