अबू धाबी, 14 नवंबर 2026 (WAM) – मोहम्मद बिन ज़ायद यूनिवर्सिटी ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (MBZUAI) जोखिम कारकों की पहचान और स्वास्थ्य व आनुवंशिक संकेतकों के विश्लेषण के नवीन तरीकों के ज़रिए मधुमेह की शीघ्र पहचान में सुधार के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) आधारित अनुसंधान को आगे बढ़ा रही है। हर साल 14 नवंबर को मनाए जाने वाले विश्व मधुमेह दिवस के अवसर पर, विश्वविद्यालय के शोधकर्ता यह पता लगा रहे हैं कि एआई उन आंकड़ों से मधुमेह जोखिम के शुरुआती संकेत कैसे पहचान सकता है जिन्हें पारंपरिक जांच विधियां नज़रअंदाज़ कर सकती हैं। यह इस वर्ष की थीम "मधुमेह पर शीघ्र कार्रवाई" के अनुरूप है।

MBZUAI यूएई में ह्यूमन फेनोटाइप प्रोजेक्ट (HPP) का नेतृत्व करती है, जो अबू धाबी में एक निःशुल्क, स्वैच्छिक दीर्घकालिक अध्ययन है और प्रतिभागियों पर 25 वर्षों तक नज़र रखता है। 18 से 70 वर्ष के यूएई नागरिकों और निवासियों के लिए खुला यह अध्ययन आनुवंशिक जानकारी, रक्त बायोमार्कर, मेडिकल इमेजिंग, निरंतर ग्लूकोज़ निगरानी और नींद ट्रैकिंग सहित स्वास्थ्य डेटा की 40 से अधिक परतों को जोड़ता है और आयु व जातीयता को ध्यान में रखने वाले स्वास्थ्य संदर्भ मानक तय करने के लिए 200 से अधिक राष्ट्रीयताओं वाली आबादी का लाभ उठाता है। HPP के निष्कर्षों से पता चला कि जिन लोगों का फास्टिंग ग्लूकोज़ स्तर शुरू में सामान्य दिखा, उनमें से 40 प्रतिशत ने बाद में निरंतर निगरानी के दौरान प्रीडायबिटीज़ श्रेणी के रीडिंग दर्ज किए।

HPP डेटा GluFormer के विकास में भी सहायक है, जो MBZUAI के शोधकर्ताओं और सहयोगियों द्वारा बनाया गया एक एआई फाउंडेशन मॉडल है। यह केवल HbA1c परीक्षण जैसे औसत मापों पर निर्भर रहने के बजाय दैनिक ग्लूकोज़ उतार-चढ़ाव का विश्लेषण करता है। जनवरी 2026 में Nature में प्रकाशित GluFormer को 10,812 HPP प्रतिभागियों के 1 करोड़ (10 मिलियन) से अधिक निरंतर ग्लूकोज़ निगरानी मापों पर प्रशिक्षित किया गया और यह केवल दो सप्ताह के डेटा से ग्लूकोज़ पैटर्न पहचान सकता है। आहार संबंधी जानकारी वाला इसका मल्टीमॉडल संस्करण विशिष्ट खाद्य पदार्थों के प्रति व्यक्तिगत ग्लूकोज़ प्रतिक्रियाओं का अनुकरण भी कर सकता है।

एक अन्य पहल पॉलीजेनिक रिस्क स्कोर (PRS) के माध्यम से टाइप 2 मधुमेह के प्रति आनुवंशिक संवेदनशीलता पर केंद्रित है। 2025 से 2030 तक चलने वाली यह पांच वर्षीय परियोजना एमिराती जीनोम प्रोग्राम के 900,000 जीनोम के भंडार और अबू धाबी के स्वास्थ्य सूचना विनिमय मंच Malaffi के माध्यम से दर्ज टाइप 2 मधुमेह निदानों पर आधारित है। इसका उद्देश्य अमीरातियों के लिए जनसंख्या-विशिष्ट PRS विकसित और सत्यापित करना है, ताकि मुख्यतः यूरोपीय आनुवंशिक डेटा पर बने मौजूदा मॉडलों की सीमाओं को दूर किया जा सके। टीम एक जीनोम-व्यापी एसोसिएशन अध्ययन भी करेगी, जिससे चिकित्सक अधिक जोखिम वाले व्यक्तियों की पहले पहचान कर सकें।

MBZUAI में कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी के एसोसिएट प्रोफेसर प्रोफेसर इमरान रज़्ज़ाक के नेतृत्व में हो रहा अनुसंधान मुख के सूक्ष्मजीवों और मधुमेह से जुड़े चयापचय परिवर्तनों के बीच संबंधों को उजागर कर रहा है। चयनित मौखिक सूक्ष्मजीव विशेषताओं का उपयोग करने वाले एआई मॉडलों ने पूर्ण सूक्ष्मजीव प्रोफाइल पर आधारित मॉडलों की तुलना में प्रीडायबिटीज़ वाले व्यक्तियों को अधिक सटीकता से पहचाना। संबंधित शोध में पाया गया कि फल, सब्ज़ी और फाइबर का सेवन, तथा भूमध्यसागरीय शैली और संपूर्ण-खाद्य वनस्पति-आधारित आहार पैटर्न विशेष सूक्ष्मजीव प्रजातियों और मार्गों से जुड़े हैं।

ओक्यूलोमिक्स के उभरते क्षेत्र के माध्यम से MBZUAI के शोधकर्ता ऐसी एआई प्रणालियां विकसित कर रहे हैं जो रेटिना छवियों में प्रणालीगत रोगों के संकेत पहचान सकें। अक्टूबर 2025 में क्लीवलैंड क्लिनिक अबू धाबी के साथ एक अनुसंधान प्रदर्शनी में MBZUAI ने दिखाया कि आंखों के स्कैन मधुमेह, उच्च रक्तचाप, अल्ज़ाइमर रोग और हृदय रोग से जुड़े शुरुआती संकेतों की पहचान में कैसे मदद कर सकते हैं। पर्सनलाइज़्ड मेडिसिन के असिस्टेंट प्रोफेसर प्रोफेसर जियानिंग क्यू चयापचय और संवहनी शिथिलता के रेटिना बायोमार्कर पर काम का नेतृत्व कर रहे हैं, जबकि प्रोफेसर रज़्ज़ाक की टीम हृदय विफलता के शुरुआती संकेतों का पता लगाने के लिए रेटिना संवहनी इमेजिंग को इलेक्ट्रोकार्डियोग्राम (ECG) डेटा के साथ जोड़ रही है। ये प्रणालियां चिकित्सकों का स्थान लेने के बजाय उनकी सहायता के लिए बनाई गई हैं।

यह अनुसंधान स्वास्थ्य प्रौद्योगिकी में यूएई के व्यापक निवेश को दर्शाता है, क्योंकि स्वास्थ्य सेवा यूएई राष्ट्रीय एआई रणनीति 2031 के प्राथमिकता वाले क्षेत्रों में शामिल है, जबकि एमिराती जीनोम प्रोग्राम और Malaffi जैसी पहलें रोग जोखिम की शीघ्र पहचान के लिए आवश्यक डेटा आधार को मज़बूत कर रही हैं।

(स्रोत: WAM.ae)