येरुशलम, 6 मई, 2026 (टीपीएस-आईएल) — इज़रायली वैज्ञानिकों ने एक साधारण मल परीक्षण का उपयोग करके इंफ्लेमेटरी बाउल डिजीज (आईबीडी) की निगरानी का एक नया तरीका विकसित किया है, जो दुनिया भर के लाखों रोगियों के लिए बार-बार होने वाली कोलोनोस्कोपी की आवश्यकता को कम कर सकता है। यह घोषणा येरुशलम के हिब्रू विश्वविद्यालय ने की।
इंफ्लेमेटरी बाउल डिजीज, या आईबीडी, अनुमानित 6 से 8 मिलियन लोगों को विश्व स्तर पर प्रभावित करती है। इस स्थिति में क्रोहन रोग और अल्सरेटिव कोलाइटिस शामिल हैं, जो पुरानी बीमारियां हैं जिनमें प्रतिरक्षा प्रणाली पाचन तंत्र पर हमला करती है, जिससे दर्द, दस्त, रक्तस्राव और अन्य जटिलताएं होती हैं।
आईबीडी का कोई इलाज नहीं है; इस स्थिति का प्रबंधन आमतौर पर आहार परिवर्तन और दवा के माध्यम से किया जाता है, जिसमें गंभीर जटिलताओं के लिए सर्जरी आरक्षित होती है। अनुपचारित रहने पर, रोगियों को आपातकालीन सर्जरी, अस्पताल में भर्ती होने या आंत या कोलन के कुछ हिस्सों को हटाने की आवश्यकता हो सकती है।
डॉक्टर वर्तमान में सूजन की निगरानी करने और यह निर्धारित करने के लिए कि उपचार काम कर रहे हैं या नहीं, कोलोनोस्कोपी और प्रयोगशाला मार्करों पर भरोसा करते हैं। कोलोनोस्कोपी — जिसमें एक पतली, लचीली ट्यूब को कैमरे के साथ मलाशय में डाला जाता है ताकि कोलन के अंदर की जांच की जा सके — आक्रामक, महंगी और असुविधाजनक होती है।
हालांकि, हिब्रू विश्वविद्यालय के प्रोफेसर मोरन यासौर, एयाल श्टेयेर और युवाल डोर के नेतृत्व में एक अध्ययन, जिसमें यरुशलम के शारे ज़ेडेक मेडिकल सेंटर के शोधकर्ता भी शामिल थे, ने पाया कि मल के नमूनों में मानव डीएनए आंतों की सूजन की विस्तृत तस्वीर प्रदान कर सकता है।
निष्कर्ष पीयर-रिव्यू जर्नल माइक्रोबायोम में प्रकाशित किए गए थे।
## जैविक ‘शोर’ या अनदेखा मार्कर?
शोधकर्ताओं ने पाया कि न्यूट्रोफिल नामक प्रतिरक्षा कोशिकाओं द्वारा मल में छोड़े गए डीएनए, आंत में सूजन की गंभीरता को बारीकी से दर्शाते हैं। न्यूट्रोफिल एक प्रकार की श्वेत रक्त कोशिका है जो संक्रमण और सूजन के खिलाफ शरीर की पहली रक्षा पंक्तियों में से एक के रूप में कार्य करती है।
यासौर ने कहा, “बहुत लंबे समय तक, मल के नमूनों में पाए जाने वाले मानव डीएनए को जैविक ‘शोर’ माना जाता था जिसे हम माइक्रोबियल डेटा पर ध्यान केंद्रित करने के लिए फ़िल्टर करते थे।” “हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि इस डीएनए में मूल्यवान, अप्रशंसित जानकारी है, जो वास्तविक समय में प्रतिरक्षा प्रणाली की गतिविधि को दर्शाती है।”
वैज्ञानिकों ने मिथाइलेशन प्रोफाइलिंग का उपयोग किया, एक ऐसी विधि जो डीएनए खंडों की ऊतक उत्पत्ति की पहचान करती है, यह निर्धारित करने के लिए कि आनुवंशिक सामग्री कहाँ से आई है। उन्होंने पाया कि आईबीडी रोगियों के मल के नमूनों में न्यूट्रोफिल डीएनए का प्रभुत्व था, जिससे यह पिछली धारणाओं को पलट दिया गया कि मल में अधिकांश मानव डीएनए कोलन की परत बनाने वाली कोशिकाओं से उत्पन्न होता है।
अध्ययन के अनुसार, न्यूट्रोफिल डीएनए का स्तर मल कैल्प्रोटेक्टिन के साथ दृढ़ता से सहसंबद्ध था, जो आंतों की सूजन का पता लगाने के लिए उपयोग किया जाने वाला एक स्थापित मार्कर है।
शोधकर्ताओं ने कहा कि मिथाइलेशन प्रोफाइलिंग फायदे प्रदान कर सकती है क्योंकि गंभीर मामलों में कैल्प्रोटेक्टिन परीक्षण कम प्रभावी हो सकता है।
टीम ने न्यूट्रोफिल-टू-एपिथेलियल रेशियो, या एनईआर नामक एक नया माप भी विकसित किया, जिसे उन्होंने कहा कि यह सक्रिय बीमारी और छूट के बीच अधिक सटीक रूप से अंतर करता है।
शोधकर्ताओं ने मानव डीएनए निष्कर्षों को माइक्रोबायोम विश्लेषण — पाचन तंत्र में रहने वाले बैक्टीरिया और अन्य सूक्ष्मजीवों के अध्ययन — के साथ जोड़ा। मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके, वे आईबीडी वाले रोगियों की पहचान करने और क्रोहन रोग और अल्सरेटिव कोलाइटिस के बीच अंतर करने में सक्षम थे।
निष्कर्ष नीदरलैंड में इज़रायली बच्चों और वयस्क रोगियों दोनों में सुसंगत थे, यह सुझाव देते हुए कि यह दृष्टिकोण विभिन्न आयु समूहों और आबादी में काम कर सकता है।
यासौर ने कहा, “मानव और माइक्रोबियल दोनों घटकों का एक साथ विश्लेषण करके, हम आंत में क्या हो रहा है, इसकी बहुत स्पष्ट तस्वीर प्राप्त कर सकते हैं।”
शोधकर्ताओं ने कहा कि दोहरी दृष्टिकोण अंततः डॉक्टरों को बार-बार होने वाली आक्रामक प्रक्रियाओं के बजाय नियमित मल परीक्षण के माध्यम से फ्लेयर-अप और उपचार प्रतिक्रियाओं की निगरानी करने की अनुमति दे सकता है। इसके अलावा, डीएनए-आधारित संकेत सूजन का अधिक निरंतर और सूक्ष्म रीडआउट प्रदान कर सकता है, जिससे फ्लेयर-अप का जल्दी पता लगाने और यह पुष्टि करने में मदद मिलती है कि रोगी वास्तव में छूट में कब है।
अध्ययन यह भी दर्शाता है कि मशीन लर्निंग मॉडल क्रोहन रोग को अल्सरेटिव कोलाइटिस से अलग कर सकते हैं और रोग की गतिविधि की भविष्यवाणी कर सकते हैं, जो डॉक्टरों को उपचारों को अधिक तेज़ी से और सटीक रूप से तैयार करने में मदद कर सकता है।