এই গ্রাফিন-ভিত্তিক ব্রেন ইমপ্লান্ট তার পৃষ্ঠ থেকে মস্তিষ্কের গভীরে পিয়ার করতে পারে

এই গ্রাফিন-ভিত্তিক ব্রেন ইমপ্লান্ট তার পৃষ্ঠ থেকে মস্তিষ্কের গভীরে পিয়ার করতে পারে

সময় স্ট্যাম্প: 11 জানুয়ারী, 2024 2:45 অপরাহ্ন
এই গ্রাফিন-ভিত্তিক ব্রেইন ইমপ্লান্টটি তার পৃষ্ঠের প্লাটোব্লকচেন ডেটা বুদ্ধিমত্তা থেকে মস্তিষ্কের গভীরে পিয়ার করতে পারে। উল্লম্ব অনুসন্ধান. আ.

এর আক্রমণাত্মকতা কমানোর উপায় খুঁজে বের করা মস্তিষ্ক ইমপ্লান্ট ব্যাপকভাবে তাদের সম্ভাব্য অ্যাপ্লিকেশন প্রসারিত করতে পারে. ইঁদুরের মধ্যে পরীক্ষা করা একটি নতুন ডিভাইস যা মস্তিষ্কের পৃষ্ঠে বসে থাকে-কিন্তু এখনও গভীরভাবে ক্রিয়াকলাপ পড়তে পারে-নিরাল কার্যকলাপ পড়ার নিরাপদ এবং আরও কার্যকর উপায়ের দিকে নিয়ে যেতে পারে।

ইতিমধ্যেই বিভিন্ন ধরনের প্রযুক্তি রয়েছে যা আমাদের মস্তিষ্কের অভ্যন্তরীণ কাজগুলিকে দেখতে দেয়, তবে সেগুলি সবই সীমাবদ্ধতার সাথে আসে। ন্যূনতম আক্রমণাত্মক পদ্ধতির অন্তর্ভুক্ত কার্যকরী এমআরআই, যেখানে একটি এমআরআই স্ক্যানার মস্তিষ্কে রক্ত ​​প্রবাহের পরিবর্তনের চিত্রের জন্য ব্যবহার করা হয়, এবং ইইজি, যেখানে মাথার ত্বকে স্থাপিত ইলেক্ট্রোডগুলি মস্তিষ্কের বৈদ্যুতিক সংকেতগুলি নিতে ব্যবহৃত হয়।

যদিও প্রথমটির জন্য রোগীকে একটি এমআরআই মেশিনে বসতে হয়, এবং পরবর্তীটি বেশিরভাগ অ্যাপ্লিকেশনের জন্য খুব ভুল। গোল্ড স্ট্যান্ডার্ড পদ্ধতিতে সর্বোচ্চ মানের রিডআউট পেতে মস্তিষ্কের টিস্যুর গভীরে ইলেক্ট্রোড ঢোকানো জড়িত। কিন্তু এর জন্য একটি ঝুঁকিপূর্ণ অস্ত্রোপচার পদ্ধতি প্রয়োজন, এবং দাগ এবং ইলেক্ট্রোডের অনিবার্য স্থানান্তর সময়ের সাথে সাথে সংকেতকে অবনমিত করতে পারে।

আরেকটি পদ্ধতির মধ্যে রয়েছে মস্তিষ্কের পৃষ্ঠে ইলেক্ট্রোড স্থাপন করা, যা গভীর মস্তিষ্কের ইমপ্লান্টের চেয়ে কম ঝুঁকিপূর্ণ কিন্তু অ-আক্রমণাত্মক পদ্ধতির চেয়ে বেশি নির্ভুলতা প্রদান করে। কিন্তু সাধারণত, এই ডিভাইসগুলি শুধুমাত্র মস্তিষ্কের বাইরের স্তরের নিউরনগুলির কার্যকলাপ পড়তে পারে।

এখন, গবেষকরা গ্রাফিন থেকে তৈরি ইলেক্ট্রোড সহ একটি পাতলা, স্বচ্ছ পৃষ্ঠ ইমপ্লান্ট তৈরি করেছেন যা মস্তিষ্কের গভীরে স্নায়বিক কার্যকলাপ পড়তে পারে। পদ্ধতিটি বাইরের স্তর এবং পৃষ্ঠের নীচের স্তরগুলির মধ্যে সংকেতগুলির মধ্যে সম্পর্ক উন্মোচন করতে মেশিন লার্নিংয়ের উপর নির্ভর করে।

"আমরা এই প্রযুক্তির মাধ্যমে নিউরাল রেকর্ডিংয়ের স্থানিক নাগালের প্রসারিত করছি," ডুইগু কুজুম, ইউসি সান দিয়েগোর একজন অধ্যাপক যিনি গবেষণার নেতৃত্ব দিয়েছেন, বলেছেন একটি প্রেস রিলিজ. "যদিও আমাদের ইমপ্লান্ট মস্তিষ্কের পৃষ্ঠে থাকে, তবে এর নকশা শারীরিক সংবেদনের সীমা অতিক্রম করে যে এটি গভীর স্তর থেকে স্নায়বিক কার্যকলাপ অনুমান করতে পারে।"

ডিভাইসটি নিজেই একটি পাতলা পলিমার স্ট্রিপ থেকে তৈরি করা হয়েছে যা মাত্র 20 মাইক্রোমিটার জুড়ে ক্ষুদ্র গ্রাফিন ইলেক্ট্রোডের ঘন অ্যারের সাথে এমবেড করা হয়েছে এবং একটি সার্কিট বোর্ডের সাথে অতি-পাতলা গ্রাফিন তারের দ্বারা সংযুক্ত। গ্রাফিন ইলেক্ট্রোডকে এই আকারে সঙ্কুচিত করা একটি উল্লেখযোগ্য চ্যালেঞ্জ, লেখকরা বলছেন, কারণ এটি তাদের প্রতিবন্ধকতা বাড়ায় এবং তাদের কম সংবেদনশীল করে তোলে। তারা ইলেকট্রন প্রবাহকে উত্সাহিত করার জন্য ইলেক্ট্রোডগুলিতে প্ল্যাটিনাম কণা জমা করার জন্য একটি বেসপোক ফ্যাব্রিকেশন কৌশল ব্যবহার করে এটিকে ঘিরে ফেলেছে।

গুরুত্বপূর্ণভাবে, ইলেক্ট্রোড এবং পলিমার স্ট্রিপ উভয়ই স্বচ্ছ। যখন দলটি ইঁদুরের মধ্যে যন্ত্রটি ইমপ্লান্ট করে, গবেষকরা প্রাণীদের মস্তিষ্কের গভীরে ইমপ্লান্টের মাধ্যমে লেজারের আলো জ্বালাতে সক্ষম হন। এটি একই সাথে পৃষ্ঠ থেকে বৈদ্যুতিকভাবে এবং গভীর মস্তিষ্কের অঞ্চল থেকে অপটিক্যালি রেকর্ড করা সম্ভব করেছে।

এই রেকর্ডিংগুলিতে, দলটি বাইরের স্তর এবং ভিতরের স্তরগুলির মধ্যে কার্যকলাপের মধ্যে একটি সম্পর্ক আবিষ্কার করেছে। সুতরাং, তারা একটি থেকে অন্যটির ভবিষ্যদ্বাণী করতে মেশিন লার্নিং ব্যবহার করতে পারে কিনা তা দেখার সিদ্ধান্ত নিয়েছে। তারা দুটি ডেটা প্রবাহে একটি কৃত্রিম নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষিত করেছে এবং আবিষ্কার করেছে যে এটি মস্তিষ্কের গভীর অঞ্চলে নিউরন এবং একক কোষের জনসংখ্যায় ক্যালসিয়াম আয়নগুলির কার্যকলাপের পূর্বাভাস দিতে পারে - স্নায়বিক কার্যকলাপের একটি সূচক৷

মস্তিষ্কের কার্যকলাপ পরিমাপ করার জন্য অপটিক্যাল পন্থা ব্যবহার করা একটি শক্তিশালী কৌশল, তবে এটির জন্য বিষয়ের মাথাটি একটি মাইক্রোস্কোপের নীচে স্থির করা প্রয়োজন এবং মাথার খুলি খোলা থাকার জন্য, এটি বাস্তবসম্মত পরিস্থিতিতে সংকেত পড়ার জন্য অবাস্তব করে তোলে। শুধুমাত্র পৃষ্ঠের বৈদ্যুতিক রিডিংয়ের উপর ভিত্তি করে একই তথ্য ভবিষ্যদ্বাণী করতে সক্ষম হওয়া বাস্তবতাকে ব্যাপকভাবে প্রসারিত করবে।

"আমাদের প্রযুক্তিটি দীর্ঘমেয়াদী পরীক্ষাগুলি পরিচালনা করা সম্ভব করে যাতে বিষয়টি ঘুরে বেড়ানো এবং জটিল আচরণগত কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে," বলেছেন মেহরাদাদ রামেজানি, একটি এর সহ-প্রথম লেখক কাগজ প্রকৃতি ন্যানো প্রযুক্তি গবেষণার উপর। "এটি গতিশীল, বাস্তব-বিশ্বের পরিস্থিতিতে স্নায়ু কার্যকলাপের আরও ব্যাপক বোঝার প্রদান করতে পারে।"

যদিও প্রযুক্তিটি এখনও মানুষের মধ্যে ব্যবহার থেকে অনেক দূরে। বর্তমানে, দলটি শুধুমাত্র পৃথক ইঁদুরে রেকর্ড করা অপটিক্যাল এবং বৈদ্যুতিক সংকেতের মধ্যে পারস্পরিক সম্পর্ক শেখার ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে। এটি অসম্ভাব্য যে এই মডেলটি একটি ভিন্ন মাউসে পৃষ্ঠের সংকেত থেকে গভীর মস্তিষ্কের কার্যকলাপের পূর্বাভাস দিতে ব্যবহার করা যেতে পারে, একজন ব্যক্তিকে ছেড়ে দিন।

এর অর্থ হল পদ্ধতিটি কাজ করার আগে সমস্ত ব্যক্তিকে মোটামুটি আক্রমণাত্মক ডেটা সংগ্রহ প্রক্রিয়ার মধ্য দিয়ে যেতে হবে। লেখকরা স্বীকার করেছেন যে অপটিক্যাল এবং বৈদ্যুতিক ডেটার মধ্যে উচ্চ স্তরের সংযোগ খুঁজে পেতে আরও কিছু করা দরকার যা মডেলগুলিকে ব্যক্তি জুড়ে সাধারণীকরণ করতে দেয়।

কিন্তু মস্তিষ্ক থেকে অপটিক্যাল এবং বৈদ্যুতিক রিডিং উভয়ই চালানোর জন্য প্রয়োজনীয় প্রযুক্তির দ্রুত উন্নতির কারণে, পদ্ধতিটি আরও সম্ভাব্য হয়ে উঠতে বেশি সময় লাগবে না। এবং এটি চূড়ান্তভাবে প্রতিযোগী প্রযুক্তির চেয়ে বিশ্বস্ততা এবং আক্রমণাত্মকতার মধ্যে একটি ভাল ভারসাম্য স্থাপন করতে পারে।

ইমেজ ক্রেডিট: একটি পাতলা, স্বচ্ছ, নমনীয় ব্রেন ইমপ্লান্ট মস্তিষ্কের পৃষ্ঠে বসে থাকে যাতে এটি ক্ষতি না হয়, কিন্তু AI এর সাহায্যে, এটি এখনও পৃষ্ঠের নীচে গভীর কার্যকলাপ অনুমান করতে পারে। ডেভিড বেলট/ইউসি সান দিয়েগো জ্যাকবস স্কুল অফ ইঞ্জিনিয়ারিং

সময় স্ট্যাম্প:

থেকে আরো এককতা হাব