රෝගයක් හදුනාගැනීම හා ඒ සදහා ප්‍රතිකාර නියම
කිරීමට ගතවන කාලය සලකා බලන විට මහත් දුෂ්කර මෙන්ම අති සංකීරණ ක්‍රියාවලි ගොන්නක
එකතුවකි. ඒය රෝගියාට මෙන්ම වෛද්‍යවරයාටද ගෙනදෙන්නේ කටුක අත්දැකීමකි. එහෙත් එයට තිත
තැබීමට දැන් කාලය පැමිණ ඇත. නවතම පර්යේෂණයකට අනුව විවිධ රෝග 17ක් වඩාත් පහසුවෙන් හදුනාගත හැකි ක්‍රමයක් පර්යේෂණාත්මකව
තහවුරු කරගෙන ඇත. එනම් ප්‍රාශ්වාස වාතයේ ඇති සංයෝගයන්ගේ රසායණික සටහන් යොදාගනිමින්
රෝග නීර්නය කිරීමේ ක්‍රමයකි.
විද්‍යාඥයන් පවසන පරිදි මෙම තාක්ෂණය හිපොක්‍රටීස්
විසින්ද තම වෛද්‍ය පරීක්ෂණ සදහා යොදාගෙන ඇති බවයි. එනම් ප්‍රාශ්වාස වාතයේ අඩංගු
ගන්ධයට අනුව රෝග නීර්නයයි. චීන පාරම්පරික වෙද ක්‍රමයේද ප්‍රාශ්වාස වායුවේ ස්වභාවය
අනුව රෝග නීර්නය කිරීමේ ක්‍රම යොදාගෙන ඇත. ඒ අනුව මෙම නවතම සොයා ගැනීම වඩා කෙටි
කාලයක් තුල ශරීරයට කිසිදු පීඩාවක් නොදෙමින් රෝග නීර්නය කිරීමට උපකාරී වන බව විද්‍යාඥයන්
තහවුරු කරගෙන ඇත. මෙම ක්‍රමයේදී එකවිට රෝගයන් කිහිපයක් නිර්නය කිරීමේ හැකියාව
පැවතීමද විශේෂ වාසියකි.
මෙම ක්‍රමය භාවිතයෙන් ප්‍රාශ්වාස වාතයේ
අඩංගු නයිට්‍රජන්, කාබන්ඩයොක්සයිඩ් හා විවිධ වාෂ්පශීලී සංයෝගයන්ගේ පවතින ප්‍රමාණයන්
උපයෝගී කරගනිමින් රසායණික සටහන් සකසනු ලබයි. මෙම එක් එක් සංයුතිකයන්ගේ සාන්ද්‍රණයන්
සැලකිල්ලට ගනිමින් රෝග ස්වභාවය නීර්නය කෙරේ.
පර්යේෂකයන්ගේ අදහස අනුව මෙසේ හදුනාගන්නා රසායණික
සටහන්, අපගේ ඇගිලි සලකුණු මෙන් එකිනෙකට වෙනත් ලක්ෂණ දරයි. එනමි යම් රෝගයකට නිෂ්චිත
රසායනික සටහනක් බැගින් පවතින බව ඔවුන්ගේ පර්යේෂණ තොරතුරු තහවුරු කරයි. එසේම රෝගී
හා නිරෝගී පුද්ගලයකුගේ මෙම දත්ත සටහන් එකිනෙකට වෙනස් බවද ඔවුන් පෙන්වා දෙයි. මෙම
පර්යේෂණ කණ්ඩායමේ නායකත්වය දරණ හසාම් හයික්ට අනුව මෙය රෝග හදුනාගැනීමේ සංවේදකය (Disease – Detecting Sensor) ලෙස හදුන්වා
දෙයි.
පර්යේෂණය සදහා රන් සුසංයෝජිත කාබන් නැනෝ නාල
යොදාගෙන ඇති අතර මේවා ස්වයං හදුනාගැනීමේ හැකියාව (Artificially Intelligence) සහිත නිෂ්චිත
අනුපිලිවෙලකය අනුව සැකසුණු නැනෝ අංශූන් සහිත පෘෂ්ධයන්ගෙන් සමන්විත වේ.
මෙම පර්යේෂණය සදහා රටවල් 5කින් (ඇමරිකාව,
ඊශ්‍රායලය, ප්‍රංශය, ලැට්වියාව හා චීනය) රෝගීන් 1404ක් තෝරා ගන්නා ලද අතර ඉන් 813
දෙනෙකු, නීර්නය සදහා යොදාගනු ලබන රෝග 17න් 1ක් හෝ වැලදී ඇති අය වේ. අනෙකුත්
පුද්ගලයින් නිරෝගී අයයි. මේ අතර වකුගඩු, පිලිකා හා පාකින්සන් වැනි රෝගද හදුනා
ගැනීමට ලක්කර ඇත. මෙහිදී සෑම රෝගියෙකුගෙන්ම ලබා ගන්නා ලද සාම්පල 2න් 1ක් ස්කන්ධ වර්ණාවලි මානයක් (Mass Spectrometry) තුලින්
නිරීක්ෂණයටත් අනෙක නැනෝ මට්ටමේ නිරීක්ෂණයන් සදහාත් (AI Nano Array) යොමු කරන ලදී.
මෙම නිරීක්ෂණයන්ට අනුව එක් එක් රෝගයන් සදහා
නිෂ්චිත වූ ශ්වසන රසායණික සටහන් (Breath
Print) ලබාගත් බව පර්යේෂකයන් පවසයි. මෙලෙස ලබා
ගන්නා වූ දත්ත සටහන් පරිගණක මෘදුකාංග පද්ධතියක් මගින් විශ්ලේෂණය කර රෝග
නීර්නය කරයි. මෙය 86%ක නිරවද්‍යතාවයකින්
සමන්විත වන අතර රෝගියාගේ ස්ත්‍රී පුරුෂ භාවය, වයස, ජීවත්වන ප්‍රදේශය හා දුම්බීම
ආදී පුරුදු අනුව වෙනස් විය හැකි බව හදුනාගෙන ඇත. එසේම ශ්වසනයේදී පිටවන රසායණික
අංශූන් මගින් සිදුවන සංවේදකයන්ගේ සංවේදීතාවයට සිදුවන බලපෑම අවම වීමත් රෝගයකින් තවත
රෝගයක් භාධාවකින් තොරව වෙන්කර
හදුනාගැනීමත් පීඩාවකින් තොරව අවම වියදමකින් රෝගය නීර්නය සිදුකර ගැනීමේ
හැකියාවත් මෙම ක්‍රමය ඔස්සේ වැඩිදියුණු කල හැකි බව පර්යේෂණ කණ්ඩායම පෙන්වා දෙයි.
පර්යේෂක හේක් පවසන පරිධි මෙය සුනඛයකු රසායනික සංයෝගයන් ඔස්සේ ඉව අල්ලමින් ඉලක්කයට
ලගා වන්නා සේම මෙම ක්‍රමයේදී නියමිත රෝග නීර්නයට මං පෑදෙන බවත් කිසිදු වද
හිංසාවකින් තොරව රෝගියා නිරීක්ෂණයට ලක් කල හැකි බවත්ය. එසේම මෙම ඉදිරියේදී ආහාර
නරක්වීම හා පුපුරන ද්‍රව්‍ය හදුනාගැනීමටද
එකසේ යොදාගත හැකි බව ඔහුගේ අදහසයි.
0 comments:
Post a Comment