कॉर्नेल विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने माइलजिक एन्सेफेलोमाइलाइटिस/क्रोनिक फटीग सिंड्रोम (ME/CFS) के निदान के लिए एक महत्वपूर्ण कदम उठाया है। उन्होंने मशीन-लर्निंग मॉडल विकसित किए हैं जो रक्त प्लाज्मा में सेल-फ्री आरएनए (cfRNA) का विश्लेषण करके इस दुर्बल करने वाली बीमारी के लिए प्रमुख बायोमार्कर की पहचान करते हैं। यह दृष्टिकोण एक ऐसी बीमारी के लिए नैदानिक परीक्षणों के विकास का मार्ग प्रशस्त कर सकता है जिसका निदान करना चुनौतीपूर्ण रहा है क्योंकि इसके लक्षण अन्य बीमारियों के साथ ओवरलैप होते हैं। यह अध्ययन 11 अगस्त, 2025 को प्रोसीडिंग्स ऑफ द नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज में प्रकाशित हुआ था, जिसका नेतृत्व बायोकेमिस्ट्री, मॉलिक्यूलर और सेल बायोलॉजी में डॉक्टरेट छात्रा ऐनी गार्डेला ने किया था।
शोधकर्ताओं ने रक्त में कोशिकाओं के पीछे छोड़े गए आणविक फिंगरप्रिंट का विश्लेषण करके ME/CFS के लिए एक परीक्षण की दिशा में एक ठोस कदम उठाया है। इस तकनीक का उपयोग करके, उन्होंने ME/CFS रोगियों और स्वस्थ व्यक्तियों के नियंत्रण समूह से रक्त के नमूने एकत्र किए। उन्होंने सेलुलर क्षति और मृत्यु के दौरान जारी आरएनए अणुओं को अलग और अनुक्रमित किया, जिससे समूहों के बीच 700 से अधिक महत्वपूर्ण रूप से भिन्न ट्रांसक्रिप्ट की पहचान हुई। मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम ने इन परिणामों को संसाधित किया ताकि एक क्लासिफायर विकसित किया जा सके जो ME/CFS रोगियों में प्रतिरक्षा प्रणाली की शिथिलता, बाह्य मैट्रिक्स अव्यवस्था और टी सेल थकावट के संकेत प्रकट करता है। सेल-फ्री आरएनए क्लासिफायर मॉडल में ME/CFS का पता लगाने में 77% सटीकता थी, जो नैदानिक परीक्षण के लिए पर्याप्त नहीं है, लेकिन यह क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण छलांग है। शोधकर्ताओं को उम्मीद है कि यह दृष्टिकोण उन्हें अन्य पुरानी बीमारियों के पीछे की जटिल जीव विज्ञान को समझने में मदद कर सकता है और ME/CFS को लॉन्ग कोविड से अलग करने में सहायता कर सकता है। इस शोध को नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ और WE&ME फाउंडेशन का समर्थन प्राप्त है।