भारत अध्ययन: भारतीयों की आयु वृद्धि प्रक्रिया को समझने के लिए भारतीय विज्ञान संस्थान की पहल

भारत अध्ययन के बारे में

• भारत का आशय है ‘स्वस्थ आयु बढ़ने, लचीलापन, प्रतिकूलता और संक्रमण के बायोमार्कर’।
• उद्देश्य: भारतीय आबादी में उम्र बढ़ने को प्रभावित करने वाले शारीरिक, आणविक और पर्यावरणीय संकेतकों का मानचित्रण करना।
• इसका उद्देश्य “भारत बेसलाइन” का निर्माण करना है, अर्थात् यह निर्धारित करना कि भारतीयों में क्या सामान्य है, ताकि उम्र बढ़ने, रोगों और स्वास्थ्य के आकलन के लिए एक विश्वसनीय और वैज्ञानिक संदर्भ उपलब्ध कराया जा सके।

भारत का लक्ष्य क्या हासिल करना है?

• जीनोमिक बायोमार्कर (जैसे- रोग संवेदनशीलता से जुड़े उत्परिवर्तन)।
• प्रोटिओमिक और मेटाबोलिक संकेतक (जैविक कार्यों और मार्गों को दर्शाते हुए)।
• पर्यावरण और जीवनशैली डेटा (संदर्भगत प्रभावों को समझने के लिए)।
• रोग प्रकट होने से पहले ही, उप-इष्टतम अंग कार्यप्रणाली के शुरुआती मार्करों की पहचान करने का प्रयास करता है।
• • उदाहरण: जब “यकृत आयु” जैविक रूप से कालानुक्रमिक आयु से अधिक होती है।

अध्ययन की आवश्यकता क्यों है?

• पश्चिमी मानक: अधिकांश मौजूदा उम्र बढ़ने और बीमारी से संबंधित बायोमार्कर पश्चिमी आबादी पर आधारित हैं, जो भारतीयों पर सटीक रूप से लागू नहीं हो सकते हैं।
  • कोलेस्ट्रॉल, विटामिन D या B12 के लिए पश्चिमी मानक भारतीयों को कमी वाला बता सकते हैं।
• जनसंख्या-विशिष्ट आधार रेखाओं के बिना रोगों के लिए पूर्वानुमान मॉडल भ्रामक हो सकते हैं।
• आयु-संबंधी बीमारियाँ बढ़ रही हैं
  • भारत में वर्ष 2050 तक पार्किंसंस में 168% की वृद्धि और निम्न-और मध्यम-आय वाले देशों में मनोभ्रंश के मामलों में 200% की वृद्धि होने का खतरा है।
• वर्तमान स्वास्थ्य सेवा समझ में अंतराल
• • निदान संबंधी आँकड़े प्रायः वैश्विक दक्षिण में जनसंख्या-विशिष्ट रोग प्रगति को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं।
    • उदाहरण के लिए, कई भारतीयों में C-रिएक्टिव प्रोटीन (CRP) स्वाभाविक रूप से बचपन में संक्रमण, विषाक्त पदार्थों या चयापचय संबंधी समस्याओं के कारण बढ़ जाता है, जरूरी नहीं कि यह गंभीर बीमारी हो।
    • पश्चिमी CRP सीमा का उपयोग करने से भारतीयों में हृदय/चयापचय संबंधी बीमारियों के शुरुआती लक्षण नजरअंदाज हो सकते हैं।

चुनौतियाँ

• भारत की विशाल विविधता – भारत की विशाल आनुवंशिक, पर्यावरणीय, और सामाजिक-आर्थिक विविधता व्यापक और प्रतिनिधि नमूनाकरण प्रक्रिया को जटिल और चुनौतीपूर्ण बना देती है।
  • मौजूदा स्वास्थ्य असमानताओं को मजबूत करने से बचने के लिए प्रशिक्षण डेटासेट को भारत की विविधता को प्रतिबिंबित करना चाहिए।
• अन्य चुनौतियाँ इस प्रकार हैं
  • स्वस्थ वयस्कों से नमूने एकत्र करना।
  • दीर्घकालिक सरकारी और परोपकारी निधि सुरक्षित करना।
  • नमूना संग्रह का राष्ट्रव्यापी विस्तार।

AI और कंप्यूटेशनल टूल्स की भूमिका

• AI और मशीन लर्निंग का उपयोग निम्नलिखित के लिए किया जाएगा:
  • बहु-आयामी डेटा को एकीकृत और विश्लेषित करना।
  • हस्तक्षेप परिणामों का अनुकरण करना।
  • उच्च-आयामी, छोटे-नमूने वाले अध्ययनों में सिग्नल का पता लगाने में सुधार करना।

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