हार्वर्ड विश्वविद्यालय के जॉन ए. पॉलसन स्कूल ऑफ इंजीनियरिंग एंड एप्लाइड साइंसेज के शोधकर्ताओं ने सेलुलर स्व-संगठन के नियमों को समझने के लिए एक अभूतपूर्व कम्प्यूटेशनल फ्रेमवर्क विकसित किया है। यह नवीन दृष्टिकोण स्वचालित विभेदन (automatic differentiation) का उपयोग करता है, जो डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक है। यह जीन या सेलुलर संकेतों में छोटे बदलावों से सेल क्लस्टर के अंतिम डिजाइन को प्रभावित करने की भविष्यवाणी करने में सक्षम है।
यह अध्ययन, जिसका शीर्षक "इंजीनियरिंग मॉर्फोजेनेसिस ऑफ सेल क्लस्टर्स विद डिफरेंशिएबल प्रोग्रामिंग" है और जो 13 अगस्त, 2025 को नेचर कम्प्यूटेशनल साइंस में प्रकाशित हुआ था, सेल वृद्धि की जटिल प्रक्रिया को एक अनुकूलन समस्या में सरल बनाने का लक्ष्य रखता है जिसे कंप्यूटर हल कर सकता है। स्वचालित विभेदन का उपयोग करके, टीम जटिल कार्यों की कुशलता से गणना करती है, जिससे जीन नेटवर्क में छोटे बदलावों के पूरे सेल समूहों के व्यवहार को कैसे प्रभावित किया जाता है, इसका सटीक पता लगाया जा सकता है।
यह कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण विशिष्ट कार्यों या आकृतियों वाले जीवित ऊतकों के डिजाइन को सक्षम कर सकता है, जिसमें पुनर्योजी चिकित्सा और ऊतक इंजीनियरिंग में प्रगति की अपार क्षमता है। शोधकर्ताओं ने जटिल विकास परिदृश्यों के लिए जीन नेटवर्क के रूप में व्याख्या योग्य पैरामीटर सीखने की क्षमता का प्रदर्शन किया है। इसमें निर्देशित अक्षीय बढ़ाव, रासायनिक संकेतों के माध्यम से सेल प्रकार होमियोस्टेसिस और यांत्रिक तनाव के माध्यम से वृद्धि का समरूपीकरण शामिल है।
यह कार्य, सेलुलर विकास के सेलुलर आधारों को समझने के लिए एक आशाजनक मार्ग प्रदान करता है। इस शोध का सह-नेतृत्व स्नातक छात्र राम्या देशपांडे और पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता फ्रांसेस्का मोंटेस ने किया था, जिसमें वरिष्ठ लेखक माइकल ब्रेनर थे। यह कार्य पुनर्योजी चिकित्सा और ऊतक इंजीनियरिंग के क्षेत्र में कम्प्यूटेशनल मॉडलिंग के बढ़ते महत्व को रेखांकित करता है, जो क्षतिग्रस्त ऊतकों और अंगों की मरम्मत या प्रतिस्थापन के लिए नवीन समाधान प्रदान करता है।
कम्प्यूटेशनल मॉडल, जैसे कि यह विकसित किया गया है, जटिल जैविक प्रणालियों को समझने और हेरफेर करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाते हैं, जिससे भविष्य में अधिक प्रभावी उपचार और ऊतक निर्माण संभव हो सकेगा। यह विधि, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता में डीप लर्निंग मॉडल को प्रशिक्षित करने की रीढ़ है, जटिल कार्यों की गणना के लिए एल्गोरिदम से बनी है। स्वचालित विभेदन कंप्यूटर को जीन नेटवर्क के किसी भी हिस्से में छोटे बदलाव के पूरे सेल समूह के व्यवहार पर पड़ने वाले सटीक प्रभाव का पता लगाने में सक्षम बनाता है।