जीव विज्ञान कभी भी सरल नहीं होता है। जैसा कि शोधकर्ता रोग का इलाज करने के लिए जीन को पढ़ने और संपादन करने में प्रगति करते हैं, उदाहरण के लिए, सबूतों के बढ़ते शरीर से पता चलता है कि उन जीनों के आसपास के प्रोटीन और मेटाबोलाइट्स को नजरअंदाज नहीं किया जा सकता है।
MIT स्पिनआउट रिवाइवेड ने मेटाबोलाइट्स को मापने के लिए एक मंच बनाया है – लिपिड, कोलेस्ट्रॉल, चीनी और कार्ब्स जैसे चयापचय के उत्पाद – पैमाने पर। कंपनी उन मापों का उपयोग कर रही है ताकि यह पता लगाया जा सके कि कुछ मरीज उपचार का जवाब क्यों देते हैं जब अन्य लोग बीमारी के ड्राइवरों को बेहतर ढंग से समझते हैं।
“ऐतिहासिक रूप से, हम उच्च सटीकता के साथ कुछ सौ मेटाबोलाइट्स को मापने में सक्षम हैं, लेकिन यह हमारे शरीर में मौजूद मेटाबोलाइट्स का एक अंश है,” रिवाइवेड सीईओ लीला पिरहाजी पीएचडी ’16 कहते हैं, जिन्होंने प्रोफेसर अर्नेस्ट फ्रेंकेल के साथ कंपनी की स्थापना की। “हम जो सटीक रूप से माप रहे हैं और जो हमारे शरीर में मौजूद है, उसके बीच एक बड़ा अंतर है, और यही हम से निपटना चाहते हैं। हम कमज़ोर मेटाबोलाइट डेटा से शक्तिशाली अंतर्दृष्टि में टैप करना चाहते हैं।”
Revivemed की प्रगति तब आती है जब व्यापक चिकित्सा समुदाय तेजी से डिसग्रेटेड मेटाबोलाइट्स को कैंसर, अल्जाइमर और हृदय रोग जैसी बीमारियों से जोड़ रहा है। Revivemed अपने मंच का उपयोग दुनिया की कुछ सबसे बड़ी दवा कंपनियों की मदद करने के लिए कर रहा है जो उन रोगियों को खोजते हैं जो उनके उपचार से लाभान्वित होते हैं। यह अप्रयुक्त मेटाबोलाइट डेटा से अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करने के लिए मुफ्त में अकादमिक शोधकर्ताओं को सॉफ्टवेयर भी दे रहा है।
“एआई फलफूल के क्षेत्र के साथ, हमें लगता है कि हम उन डेटा समस्याओं को दूर कर सकते हैं जिन्होंने मेटाबोलाइट्स के अध्ययन को सीमित कर दिया है,” पिरहाजी कहते हैं। “मेटाबोलोमिक्स के लिए कोई फाउंडेशन मॉडल नहीं है, लेकिन हम देखते हैं कि ये मॉडल जीनोमिक्स जैसे विभिन्न क्षेत्रों को कैसे बदल रहे हैं, इसलिए हम उनके विकास को आगे बढ़ाना शुरू कर रहे हैं।”
एक चुनौती खोजना
पिरहजी का जन्म और पालन -पोषण ईरान में हुआ था, जो 2010 में जैविक इंजीनियरिंग में पीएचडी करने के लिए एमआईटी में आने से पहले ईरान में हुआ था। उसने पहले फ्रेंकेल के शोध पत्रों को पढ़ा था और वह उन नेटवर्क मॉडल में योगदान करने के लिए उत्साहित थी जो वह बना रहा था, जो जीनोम, प्रोटिओम्स और अन्य अणुओं जैसे स्रोतों से डेटा को एकीकृत करता था।
फ्रेंकेल कहते हैं, “हम बड़ी तस्वीर के बारे में सोच रहे थे कि आप क्या कर सकते हैं जब आप सब कुछ माप सकते हैं – जीन, आरएनए, प्रोटीन, और मेटाबोलाइट्स और लिपिड जैसे छोटे अणु,” फ्रेंकेल कहते हैं, जो वर्तमान में रिवाइवेड के निदेशक मंडल में कार्य करते हैं। “हम शायद केवल शरीर में 0.1 प्रतिशत छोटे अणुओं की तरह कुछ मापने में सक्षम हैं। हमने सोचा था कि उन अणुओं के व्यापक दृष्टिकोण के रूप में एक तरीका है जैसा कि हमारे पास अन्य लोगों के लिए है। यह हमें कोशिका में होने वाले सभी परिवर्तनों को मैप करने की अनुमति देगा, चाहे वह कैंसर या विकास या अपक्षय रोगों के संदर्भ में हो।”
अपने पीएचडी के माध्यम से लगभग आधे रास्ते में, पिरहजी ने मेटाबोलोम पर डेटा एकत्र करने के लिए हार्वर्ड विश्वविद्यालय में एक सहयोगी को कुछ नमूने भेजे – छोटे अणु जो चयापचय प्रक्रियाओं के उत्पाद हैं। सहयोगी ने पिरहाजी को डेटा की हजारों लाइनों के साथ एक विशाल एक्सेल शीट वापस भेजा – लेकिन उन्होंने उसे बताया कि वह शीर्ष 100 पंक्तियों से परे सब कुछ अनदेखा करना बेहतर है क्योंकि उन्हें पता नहीं था कि अन्य डेटा का क्या मतलब है। उसने इसे एक चुनौती के रूप में लिया।
“मैं सोचने लगा कि शायद हम इस समस्या को हल करने के लिए अपने नेटवर्क मॉडल का उपयोग कर सकते हैं,” पिरहाजी याद करते हैं। “डेटा में बहुत अस्पष्टता थी, और यह मेरे लिए बहुत दिलचस्प था क्योंकि पहले किसी ने यह कोशिश नहीं की थी। यह क्षेत्र में एक बड़े अंतर की तरह लग रहा था।”
पिरहजी ने एक विशाल ज्ञान ग्राफ विकसित किया जिसमें प्रोटीन और मेटाबोलाइट्स के बीच लाखों इंटरैक्शन शामिल थे। डेटा समृद्ध था, लेकिन गन्दा था – पिरहजी ने इसे “हेयर बॉल” कहा, जो शोधकर्ताओं को बीमारी के बारे में कुछ भी नहीं बता सकता था। इसे और अधिक उपयोगी बनाने के लिए, उसने चयापचय मार्गों और सुविधाओं को चिह्नित करने के लिए एक नया तरीका बनाया। 2016 के एक पेपर में प्रकृति के तरीकेउसने प्रणाली का वर्णन किया और इसका उपयोग हंटिंगटन रोग के एक मॉडल में चयापचय परिवर्तन का विश्लेषण करने के लिए किया।
प्रारंभ में, पिरहजी का एक कंपनी शुरू करने का कोई इरादा नहीं था, लेकिन उसने अपने पीएचडी के अंतिम वर्षों में प्रौद्योगिकी की व्यावसायिक क्षमता को महसूस करना शुरू कर दिया।
पिरहजी कहते हैं, “ईरान में कोई उद्यमी संस्कृति नहीं है।” “मुझे नहीं पता था कि कंपनी को कैसे शुरू किया जाए या विज्ञान को स्टार्टअप में बदल दिया जाए, इसलिए मैंने एमआईटी की पेशकश की हर चीज का लाभ उठाया।”
पिरहजी ने एमआईटी स्लोन स्कूल ऑफ मैनेजमेंट में कक्षाएं लेना शुरू कर दिया, जिसमें पाठ्यक्रम 15.371 (इनोवेशन टीम) शामिल थे, जहां उन्होंने सहपाठियों के साथ मिलकर यह सोचने के लिए कहा कि उनकी तकनीक को कैसे लागू किया जाए। उन्होंने MIT वेंचर मेंटरिंग सर्विस और MIT सैंडबॉक्स का भी इस्तेमाल किया, और MIT एंटरप्रेन्योरशिप के डेल्टा वी स्टार्टअप एक्सेलेरेटर के लिए मार्टिन ट्रस्ट सेंटर में भाग लिया।
जब पिरहाजी और फ्रेंकेल ने आधिकारिक तौर पर पुनर्विचार की स्थापना की, तो उन्होंने अपने काम के आसपास पेटेंट तक पहुंचने के लिए MIT के प्रौद्योगिकी लाइसेंसिंग कार्यालय के साथ काम किया। पिरहाजी ने तब से मंच को विकसित किया है, जो अन्य समस्याओं को हल करने के लिए उन्हें फार्मास्युटिकल कंपनियों में सैकड़ों नेताओं के साथ बातचीत से खोजा गया है।
अस्पतालों के साथ काम करने के लिए फिर से शुरू किया गया कि कैसे लिपिड को चयापचय शिथिलता से जुड़े स्टीटोहेपेटाइटिस के रूप में जाना जाता है। 2020 में, रिवाइवेड ने ब्रिस्टल मायर्स स्क्विब के साथ काम किया, यह अनुमान लगाने के लिए कि कैंसर के रोगियों के सबसेट कंपनी के इम्युनोथैरेपी का जवाब कैसे देंगे।
तब से, रिवाइवेड ने कई कंपनियों के साथ काम किया है, जिसमें शीर्ष 10 वैश्विक दवा कंपनियों में से चार शामिल हैं, ताकि उन्हें उनके उपचार के पीछे चयापचय तंत्र को समझने में मदद मिल सके। वे अंतर्दृष्टि उन रोगियों की पहचान करने में मदद करती हैं जो विभिन्न उपचारों से अधिक तेजी से लाभान्वित होने के लिए खड़े होते हैं।
“अगर हम जानते हैं कि कौन से मरीज हर दवा से लाभान्वित होंगे, तो यह वास्तव में नैदानिक परीक्षणों से जुड़े जटिलता और समय को कम करेगा,” पिरहाजी कहते हैं। “मरीजों को तेजी से सही उपचार मिलेगा।”
चयापचय के लिए सामान्य मॉडल
इस साल की शुरुआत में, रिवाइवेड ने 20,000 रोगी रक्त के नमूनों के आधार पर एक डेटासेट एकत्र किया था, जिसका उपयोग मेटाबोलोमिक्स अनुसंधान के लिए रोगियों के डिजिटल जुड़वाँ और जनरेटिव एआई मॉडल बनाने के लिए किया जाता था। Revivemed अपने सामान्य मॉडल को गैर -लाभकारी अकादमिक शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध करा रहा है, जो हमारी समझ में तेजी ला सकता है कि मेटाबोलाइट्स बीमारियों की एक श्रृंखला को कैसे प्रभावित करते हैं।
“हम मेटाबोलोमिक डेटा के उपयोग का लोकतंत्रीकरण कर रहे हैं,” पिरहाजी कहते हैं। “हमारे लिए दुनिया के हर एक मरीज से डेटा होना असंभव है, लेकिन हमारे डिजिटल जुड़वाँ का उपयोग उन रोगियों को खोजने के लिए किया जा सकता है जो उनके जनसांख्यिकी के आधार पर उपचार से लाभान्वित हो सकते हैं, उदाहरण के लिए, उन रोगियों को खोजकर जो हृदय रोग का खतरा हो सकते हैं।”
यह काम मेटाबोलिक फाउंडेशन मॉडल बनाने के लिए रिवाइवेड के मिशन का हिस्सा है जो शोधकर्ताओं और दवा कंपनियों का उपयोग यह समझने के लिए कर सकते हैं कि रोगों और उपचार रोगियों के चयापचयों को कैसे बदलते हैं।
“लीला ने बहुत सारी कठिन समस्याओं को हल किया, जब आप प्रयोगशाला से एक विचार लेने की कोशिश कर रहे हैं और इसे कुछ ऐसी चीज़ों में बदल दें, जो बायोमेडिसिन में तैनात होने के लिए मजबूत और प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्य है,” फ्रेंकेल कहते हैं। “जिस तरह से, उसने उस सॉफ्टवेयर को भी महसूस किया जो उसने विकसित किया है, वह अविश्वसनीय रूप से अपने आप से शक्तिशाली है और परिवर्तनकारी हो सकता है।”
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