चिकित्सा का भविष्य: स्टेम सेल, जीन टेक, कस्टम डीएनए

2008 की गर्मियों में, मैंने अपनी बांह पर एक तिल देखा जो बड़ा होता जा रहा था।

हालाँकि, यह बताना कठिन था। मुझे यकीन नहीं था कि क्या यह वास्तव में बड़ा हो गया है - या अगर मैं बस घबरा रहा था और बिना किसी अच्छे कारण के हाइपोकॉन्ड्रिअक बन रहा था - इसलिए मैंने इसकी जांच कराने का फैसला किया। ऐसा करने के लिए मुझे क्लिनिक में फोन करना, अपॉइंटमेंट तय करना, कुछ दिनों तक इंतजार करना और फिर डॉक्टर के कार्यालय तक गाड़ी चलानी पड़ी। एक बार जब मैं वहां था, तो आठ साल से अधिक की विशेष चिकित्सा शिक्षा प्राप्त एक महिला तिल को लंबी, सख्त नजर से देखती थी और मुझसे इसके बारे में कई सवाल पूछे - लेकिन जब यह सब कहा और किया गया, तो उसके पास इसका कोई निश्चित जवाब नहीं था मुझे। इसके बजाय, उसने मुझे अलग-अलग डॉक्टर के पास भेजा, जिन्हें मेलेनोमा का अधिक अनुभव था, और पूरी प्रक्रिया फिर से शुरू हो गई।

आख़िरकार कुछ नहीं हुआ, लेकिन दूसरे डॉक्टर ने मुझे सुरक्षित रहने के लिए इस पर नज़र रखने के लिए कहा। आठ साल तेजी से आगे बढ़े, और मैं अभी भी इस पर नजर रख रहा हूं - लेकिन मेरी विधियां थोड़ी अधिक परिष्कृत हो गई हैं। अब, हर कुछ महीनों में, मैं एक खींचता हूँ स्मार्टफोन मेरी जेब से, नामक एक एप्लिकेशन को फायर करें स्किनविज़न, और तिल की एक तस्वीर खींचे। कुछ ही सेकंड में, ऐप आकार, आकार और रंग का विश्लेषण करने के लिए उन्नत छवि पहचान एल्गोरिदम का उपयोग करता है प्रभावित क्षेत्र, फिर मेरे जोखिम का आकलन करने के लिए इसकी तुलना उन सभी तस्वीरों से करता है जो मैंने अतीत में ली थीं मेलेनोमा.

तकनीक की मदद से, जिस काम में मुझे दो हफ्ते लग जाते थे और कई बार डॉक्टर के पास जाना पड़ता था, वह काम अब जूते बांधने में लगने वाले समय से भी कम समय में हो सकता है। यह अब भी मेरे मन को झकझोर देता है कि इस तरह के आमूल-चूल परिवर्तन को आने में एक दशक से भी कम समय लगा, इसलिए अब, हर बार जब मैं ऐप चालू करता हूं, तो मैं आश्चर्य किए बिना नहीं रह पाता कि अगले दशक में हम किस तरह की प्रगति देखेंगे।

अब से दस साल बाद, दवा कैसी दिखेगी? क्या हम रोबोटिक सर्जनों द्वारा ऑपरेशन करेंगे, मांग पर नए अंग विकसित करेंगे, और चमत्कारी गोलियाँ लेंगे जो हमारी सभी बीमारियों को कम कर देंगी? क्या दुनिया की सबसे घातक बीमारियाँ ठीक हो जाएँगी, या हम यह पता लगाएँगे कि उनके होने से पहले ही उन्हें कैसे रोका जाए? यह अनुमान लगाना आसान है कि सुदूर भविष्य में क्या होगा, लेकिन निकट भविष्य के बारे में क्या? 2026 में वास्तविक रूप से कौन-सी अद्भुत चीज़ें संभव होंगी?

समझने के लिए, आपको सबसे पहले पिछले 10 वर्षों में हुए विवर्तनिक परिवर्तनों पर नज़र डालने की ज़रूरत है, और भविष्य में भी बदलाव जारी रहेंगे। यहां बताया गया है कि कैसे प्रौद्योगिकी ने पिछले दशक के दौरान चिकित्सा को मौलिक रूप से नया आकार दिया है, और अगले दशक में आने वाली कुछ आश्चर्यजनक प्रगति पर एक नज़र डाली गई है।

स्वास्थ्य का इंटरनेट

2006 में किसी की जेब में स्मार्टफोन नहीं होता था. वायरलेस वेब का अभी जन्म ही हुआ था, iPhone जारी नहीं हुआ था, और "पहनने योग्य तकनीक" अभी तक लोकप्रिय स्थानीय भाषा का हिस्सा भी नहीं थी। यह सिर्फ 10 साल बाद है, और ये सभी चीजें विकसित दुनिया में व्यावहारिक रूप से सर्वव्यापी हैं।

मानव इतिहास में किसी भी अन्य समय के विपरीत, लोग अब सेंसर युक्त, इंटरनेट से जुड़े कंप्यूटरों को कमोबेश अपने शरीर से जोड़कर घूम रहे हैं। ये कंप्यूटर हमें ज़रूरत पड़ने पर न केवल स्वास्थ्य संबंधी जानकारी की दुनिया तक पहुंचने की अनुमति देते हैं, बल्कि हमारे व्यक्तिगत स्वास्थ्य को अभूतपूर्व नए तरीकों से ट्रैक करने की भी अनुमति देते हैं।

यहां तक ​​कि एक सस्ता स्मार्टफोन भी आपकी हृदय गति की जांच कर सकता है, आपके द्वारा उठाए गए कदमों की संख्या गिन सकता है, या रात में आपकी नींद की गुणवत्ता की निगरानी कर सकता है। यदि आपको कुछ अधिक उन्नत की आवश्यकता है, तो अनगिनत अटैचमेंट भी उपलब्ध हैं जो आपके मोबाइल डिवाइस को किसी भी चिकित्सा उपकरण में बदल सकते हैं जिसकी आपको कभी भी आवश्यकता हो सकती है। ए स्मार्टफोन से चलने वाला ओटोस्कोप कान के संक्रमण का निदान कर सकते हैं, a स्मार्ट स्टेथोस्कोप असामान्य हृदय लय की पहचान कर सकता है, और a स्मार्टफोन से जुड़े आणविक स्पेक्ट्रोमीटर यह आपको आपके सामने आने वाले किसी भी खाद्य पदार्थ या गोलियों की रासायनिक संरचना बता सकता है। और यह सिर्फ कुछ के नाम बताने के लिए है।

स्किनविज़न ऐप समय के साथ त्वचा के तिल पर नज़र रख सकता है ताकि इसके मेलेनोमा होने के जोखिम की गणना की जा सके। (श्रेय: स्किनविज़न)

ऐप्स, सेंसर और सूचनाओं की इस अविश्वसनीय प्रचुरता ने पहले ही पारंपरिक चिकित्सा पद्धतियों से एक बड़े बदलाव की शुरुआत कर दी है।

हृदय रोग विशेषज्ञ और स्क्रिप्स ट्रांसलेशनल साइंस इंस्टीट्यूट के निदेशक डॉ. एरिक टोपोल कहते हैं, "मूल रूप से, हम जो देख रहे हैं वह मनुष्यों का डिजिटलीकरण है।" “ये सभी नए उपकरण आपको मूल रूप से प्रत्येक मनुष्य के चिकित्सा सार को मापने और डिजिटल बनाने की क्षमता प्रदान करते हैं। और चूंकि मरीज़ इस डेटा का अधिकांश भाग स्वयं उत्पन्न कर रहे हैं, क्योंकि उनके स्मार्टफ़ोन चिकित्साकृत हैं, तो वे डॉक्टर के बजाय केंद्र चरण लेते हैं। और अपने डेटा की व्याख्या करने में मदद करने के लिए स्मार्ट एल्गोरिदम के साथ, वे चाहें तो पारंपरिक स्वास्थ्य देखभाल की बंद दुनिया से मुक्त हो सकते हैं।

भविष्य को देखते हुए, टोपोल का मानना ​​है कि स्मार्टफोन स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में मानव चिकित्सकों द्वारा निभाई जाने वाली भूमिका को मौलिक रूप से बदल देगा। वे बताते हैं, "ये उपकरण डॉक्टरों के हमारे उपयोग को कम कर सकते हैं, लागत में कटौती कर सकते हैं, देखभाल की गति बढ़ा सकते हैं और रोगियों को अधिक शक्ति दे सकते हैं।" “जैसा कि अधिक चिकित्सा डेटा रोगियों द्वारा उत्पन्न किया जाता है और कंप्यूटर द्वारा संसाधित किया जाता है, चिकित्सा के अधिकांश निदान और निगरानी पहलू चिकित्सकों से दूर हो जाएंगे। रोगी कार्यभार संभालना शुरू कर देगा और मुख्य रूप से उपचार, मार्गदर्शन, ज्ञान और अनुभव के लिए डॉक्टरों के पास जाएगा। ये डॉक्टर आदेश नहीं लिखेंगे; वे सलाह देंगे।"

चिकित्सा, कंप्यूटर विज्ञान से मिलें

चिकित्सा के क्षेत्र में कंप्यूटर का एक लंबा इतिहास रहा है। अस्पताल 1950 के दशक से मेडिकल रिकॉर्ड को ट्रैक करने और मरीजों की निगरानी करने के लिए उनका उपयोग कर रहे हैं, लेकिन कम्प्यूटेशनल मेडिसिन - यानी, का उपयोग कर रहे हैं बीमारी कैसे विकसित होती है, इसका पता लगाने के लिए कंप्यूटर मॉडल और परिष्कृत सॉफ्टवेयर अपेक्षाकृत कम समय में ही अस्तित्व में रहे हैं समय। ऐसा पिछले लगभग एक दशक तक नहीं हुआ था, जब कंप्यूटर बहुत अधिक शक्तिशाली और सुलभ हो गए थे, कि कम्प्यूटेशनल चिकित्सा के क्षेत्र ने वास्तव में आगे बढ़ना शुरू कर दिया था।

जॉन्स हॉपकिन्स यूनिवर्सिटी इंस्टीट्यूट फॉर कम्प्यूटेशनल मेडिसिन, जिसकी स्थापना 2005 में हुई थी, के निदेशक डॉ. रायमंड विंसलो कहते हैं कि हाल के वर्षों में, “क्षेत्र में विस्फोट हुआ है। गणित, कंप्यूटर विज्ञान और इंजीनियरिंग में प्रशिक्षित लोगों का एक नया समुदाय है - और उन्हें जीव विज्ञान में भी प्रशिक्षित किया जा रहा है। यह उन्हें चिकित्सा निदान और उपचार के लिए एक नया दृष्टिकोण लाने की अनुमति देता है।

अब, अपनी सीमित मानव मस्तिष्क शक्ति के साथ जटिल चिकित्सा प्रश्नों पर उलझने के बजाय, हमने इसे सूचीबद्ध करना शुरू कर दिया है बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण करने, पैटर्न पहचानने और ऐसी भविष्यवाणी करने के लिए मशीनों की मदद ली जाती है जो कोई मानव डॉक्टर भी नहीं कर सकता थाह लेना

विंसलो बताते हैं, "पारंपरिक जीव विज्ञान के लेंस के माध्यम से बीमारी को देखना एक बहुत ही जटिल पहेली को बड़ी संख्या में टुकड़ों के साथ इकट्ठा करने की कोशिश करने जैसा है।" “परिणाम एक बहुत ही अधूरी तस्वीर हो सकता है। कम्प्यूटेशनल दवा आपको यह देखने में मदद कर सकती है कि अधिक समग्र तस्वीर देने के लिए पहेली के टुकड़े एक साथ कैसे फिट होते हैं। हो सकता है कि हमारे पास गायब हुए सभी टुकड़े कभी न हों, लेकिन हम इस बारे में अधिक स्पष्ट दृष्टिकोण के साथ समाप्त हो जाएंगे कि बीमारी का कारण क्या है और इसका इलाज कैसे किया जाए।

अपेक्षाकृत कम समय में, कम्प्यूटेशनल चिकित्सा का उपयोग कुछ अविश्वसनीय चीजों को पूरा करने के लिए किया गया है - जैसे कि कोलोरेक्टल कैंसर, डिम्बग्रंथि कैंसर और कई हृदय संबंधी कैंसर के जीन और प्रोटीन मार्करों को इंगित करना रोग।

हाल ही में, यह क्षेत्र रोग मॉडलिंग से भी आगे बढ़ने लगा है। जैसे-जैसे पिछले कुछ वर्षों में हमारी कम्प्यूटेशनल शक्तियों का विस्तार हुआ है, वैज्ञानिकों द्वारा इन शक्तियों का उपयोग करने के तरीकों में भी विस्तार हुआ है। वैज्ञानिक अब उन स्रोतों से जानकारी प्राप्त करने के लिए डीप-लर्निंग एल्गोरिदम और कृत्रिम बुद्धिमत्ता जैसी तकनीकों का उपयोग कर रहे हैं जो अन्यथा बेकार या पहुंच से बाहर हैं।

उदाहरण के लिए, मेमोरियल स्लोअन केटरिंग कैंसर सेंटर के डॉ. गुन्नार रत्श को लें। उन्होंने और उनकी टीम ने हाल ही में पूरी तरह से अपरंपरागत तरीके से कैंसर के रहस्यों को सुलझाने के लिए गणना का उपयोग किया। रोग को जैविक स्तर पर समझने के लिए इसका एक मॉडल बनाने के बजाय, रत्श और उनकी टीम ने एक मॉडल बनाया कृत्रिम रूप से बुद्धिमान सॉफ्टवेयर प्रोग्राम लाखों डॉक्टरों को पढ़ने और समझने में सक्षम है टिप्पणियाँ। इन नोट्स की तुलना करके और रोगी के लक्षणों, चिकित्सा इतिहास, डॉक्टरों की टिप्पणियों और के बीच संबंधों का विश्लेषण करके उपचार के विभिन्न पाठ्यक्रमों में, कार्यक्रम उन कनेक्शनों और संघों को खोजने में सक्षम था जो मानव डॉक्टरों के पास नहीं हो सकते थे ध्यान दिया।

रैत्श बताते हैं, "मानव मस्तिष्क सीमित है, इसलिए आपको सांख्यिकी और कंप्यूटर विज्ञान का उपयोग करने की आवश्यकता है।"

और रत्श लीक से हटकर सोचने वाले अकेले व्यक्ति नहीं हैं। शक्तिशाली नए कंप्यूटर, ढेर सारे नए डेटा और असंख्य चतुर नए दृष्टिकोणों के साथ, शोधकर्ता जटिल चिकित्सा समस्याओं से निपटने के लिए पूरी तरह से अलग तरीके तैयार कर रहे हैं।

उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने हाल ही में एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम विकसित किया है जो बीमार होने के बारे में जियोटैग किए गए ट्वीट्स के लिए ट्विटर के माध्यम से जांच करके बीमारी के प्रसार को ट्रैक करता है। इस डेटा का विश्लेषण करके, महामारी विज्ञानी अधिक सटीक अनुमान लगा सकते हैं कि इन्फ्लूएंजा जैसे वायरस कहां फैलने की संभावना है, जिससे स्वास्थ्य अधिकारियों को अधिक प्रभावी ढंग से टीके लगाने में मदद मिलती है।

एक अलग अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने एमआरआई स्कैन में पैटर्न पहचानने के लिए एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क को प्रशिक्षित किया, जिसके परिणामस्वरूप अंततः एक परिणाम सामने आया वह प्रणाली जो न केवल अल्जाइमर की उपस्थिति का पता लगा सकती है, बल्कि यह भी भविष्यवाणी कर सकती है कि यह बीमारी किसी स्वस्थ व्यक्ति में कब प्रकट होने की संभावना है मरीज़।

हमारे पास एल्गोरिदम भी हैं जो ऐसा कर सकते हैं अवसाद और चिंता का निदान करें अपने भाषण में पैटर्न का विश्लेषण करके, और यहां तक ​​कि इबोला के प्रसार की भविष्यवाणी करें संक्रमित चमगादड़ों की प्रवासी गतिविधि का विश्लेषण करके। और सूची खत्म ही नहीं होती। ये एक बड़े चलन के कुछ उदाहरण मात्र हैं। कंप्यूटिंग ने इस बिंदु पर दर्जनों विभिन्न चिकित्सा व्यवसायों पर आक्रमण किया है, और यह तब तक अपनी उंगलियां फैलाता रहेगा जब तक कि यह चिकित्सा अनुसंधान और अभ्यास के हर कोने तक नहीं पहुंच जाता।

जीन संपादन

पिछले 10 वर्षों में हुई सबसे महत्वपूर्ण प्रगति की कोई भी चर्चा CRISPR-Cas9 के उल्लेख के बिना बुरी तरह अधूरी होगी। यह एकल तकनीक निस्संदेह हमारे समय की सबसे बड़ी उपलब्धियों में से एक है, और इसका चिकित्सा के भविष्य पर गहरा प्रभाव पड़ेगा।

शुरुआती लोगों के लिए, CRISPR-Cas9 एक जीनोम-संपादन तकनीक है जो वैज्ञानिकों को अभूतपूर्व सटीकता, दक्षता और लचीलेपन के साथ जीन को संपादित करने की अनुमति देती है। इसे 2012 में विकसित किया गया था, और तब से यह जंगल की आग की तरह जीव विज्ञान के क्षेत्र में फैल गया है।

CRISPR का संक्षिप्त नाम क्लस्टर्ड रेगुलरली इंटरस्पेस्ड शॉर्ट पैलिंड्रोमिक रिपीट है। जब तक कि आप जीवविज्ञानी न हों, संभवतः आपके लिए इसका कोई खास मतलब नहीं है, लेकिन संक्षेप में, यह एक अनुकूली प्रतिरक्षा को संदर्भित करता है वह प्रणाली जिसका उपयोग रोगाणु अपने डीएनए को रिकॉर्ड करके और लक्षित करके हमलावर वायरस से खुद का बचाव करने के लिए करते हैं क्रम. कुछ साल पहले, वैज्ञानिकों को एहसास हुआ कि इस तकनीक को जीवित कोशिकाओं में, किसी भी जीव के जीनोम को संपादित करने के लिए एक सरल और विश्वसनीय तकनीक में पुन: उपयोग किया जा सकता है।

अब निष्पक्ष होने के लिए, सीआरआईएसपीआर पहला जीनोम-संपादन उपकरण नहीं है जिसे कभी बनाया गया है। इससे पहले, वैज्ञानिक टैलेन्स और जिंक फिंगर न्यूक्लिअस जैसी प्रक्रियाओं से जीन को संपादित कर सकते थे। हालाँकि, ये पिछली तकनीकें CRISPR की सरलता पर कोई असर नहीं डालती हैं। दोनों के लिए आवश्यक है कि वैज्ञानिक प्रत्येक डीएनए लक्ष्य के लिए कस्टम प्रोटीन बनाएं - एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें सीआरआईएसपीआर द्वारा उपयोग की जाने वाली अपेक्षाकृत सरल आरएनए प्रोग्रामिंग की तुलना में कहीं अधिक समय और प्रयास लगता है।

बायोहैकर और जीवविज्ञानी जोशिया ज़ैनर बताते हैं, "हम ये सभी जेनेटिक इंजीनियरिंग चीजें पहले भी कर सकते थे," लेकिन पिछली चीजें जो लोग इस्तेमाल करते थे, जैसे जिंक फिंगर न्यूक्लिअस और टैलेन्स, को प्रोटीन पर इंजीनियर किया जाना था स्तर। इसलिए यदि आप एक निश्चित जीन के लिए कुछ इंजीनियर करना चाहते हैं, तो डीएनए को बांधने के लिए प्रोटीन को इंजीनियर करने में आपको छह महीने लगेंगे। सीआरआईएसपीआर के साथ, अगर मैं एक नया सीआरआईएसपीआर प्रयोग करना चाहता हूं, तो मैं ऑनलाइन जा सकता हूं, इन डीएनए संश्लेषण कंपनियों में से एक पर जा सकता हूं, 100 अलग-अलग चीजें ऑर्डर कर सकता हूं, और कल मैं अपना प्रयोग कर सकता हूं। तो यह छह महीने से नीचे चला गया, ठीक है - इनमें से कुछ कंपनियां अब रात भर जहाज भेजती हैं - इसलिए न केवल आप 100 गुना अधिक शोध कर सकते हैं, बल्कि आप इसे पहले की तुलना में 100 गुना तेजी से कर सकते हैं।

सीधे शब्दों में कहें तो, सीआरआईएसपीआर ने दुनिया भर में डीएनए शोधकर्ताओं के सामने आने वाली कुछ सबसे बड़ी बाधाओं को कम कर दिया है। द्वार अब खुले हैं, और कोई भी जीन संपादन कर सकता है।

CRISPR-Cas9 तकनीक के विकास से पहले के दशक में, वैज्ञानिक प्रकाशनों में CRISPR का उल्लेख केवल 200 बार किया गया था। केवल 2014 में ही यह संख्या तीन गुना हो गई, और हमें निकट भविष्य में इसकी गति धीमी होने के कोई संकेत नहीं दिख रहे हैं।

केवल पिछले दो वर्षों में, शोधकर्ताओं ने इंजीनियरिंग के लिए CRISPR का सफलतापूर्वक उपयोग किया है ऐसी फसलें जो प्रतिरक्षित हैं कुछ फंगल रोगों के लिए, संक्रमित माउस कोशिकाओं से एचआईवी-1 को खत्म करना, और यहां तक ​​कि पूर्ण पैमाने पर जीनोम इंजीनियरिंग भी करना।

और यह सिर्फ शुरुआत है। जैसा कि मैं ये शब्द लिख रहा हूं, मनुष्यों में पहला जीन-संपादन परीक्षण वास्तव में चल रहा है। अगस्त में, चीनी शोधकर्ताओं का एक समूह CRISPR-Cas9 विधि का उपयोग करके संशोधित कोशिकाओं वाले व्यक्ति को इंजेक्शन देकर कैंसर से पीड़ित एक रोगी का इलाज करने का प्रयास करेगा। अधिक विशेष रूप से, टीम एक निश्चित प्रकार के फेफड़े वाले रोगियों से श्वेत रक्त कोशिकाएं लेने की योजना बना रही है कैंसर, उन कोशिकाओं को संपादित करें ताकि वे कैंसर पर हमला करें, और फिर उन्हें रोगी में वापस डालें शरीर। यदि सब कुछ योजना के अनुसार हुआ, तो इंजीनियर कोशिकाएं कैंसर कोशिकाओं का पता लगाएंगी और उन्हें मार डालेंगी और रोगी पूरी तरह से ठीक हो जाएगा।

कई सफल पशु परीक्षणों से पता चलता है कि सीआरआईएसपीआर में मानव रोग के उपचार में भारी संभावनाएं हैं। लेकिन यकीनन CRISPR की सबसे बड़ी ताकत यह नहीं है कि यह इतना सरल और प्रभावी है - बल्कि यह है कि तकनीक इतनी सुलभ हो गई है कि हर कोई इसका उपयोग कर सकता है।

अभी, कैलिफ़ोर्निया में एक बायोटेक आपूर्ति स्टार्टअप के लिए धन्यवाद, 140 डॉलर वाला कोई भी व्यक्ति अपना हाथ पा सकता है इसे स्वयं करें CRISPR किट और रसोई में ही बुनियादी जीन-संपादन प्रयोग करना शुरू करें विरोध करना। कंपनी के संस्थापक ज़ैनेर को उम्मीद है कि इन उपकरणों को नागरिक वैज्ञानिकों के हाथों में देने से डीएनए के बारे में हमारे सामूहिक ज्ञान को बड़े पैमाने पर बढ़ावा मिलेगा।

ज़ैनर ने कहा, "वहां बहुत सारे लोग हैं जिनके पास यह सारा ज्ञान और कौशल और रचनात्मकता और क्षमताएं हैं जिनका उपयोग नहीं किया जा रहा है।" "मैंने कहीं पढ़ा है कि इस समय दुनिया में 7 मिलियन से अधिक शौकिया कंप्यूटर प्रोग्रामर हैं - जो कि पागलपन है जब आप मानते हैं कि 1970 में एक गैराज भरने के लिए मुश्किल से पर्याप्त लोग थे। लेकिन जब जेनेटिक इंजीनियरिंग और डीएनए की बात आती है, तो हम इस चीज़ पर लंबे समय से या कम से कम काम कर रहे हैं जब तक कंप्यूटर अस्तित्व में है, तब तक संभवतः केवल कुछ हज़ार शौकिया वैज्ञानिक ही ऐसा कर रहे हैं प्रयोग. यही मैं बदलना चाहता हूं। यदि 70 लाख शौक़ीन जीवविज्ञानी होते तो हमारा चिकित्सा जगत कहाँ होता?”

पुनर्योजी औषधि बढ़ती है

1981 में, ब्रिटेन के दो वैज्ञानिकों ने एक बड़ी सफलता हासिल की। पहली बार, वे किसी प्रयोगशाला में भ्रूणीय स्टेम कोशिकाएँ विकसित करने में सफल हुए। स्टेम कोशिकाएं - सेलुलर पोटीन जिससे शरीर के सभी ऊतक बने होते हैं - की लगभग अंतहीन सूची है संभावित चिकित्सा अनुप्रयोगों के बारे में, और उनकी खोज के बाद से, वैज्ञानिक उनके बारे में गाते रहे हैं प्रशंसा. वर्षों से, हमें बताया गया है कि स्टेम सेल अनुसंधान एक ऐसे भविष्य की शुरुआत करेगा जहां हम ऊतकों, अंगों और यहां तक ​​कि पूरे अंगों को फिर से विकसित करने में सक्षम होंगे। लेकिन जबकि हम लंबे समय से उनकी क्षमता को जानते हैं, हाल तक हम यह नहीं समझ पाए थे कि हमारे सामूहिक लाभ के लिए स्टेम कोशिकाओं का सही मायने में उपयोग कैसे किया जाए।

बात यह है कि रास्ते में हमें कुछ बाधाओं का सामना करना पड़ता है। 1981 में पहली बार माउस स्टेम कोशिकाओं की खेती के बाद, वैज्ञानिकों को मानव भ्रूण स्टेम कोशिकाओं को सफलतापूर्वक अलग करने और उन्हें एक प्रयोगशाला में विकसित करने में 18 साल लग गए। जब अंततः ऐसा हुआ, तो इसे एक बड़ी उपलब्धि के रूप में सार्वभौमिक रूप से स्वीकार किया गया - लेकिन नियामकों द्वारा इस नई तकनीक का खुले दिल से स्वागत नहीं किया गया।

2001 में, बुश प्रशासन ने अमेरिका में मानव स्टेम सेल अनुसंधान के लिए वित्त पोषण पर कठोर सीमाएं लगा दीं, इस आधार पर कि स्टेम का निर्माण कोशिकाओं को मानव भ्रूण के विनाश की आवश्यकता होती है (गर्भपात के बारे में बहस और जीवन कहाँ शुरू होता है या कहाँ नहीं होता है) बहुत हाई-प्रोफाइल थे समय)। इससे दुनिया के अन्य हिस्सों में प्रगति नहीं रुकी। 2006 में, शिन्या यामानाका नाम के एक जापानी वैज्ञानिक ने भ्रूण जैसी कोशिकाएं बनाने का एक तरीका विकसित किया वयस्क कोशिकाओं से - जिससे उपयोगी, बहुमुखी स्टेम बनाने के लिए भ्रूण को नष्ट करने की आवश्यकता से बचा जा सके कोशिकाएं.

स्टेम कोशिकाएँ वैज्ञानिकों को उन ऊतकों को पुनर्जीवित करने का एक तरीका देती हैं जिनके बारे में पहले सोचा जाता था कि वे हमेशा के लिए नष्ट हो गए हैं। (श्रेय: जुआन गार्टनर/123आरएफ)

उस समय से, स्टेम सेल अनुसंधान, स्टेम सेल की तरह ही बढ़ रहा है। 2006 में यामानाका के प्लुरिपोटेंट स्टेम सेल वर्कअराउंड के तीन साल बाद, ओबामा प्रशासन ने स्टेम सेल अनुसंधान पर लगाए गए बुश प्रशासन के 2001 के फंडिंग प्रतिबंधों को हटा दिया। अचानक, द्वार खुल गए, और तब से व्यावहारिक रूप से हर साल पुनर्योजी चिकित्सा में किसी न किसी तरह की बड़ी सफलता देखी गई है।

2010 में, पहली बार वैज्ञानिकों ने रीढ़ की हड्डी की चोट से पीड़ित व्यक्ति के इलाज के लिए मानव भ्रूण स्टेम कोशिकाओं का उपयोग किया। 2012 में इनका सफलतापूर्वक प्रयोग किया गया अलग परीक्षण उम्र से संबंधित धब्बेदार अध: पतन से पीड़ित महिला का इलाज करना। और सफलताएँ आती ही रहती हैं। आज तक, स्टेम सेल से संबंधित उपचारों का उपयोग किया गया है (या जांच की जा रही है): मधुमेह, पार्किंसंस रोग, अल्जाइमर, दर्दनाक मस्तिष्क की चोट की मरम्मत, दांतों का पुनर्विकास, श्रवण की मरम्मत, घाव भरना, और यहां तक ​​कि कुछ सीखने का उपचार भी विकलांगता.

पिछले कुछ वर्षों में, शोधकर्ताओं ने स्टेम कोशिकाओं के संयोजन में उपयोग करने के तरीकों की खोज भी शुरू कर दी है योगात्मक निर्माण विधियां - जिसने 3डी नामक अत्याधुनिक तकनीक को जन्म दिया है बायोप्रिंटिंग. मचान बनाने के लिए 3डी प्रिंटर का उपयोग करके, जिस पर स्टेम कोशिकाएं लगाई जा सकती हैं, वैज्ञानिकों ने मानव शरीर के बाहर नए अंगों, ऊतकों और अंगों को विकसित करने में काफी प्रगति की है। उम्मीद यह है कि एक दिन हम उस बिंदु पर पहुंच जाएंगे जहां हम इन मशीनों में प्रतिस्थापन भागों को प्रिंट कर सकते हैं बाद में उनका प्रत्यारोपण करें, जिससे अंग, अंग और ऊतक पर हमारी निर्भरता कम हो जाए या पूरी तरह समाप्त हो जाए दाताओं. यह तकनीक अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन यह इस बात का भी एक अद्भुत उदाहरण है कि प्राकृतिक विज्ञान कैसा है जीव विज्ञान पारंपरिक दायरे के बाहर हो रहे तकनीकी विकास के साथ विलीन हो सकता है और उससे लाभ उठा सकता है दवा।

तंत्रिका विज्ञान का स्वर्ण युग

2014 में, जब प्रसिद्ध भौतिक विज्ञानी और भविष्यवादी मिचियो काकू प्रसिद्ध रूप से कहा गया है कि "हमने पूरे मानव इतिहास की तुलना में पिछले 10 से 15 वर्षों में सोचने वाले मस्तिष्क के बारे में अधिक सीखा है," वह सच्चाई का विस्तार नहीं कर रहे थे। हमारी खोपड़ी के अंदर विद्युत रूप से स्पंदित न्यूरॉन्स के मांसल बंडल ने सदियों से वैज्ञानिकों को हैरान कर दिया है - लेकिन इसके लिए बड़े पैमाने पर धन्यवाद कंप्यूटिंग, सेंसिंग और इमेजिंग प्रौद्योगिकियों में प्रगति के कारण, पिछले कुछ वर्षों में मानव मस्तिष्क के बारे में हमारी समझ में नाटकीय रूप से विस्तार हुआ है साल।

पिछले कुछ दशकों के दौरान विकसित हुई नई इमेजिंग और स्कैनिंग तकनीकों की बाढ़ ने वैज्ञानिकों को मस्तिष्क का निरीक्षण करने की अनुमति दी है, जैसा पहले कभी नहीं हुआ था। अब हम जीवित मस्तिष्क के अंदर विचारों, भावनाओं, हॉट स्पॉट और मृत क्षेत्रों को देख सकते हैं, और फिर शक्तिशाली कंप्यूटर का उपयोग करके इन विचारों को समझने की प्रक्रिया शुरू कर सकते हैं।

इसका चिकित्सा के भविष्य पर बहुत बड़ा प्रभाव पड़ता है। अमेरिका और कई अन्य विकसित देशों में मानसिक बीमारियाँ और तंत्रिका संबंधी दुर्बलताएँ विकलांगता का प्रमुख कारण हैं। नेशनल अलायंस ऑन मेंटल इलनेस के अनुसार, लगभग 5 में से 1 व्यक्ति किसी न किसी प्रकार की मानसिक स्वास्थ्य समस्या से पीड़ित है। लेकिन पिछले दशक में सामने आई कई नई तकनीकों की बदौलत हम तेजी से इलाज करना सीख रहे हैं अल्जाइमर और एएलएस जैसी न्यूरोडीजेनेरेटिव बीमारियों से लेकर ऑटिज्म और अधिक पेचीदा स्थितियों तक सब कुछ एक प्रकार का मानसिक विकार।

एक विशेष रूप से आशाजनक विकास जो हाल ही में सामने आया है वह ऑप्टोजेनेटिक्स का आगमन है - एक ऐसी तकनीक जो वैज्ञानिकों को प्रकाश के साथ व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को चालू या बंद करने की अनुमति देती है। इस विधि के पूर्ण होने से पहले, तंत्रिका नेटवर्क को सक्रिय करने या शांत करने की मानक प्रक्रियाएँ अपेक्षाकृत कच्ची थीं। उदाहरण के लिए, यह निर्धारित करने के लिए कि न्यूरॉन्स का कौन सा समूह चूहों को भूलभुलैया में नेविगेट करने में मदद करता है, वैज्ञानिक सम्मिलित करेंगे इलेक्ट्रोड सीधे चूहे के मस्तिष्क के ऊतकों में डालते हैं, उन्हें थोड़ा झटका देते हैं, और हजारों न्यूरॉन्स को उत्तेजित करते हैं एक ही समय पर। यह विधि अपेक्षाकृत अस्पष्ट थी, जिससे उपयोगी डेटा एकत्र करना काफी कठिन हो गया था, लेकिन ऑप्टोजेनेटिक्स के साथ, वैज्ञानिक अब प्रकाश-संवेदनशील अणुओं को इसमें रख सकते हैं विशिष्ट मस्तिष्क कोशिकाओं और उन्हें व्यक्तिगत रूप से हेरफेर करना - जिससे व्यवहार, भावना या में न्यूरॉन (या न्यूरॉन्स का नेटवर्क) की भूमिका निर्धारित करना बहुत आसान हो जाता है। बीमारी।

ऑप्टोजेनेटिक्स वैज्ञानिकों को मस्तिष्क की कोशिकाओं को व्यक्तिगत रूप से प्रकाश से चालू और बंद करने की अनुमति देता है। (श्रेय: रॉबिन्सन लैब)

दुनिया भर के तंत्रिका वैज्ञानिकों ने अब इस तकनीक को अपना लिया है। "पिछले एक दशक में सैकड़ों शोध समूहों ने यह जानने के लिए ऑप्टोजेनेटिक्स का उपयोग किया है कि न्यूरॉन्स के विभिन्न नेटवर्क व्यवहार में कैसे योगदान करते हैं, धारणा, और संज्ञान,'' मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी में जैविक इंजीनियरिंग के प्रोफेसर और सह-आविष्कारक एड बॉयडेन कहते हैं ऑप्टोजेनेटिक्स। "भविष्य में ऑप्टोजेनेटिक्स हमें यह समझने की अनुमति देगा कि मस्तिष्क की विभिन्न कोशिकाएं भावनाओं, विचारों और गतिविधियों को कैसे उत्पन्न करती हैं - साथ ही वे विभिन्न मानसिक विकारों को उत्पन्न करने के लिए कैसे गलत हो सकती हैं।"

बिंदुओं को कनेक्ट करना

सभी खातों के अनुसार, पिछले 10 वर्ष चिकित्सा प्रगति के बवंडर रहे हैं - लेकिन यह समझने के लिए कि अगले 10 वर्षों में चिकित्सा किस प्रकार आगे बढ़ सकती है, यह महत्वपूर्ण है न केवल यह समझें कि दवा के इन क्षेत्रों ने व्यक्तिगत रूप से कितनी तेजी से प्रगति की है, बल्कि यह भी समझें कि वे कैसे एक-दूसरे में एकत्रित होना, एकजुट होना और परागण करना शुरू कर रहे हैं। पहले चर्चा की गई सभी अविश्वसनीय चिकित्सा प्रगति और प्रमुख बदलाव शून्य में मौजूद नहीं हैं। वे एक-दूसरे से, या चिकित्सा की दुनिया के बाहर हो रही अन्य प्रगति से दूर नहीं हैं। इसके बजाय, उनमें से कई अत्यधिक सहक्रियात्मक तरीके से विलय कर रहे हैं, जो अंततः चिकित्सा प्रगति की समग्र गति को और भी अधिक बढ़ा देता है।

कम्प्यूटेशनल मेडिसिन और मोबाइल प्रौद्योगिकी का चल रहा अभिसरण एक स्पष्ट उदाहरण है, जो दो अलग-अलग पैमानों पर हो रहा है। व्यक्तिगत स्तर पर, तेजी से शक्तिशाली प्रोसेसर (साथ ही क्लाउड कंप्यूटिंग) मोबाइल फोन को इसकी अनुमति देते हैं अधिक जटिल कार्यों को पूरा करें - जैसे तिल की वृद्धि को पहचानना - जिसका उपयोग चिकित्सा के लिए किया जा सकता है उद्देश्य. सामूहिक स्तर पर, हम अपने स्मार्टफ़ोन और पहनने योग्य सेंसर के साथ जो भी मेडिकल डेटा बना रहे हैं, उसका उपयोग बड़े पैमाने पर मेडिकल रहस्यों को सुलझाने के लिए किया जा सकता है।

स्क्रिप्स ट्रांसलेशनल साइंस इंस्टीट्यूट के निदेशक टोपोल कहते हैं, "असली क्रांति आपके स्मार्टफोन पर अपना खुद का सुरक्षित, गहन मेडिकल डेटा वेयरहाउस रखने से नहीं आती है।" “यह क्लाउड से आता है, जहां हम अपने सभी व्यक्तिगत डेटा को संयोजित कर सकते हैं। जब डेटा की उस बाढ़ को ठीक से इकट्ठा, एकीकृत और विश्लेषण किया जाता है, तो यह दो स्तरों पर विशाल, नई क्षमता प्रदान करेगा - व्यक्तिगत और समग्र रूप से जनसंख्या। एक बार जब हमारे सभी प्रासंगिक डेटा को ट्रैक किया जाता है और उन जटिल रुझानों और इंटरैक्शन को पहचानने के लिए मशीन-संसाधित किया जाता है जिन्हें कोई भी अकेले नहीं पहचान सकता है, तो हम कई बीमारियों को रोकने में सक्षम होंगे।

और यह सिर्फ स्मार्टफोन और कम्प्यूटेशनल दवा ही नहीं है जो एक साथ आ रहे हैं। असंख्य विभिन्न क्षेत्र और प्रौद्योगिकियां एक साथ आ रही हैं - जिनमें तंत्रिका विज्ञान, जीन संपादन, रोबोटिक्स, स्टेम सेल, 3डी प्रिंटिंग और कई अन्य शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं।

यहां तक ​​कि जो चीजें कुछ हद तक अलग लगती हैं - जैसे डीएनए अनुक्रमण और तंत्रिका विज्ञान - भी एक साथ आ रही हैं। जरा देखें कि अब हम अधिकांश मस्तिष्क विकारों का निदान कैसे करते हैं। वर्षों पहले, न्यूरोलॉजिकल और मानसिक विकारों के निदान के लिए बायोप्सी और स्पाइनल टैप जैसी महंगी, आक्रामक प्रक्रियाओं की आवश्यकता होती थी - लेकिन धन्यवाद आधुनिक डीएनए अनुक्रमण तकनीकें जो मानव जीनोम परियोजना के मद्देनजर विकसित की गईं, अब हम साधारण रक्त से उन्हीं बीमारियों का निदान कर सकते हैं परीक्षा। इस मामले में, आनुवंशिकी के बारे में हमारे ज्ञान ने तंत्रिका विज्ञान के बारे में हमारे ज्ञान को आगे बढ़ाने में मदद की - और यह बिल्कुल इसी प्रकार का है क्रॉस-परागण यह अधिक से अधिक हो रहा है क्योंकि चिकित्सा और प्रौद्योगिकी की विभिन्न शाखाएं अधिक उन्नत हो गई हैं।

स्वास्थ्य के लिए भुगतान कर रहे हैं, उपचार के लिए नहीं

बात यह है कि जैसे ये सभी चिकित्सा और तकनीकी प्रगति आपस में जुड़ी हुई हैं, वैसे ही वे राजनीति, कानून, अर्थशास्त्र और यहां तक ​​कि परंपरा जैसी चीजों से भी बेवजह जुड़ी हुई हैं। हर चीज़ विज्ञान और प्रौद्योगिकी की ख़तरनाक गति से नहीं चलती है, इसलिए चिकित्सा की प्रगति धीमी गति से जारी रहने की संभावना है तेजी से बढ़ती दर के साथ, यह याद रखना भी महत्वपूर्ण है कि नई चिकित्सा तकनीकों का कार्यान्वयन हमेशा ऐसा नहीं हो सकता है जल्दी से।

कार्यान्वयन के रास्ते में आने वाली एक विशेष रूप से बड़ी बाधा अधिकांश स्वास्थ्य देखभाल प्रणालियों द्वारा उपयोग किया जाने वाला वर्तमान सेवा-शुल्क मॉडल है। ऐसी प्रणाली के तहत, चिकित्सकों को उनके द्वारा प्रदान की जाने वाली प्रत्येक सेवा के लिए भुगतान मिलता है - चाहे वह कार्यालय का दौरा हो, कोई परीक्षण हो, कोई शल्य चिकित्सा प्रक्रिया हो, या किसी अन्य प्रकार की स्वास्थ्य सेवा हो। यह मॉडल कुछ हद तक हितों का टकराव पैदा करता है, क्योंकि यह उपचार के उपयोग को प्रोत्साहित करता है, जरूरी नहीं कि लोगों को स्वस्थ रखे।

सिंगुलैरिटी यूनिवर्सिटी में संस्थापक कार्यकारी निदेशक और एक्सपोनेंशियल मेडिसिन के अध्यक्ष डॉ. डैनियल क्राफ्ट के रूप में, बताते हैं, यह संरचनात्मक समस्या प्रभावी रूप से अधिक तकनीकी रूप से उन्नत चिकित्सा की ओर बदलाव को हतोत्साहित कर रही है अभ्यास.

वह बताते हैं, ''मैं एक बाल रोग विशेषज्ञ हूं, इसलिए अगर मैं कान के संक्रमण वाले बच्चों को देखकर अपना कुछ पैसा कमाता हूं, और अब मैं उन्हें घर भेज सकता हूं एक ऐप और एक डिजिटल ओटोस्कोप - लेकिन मैं उसके लिए बिल नहीं दे सकता - मुझे इस नए, अधिक प्रभावी उपयोग के लिए प्रोत्साहित नहीं किया जाएगा तकनीकी।"

सेलस्कोप द्वारा ओटो आपके स्मार्टफ़ोन के कैमरे का उपयोग आंतरिक कान में झाँकने और परिणामी छवियों को डॉक्टर को भेजने के लिए करता है। (श्रेय: सेलस्कोप

यह एक बड़ी समस्या है, लेकिन निश्चित रूप से ऐसी नहीं जिसे दूर नहीं किया जा सके। एक चीज़ जो संभवतः इन नए उपकरणों और विधियों को अपनाने में तेजी लाएगी, वह है जिसे जाना जाता है उस पर स्विच करना "मूल्य-आधारित देखभाल।" जैसा कि क्राफ्ट का कहना है, "इस तरह की स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में चिकित्सकों को आपको रखने के लिए भुगतान मिलेगा स्वस्थ. उनका प्रोत्साहन यह होगा कि जब वे आपको छुट्टी दे देंगे तो आपको अस्पताल से बाहर रखेंगे, न कि अधिक प्रक्रियाएं या बायोप्सी करने के लिए भुगतान प्राप्त करेंगे। नुस्खे।" मूल्य-आधारित स्वास्थ्य देखभाल प्रणाली में, वह बताते हैं, “चिकित्सकों और स्वास्थ्य देखभाल टीमों को मरीजों को बोनस मिल सकता है बेहतर रक्त शर्करा संख्या, या कम ईआर दौरे जो अनावश्यक थे, या जुड़े रक्तचाप का उपयोग करके उनके रक्तचाप की निगरानी की जाती है कफ।"

हमारे वर्तमान शुल्क-सेवा मॉडल से मूल्य-आधारित देखभाल प्रणाली में परिवर्तन रातोरात होने की संभावना नहीं है - लेकिन यह हो रहा है। कैसर परमानेंट और द मेयो क्लिनिक जैसे कुछ बड़े चिकित्सा संगठनों ने इसे अपनाना शुरू कर दिया है यह मॉडल, और आधुनिक स्वास्थ्य-ट्रैकिंग प्रौद्योगिकियों की बढ़ती उपलब्धता इस बदलाव पर और अधिक दबाव डाल रही है अधिक।

क्राफ्ट कहते हैं, ''डेटा मॉडल बदल रहे हैं।'' “अब से दस साल बाद, अधिकांश स्वास्थ्य देखभाल का भुगतान परिणाम के अनुसार किया जाएगा - यहां तक ​​कि कुछ चिकित्सा भी डिवाइस और ऐप्स तथा अन्य उपकरणों को केवल तभी भुगतान किया जाएगा जब उन्होंने काम किया हो, केवल इसलिए नहीं कि किसी डॉक्टर ने निर्धारित किया है उन्हें। यदि यह मेरी देखभाल का हिस्सा है, और मुझे बेहतर परिणामों या कम स्वास्थ्य देखभाल लागत के लिए सम्मानित किया गया है, तो मुझे इन नए, अधिक उच्च तकनीक वाले उपकरणों को अपनाने की अधिक संभावना है।

कोने के आसपास क्या है?

इसलिए जीन संपादन, विभिन्न क्षेत्रों के क्रॉस-परागण और बाधाओं जैसे क्षेत्रों में प्रगति की घातीय गति को ध्यान में रखते हुए हमें नई तकनीकों को उतनी तेजी से अपनाने से रोकना जितनी तेजी से वे प्रगति कर रही हैं - हमें अगले 10 वर्षों में चिकित्सा में क्या बदलाव देखने की उम्मीद करनी चाहिए साल?

यकीनन, इस प्रश्न का सबसे आसानी से पचने योग्य उत्तर डॉ. लेरॉय हूड और पी4 चिकित्सा के बारे में उनके विचार से मिलता है, जिसमें पी का अर्थ है: पूर्वानुमानित, निवारक, वैयक्तिकृत और भागीदारी।

अगले दशक के दौरान, चिकित्सा की प्रकृति अधिकाधिक भविष्यसूचक हो जाएगी। जैसे-जैसे अधिक लोग स्वास्थ्य डेटा को रिकॉर्ड करने और ट्रैक करने की अपनी क्षमता को अपनाते हैं, और जैसे-जैसे उस डेटा का दायरा बढ़ता है उस डेटा का विश्लेषण करने की हमारी क्षमता लगातार मजबूत होती जा रही है, हम विभिन्न की एक विस्तृत श्रृंखला को पहले से तैयार करने में सक्षम होंगे बीमारियाँ आज, हमारे पास एक ऐप है जो आपको बता सकता है कि किसी तिल के घातक मेलेनोमा बनने का खतरा कब है। कल, हमारे पास ऐसे ऐप्स होंगे जो मल्टीपल स्केलेरोसिस के शुरुआती लक्षणों का पता लगाने के लिए चाल पैटर्न का विश्लेषण करेंगे, या आपके पीछे मुड़कर देखेंगे पिछले तीन वर्षों में खाने की आदतें और आपको बताएं (निश्चित रूप से एक मैत्रीपूर्ण अधिसूचना के साथ) कि आप किस राह पर हैं मधुमेह।

बेशक, ये पूर्वानुमानित क्षमताएं इस विचार पर भी आधारित हैं कि चिकित्सा अगले कुछ वर्षों में तेजी से भागीदारीपूर्ण हो जाएगी। जैसे-जैसे तकनीक आगे बढ़ती है, मरीज केवल ऑर्डर लेने के बजाय डॉक्टरों के साथ सहयोग करके, अपनी स्वास्थ्य देखभाल में अधिक सक्रिय भूमिका निभाएंगे।

"10 वर्षों में," क्राफ्ट कहते हैं, "मुझे उम्मीद है कि आपने अपने हाल के महत्वपूर्ण संकेत पहले ही अपलोड कर दिए होंगे - अपनी घड़ी से, या अपने से गद्दा, या आपका ब्लड प्रेशर रीडर, या आपका ग्लूकोज मीटर - आपके इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड में, जो आपकी मेडिकल टीम के पास है तक पहुंच। और उम्मीद है कि इसका मतलब है कि आपकी मेडिकल टीम को महत्वपूर्ण संकेतों को देखने की ज़रूरत नहीं है, लेकिन जब कुछ गड़बड़ लगती है और मशीन और 'predicatlyitcs' को लगता है कि कोई समस्या है, आपकी स्वास्थ्य देखभाल टीम - या डिजिटल अवतार - आपसे संपर्क कर सकती है जल्दी। मैं उम्मीद कर रहा हूं कि बहुत से मरीज़ अपने स्वयं के स्वास्थ्य के सीईओ नहीं तो कम से कम सीओओ बनने के लिए अधिक सशक्त होंगे - इसलिए वे हैं बेहतर तरीकों से उनके स्वास्थ्य पर नज़र रखें और क्या करना है और क्या करना है यह सुनने की प्रतीक्षा करने के बजाय उनकी देखभाल में अधिक सह-पायलट हैं प्रतिक्रियाशील।"

अंततः, चिकित्सा की अधिक सहभागी, वैयक्तिकृत और पूर्वानुमानित प्रणाली में यह बदलाव बीमारी को शुरू में ही होने से रोकने की हमारी क्षमता को बढ़ावा देगा। यदि आपका आहार-ट्रैकिंग रिस्टबैंड आपके स्मार्ट फ्रिज के साथ समन्वयित हो सकता है और यह निर्धारित कर सकता है कि आप उच्च मात्रा में सोडियम वाले खाद्य पदार्थ खा रहे हैं, तो आपका एआई-संचालित डिजिटल स्वास्थ्य सहायक आहार में बदलाव की सिफारिश कर सकता है जो लंबी अवधि में आपको हृदय रोग के विकास से बचने में मदद करेगा बाद में।

यह कहना अजीब लगता है, लेकिन अगर हम अपने वर्तमान प्रक्षेप पथ पर चलते रहे, तो चिकित्सा का निकट भविष्य वास्तव में एक ऐसा भविष्य हो सकता है जहां हमें दवा लेने की आवश्यकता नहीं होगी।