The medical potential of AI and metabolites | Leila Pirhaji

Translator: Divya Vasani Reviewer: Arvind Patil

In 2003,

2003 मे,

when we sequenced the human genome,

जब हमने मानव जीनोम का अनुक्रम किया,

we thought we would have the answer to treat many diseases.

हमने सोचा कि हमारे पास कई बीमारियों के इलाज का जवाब होगा।

But the reality is far from that,

लेकिन वास्तविकता इससे बहुत अलग है,

because in addition to our genes,

क्योंकि हमारे जीन के अलावा,

our environment and lifestyle could have a significant role

हमारे पर्यावरण और जीवन शैली की महत्वपूर्ण भूमिका हो सकती है

in developing many major diseases.

कई प्रमुख बीमारियों के विकास में।

One example is fatty liver disease,

एक उदाहरण वसायुक्त यकृत रोग है,

which is affecting over 20 percent of the population globally,

जो विश्व स्तर पर 20 प्रतिशत से अधिक आबादी को प्रभावित कर रहा है,

and it has no treatment and leads to liver cancer

और इसका कोई इलाज नहीं है और इससे यकृत कैंसर हो सकता है

or liver failure.

या यकृत फेल हो सकता है।

So sequencing DNA alone doesn't give us enough information

इसलिए DNA को अकेले सीक्वेंस करना हमें पर्याप्त जानकारी नहीं देता है|

to find effective therapeutics.

प्रभावी चिकित्सा विज्ञान खोजने के लिए।

On the bright side, there are many other molecules in our body.

दूसरी तरफ, हमारे शरीर में कई अन्य अणु हैं।

In fact, there are over 100,000 metabolites.

वास्तव में, 100,000 से अधिक मेटाबोलाइट हैं।

Metabolites are any molecule that is supersmall in their size.

मेटाबोलाइट्स कोई भी अणु हैं जो उनके आकार में बहुत छोटे हैं।

Known examples are glucose, fructose, fats, cholesterol --

ज्ञात उदाहरण ग्लूकोज, फ्रुक्टोज, वसा, कोलेस्ट्रॉल हैं -

things we hear all the time.

जो हम हर समय सुनते हैं।

Metabolites are involved in our metabolism.

मेटाबोलाइट्स हमारे चयापचय में शामिल हैं।

They are also downstream of DNA,

वे DNA से भी नीचे हैं,

so they carry information from both our genes as well as lifestyle.

इसलिए वे हमारे जीन और जीवन शैली दोनों से जानकारी लेते हैं।

Understanding metabolites is essential to find treatments for many diseases.

कई बीमारियों के इलाज के लिए मेटाबोलाइट्स को समझना आवश्यक है।

I've always wanted to treat patients.

मैं हमेशा से मरीजों का इलाज करना चाहती हूं।

Despite that, 15 years ago, I left medical school,

इसके बावजूद, 15 साल पहले, मैंने मेडिकल स्कूल छोड़ दिया,

as I missed mathematics.

मैंने गणित को बहुत याद किया।

Soon after, I found the coolest thing:

इसके तुरंत बाद, मुझे सबसे अच्छी चीज़ मिली:

I can use mathematics to study medicine.

मैं दवा का अध्ययन करने के लिए गणित का उपयोग कर सकती हूं।

Since then, I've been developing algorithms to analyze biological data.

तब से, मैं जैविक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एल्गोरिदम विकसित कर रही हूं।

So, it sounded easy:

तो, यह आसान लग रहा था:

let's collect data from all the metabolites in our body,

चलो हमारे शरीर में सभी चयापचयों से डेटा एकत्र करते हैं,

develop mathematical models to describe how they are changed in a disease

वे एक बीमारी में कैसे बदल रहे हैं, यह बताने के लिए गणितीय मॉडल विकसित करें

and intervene in those changes to treat them.

और उन परिवर्तनों में हस्तक्षेप करके उनका इलाज करें।

Then I realized why no one has done this before:

तब मुझे एहसास हुआ कि किसी ने पहले ऐसा क्यों नहीं किया है:

it's extremely difficult.

यह बेहद मुश्किल है।

(Laughter)

(हँसी)

There are many metabolites in our body.

हमारे शरीर में कई मेटाबोलाइट्स होते हैं।

Each one is different from the other one.

सभी एक दूसरे से अलग है।

For some metabolites, we can measure their molecular mass

कुछ चयापचयों के लिए, हम उनके आणविक द्रव्यमान को माप सकते हैं

using mass spectrometry instruments.

मास स्पेक्ट्रोमेट्री उपकरणों का उपयोग करके।

But because there could be, like, 10 molecules with the exact same mass,

लेकिन क्योंकि वहां, एक ही द्रव्यमान के 10 अणु हो सकते हैं,

हम नहीं जानते कि वे वास्तव में क्या हैं,

we don't know exactly what they are,

and if you want to clearly identify all of them,

और यदि आप उन सभी को स्पष्ट रूप से पहचानना चाहते हैं,

you have to do more experiments, which could take decades

आपको और प्रयोग करने होंगे, जिसमें कई दशक लग सकते हैं

and billions of dollars.

और अरबों डॉलर।

So we developed an artificial intelligence, or AI, platform, to do that.

इसलिए हमने ऐसा करने के लिए एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता , प्लेटफॉर्म विकसित किया।

We leveraged the growth of biological data

हमने जैविक डेटा के विकास का लाभ उठाया

and built a database of any existing information about metabolites

और चयापचयों के बारे में किसी भी मौजूदा जानकारी का

and their interactions with other molecules.

और अन्य अणुओं के साथ उनकी बातचीत का एक डेटाबेस बनाया।

We combined all this data as a meganetwork.

हमने इस सभी डेटा को मेगा नेटवर्क्स के रूप में संयोजित किया।

Then, from tissues or blood of patients,

फिर, मरीजों के ऊतकों या रक्त से,

we measure masses of metabolites

हम चयापचयों के द्रव्यमान को मापा।

and find the masses that are changed in a disease.

और बीमारी में बदल जाने वाले द्रव्यमान का पता लगाया।

लेकिन, जैसा कि मैंने पहले बताया, हम ठीक से नहीं जानते कि वे क्या हैं।

But, as I mentioned earlier, we don't know exactly what they are.

A molecular mass of 180 could be either the glucose, galactose or fructose.

180 का एक आणविक द्रव्यमान या तो ग्लूकोज, गैलेक्टोज या फ्रुक्टोज हो सकता है।

इन सभी में एक समान द्रव्यमान होता है

They all have the exact same mass

लेकिन हमारे शरीर में विभिन्न कार्य करता है।

but different functions in our body.

Our AI algorithm considered all these ambiguities.

हमारे AI एल्गोरिदम ने इन सभी अस्पष्टताओं पर विचार किया।

It then mined that meganetwork

इसके बाद उस मेगा नेटवर्क का खनन किया गया

to find how those metabolic masses are connected to each other

यह पता लगाने कि उन चयापचय द्रव्यमान एक दूसरे से कैसे जुड़े हैं

that result in disease.

जिसका परिणाम बीमारी है।

And because of the way they are connected,

और जिस तरह से वे जुड़े हुए हैं, उसके कारण

then we are able to infer what each metabolite mass is,

तब हम यह पता लगाने में सक्षम हैं कि प्रत्येक मेटाबोलाइट द्रव्यमान क्या है,

like that 180 could be glucose here,

जैसे कि वह 180 यहाँ ग्लूकोज हो सकता है,

and, more importantly, to discover

और, अधिक महत्वपूर्ण बात, खोजने के लिए

how changes in glucose and other metabolites

की ग्लूकोज और अन्य चयापचयों में कैसे परिवर्तन होते हैं

lead to a disease.

जो बीमारी की तरफ ले जा सकते हैं।

This novel understanding of disease mechanisms

रोग तंत्र की यह नई समझ --

then enable us to discover effective therapeutics to target that.

हमें प्रभावी चिकित्सा विज्ञान की खोज करने में सक्षम बनाता है।

So we formed a start-up company to bring this technology to the market

इसलिए इस तकनीक को बाजार में लाने के लिए और लोगो के जीवन को प्रभावित करने के लिए

and impact people's lives.

हमने एक स्टार्ट-अप कंपनी बनाई।

Now my team and I at ReviveMed are working to discover

अब मैं और मेरी टीम चिकित्सा विज्ञान की खोज करने के लिए काम कर रहे हैं

therapeutics for major diseases that metabolites are key drivers for,

प्रमुख रोगों के लिए, जिसके लिए मेटाबोलाइट्स मुख्य कारण है,

like fatty liver disease,

फैटी लीवर की बीमारी की तरह,

because it is caused by accumulation of fats,

क्योंकि यह वसा के संचय के कारण होती है,

which are types of metabolites in the liver.

जो यकृत में चयापचयों के प्रकार हैं।

As I mentioned earlier, it's a huge epidemic with no treatment.

जैसा कि मैने पहले कहा था, यह एक बड़ी महामारी है जिसका कोई इलाज नहीं है।

And fatty liver disease is just one example.

और फैटी लीवर की बीमारी सिर्फ एक उदाहरण है।

Moving forward, we are going to tackle hundreds of other diseases

आगे बढ़ते हुए, हम सैकड़ों अन्य बीमारियों से निपटने जा रहे हैं

with no treatment.

बिना किसी उपचार के।

And by collecting more and more data about metabolites

और चयापचयों के बारे में अधिक से अधिक डेटा एकत्र करके

and understanding how changes in metabolites

और चयापचयों के परिवर्तन को समजके,

leads to developing diseases,

जो विकासशील बीमारियों की ओर जाता है,

our algorithms will get smarter and smarter

हमारा एल्गोरिदम अधिक स्मार्ट और स्मार्ट बनेगा

to discover the right therapeutics for the right patients.

सही रोगियों के लिए सही चिकित्सा विज्ञान की खोज करके।

And we will get closer to reach our vision

और हम अपनी जीवन को बचाने की दृष्टि के

of saving lives with every line of code.

बहुत करीब पहुंच जाएंगे।

Thank you.

आभार।

(Applause)

(तालियां)