यह वह व्यक्ति है जो शोध से परे मार्गदर्शन में विश्वास रखता है।

डॉ. नीता पारेख भौतिकी और कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी को बेहद सहजता से साध लेती हैं, और इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ इन्फ़ॉर्मेशन टेक्नोलॉजी-हैदराबाद में एमटेक बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स पाठ्यक्रम के निर्माण में महत्वपूर्ण भूमिका निभा चुकी हैं।

दिशा तंडन द्वारा

| प्रकाशित: 13 जनवरी, 2025

कितने लोग वास्तव में अपने पीएचडी क्षेत्र से बाहर निकलकर आगे बढ़ते हैं? शायद बहुत कम। डॉ. नीता पारेख उन्हीं में से एक हैं, जिन्होंने भौतिकी से बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स की ओर संक्रमण किया।

“अनुसंधान में, अक्सर कोई व्यक्ति एक बहुत ही संकीर्ण क्षेत्र पर गहराई से केंद्रित हो जाता है… भारत में, अधिकांश लोग उसी मार्गदर्शक के तहत काम जारी रखते हैं और जीवन भर समान समस्याओं से जूझते रहते हैं,” पारेख कहती हैं, यह जोड़ते हुए कि उन्होंने अपने पीएचडी शोध से पूरी तरह अलग दिशा में काम किया है।

“यह आसान नहीं था। जीवविज्ञान पत्रिकाओं के लिए शोधपत्र और प्रस्ताव लिखना एक अलग दुनिया है। भौतिकी में, मुझे सम्मेलनों में पहचान मिलती थी और मैं थ्योरिटिकल फिज़िक्स सेमिनार सर्किट का हिस्सा थी, लेकिन कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी में मैं बिल्कुल अनजान थी,” वह याद करती हैं।

पारेख के पास जवाहरलाल नेहरू विश्वविद्यालय से संघनित पदार्थ भौतिकी (कंडेन्स्ड मैटर फिज़िक्स) में पीएचडी है। उनकी यात्रा तीन पोस्टडॉक अनुभवों के साथ आगे बढ़ी, जिन्होंने उनके मूल क्षेत्र से परे उनके क्षितिज का विस्तार किया। रासायनिक प्रणालियों में लागू नॉन-लिनियर डायनैमिक्स में उनका पहला पोस्टडॉक, उन्हें संघनित पदार्थ भौतिकी से बाहर आने की शुरुआती दिशा दिखाने वाला था।

1997 में, वे सेंटर फ़ॉर सेलुलर एंड मॉलिक्युलर बायोलॉजी (CCMB) में चली गईं और डॉ. सोमदत्ता सिन्हा की प्रयोगशाला से जुड़ीं — जो स्वयं भी एक भौतिक विज्ञानी थीं और बाद में उनकी आजीवन मार्गदर्शक और मित्र बनीं। दो साल की यह फ़ेलोशिप अवधि निजी जीवन में भी महत्वपूर्ण रही, क्योंकि इसी दौरान पारेख माँ बनीं।

वर्तमान में, पारेख इंटरनेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ़ इन्फ़ॉर्मेशन टेक्नोलॉजी-हैदराबाद (IIIT-H) के कम्प्यूटेशनल नेचुरल साइंसेज़ विभाग में एसोसिएट प्रोफेसर के रूप में काम कर रही हैं।

डॉ. पारेख कहती हैं कि उन्हें अपने पीएचडी छात्रों के साथ काम करना बेहद पसंद है, और वे युवा दिमागों द्वारा लाई गई नई दृष्टि और ईमानदारी को बहुत महत्व देती हैं।

बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स से हुई मुलाक़ात

2001 में पारेख iLabs, एक निजी शोध कंपनी, में डोमेन विशेषज्ञ के रूप में शामिल हुईं, और साथ ही उन्हें काउंसिल ऑफ़ साइंटिफ़िक एंड इंडस्ट्रियल रिसर्च की सीनियर रिसर्च फ़ेलोशिप भी मिली। यहीं से उनकी बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स यात्रा की शुरुआत हुई—एक ऐसा क्षेत्र जो उस समय नवोदित था और मानव जीनोम प्रोजेक्ट के सार्वजनिक होने के साथ अपार संभावनाओं से भरा हुआ था।

जीवविज्ञान में सीमित अनुभव होने के बावजूद, पारेख ने स्वयं को मास स्पेक्ट्रोमेट्री, सीक्वेंस विश्लेषण और प्रोटीन संरचना से संबंधित साहित्य में डुबो दिया। एल्गोरिदम में उनकी मजबूत पकड़ ने उन्हें इन जटिल विषयों को जल्दी जोड़ने में सक्षम बनाया, जिससे उनके पास एक दुर्लभ अंतःविषय कौशल विकसित हुआ जो आगे चलकर अत्यंत मूल्यवान साबित हुआ।

इसी दौरान, IIIT-H के डॉ. अभिजीत मित्रा एक विशेषज्ञ की तलाश में थे जो बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स प्रोग्राम की शुरुआत में मदद कर सके। इसके लिए डॉ. सिन्हा ने पारेख का नाम सुझाया। परिणामस्वरूप, 2003 तक वे IIIT-H में एमटेक बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स पाठ्यक्रम विकसित कर रही थीं, इस उभरते क्षेत्र में भविष्य के छात्रों के लिए एक मजबूत आधार तैयार करते हुए।

2005 तक, पारेख ने डिपार्टमेंट ऑफ़ बायोटेक्नोलॉजी से पोस्टडॉक फ़ेलोशिप हासिल की और सेंटर फॉर डीएनए फ़िंगरप्रिंटिंग एंड डायग्नोस्टिक्स (CDFD) में डॉ. शेखर मांडे की टीम से जुड़ीं। हालांकि, IIIT-H उन्हें जाने देने के मूड में नहीं था और उन्हें सप्ताह में एक बार कक्षा लेने के लिए आमंत्रित किया।

पारेख याद करती हैं कि अपने करियर के शुरुआती वर्षों में बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स को कितने संदेह की नज़र से देखा जाता था। “यह भी एक विषय है, ठीक भौतिकी, रसायन विज्ञान या जीवविज्ञान की तरह!” वह दृढ़ता से कहती थीं। लेकिन उस समय सीमित विशेषीकरण और कम प्रशिक्षित विशेषज्ञों के कारण बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स अधिकांश लोगों के लिए अपरिचित ही था।

पाठ्यक्रम निर्माण की प्रक्रिया

बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स पाठ्यक्रम विकसित करने की यात्रा चुनौतियों से भरी हुई थी। 2003 में देश में समर्पित बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स कार्यक्रम लगभग न के बराबर थे। निश्चित रूप से, किसी भी संस्थान में पूर्णकालिक डिग्री कार्यक्रम नहीं चल रहे थे।

पारेख स्नेहपूर्वक याद करती हैं कि उनके साथियों में से एक भारत में बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स में पीएचडी प्राप्त करने वालों में सबसे पहले थे।

भौतिकी की पृष्ठभूमि होने के कारण उन्होंने पाठ्यक्रम में एल्गोरिदम और सांख्यिकी को प्रमुखता से शामिल किया। कुछ विशेष विषयों के लिए उन्होंने CDFD और CCMB के वैज्ञानिकों को व्याख्यान देने के लिए आमंत्रित किया। हालांकि, जल्द ही उन्हें एहसास हुआ कि शोध में उत्कृष्टता का अर्थ यह नहीं होता कि कोई व्यक्ति अच्छा शिक्षक भी हो। जैसे-जैसे पाठ्यक्रम विकसित हुआ, उनकी शिक्षण पद्धति भी विकसित होती गई, जिससे छात्रों को एक व्यापक सीखने का अनुभव मिल सके।

कंप्यूटेशनल नेचुरल साइंसेज़ में मास्टर्स/पीएचडी करने वाले अधिकांश छात्रों की पृष्ठभूमि जीवविज्ञान होती है, जिनके पास प्रोग्रामिंग कौशल सीमित होते हैं। वे प्रोग्रामिंग पाठ्यक्रमों में संघर्ष करते हैं और अक्सर कंप्यूटर विज्ञान पृष्ठभूमि के साथियों की तुलना में कम अंक प्राप्त करते हैं। इसी कारण एमटेक पाठ्यक्रम संशोधन के दौरान शेल स्क्रिप्टिंग को शामिल करने पर पारेख को विरोध का सामना करना पड़ा।

“छात्र स्क्रिप्टिंग के बिना कंपनियों में नहीं जा सकते या बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स में पीएचडी नहीं कर सकते,” पारेख कहती हैं। वह जोड़ती हैं कि ‘C’ ग्रेड (न्यूनतम उत्तीर्णांक) भी उन्हें उद्योग में तकनीकी बातचीत और आवश्यकताओं को समझने में सक्षम बनाता है। यह प्रोग्रामिंग का बुनियादी ज्ञान जैव विज्ञान के छात्रों के लिए सॉफ़्टवेयर इंजीनियरों के साथ अंतर पाटने के लिए आवश्यक है।

पारेख ने नेक्स्ट-जनरेशन सीक्वेंसिंग पर एक कोर्स भी डिज़ाइन किया, जिसने छात्रों के फ़ार्मास्यूटिकल कंपनियों में नौकरी के अवसरों को सीधे बढ़ाया। “हमें उद्योग की मांग के अनुसार अपने पाठ्यक्रम को अपडेट करना होता है,” वह बताती हैं।

भारत में कंप्यूटेशनल नेचुरल साइंसेज़ को अक्सर पारंपरिक कंप्यूटर विज्ञान क्षेत्रों की ओर से संदेह का सामना करना पड़ता है। “यह बहुत संकीर्ण मानसिकता है,” वह स्पष्ट रूप से कहती हैं। “कंप्यूटर साइंस शाखा में पीएचडी करने वालों की संख्या इसलिए कम है क्योंकि उन्हें बीटेक या एमटेक के बाद ही अच्छी नौकरियां मिल जाती हैं। लेकिन नेचुरल साइंसेज़ में नौकरी पाने के लिए पीएचडी करना आवश्यक है,” पारेख जोड़ती हैं।

डॉ. पारेख का हालिया शोध मरीजों में कोविड-19 की भविष्यवाणी के लिए एआई-सहायित मॉडलों पर केंद्रित है।

अकादमिक बनाम उद्योग

क़िस्सों और अनुभवों से यह अक्सर देखने को मिलता है कि विज्ञान संकायों में एक आम धारणा होती है—अनुसंधान में आप अपने लिए काम करते हैं, आप स्वयं अपने ‘बॉस’ होते हैं; जबकि उद्योग में आप किसी और के लिए काम करते हैं। पारेख इसे एक भ्रम मानती हैं। “एमटेक छात्र, विशेष रूप से वे जिन पर ऋण होता है, आर्थिक स्थिरता के लिए उद्योग की नौकरियों का लक्ष्य रखते हैं। और यह भी ज़रूरी नहीं कि हर व्यक्ति शोध के लिए उपयुक्त हो,” वह कहती हैं।

पारेख बताती हैं कि एमटेक छात्रों की आकांक्षाएँ—विशेषकर बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स जैसे क्षेत्रों में—जैव प्रौद्योगिकी, स्वास्थ्य विज्ञान और फ़ार्मास्यूटिकल उद्योगों की ओर होती हैं, न कि पारंपरिक आईटी की ओर। वह इस बात पर ज़ोर देती हैं कि छात्रों को उपयुक्त प्लेसमेंट दिलाने में संस्थान की भूमिका बेहद महत्वपूर्ण है।

“यदि संस्थान उनकी मदद नहीं करेगा, तो क्या होगा? अच्छे छात्र आना बंद कर देंगे और कार्यक्रम प्रभावित होगा।” वह आगे कहती हैं कि ऐसे विशिष्ट और अनिवार्य क्षेत्र में अच्छे कार्यक्रमों का कमजोर होना अंततः समग्र शोध और वास्तविक परिणामों पर असर डालता है।

हालांकि, वह यह भी बताती हैं कि अक्सर फैकल्टी सदस्य, अपनी प्रयोगशालाओं में तेज़-तर्रार दिमागों को लाने की चाह में, छात्रों को शोध और पीएचडी की ओर धकेलते हैं। “मुझे यह कभी पसंद नहीं आया। छात्रों को खुद तय करने दीजिए कि वे मेरे साथ शोध करना चाहते हैं या नहीं।”

वह हमेशा अपने पीएचडी छात्रों के अधिक करीब महसूस करती हैं, क्योंकि उन्हें लगता है कि युवा दिमाग नई दृष्टि और ईमानदारी लेकर आते हैं। “युवा फैकल्टी और छात्र राजनीति की बातें नहीं करते, इसलिए उनके साथ जुड़ना मुझे और अच्छा लगता है,” वह हँसते हुए कहती हैं।

उनकी पूर्व छात्रा संचारी सिरकार एक कठिन समय को याद करती हैं जब वह एक शोधपत्र के संशोधन से जूझ रही थीं। “मैं हार मानने ही वाली थी, लेकिन नीता मैम मेरे साथ बैठीं और हर संशोधन चरण में मेरा मार्गदर्शन किया।”

कोविड-19 पर शोध

हाल के वर्षों में पारेख का शोध कोविड-19 की भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) आधारित मॉडलों पर केंद्रित रहा है। आज की एआई-प्रधान दुनिया में, जहाँ एक समान समाधान अक्सर तार्किक विश्लेषण की जगह ले लेते हैं, पारेख का दृष्टिकोण एक ताज़गीपूर्ण बदलाव जैसा है।

“चेस्ट रेडियोग्राफ़ इमेज विश्लेषण मेरे समूह में डीप-लर्निंग मॉडल्स का उपयोग करते हुए किया गया पहला काम था। इसी दौरान मुझे एहसास हुआ कि मॉडल बहुत अच्छे परिणाम दे सकते हैं, लेकिन वे अनदेखे डेटा पर न तो समझाए जा सकते हैं और न ही हमेशा सामान्यीकृत किए जा सकते हैं।”

पारेख का कहना है कि जीवविज्ञान के क्षेत्र में डेटा असंतुलन आम है, जो जैविक प्रक्रियाओं की अनियमितता के कारण उत्पन्न होता है। वह बताती हैं, “हमने यह समझने की कोशिश की कि कोविड निमोनिया के कारण फेफड़ों में दिखाई देने वाले पैटर्न अन्य वायरल या बैक्टीरियल संक्रमणों से होने वाले निमोनिया से कैसे अलग होते हैं, और यह भी सुनिश्चित किया कि प्रस्तावित मॉडल वास्तव में इन्हीं पैटर्नों को पहचानकर भविष्यवाणी कर रहा है—न कि किसी अन्य तत्व को, जैसे इमेज लेबल, सीटी मशीन का कोई हिस्सा, या शरीर का कोई अन्य अंग।”

पारेख अब इस शोध को बीमारी की गंभीरता का पूर्वानुमान लगाने तक विस्तारित करना चाहती हैं, ताकि चिकित्सकों को मरीजों की स्थिति का आकलन करने और उन्हें प्राथमिकता के आधार पर वर्गीकृत करने में मदद मिल सके। उनका दृढ़ विश्वास है कि AI उपकरण रेडियोलॉजिस्ट की जगह नहीं ले सकते, लेकिन वे उन्हें अधिक सटीक निर्णय लेने और मानवीय त्रुटियों को कम करने में सहयोग कर सकते हैं।

अपने शोध को आगे बढ़ाते हुए, पारेख की टीम ने स्तन कैंसर का पता लगाने के लिए मैमोग्राम रेडियोग्राफ़ इमेज पर काम शुरू कर दिया है।

सहयोग व्यवस्था

“अपने पति के समर्थन के बिना, मैं अपनी नौकरी छोड़ देती,” पारेख स्वीकार करती हैं, यह मानते हुए कि IIIT-H में उनके करियर को संभालने में परिवार की भूमिका बेहद महत्वपूर्ण रही। वह याद करती हैं कि शुरुआती दिनों में उन्होंने कई शनिवार काम पर बिताए, जिससे अपनी बेटी के साथ समय बिताना छूट जाता था। उनकी बेटी भी जल्दी ही स्वतंत्र हो गई — कक्षा 4 तक पहुँचते-पहुँचते वह घर पर अकेले रहने में सहज हो गई थी।

उनकी माँ का अटल समर्थन उनके जीवन का दूसरा बड़ा स्तंभ था — चाहे बात पीएचडी थिसिस लिखते समय मलेरिया के कारण बिस्तर पर पड़ी रहने की हो, या शुरुआती वर्षों में उनकी बेटी की देखभाल की। इसी मजबूत पारिवारिक आधार ने पारेख को बिना किसी अवकाश के लगातार काम करते रहने की ताकत दी।

अपने हिस्से की जिम्मेदारी निभाते हुए पारेख हमेशा उन छात्रों का समर्थन करती हैं जो शैक्षणिक प्रणाली की चुनौतियों से जूझ रहे हों। जब एक तीस वर्षीया महिला पारिवारिक दायित्वों और मूल्यांकन संबंधी समस्याओं के कारण पीएचडी छोड़ने को मजबूर हुई, तो पारेख ने स्वयं उससे संपर्क किया, उसे पुनर्विचार करने और अपनी पढ़ाई जारी रखने के लिए प्रोत्साहित किया। “वह जल्द ही स्नातक होने वाली है,” पारेख मुस्कुराते हुए बताती हैं।

वर्तमान में पारेख का लक्ष्य IIIT-H के एमटेक बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स पाठ्यक्रम को पुनर्जीवित करना है, जिसे 2021 में बंद कर दिया गया था। वह इसमें डेटा साइंस से जुड़े नए तत्व जोड़ना चाहती हैं। यह नया पाठ्यक्रम दो वर्षों में फैले डोमेन-विशिष्ट और तकनीकी विषयों को शामिल करेगा, ताकि छात्रों को दोनों क्षेत्रों में मज़बूत आधार मिल सके।

पारेख का करियर प्राकृतिक विज्ञानों में निरंतर परिवर्तन और गहराती विशेषज्ञता की कहानी है। वह पिछले 20 वर्षों से IIIT-H के कंप्यूटेशनल नेचुरल साइंसेज़ विभाग में कार्यरत 11 फैकल्टी सदस्यों में एकमात्र महिला हैं। “मेरी बेटी के स्कूल में विभिन्न करियर पथों वाली महिलाओं और छात्रों के बीच एक इंटरैक्टिव सत्र आयोजित किया गया था। ऐसी गतिविधियाँ वास्तव में बदलाव लाने में मदद कर सकती हैं।”

लिंग असमानता को कम करने के लिए IIIT-H में सभी बीटेक पाठ्यक्रमों में महिलाओं के लिए अलग से स्पेशल एंट्री का प्रावधान है। “मास्टर स्तर पर हम तब तक बहुत कुछ नहीं कर सकते जब तक पर्याप्त संख्या में महिला स्नातक न हों। संस्थान स्तर पर छात्रवृत्तियाँ दी जा सकती हैं। हमारे कार्यक्रमों के बारे में जागरूकता फैलाने के लिए कॉलेजों/संस्थानों का दौरा करना भी उपयोगी हो सकता है,” वह सुझाव देती हैं।

साथ ही पारेख यह भी बताती हैं कि एमटेक बायोइन्फ़ॉर्मेटिक्स के हर बैच में लड़कियों की संख्या हमेशा अच्छी रही है — लगभग 50% या उससे अधिक।

ज़रूरी सूचना: यह लेख एआई की सहायता से हिंदी में अनुवादित किया गया है। इसमें कुछ अशुद्धियाँ या असंगतियाँ संभव हैं।

लेखक के बारे में

दिशा टंडन एक जीवविज्ञानी हैं, और उनके शोध करियर में जीवन विज्ञान के कई क्षेत्रों — कम्प्यूटेशनल बायोलॉजी, माइक्रोबायोम और जैव विविधता ज्ञान प्रबंधन — में काम शामिल रहा है। शोध के अलावा, वह वैज्ञानिक अवधारणाओं को सरल भाषा में समझाने के प्रति बेहद उत्साही हैं — सहकर्मी-समीक्षित शोधपत्रों में प्रकाशित जटिल शोध को आसान और समझने योग्य हिस्सों में बाँटकर प्रस्तुत करती हैं।

उन्होंने micro-bites.org और FEMS-microblogs के लिए भी लिखा है, जहाँ उन्होंने सूक्ष्मजीव विज्ञान और प्रायोगिक जीवविज्ञान के नवीनतम शोध पर लेख प्रकाशित किए हैं।