AI और दुनिया की कठिन समस्याएँ · चिकित्सा और दवा खोज · Nature (computational biology) · 2026-10-20

डाइसल्फिडप्टोसिस पैटर्न और मशीन लर्निंग के एकीकरण से एंडोमेट्रियोसिस के लिए एक नए नैदानिक सिग्नेचर की पहचान

मूल शीर्षक: Integrating disulfidptosis patterns and machine learning identifies a novel diagnostic signature for endometriosis

एंडोमेट्रियोसिस एक विषमांगी स्त्रीरोग संबंधी विकार है जिसकी आणविक प्रक्रियाओं को पूरी तरह समझा नहीं गया है, और डाइसल्फिडप्टोसिस (disulfidptosis), जो प्रोग्राम्ड सेल डेथ का हाल ही में पहचाना गया एक रूप है, की इस रोग में व्यवस्थित खोज नहीं की गई थी। जीन एक्सप्रेशन प्रोफाइल के विश्लेषण से शोधकर्ताओं ने दो डाइसल्फिडप्टोसिस-संबंधी आणविक उपप्रकारों की पहचान की, जिनकी प्रतिरक्षा विशेषताएं भिन्न थीं, और चार मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम की तुलना की, जिनमें Extreme Gradient Boosting (XGB) सर्वश्रेष्ठ रहा। इससे BTBD2, SLC4A2, SSC5D, LPPR2, और SRGAP2C से मिलकर बना एक पांच-जीन सिग्नेचर प्राप्त हुआ, जिसे दो स्वतंत्र बाहरी डेटासेट में सत्यापन और आंशिक RT-qPCR सत्यापन से समर्थन मिला, जो एक संभावित नैदानिक उपकरण और एंडोमेट्रियोसिस की प्रक्रियाओं के बारे में नई अंतर्दृष्टि प्रदान करता है।

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