ब्रेन मैप्स चार्ट का अब तक का सबसे बड़ा संग्रह, आजीवन प्लेटोब्लॉकचैन डेटा इंटेलिजेंस में मस्तिष्क कैसे बदलता है। लंबवत खोज। ऐ.

ब्रेन मैप्स चार्ट का अब तक का सबसे बड़ा संग्रह मस्तिष्क जीवन भर में कैसे बदलता है

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हमारा मस्तिष्क अद्वितीय बर्फ के टुकड़े हैं जो जीवन भर आकार बदलते रहते हैं। फिर भी व्यक्तिगत भिन्नताओं के नीचे दबी एक सामान्य प्रक्रिया है, जिसमें बचपन के दौरान मस्तिष्क तेजी से बढ़ता है और फिर उम्र के साथ धीरे-धीरे कम होने लगता है।

लेकिन यह एक औसत मस्तिष्क के जीवनकाल का एक अपरिष्कृत रेखाचित्र मात्र है। हम क्या खो रहे हैं?

अंतर्राष्ट्रीय वैज्ञानिकों की एक टीम ने हमें ब्रेनचार्ट नामक एक उल्लेखनीय परियोजना के साथ पहला उत्तर दिया। एक टूर डे फोर्स में में पिछले सप्ताह प्रकाशित अध्ययन प्रकृति, उन्होंने जन्म से पहले से लेकर मृत्यु तक, संपूर्ण मानव जीवन काल को कवर करते हुए लगभग 125,000 मस्तिष्क स्कैन को संयोजित किया। सबसे कम उम्र का नमूना गर्भधारण के 15 सप्ताह बाद का था; सबसे बुजुर्ग, शतायु।

साथ में, डेटा ने मानव जीवनकाल में मस्तिष्क की यात्रा की एक एनिमेटेड तस्वीर चित्रित की। अभूतपूर्व विस्तार से, इसमें बताया गया कि "औसत" मस्तिष्क कैसे बढ़ता है, परिपक्व होता है और उम्र के साथ घटता है, और औसत प्रक्रिया की तुलना अल्जाइमर जैसी बीमारियों से पीड़ित लोगों की प्रक्रिया से की जाती है। इससे भी अधिक प्रभावशाली बात यह है कि अध्ययन ने व्यक्तिगत मतभेदों को दूर करने के बजाय गले लगा लिया। मस्तिष्क के विकास प्रक्षेपवक्र को दर्शाने वाली एक साफ रेखा के बजाय, परिणाम एक ही दिशा में कई रेखाचित्रों की तरह होते हैं - प्रत्येक अद्वितीय, लेकिन साथ में मस्तिष्क के विकास पर प्रकाश डालते हुए एक विस्तृत रेखाचित्र बनाते हैं।

“एक बहुत ही ठोस वैश्विक प्रयास के माध्यम से हम जो चीजें करने में सक्षम हैं, उनमें से एक है पूरे जीवन काल में डेटा को एक साथ जोड़ना। अध्ययन के सह-नेतृत्व करने वाले कैंब्रिज विश्वविद्यालय के डॉ. रिचर्ड बेथलेहम ने कहा, "यह हमें मस्तिष्क में होने वाले बहुत शुरुआती, तीव्र परिवर्तनों और उम्र बढ़ने के साथ लंबे, धीमी गति से होने वाले बदलावों को मापने की अनुमति देता है।"

अभी के लिए, चार्ट मुख्य रूप से अनुसंधान के लिए उपयोग किए जाते हैं, इसलिए अलग-अलग टीमें किसी भी उम्र में होने वाले सूक्ष्म परिवर्तनों को उजागर करने के लिए खजाने की खोज कर सकती हैं - उदाहरण के लिए, ऑटिज्म, मनोभ्रंश या अन्य न्यूरोलॉजिकल समस्याओं के चेतावनी संकेतों की तलाश करना। वैज्ञानिकों का मार्गदर्शन करने के लिए पहले कदम के रूप में चार्ट में पहले से ही 165 अलग-अलग डायग्नोस्टिक लेबल हैं।

इतने बड़े पैमाने पर भी, चार्ट केवल पहला संस्करण है। संपूर्ण कार्य खुला स्रोत है (आप इसे यहां क्लिक कर सकते हैं), प्रकाशित उपकरण के साथ जो अन्य योगदानकर्ताओं को अपने मस्तिष्क स्कैन डेटा को चार्ट से मिलान करने की अनुमति देता है।

बेथलहम ने कहा, "आप कल्पना कर सकते हैं कि उनका उपयोग अल्जाइमर जैसी स्थितियों के लिए जांच किए गए मरीजों का मूल्यांकन करने में मदद के लिए किया जा रहा है, उदाहरण के लिए, डॉक्टरों को न्यूरोडीजेनेरेशन के संकेतों को पहचानने की इजाजत देता है कि मरीज के मस्तिष्क की मात्रा उनके साथियों की तुलना में कितनी तेजी से बदल गई है।"

मस्तिष्क के लिए एक विकास चार्ट

हममें से अधिकांश को यह याद है: दीवार के सहारे अपनी पीठ टिकाकर खड़े होना, जबकि माता-पिता हमारी ऊंचाई को चिह्नित कर रहे थे।

यह बच्चे के विकास पर नज़र रखने का एक क्लासिक, कम तकनीक वाला तरीका है। अठारहवीं शताब्दी के उत्तरार्ध में, व्यक्तिगत विकास रेखाओं को बच्चे के विकासात्मक प्रक्षेपवक्र के एक मानक माप के रूप में विकास चार्ट में समेकित किया गया था, जिसमें वजन, ऊंचाई और सिर की परिधि प्रमुख उपाय थे।

प्रौद्योगिकी बहुत आगे बढ़ चुकी है। सिर के चारों ओर मापने वाला टेप लपेटना भूल जाइए। अब हमारे पास मस्तिष्क की संरचना पर सीधे नज़र डालने के लिए शक्तिशाली एमआरआई (चुंबकीय अनुनाद इमेजिंग) स्कैनर हैं। मस्तिष्क मानचित्र अब हैं दस सेंट भी एक दर्जन से अधिक, उस लिंक वाले मानचित्रों से मस्तिष्क संरचना के लिए जीन अभिव्यक्ति, करने के लिए नैनो पैमाने पुनर्निर्माण जो एआई को मस्तिष्क जैसी गणनाओं की ओर प्रेरित करने में मदद कर सकता है।

जिस चीज की कमी है वह मस्तिष्क की शारीरिक रचना का एक विकास चार्ट है जो हमारे पूरे जीवनकाल को कवर करता है।

पेंसिल्वेनिया विश्वविद्यालय में डॉ. जैकब सेडलिट्ज़ के साथ साझेदारी करते हुए, गतिशील जोड़ी ने लगभग असंभव परियोजना को आगे बढ़ाने का फैसला किया: ब्रेनचार्ट, हमारे जीवनकाल के 100 वर्षों में एमआरआई मस्तिष्क स्कैन का एक मानकीकृत ओपन-सोर्स डेटाबेस। ग्रोथ चार्ट के समान, ब्रेनचार्ट मस्तिष्क के विकास और उम्र बढ़ने में विकारों से निपटने के लिए एक संदर्भ के रूप में काम करेगा।

"इससे प्रभावी रूप से न्यूरोलॉजिस्ट को इस प्रश्न का उत्तर देने की अनुमति मिलनी चाहिए 'यह क्षेत्र असामान्य दिखता है लेकिन कितना असामान्य दिखता है?'" बेथलहम ने समझाया।

मस्तिष्क सुपर कंप्यूटर से मिलता है

मस्तिष्क स्कैन मुश्किल हैं. स्कैनर हार्डवेयर, प्रोसेसिंग सॉफ्टवेयर और प्रत्येक छवि को अद्वितीय बनाने वाले एक दर्जन अन्य कारकों के आधार पर कोई भी मस्तिष्क थोड़ा अलग दिख सकता है। अनुवाद? उनका एक साथ विलय करना एक दुःस्वप्न है, खासकर जब सैकड़ों-हजारों छवियों के साथ काम कर रहे हों। यह समान फ़ोटो को एक साथ फ़ोटोशॉप करने का प्रयास करने जैसा है, लेकिन प्रत्येक को एक अलग कैमरे, एक्सपोज़र सेटिंग्स, प्रकाश की स्थिति और रिज़ॉल्यूशन के साथ लिया गया था। वास्तविक डेटा क्या है और शोर क्या है?

टीम ने सबसे पहले विश्व स्वास्थ्य संगठन (डब्ल्यूएचओ) द्वारा अनुशंसित जीएएमएलएसएस नामक एक सॉफ्टवेयर ढांचे का उपयोग किया। फ्रेमवर्क उन डेटा को निर्देशित करने में मदद करता है जो रैखिक नहीं हैं - यानी, डेटा हमेशा समय के साथ एक जैसा नहीं बदलता है, जो मस्तिष्क के विकास प्रक्षेपवक्र के लिए बिल्कुल सही है।

इसके बाद मस्तिष्क स्कैन को समेकित करने का पेचीदा काम आता है। लगभग 100 अध्ययनों से निकालकर, टीम ने एमआरआई डेटा को मस्तिष्क में चार मुख्य स्थलों पर मैप किया। कुछ क्लासिक हैं, जैसे ग्रे पदार्थ की कुल मात्रा - न्यूरॉन्स का शरीर जो एमआरआई स्कैन पर भूरे रंग की गहरी छाया है - और सफेद पदार्थ, उनकी विलो शाखाएं। एक ऐप की तरह जो अलग-अलग चेहरों को एक साथ मिलाने के लिए चेहरे की विशेषताओं का उपयोग करता है, इन सेटपॉइंट्स ने टीम को सभी डेटा को मानकीकृत करने में मदद की।

इसमें लगभग दो मिलियन घंटे के कंप्यूटिंग समय में जबरदस्त सुपरकंप्यूटिंग शक्ति लगी। सीडलिट्ज़ ने कहा, "यह वास्तव में कैम्ब्रिज में उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग क्लस्टर तक पहुंच के बिना संभव नहीं होता।"

कुछ आश्चर्यजनक रुझान तुरंत सामने आ गए। लगभग छह साल की उम्र तक लोगों के मस्तिष्क में ग्रे मैटर की मात्रा बढ़ गई, जब यह "लगभग रैखिक तरीके से" घटने लगी। लेखकों ने कहा कि शिखर पहले की तुलना में तीन साल से अधिक बाद में आया है, जैसा कि पहले छोटे अध्ययनों में देखा गया था। मस्तिष्क के गहरे हिस्सों में ग्रे मैटर, स्मृति और भावनाओं का केंद्र, घटने से पहले लगभग 15 साल की उम्र तक विस्तारित हुआ।

इसके विपरीत, श्वेत पदार्थ की मात्रा - मुड़ने वाली शाखाएं जो तंत्रिका नेटवर्क बनाती हैं - जब लोग 20 वर्ष के उत्तरार्ध में थे, तब 50 पर तेजी से गिरावट आई। गहराई से खोज करने पर, टीम को सफेद पदार्थ की तुलना में ग्रे पदार्थ की मात्रा में तेज बदलाव मिला। मस्तिष्क का विकास जन्म के पहले महीने से लेकर लगभग तीन वर्ष के बीच होता है। टीम ने कहा, यह एक ऐसा विभक्ति बिंदु है जो पिछले अध्ययनों में नहीं पाया गया था।

क्लीनिक पर जाएं?

पूरे जीवनकाल में एक स्वस्थ संदर्भ मस्तिष्क स्थापित करने के बाद, टीम ने मस्तिष्क विकार वाले लोगों के मस्तिष्क स्कैन को आगे बढ़ाया। प्रत्येक मैच को यह दिखाने के लिए एक स्कोर दिया गया था कि वे चार्ट के कितने करीब थे, उच्च स्कोर का मतलब सामान्य मस्तिष्क विकास और उम्र बढ़ने के प्रक्षेपवक्र से अधिक विचलन था।

कुल मिलाकर, अल्जाइमर रोग में सबसे बड़ा अंतर दिखा। यह आश्चर्य की बात नहीं है - बाद के चरणों में, विकार मस्तिष्क के उन हिस्सों में न्यूरॉन्स को नष्ट कर देता है जो स्मृति को नियंत्रित करते हैं। महिला रोगियों में ग्रे मैटर की मात्रा में अंतर विशेष रूप से प्रमुख था। अन्य समूह जो विचलित हुए उनमें सिज़ोफ्रेनिया और मनोदशा और चिंता विकार शामिल थे।

मैच अत्यधिक विश्वसनीय थे. टीम ने कहा, जीवन के सभी चरणों में, मस्तिष्क विकार वाले लोगों में "नैदानिक ​​​​श्रेणी की परवाह किए बिना" स्कोर अधिक रहा।

इसका मतलब यह नहीं है कि ब्रेनचार्ट नैदानिक ​​उपयोग के लिए तैयार है। पारंपरिक विकास चार्ट के साथ भी, लेखकों ने समझाया, जब किसी व्यक्तिगत बच्चे की बात आती है तो हमें महत्वपूर्ण चेतावनियों और बारीकियों पर विचार करने की आवश्यकता होती है। मस्तिष्क की जटिलता के साथ, आकार हमेशा कार्य के साथ संबंधित नहीं होता है, और "मस्तिष्क चार्ट की नैदानिक ​​​​निदान उपयोगिता को मान्य करने के लिए काफी आगे के शोध की आवश्यकता होगी।"

संबंधित सॉफ्टवेयर के साथ डेटासेट को ऑनलाइन जारी करके, टीम को परियोजना को और आगे बढ़ाने की उम्मीद है। अभी के लिए, डेटा यूरोपीय विरासत के लोगों से है, जो अक्सर दुनिया के अन्य हिस्सों पर नज़र रखते हैं।

“यह न्यूरोइमेजिंग के लिए एक मानकीकृत संदर्भ चार्ट स्थापित करने की दिशा में पहला कदम है। इसीलिए हमने वेबसाइट बनाई है और सहयोगियों का एक बड़ा नेटवर्क बनाया है। हम उम्मीद करते हैं कि नए डेटा उपलब्ध होते ही हम चार्ट को लगातार अपडेट करेंगे और इन मॉडलों पर निर्माण करेंगे,'' सीडलिट्ज़ ने कहा।

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