गर्भ-इन-दृष्टि

संदर्भ:

हाल ही में, भारत ने अपनी पहली फेरेट रिसर्च सुविधा, गर्भ-इन-दृष्टि डेटा रिपॉजिटरी के शुभारंभ के साथ बायोमेडिकल रिसर्च में एक बड़ा कदम आगे बढ़ाया है।

• हाल ही में खोला गया ट्रांसलेशनल हेल्थ साइंस एंड टेक्नोलॉजी इंस्टीट्यूट (THSTI) फेरेट रिसर्च फैसिलिटी शीर्ष जैव सुरक्षा और अनुसंधान मानकों के साथ एक अत्याधुनिक सुविधा है।

गर्भ-इन-दृष्टि के बारे में

• यह जैव प्रौद्योगिकी विभाग (DBT) का डेटा रिपॉजिटरी और सूचना-साझाकरण केंद्र है, जो THSTI, NCR बायोटेक साइंस क्लस्टर, फरीदाबाद, हरियाणा में स्थित है।
• यह सुविधा वैक्सीन विकास, चिकित्सीय परीक्षण और उभरते संक्रामक रोगों पर शोध पर ध्यान केंद्रित करेगी।
• यह भारत की महामारी संबंधी तैयारियों को मजबूत करता है और इसकी वैश्विक वैज्ञानिक स्थिति को बढ़ाता है।
• यह दुनिया भर के शोधकर्ताओं को मातृ और नवजात स्वास्थ्य परिणामों में सुधार के उद्देश्य से परिवर्तनकारी अनुसंधान करने के लिए सशक्त बनाता है।
• यह प्लेटफ़ॉर्म GARBH-INi कार्यक्रम के तहत विकसित किया गया है और 12,000 से अधिक गर्भवती महिलाओं, नवजात शिशुओं और प्रसवोत्तर माताओं से एकत्र किए गए नैदानिक ​​डेटा, छवियों और बायोस्पेसिमेन की अभूतपूर्व संपत्ति तक पहुँच प्रदान करता है।

GARBH-Ini कार्यक्रम क्या है

• GARBH-ini मातृ और बाल स्वास्थ्य को बढ़ावा देने और समय से पहले जन्म के लिए भविष्यवाणी उपकरण विकसित करने का एक मिशन है।
• यह कार्यक्रम व्यक्तिगत भविष्यवाणियों के लिए नैदानिक ​​महामारी विज्ञान, मल्टी-ओमिक्स बायोमार्कर और AI-संचालित उपकरणों को एकीकृत करने के बहुआयामी दृष्टिकोण का उपयोग करके बेहतर जन्म परिणामों के लिए समाधान खोजने पर केंद्रित है
• कार्यक्रम के उद्देश्य
  • नैदानिक ​​अभ्यास और नीति का मार्गदर्शन करने के लिए गर्भावस्था के डेटा के माध्यम से समय से पहले जन्म और भ्रूण के विकास प्रतिबंध की विस्तृत समझ प्राप्त करना।
  • व्यक्तिगत जन्म परिणाम भविष्यवाणियों के लिए नैदानिक ​​और अल्ट्रासाउंड छवियों का उपयोग करके AI उपकरण विकसित करना।
  • व्यक्तिगत नैदानिक ​​निर्णय लेने वाले उपकरण बनाने के लिए मल्टी-ओमिक्स बायोमार्कर की पहचान करना।
  • रोग तंत्र की समझ में सुधार करने और निदान और उपचार में मदद करने के लिए संभावित बायोमार्कर की खोज करना।
  • समय से पहले जन्म के निर्णय लेने के लिए एक गतिशील भविष्यवाणी एल्गोरिदम बनाने के लिए नैदानिक, महामारी विज्ञान, इमेजिंग और जैविक डेटा को एकीकृत करना।