Katrin Amunts, neuroscientist: मानव मस्तिष्क सभी स्तरों पर एक दूसरे से अलग है

मानव मस्तिष्क परियोजना ब्रेन एटलस, जो कुछ ही दिन पहले एक दशक के बाद पूरा हुआ है, यूरोपीय यूनियन द्वारा वित्त पोषित सबसे बड़ी वैज्ञानिक चुनौतियों में से एक है।

Katrin Amunts, neuroscientist: "मानव मस्तिष्क सभी स्तरों पर एक दूसरे से अलग है"


About Katrin Amunts neuroscientist

Katrin Amunts एक जर्मन न्यूरोसाइंटिस्ट हैं। Katrin Amunts डसेलडोर्फ विश्वविद्यालय में सी. और ओ. वोग्ट इंस्टीट्यूट फॉर ब्रेन रिसर्च की प्रोफेसर हैं। और फोर्सचुंग्सजेंट्रम जूलिच में आईएनएम-1 में न्यूरोसाइंस और मेडिसिन संस्थान की निदेशक भी हैं। Katrin Amunts दुनिया में ब्रेन मैपिंग में सबसे प्रमुख न्यूरोवैज्ञानिकों में से एक हैं। वह मानव मस्तिष्क परियोजना की वैज्ञानिक अनुसंधान निदेशक हैं।


ब्रेन मैपिंग के विशेषज्ञ और हमारे समय के सबसे प्रासंगिक न्यूरोसाइंटिस्टों में से एक कैटरीन अमंट्स के लिए, मस्तिष्क सबसे रोमांचक और जटिल प्रणाली है, जिसका अध्ययन किया जा सकता है। मस्तिष्क की जटिलता कई स्थानिक और उसके संगठन में निहित है। अस्थायी पैमाने: आणविक स्तर से लेकर बड़े संज्ञानात्मक तंत्र तक जो हमें बोलने या याद रखने की अनुमति देते हैं। उस मिलीसेकेंड से जिसमें इसकी कोशिकाएं हमारे जीवन भर होने वाले परिवर्तनों पर प्रतिक्रिया करती हैं।


2016 से, अमंट्स स्मारकीय मानव मस्तिष्क परियोजना (एचबीपी) के वैज्ञानिक निदेशक भी रहे हैं, जो यूरोपीय यूनियन द्वारा वित्त पोषित अब तक की सबसे बड़ी वैज्ञानिक चुनौतियों में से एक है, जो एक दशक के रिसर्च के बाद पिछले सितंबर में संपन्न हुई। इसके ढांचे के भीतर, मिर्गी, न्यूरोडीजेनेरेटिव रोगों, सिज़ोफ्रेनिया और अंधापन के उपचार में सुधार के लिए मस्तिष्क गतिविधि का अनुकरण करने में सक्षम आभासी मॉडल बनाने के लिए सुपर कंप्यूटर का उपयोग किया गया है। तंत्रिका विज्ञान और प्रौद्योगिकी के बीच एक संलयन जिसमें 19 देशों के 155 संस्थानों ने सहयोग किया है और जिसके परिणामस्वरूप 3,000 से अधिक वैज्ञानिक प्रकाशन हुए हैं, कृत्रिम बुद्धिमत्ता में प्रगति हुई है, इस अंग का सबसे विस्तृत त्रि-आयामी डिजिटल एटलस और ईब्रेंस नामक एक डिजिटल अनुसंधान बुनियादी ढांचा तैयार हुआ है। जो दुनिया भर के सभी शोधकर्ताओं के लिए उपलब्ध रहेगा।



Q 1. क्या एचबीपी ने अपना उद्देश्य पूरा कर लिया है?

एचबीपी ने आईसीटी (सूचना और संचार प्रौद्योगिकी) आधारित अनुसंधान के साथ मानव मस्तिष्क की गहरी समझ में योगदान देने और इसे चिकित्सा, नई प्रौद्योगिकियों और कंप्यूटर विज्ञान में स्थानांतरित करने की मांग की है। हमने इसे EBRAINS के माध्यम से किया है, जिसमें मस्तिष्क एटलस जैसे कई उपकरण शामिल हैं, और इसमें हमारे मस्तिष्क और अन्य जानवरों के हजारों अलग-अलग डेटा हैं। यह हमें आणविक, सेलुलर, तंत्रिका नेटवर्क या पूरे मस्तिष्क स्तर पर सिमुलेशन विकसित करने और सुपर कंप्यूटर या न्यूरोमॉर्फिक कंप्यूटिंग उपकरणों पर विश्लेषण चलाने की अनुमति देता है।


Q 2. ब्रेन एटलस और वर्चुअल ब्रेन कैसे काम करते हैं?

एटलस गूगल मैप्स की तरह है, लेकिन मस्तिष्क के लिए। आणविक या सेलुलर संरचना पर, न्यूरोनल कनेक्टिविटी पर बहुत अलग-अलग मानचित्र हैं। और हम उन्हें जोड़ सकते हैं और सूक्ष्म से स्थूल तक जा सकते हैं। एचबीपी एटलस में 200 से अधिक सूक्ष्म संरचनात्मक रूप से परिभाषित क्षेत्र शामिल हैं, जो दुनिया के किसी भी अन्य एटलस से अधिक है। यह बहुत सटीक है, यह विषयों के बीच मस्तिष्क क्षेत्रों की भिन्नता को पकड़ता है, तथाकथित अंतर-विषय परिवर्तनशीलता, जो रोगियों के इलाज के लिए आवश्यक है। 

वर्चुअल ब्रेन एक न्यूरोइंफॉर्मेटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है जो नैदानिक उद्देश्यों के लिए व्यक्तिगत डिजिटल मॉडल के विकास की अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, मिर्गी सर्जरी की योजना बनाना या इलेक्ट्रोड के स्थान में सुधार करना जो पार्किंसंस रोग में मस्तिष्क की गहरी उत्तेजना की अनुमति देता है जब दवाएं प्रभावी नहीं रह जाती हैं।



Katrin Amunts, neuroscientist: "मानव मस्तिष्क सभी स्तरों पर एक दूसरे से अलग है"



Q 3. क्या हमारा दिमाग एक दूसरे से बहुत अलग है?

हां, सभी स्तरों पर। सूक्ष्म से लेकर कोशिकीय तक, संपूर्ण मस्तिष्क तक। इसीलिए हमारा एटलस 10 अलग-अलग मानव मस्तिष्कों, पांच पुरुषों और पांच महिलाओं के सूक्ष्म संरचनात्मक मानचित्रों पर आधारित है। हम संभाव्य मानचित्र प्रदान करते हैं। वे एटलस जानकारी के साथ किसी मरीज के न्यूरोइमेजिंग या शारीरिक डेटा को जोड़कर उस संभावना को दर्शाते हैं जिसके साथ आप एक निश्चित स्थिति में एक निश्चित मस्तिष्क क्षेत्र पा सकते हैं।


Q 4. क्या महिलाओं और पुरुषों का दिमाग अलग-अलग होता है?

समानताएं अधिक हैं, लेकिन लिंग-विशिष्ट अंतर भी हैं। कार्यात्मक स्तर पर, भाषा या स्थानिक नेविगेशन में अंतर हैं। संरचनात्मक स्तर पर, दृश्य प्रांतस्था या भाषा से संबंधित क्षेत्रों में अंतर हैं। लेकिन क्योंकि हमारे पास इतनी व्यापक अंतर-विषय परिवर्तनशीलता है, इसलिए सूक्ष्म संरचनात्मक अंतर के कार्यात्मक महत्व को समझना मुश्किल है। उदाहरण के लिए, महिलाओं और पुरुषों के बीच बुद्धिमत्ता के माप अलग-अलग नहीं होते हैं, विकासवाद ने एक निश्चित लक्ष्य को प्राप्त करने के लिए अलग-अलग रणनीतियाँ चुनी हैं। वे अलग-अलग हैं, लेकिन जरूरी नहीं कि यह फायदे या नुकसान से संबंधित हो।


Q 5. अपने पद तक पहुंचने के लिए, क्या आपको उन चुनौतियों से भिन्न चुनौतियों का सामना करना पड़ा है जिनका सामना एक आदमी को करना पड़ता?

ये कहना मुश्किल है प्रबंधन पदों पर पुरुषों और महिलाओं के बीच असंतुलन है और शुरू से ही मेरा एक उद्देश्य उस स्थिति को बदलना था। इतने बड़े प्रोजेक्ट के लिए हमारे पास संभावनाएं हैं और हमने सलाह देने के लिए बाहरी कंपनियों को आमंत्रित किया है। इस प्रकार, हमने जागरूकता बढ़ाने वाली गतिविधियाँ और लिंग-संतुलित कॉल या सम्मेलन विकसित किए हैं। एक शोधकर्ता के रूप में, लिंग संतुलन का समर्थन करने में मेरी विशेष रुचि थी, क्योंकि एक सामाजिक आयाम के अलावा कौन नेतृत्व करता है, कौन दिखाई देने वाला चेहरा है - इसका एक वैज्ञानिक आयाम भी है और चिकित्सा के लिए इसके प्रत्यक्ष परिणाम भी हैं। कई उपचारों का परीक्षण केवल पुरुष समूहों में किया गया है, लेकिन महिला शरीर कुछ अलग तरह से प्रतिक्रिया करते हैं। हमने बहुत कुछ हासिल किया है, लेकिन हम अभी भी संतुष्ट नहीं हो सकते।


Q 6. यदि आपको केवल एक चीज़ पर प्रकाश डालना हो जो आप 10 साल पहले नहीं जानते थे, तो वह क्या होगी?

मुझे इस बात में दिलचस्पी है कि मस्तिष्क को क्षेत्रों में कैसे विभाजित किया जाता है, और इन दस वर्षों में हमने सीखा है कि यह जितना हमने सोचा था उससे कहीं अधिक खंडित है। इसके अलावा, इसे पदानुक्रमित सिद्धांतों के अनुसार विभाजित किया गया है, यह सिर्फ एक मोज़ेक नहीं है। एक उदाहरण ब्रोका का क्षेत्र है, जो भाषा के लिए जिम्मेदार है। हम इसके बारे में 160 वर्षों से जानते हैं और हमेशा यह माना जाता था कि यह दो क्षेत्रों, 44 और 45 में विभाजित था। अब हम जानते हैं कि पूरे क्षेत्र में एक दर्जन से अधिक क्षेत्र हैं और इसके ऊपर एक पूरा समूह है, और एक इसके नीचे पूरा झुंड।


Q 7. अगले दशक में आप क्या हासिल करना चाहेंगे?

एक बड़ी चुनौती मस्तिष्क संगठन के विभिन्न स्तरों के बीच संबंधों को समझना है। आज भी, बहुत सारा शोध उस संगठन के एक पहलू पर केंद्रित है, लेकिन इन विभिन्न पैमानों को पाटना आवश्यक है। यह अब EBRAINS के साथ तेजी से संभव है। डिजिटलीकरण के बिना हम इस जटिलता का समाधान नहीं कर सकते। हमें सुपर कंप्यूटर, मॉर्फिक कंप्यूटर और क्वांटम कंप्यूटर की आवश्यकता है। मैं तंत्रिका विज्ञान, कंप्यूटर विज्ञान और प्रौद्योगिकी के बीच काफी प्रगति और तालमेल देखता हूं।



Katrin Amunts, neuroscientist: "मानव मस्तिष्क सभी स्तरों पर एक दूसरे से अलग है"



Q 8. हमने इस बारे में क्या सीखा है कि न्यूरॉन्स और मस्तिष्क के ऊतक खुद को कैसे ठीक करते हैं या नवीनीकृत करते हैं?

फ़ंक्शन को पुनर्स्थापित करने के विभिन्न तरीके हैं। नए न्यूरॉन्स का निर्माण हो सकता है, लेकिन मानव मस्तिष्क में यह केवल हिप्पोकैम्पस जैसे कुछ क्षेत्रों में ही प्रदर्शित होता है। ईमानदारी से कहें तो इसे प्रदर्शित करना भी कठिन है। और हमें यह कल्पना नहीं करनी चाहिए कि वे मांसपेशियों या त्वचा कोशिकाओं की तरह नवीनीकृत होते हैं; न्यूरॉन्स में फैलने और परिपक्व होने की कुछ क्षमता होती है, लेकिन यह स्पष्ट नहीं है कि यह कार्य को बहाल कर सकता है या इसे बेहतर बना सकता है। हम जानते हैं कि न्यूरॉन्स के बीच सिनैप्टिक ट्रांसमिशन की प्रभावकारिता को बढ़ाना संभव है। हम यह भी जानते हैं कि मस्तिष्क के पास मस्तिष्क क्षेत्रों को एक-दूसरे से जोड़ने के कई समानांतर तरीके हैं, यह बहुत ही अनावश्यक है। यह हमें अन्य तंत्रिका नेटवर्क के माध्यम से उसी प्रश्न को हल करने में मदद करता है। इस प्रकार, कार्यों और क्षमताओं को बहाल करना एक अंग के रूप में, एक प्रणाली के रूप में मस्तिष्क की उपलब्धि है।


Q 9. यदि प्राथमिक इंजन विफल हो जाता है, क्या मस्तिष्क में द्वितीयक या तृतीयक इंजन होते हैं ?

अतिरेक का तात्पर्य कनेक्टिविटी से है। 86 अरब न्यूरॉन्स हैं और प्रत्येक में दस हजार सिनैप्स हैं, कम से कम कॉर्टेक्स में। फिर हमारे पास दो या तीन मिलियन किलोमीटर अक्षतंतु और डेन्ड्राइट हैं। यह एक एकल कोशिका नहीं है जो किसी अन्य कोशिका पर प्रोजेक्ट करती है जो कोई कार्य करती है, हमेशा कोशिकाओं के समूह और समूह होते हैं। और ये समूह नेटवर्क बनाते हैं। हम कनेक्टिविटी को एक पदानुक्रमित प्रणाली के रूप में भी देखते हैं। हमारे पास नेटवर्कों के नेटवर्क हैं। अभी बहुत लचीलापन है.


Q 10. क्या आप एक उदाहरण दे सकते हैं?

एक प्रयोग में, मैंने विषयों से हर दो सेकंड में अलग-अलग फूलों के नाम बताने को कहा। ऐसा करने के विभिन्न तरीके हैं। पहली बात जो मन में आए उसे वर्णानुक्रम में कहकर, या बगीचे में जाकर जो दिखे उसे गिनकर। ये एक सरल अर्थ संबंधी प्रश्न का उत्तर देने की अलग-अलग रणनीतियाँ हैं जो एक ही संज्ञानात्मक कार्य को पूरा करने के लिए विभिन्न नेटवर्क का उपयोग करती हैं। यह तब भी लागू होता है जब हम लिंग भेद और स्थानिक नेविगेशन की बात करते हैं। महिलाएं खुद को स्थलों के आधार पर अधिक उन्मुख करती हैं। जब आप पीला घर देखें, तब तक दाएं मुड़ें जब तक आप बेकरी तक न पहुंच जाएं। जबकि पुरुष अक्सर भौगोलिक अभिविन्यास का पालन करते हैं। पूर्व की ओर जाएं, फिर दाएं मुड़ें। सवाल यह नहीं है कि उनमें से कोई भी रणनीति बेहतर है या नहीं, दोनों ही सफल हो सकती हैं।


Q 11. यह स्ट्रोक के मामले में भी लागू होगा ?

हां, स्ट्रोक के बाद, पुनर्वास कुछ जिम्मेदारियों को संभालने के लिए पेनुम्ब्रा क्षेत्र (स्ट्रोक क्षेत्र के एक परिधीय) में ऊतक को सक्रिय करने का प्रयास कर सकता है, और यह सीखा जा सकता है। लॉज़ेन में सहकर्मियों ने रीढ़ की हड्डी के पूर्ण अनुप्रस्थ घाव के कारण पक्षाघात के बाद रोगियों के लिए एक उत्तेजना विधि विकसित की है। वे चोट के नीचे रीढ़ की हड्डी को उत्तेजित करने का प्रबंधन करते हैं ताकि मांसपेशियां प्रतिक्रिया करें। यह एक प्रकार का पुनर्वास है जिसकी हमने कभी कल्पना नहीं की थी।


Q 12. क्या मरीज़ इसे किसी उपकरण के माध्यम से करता है?

हां, लेकिन यह सीखने की एक प्रक्रिया भी है, जैसे कि जब एक पैर खो चुके लोग कृत्रिम अंग का उपयोग करना सीखते हैं। यदि यह अच्छी तरह से काम करता है, तो वे इसे अपने शरीर के हिस्से के रूप में महसूस करते हैं। यह एक उपकरण होने से कहीं अधिक है, यह पुनः गति प्राप्त करना है। यह हाई-टेक चिकित्सा है, ऐसे बहुत कम केंद्र हैं जो ऐसी कठिन सर्जरी करने में सक्षम हैं और जाहिर है कि यह हर चोट पर काम नहीं करेगा, लेकिन यह कुछ ऐसा है जिसके बारे में हमने तब सपने में भी नहीं सोचा था जब एचबीपी शुरू हुआ था।

एक अन्य उदाहरण एम्स्टर्डम में सहकर्मियों से आया है जो रेटिना के घावों वाले रोगियों के लिए दृश्य कृत्रिम अंग विकसित कर रहे हैं। उन्होंने इलेक्ट्रोड ऐरे (एकाधिक माइक्रोइलेक्ट्रोड वाले उपकरण) विकसित किए हैं जिन्हें दृश्य कॉर्टेक्स में प्रत्यारोपित किया जाता है, इसे इस तरह से उत्तेजित किया जाता है कि लोगों या आकृतियों की रूपरेखा फिर से समझ में आ जाती है। पहला मानव परीक्षण सफल रहा है। यह तंत्रिका विज्ञान और नई चिकित्सा और कम्प्यूटेशनल प्रौद्योगिकियों के प्रतिच्छेदन में एक सफलता होगी। मुझे इसे देखना बेहद रोमांचक लगता है। एचबीपी बिल्कुल वही जगह थी जहां ऐसी चीजें होती थीं, अनुसंधान के लिए एक ऐसा वातावरण जो विषयों के बीच की सीमा को पार करता था।


Q 13. मस्तिष्क हमारे व्यक्तित्व को कैसे आकार देता है?

अंतर-विषय परिवर्तनशीलता को अतीत में किसी प्रकार के शोर के रूप में माना गया है जिसे हमें मस्तिष्क के विवरण तक पहुंचने के लिए समाप्त करना होगा। निःसंदेह यह केवल आधी सच्चाई है। एमआरआई शोध में अध्ययन किया जा रहा है कि व्यक्तित्व प्रोफ़ाइल के आधार पर तंत्रिका नेटवर्क की सक्रियता कैसे भिन्न होती है। हालाँकि, यह अभी तक समझ में नहीं आया है कि सेलुलर स्तर पर व्यक्तित्व लक्षण कैसे टूटते हैं। केवल बीमारियों में, जैसे कि अर्बाच-विएथे नामक एक बहुत ही दुर्लभ बीमारी। ये वे लोग हैं जिनमें कोई सहानुभूति नहीं है और अमिगडाला में कैल्सीफिकेशन है। यहां हमारे पास एक नैदानिक खोज और एक संबंध है, लेकिन अन्य व्यक्तित्व लक्षणों के लिए, यह व्यापक रूप से अज्ञात है। और हम जटिल प्रणालियाँ हैं। हम कई अन्य मनुष्यों से घिरे हुए हैं, और वही हमें आकार देते हैं।



Katrin Amunts, neuroscientist: "मानव मस्तिष्क सभी स्तरों पर एक दूसरे से अलग है"



Q 14. जैसे-जैसे अन्य जानवरों के मस्तिष्क पर शोध आगे बढ़ रहा है, क्या हमें विशेषाधिकार प्राप्त या विनम्र महसूस करना चाहिए?

मुझे लगता है कि यह व्यक्तित्व पर निर्भर करता है। ईमानदारी से कहूं तो मैं अधिक विनम्र महसूस करूंगा। हम आश्चर्यजनक समानताएं देखते हैं और यह विकास अलग-अलग दिशाओं में हुआ। हम विशेषाधिकार प्राप्त हैं क्योंकि हम अपने पर्यावरण को आकार दे सकते हैं, लेकिन यह विशेषाधिकार एक जिम्मेदारी के साथ आता है। वानरों, स्तनधारियों या पक्षियों के मस्तिष्क को जानने से हमें अपनी प्रजातियों को समझने में मदद मिलती है, बल्कि अन्य प्रजातियों की सराहना करने में भी मदद मिलती है। मौजूदा ज्ञान की विशाल संख्या की तुलना में हमारे पास बहुत सीमित ज्ञान है। यह सागर में एक बूंद के समान है। हम अपने आस-पास के जानवरों गाय या सूअर के बारे में भी ज्यादा नहीं जानते हैं। पारिस्थितिकी की बेहतर सराहना के लिए इसे भी बदलना चाहिए।


Q 15. क्या हम लोगों के मन को पढ़ सकते हैं?

प्रायोगिक सेटअप में मस्तिष्क की कुछ गतिविधियों की भविष्यवाणी करना पहले से ही संभव है। पैटर्न को समझाने के लिए डीप लर्निंग एक बहुत ही शक्तिशाली तरीका है। सवाल यह है कि यह कहां तक जाता है, और ऐसी जानकारी प्राप्त करने के लिए समझ की सीमाएं और आवश्यक प्रयास क्या हैं। लेकिन शायद हम स्मार्टफोन के मूवमेंट और उपयोग व्यवहार के पैटर्न का अनुसरण करके, अपने मोबाइल फोन के रीडआउट का विश्लेषण करके पहले से ही अधिक जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। हम महत्वपूर्ण और जटिल सवालों का सामना कर रहे हैं। वैसे, एचबीपी में शुरू से ही हमारे पास नैतिकता और दर्शन पर एक उपप्रोजेक्ट था। यह एक आसान सहयोग नहीं रहा है, वे एक अलग दृष्टिकोण वाले लोग हैं, लेकिन बहुत उपयोगी और आवश्यक हैं।


Q 16. कुछ लोगों का तर्क है कि न्यूरोराइट पर विनियमन की तत्काल आवश्यकता है।

विनियमन को एक यूरोपीय देश से दूसरे देश में अलग-अलग तरीके से संभाला जाता है। कभी-कभी एक विश्वविद्यालय से दूसरे विश्वविद्यालय में भी। हमारे पास पहले से ही विनियमन और नैतिकता समितियों का एक समृद्ध निकाय है। अनुसंधान में प्रगति समाज और यूरोप के हित में है। यद्यपि विश्व स्तर पर बहुत प्रतिस्पर्धी स्थिति है। एचबीपी ने डिजिटल न्यूरोसाइंस को इतना आगे बढ़ाया है जितना दुनिया में कहीं और नहीं। हम अगले दशक को लेकर बहुत आशावादी हो सकते हैं।



निष्कर्ष

आज हमने इस ब्लॉग पोस्ट के जरिए आपको ब्रेन से जुड़ी कुछ तथ्य प्रदान की है। कृप्या इस ब्लॉग पोस्ट को आपने दोस्तों के साथ भी शेयर करें, ताकि उन्हें भी ज्ञान प्राप्त हो। ऐसे ही अमेजिंग तथ्य जानने के लिए हमारे साथ बने रहिए शुक्रिया।



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