टेक्निशे यूनिवर्सिटैट ड्रेसडेन द्वारा 5 जनवरी, 2026 को प्रकाशित शोध के अनुसार, वैज्ञानिकों ने एक पहले अज्ञात तंत्र की खोज की है जो कैंसर कोशिकाओं को पनपने की अनुमति देता है। अध्ययन से पता चला कि प्रोटीन MCL1, जिसे पहले मुख्य रूप से कैंसर कोशिकाओं को एपोप्टोसिस, या प्रोग्राम्ड सेल डेथ से रोकने के लिए समझा जाता था, सक्रिय रूप से कैंसर चयापचय को उत्तेजित करता है।

शोधकर्ताओं ने पाया कि MCL1 रैपामाइसिन (mTOR) विकास मार्ग के स्तनधारी लक्ष्य को नियंत्रित करता है, जो प्रभावी रूप से कोशिका अस्तित्व और ऊर्जा उपयोग को जोड़ता है। यह संबंध कैंसर के उपचार में MCL1-लक्षित दवाओं की देखी गई प्रभावशीलता की व्याख्या करता है, लेकिन यह भी स्पष्ट करता है कि ये दवाएं कभी-कभी हृदय को नुकसान क्यों पहुंचाती हैं।

टेक्निशे यूनिवर्सिटैट ड्रेसडेन में परियोजना के प्रमुख शोधकर्ता डॉ. एलेना श्मिट ने कहा, "हमें यह जानकर आश्चर्य हुआ कि MCL1 की यह दोहरी भूमिका है।" "यह सिर्फ कैंसर कोशिकाओं को जीवित रखने के बारे में नहीं है; यह उनकी वृद्धि को बढ़ावा देने के बारे में भी है।"

टीम ने MCL1-लक्षित दवाओं से जुड़े हृदय क्षति के जोखिम को संभावित रूप से कम करने के लिए एक विधि की पहचान की। mTOR मार्ग पर MCL1 की गतिविधि को चुनिंदा रूप से संशोधित करके, शोधकर्ताओं का मानना है कि वे स्वस्थ ऊतकों को नुकसान को कम करते हुए कैंसर-रोधी प्रभावों को संरक्षित कर सकते हैं। यह खोज सुरक्षित और अधिक प्रभावी कैंसर उपचारों का मार्ग प्रशस्त कर सकती है।

निष्कर्ष कैंसर में कोशिका अस्तित्व और चयापचय के बीच जटिल अंतःक्रिया को उजागर करते हैं। कैंसर कोशिकाएं अक्सर तेजी से विकास और प्रसार का समर्थन करने के लिए अपनी चयापचय प्रक्रियाओं को फिर से जोड़ती हैं, एक ऐसी घटना जो हाल के वर्षों में गहन शोध का केंद्र रही है। इस चयापचय पुन: प्रोग्रामिंग को चलाने वाले आणविक तंत्र को समझना लक्षित उपचारों को विकसित करने के लिए महत्वपूर्ण है।

अध्ययन के निहितार्थ दवा खोज में कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) के क्षेत्र तक फैले हुए हैं। AI एल्गोरिदम का उपयोग संभावित दवा लक्ष्यों की पहचान करने और दवा प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करने के लिए तेजी से किया जा रहा है। MCL1 की दोहरी भूमिका की खोज AI-संचालित दवा खोज पाइपलाइनों को विकसित करते समय कई सेलुलर प्रक्रियाओं पर विचार करने के महत्व को रेखांकित करती है। AI मॉडल को दवा के प्रभावों और संभावित दुष्प्रभावों की सटीक भविष्यवाणी करने के लिए सेलुलर मार्गों के अंतर्संबंध को ध्यान में रखने की आवश्यकता है।

अध्ययन में शामिल नहीं एक कम्प्यूटेशनल जीवविज्ञानी डॉ. मार्कस क्लेन ने समझाया, "यह शोध अधिक परिष्कृत AI मॉडल की आवश्यकता पर जोर देता है जो कैंसर जीव विज्ञान की जटिलता को पकड़ सके।" "हमें AI की आवश्यकता है जो न केवल संभावित दवा लक्ष्यों की पहचान कर सके बल्कि यह भी अनुमान लगा सके कि वे लक्ष्य अन्य सेलुलर प्रक्रियाओं के साथ कैसे बातचीत करते हैं।"

शोधकर्ता वर्तमान में अधिक चयनात्मक MCL1 अवरोधकों को विकसित करने पर काम कर रहे हैं जो विशेष रूप से स्वस्थ कोशिकाओं में इसके एंटी-एपोप्टोटिक फ़ंक्शन को छोड़कर प्रोटीन के चयापचय फ़ंक्शन को लक्षित करते हैं। वे इन अवरोधकों के डिजाइन को अनुकूलित करने और विभिन्न प्रकार के कैंसर में उनकी प्रभावकारिता की भविष्यवाणी करने के लिए AI के उपयोग की भी खोज कर रहे हैं। अनुसंधान के अगले चरण में पशु मॉडल में नए MCL1 अवरोधकों की सुरक्षा और प्रभावकारिता को मान्य करने के लिए प्रीक्लिनिकल अध्ययन शामिल होंगे।