नई मस्तिष्क इमेजिंग तकनीक के साथ अभूतपूर्व ग्रैन्युलैरिटी न्यूरोबायोलॉजी बदल सकती है

डीएनए बार कोडिंग पर आधारित एक तकनीक व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाओं के बीच एक अभूतपूर्व संख्या को आसानी से चिह्नित कर सकती है। दृश्य प्रणाली की अप्रत्याशित जटिलता केवल उन रहस्यों में से पहली है जिसे उन्होंने खोजा था।

कोल्ड स्प्रिंग हार्बर लैब कैंपस में अपने कार्यालय में एक डेस्क पर बैठे, न्यूरोसाइंटिस्ट टोनी जेडोर ने एक मैट्रिक्स के रूप में एक जटिल ग्राफ दिखाने के लिए अपने कंप्यूटर मॉनीटर की ओर रुख किया। एक स्प्रेडशीट की कल्पना करें कि संख्याओं के बजाय विभिन्न रंगों और उन्नयन के रंगों से भरा है। पास होने पर, उन्होंने कहा: "जब मैं लोगों को बताता हूं कि मैंने दसियों हज़ारों न्यूरॉन्स के कनेक्शन को समझा है और उन्हें यह दिखाता हूं, तो जवाब में वे बस" आह? "कहते हैं, लेकिन जब मैं लोगों को यह दिखाता हूं ..." उन्होंने बटन दबाया और एक पारदर्शी स्क्रीन दिखाई दी। मस्तिष्क के एक त्रि-आयामी मॉडल, एक अक्ष के चारों ओर घूमते हुए, नोड्स और रेखाओं से भरा, एक बड़ी मात्रा में गिने जाने के लिए। "वे कहते हैं:" क्या ...!

Zador ने मुझे माउस के सेरेब्रल कॉर्टेक्स में 50,000 न्यूरॉन्स का नक्शा दिखाया। यह उस पर चिह्नित किया गया था जहां सभी न्यूरॉन्स के शरीर स्थित हैं, और जहां वे अपनी लंबी अक्षतंतु शाखाओं को निर्देशित करते हैं। इस आकार और विस्तार के तंत्रिका मानचित्र पहले कभी नहीं थे। Zador ने न्यूरॉन्स की प्रतिदीप्ति लेबलिंग के माध्यम से एक मस्तिष्क मानचित्र बनाने के पारंपरिक दृष्टिकोण को त्याग दिया, और लांग आइलैंड पर कोल्ड स्प्रिंग हार्बर में आणविक जीवविज्ञान अनुसंधान की लंबी परंपरा पर आधारित एक असामान्य तकनीक का विकल्प चुना। उन्होंने प्रत्येक व्यक्तिगत न्यूरॉन में आरएनए, या बारकोड के एक अद्वितीय अनुक्रम को पेश करने के लिए जीनोम सूचना के कणों का उपयोग किया। फिर उसने मस्तिष्क को क्यूब्स में काट दिया और उन्हें डीएनए सीक्वेंसर को खिलाया। परिणाम व्यक्तिगत कोशिकाओं तक के संकल्प के साथ माउस के सेरेब्रल कॉर्टेक्स (और जल्द ही और अधिक उन्हें जोड़ा जाएगा) के 50,000 न्यूरॉन्स की एक तीन-आयामी छवि थी।

यह काम, मैग्नम ओपस Zador, अभी भी प्रकाशन से पहले शोधन और सुधार की एक श्रृंखला से गुजर रहा है। लेकिन जर्नल नेचर में प्रकाशित एक हालिया पत्र में , उन्होंने और उनके सहयोगियों ने प्रदर्शित किया कि इस तकनीक को MAPseq (मल्टीप्लेक्सेड एनालिसिस ऑफ प्रोजेक्शंस बाय सीक्वेंसिंग) के रूप में जाना जाता है, का उपयोग नए सेल प्रकार और पैटर्न की खोज के लिए किया जा सकता है जो पहले अज्ञात थे । काम में यह भी दिखाया गया था कि अंकन की यह अत्यधिक उत्पादक विधि फ्लोरोसेंट तकनीक की सटीकता के लिए गंभीर प्रतिस्पर्धा में है, जो वर्तमान मानक है, लेकिन केवल बहुत कम संख्या में न्यूरॉन्स के साथ सबसे अच्छा काम करता है।


टोनी जेडोर

इस परियोजना का जन्म एक सामान्य न्यूरोलॉजिस्ट के रूप में जेडीए की अपनी नियमित "मुख्य" नौकरी के असंतोष के कारण हुआ, वह कैसे इसके बारे में सूखा बोलता है। वह कृन्तकों में निर्णय लेने पर सुनवाई के प्रभाव का अध्ययन करता है: उनका मस्तिष्क कैसे आवाज़ सुनता है, ऑडियो जानकारी संसाधित करता है और एक व्यवहारिक प्रतिक्रिया या कार्रवाई निर्धारित करता है। इस तरह की समस्याओं को हल करने के लिए इस्तेमाल किए गए इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रिकॉर्ड और अन्य पारंपरिक उपकरण गणित-इच्छुक वैज्ञानिक को संतुष्ट नहीं करते हैं। समस्या, जेडोर कहते हैं, यह है कि हम तंत्रिका कनेक्शन से अच्छी तरह से वाकिफ नहीं हैं, इसलिए एक अंशकालिक नौकरी के रूप में वह मस्तिष्क की छवियों को प्राप्त करने के लिए नए उपकरण बनाने की कोशिश कर रहा है।

उन्नत मस्तिष्क मानचित्रण तकनीक की वर्तमान स्थिति मस्तिष्क एटलस की एलन ब्रेन एटलस परियोजना है, जिसे कई प्रयोगशालाओं में कई वर्षों के काम के परिणामस्वरूप इकट्ठा किया गया था, और लगभग $ 25 मिलियन की लागत आई। एलन एटलस को बड़े पैमाने पर कनेक्शन के एटलस के रूप में जाना जाता है क्योंकि यह न्यूरॉन्स और उनके उप-वर्गों को ट्रैक करता है। समूह यौगिक। वह शोधकर्ताओं के लिए बहुत उपयोगी था, लेकिन वह उन सूक्ष्म अंतरों को बनाने में सक्षम नहीं है जो समूहों के भीतर मौजूद हैं या न्यूरॉन्स के उप-योग हैं।

यदि हम कभी यह जानना चाहते हैं कि माउस एक उच्च ट्रिल को कैसे सुनता है, तो इसे संसाधित करता है और समझता है कि ध्वनि का मतलब ताज़ा पेय के रूप में इनाम की उपस्थिति है, या एक नई मेमोरी बनाता है, तो बाद में खतरे को याद करने के लिए, हमें एक नक्शे, या एक मस्तिष्क कनेक्शन आरेख के साथ शुरू करना होगा। । Zador के दृष्टिकोण से, इस तरह के यौगिकों के बारे में ज्ञान की कमी एक भूमिका निभाती है कि मनोरोग रोगों के उपचार में प्रगति इतनी धीमी क्यों है और कृत्रिम बुद्धि अभी भी पर्याप्त बुद्धिमान नहीं है।

स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के एक न्यूरोसाइंटिस्ट जस्टस केबस्कुल , नेचर के लिए एक नए काम के लेखक और ज़डोरा की प्रयोगशाला में एक पूर्व स्नातक छात्र ने नोट किया कि कनेक्शन जानने के बिना न्यूरोसाइंस करना "ऐसा समझने की कोशिश करना है कि कंप्यूटर बाहर से देखकर कैसे काम करता है, इसे भरवा कर। एक इलेक्ट्रोड और समझने की कोशिश कर रहा है कि वहां क्या पाया जा सकता है। यह नहीं जानते कि हार्ड ड्राइव प्रोसेसर से जुड़ा है, और यूएसबी इनपुट डेटा को सिस्टम में स्थानांतरित करता है, यह समझना बहुत मुश्किल है कि क्या हो रहा है। "

SAPsec के विकास के लिए प्रेरणा Zador में आई जब उन्हें ब्रेनबो नामक एक और मस्तिष्क मानचित्रण तकनीक के बारे में पता चला [विभिन्न कोशिकाओं में फ्लोरोसेंट प्रोटीन के साथ तंत्रिका कोशिका रंग; मस्तिष्क - मस्तिष्क, इंद्रधनुष - इंद्रधनुष / लगभग। ट्रांस।]। यह विधि, जो कि हार्वर्ड विश्वविद्यालय के जेफ लिक्टमैन की प्रयोगशाला में दिखाई दी, इस तथ्य के लिए उल्लेखनीय है कि यह एक ही समय में 200 व्यक्तिगत न्यूरॉन्स को चिह्नित करने में सक्षम है, जो फ्लोरोसेंट रंगों के विभिन्न संयोजनों का उपयोग कर रहा है। परिणाम नीयन रंगों के न्यूरॉन्स की एक सुरम्य बहु-रंगीन तस्वीर थी, विस्तार से एक्सोन और न्यूरॉन्स के शरीर के एक जटिल मिश्रण को दिखाते हुए। इस क्रांतिकारी काम ने आशा दी कि कनेक्शन का लेआउट, मस्तिष्क के सभी तंत्रिका कनेक्शनों का एक पूरा विवरण, वास्तविकता से संपर्क कर रहा है। दुर्भाग्य से, व्यवहार में इस तकनीक की सीमा यह थी कि जब माइक्रोस्कोप के माध्यम से देखा जाता है, तो प्रयोगकर्ता पांच से दस अलग-अलग रंगों को पहचान सकते हैं, जो मस्तिष्क प्रांतस्था में न्यूरॉन्स की पेचीदगियों में घुसने और एक साथ न्यूरॉन्स को चिह्नित करने के लिए पर्याप्त नहीं था।

यह तब था जब Zador के दिमाग में एक विचार आया। उन्होंने महसूस किया कि संयोजकता के चरम जटिलता की समस्या को हल किया जा सकता है अगर शोधकर्ता अपनी जरूरतों के लिए अत्यधिक उत्पादक जीनोम अनुक्रमण प्रौद्योगिकियों की बढ़ती गति और घटती लागत को अनुकूलित कर सकें। "गणित में, इसे पहले से हल की गई समस्या को कम करना कहा जाता है," उन्होंने समझाया।



SAPsec में, शोधकर्ता आनुवंशिक रूप से संशोधित विषाणुओं को एक ऐसे जानवर से मिलवाते हैं जो कई ज्ञात आरएनए अनुक्रम, या "बारकोड" ले जाते हैं। लगभग एक सप्ताह तक, वायरस जानवर के शरीर में गुणा करते हैं, और प्रत्येक न्यूरॉन को इन बारकोड के अनूठे संयोजन के साथ भरते हैं। जब शोधकर्ता मस्तिष्क को टुकड़ों में काटते हैं, तो आरएनए बारकोड्स को अलग-अलग न्यूरॉन्स को टुकड़े से ट्रैक करने में मदद कर सकते हैं।

Zador के विचार ने नेचर पर एक नया काम किया, जिसमें न्यूरोसाइंटिस्ट थॉमस मार्सिक-फ्लोगेल के मार्गदर्शन में यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन से उनकी प्रयोगशाला और टीम ने माउस की दृश्य प्रणाली में लगभग 600 न्यूरॉन्स के कनेक्शन को ट्रैक करने के लिए SAPPEC का उपयोग किया।

माउस मस्तिष्क में मौजूद लाखों न्यूरॉन्स के मुकाबले 600 न्यूरॉन्स एक मामूली शुरुआत है। लेकिन यह एक निश्चित लक्ष्य के लिए पर्याप्त था जो शोधकर्ताओं ने खुद के लिए निर्धारित किया था। वे समझना चाहते थे कि क्या मस्तिष्क की सर्किटरी में कोई ऐसा ढांचा है जो उसके काम पर प्रकाश डाल सकता है। अब लोकप्रिय सिद्धांत यह है कि दृश्य प्रांतस्था में, व्यक्तिगत न्यूरॉन्स आंखों से अलग-अलग जानकारी एकत्र करते हैं - उदाहरण के लिए वस्तुओं के किनारों के बारे में, या आंदोलन के प्रकार, या स्थानिक अभिविन्यास, उदाहरण के लिए। न्यूरॉन तब मस्तिष्क के एक इसी क्षेत्र को एक संकेत भेजता है जो इस प्रकार की सूचना को संसाधित करने में माहिर होता है।

SAPsec कई न्यूरॉन्स के कनेक्शन को कैसे निर्धारित कर सकता है इसका एक उदाहरण:


रंगीन डॉट्स माउस के प्रांतस्था में 50,000 न्यूरॉन्स के शवों के स्थान को इंगित करते हैं


मस्तिष्क में कहीं और समाप्त होने वाले सिर्फ दो न्यूरॉन्स के एक्सॉन कनेक्शन


कई न्यूरॉन्स के तंत्रिका मार्ग

अपने सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए, टीम ने पहली बार पारंपरिक तरीके से कई माउस न्यूरॉन्स को चिह्नित किया, जो व्यक्तिगत कोशिकाओं में आनुवंशिक रूप से एन्कोडेड फ्लोरोसेंट डाई को पेश करता है। फिर, एक माइक्रोस्कोप के साथ, उन्होंने ट्रैक किया कि कोशिकाएं मुख्य दृश्य प्रांतस्था से मस्तिष्क के अन्य हिस्सों तक कैसे फैलती हैं। उन्होंने पाया कि न्यूरॉन्स के अक्षतंतु ने एक ही बार में मस्तिष्क के कई हिस्सों में सूचनाएँ भेजीं, जिन्होंने एक-से-एक कनेक्शन के सिद्धांत का खंडन किया।

फिर वे इन रिश्तों में प्रतिमान तलाशने लगे। उन्होंने 591 न्यूरॉन्स के कनेक्शन को ट्रैक करने के लिए SAPsec का उपयोग किया जो अलग-अलग लक्ष्यों को फैलाते और संक्रमित करते थे। टीम ने देखा कि एक्सोन का वितरण पैटर्न का पालन करता है: कुछ न्यूरॉन्स हमेशा एक्सॉन को वर्गों तक कहते हैं, ए, बी और सी कहते हैं, और कभी भी डी या ई के वर्गों को नहीं।

परिणाम बताते हैं कि दृश्य प्रणाली में अत्यंत जटिल संबंध हैं और इन संबंधों के पैटर्न केवल एक-से-एक संबंध की तुलना में बहुत अधिक जटिल हैं। "उच्च-स्तरीय दृश्य क्षेत्र केवल उनके लिए विशेष रूप से संसाधित जानकारी प्राप्त नहीं करते हैं," केबस्कुल ने कहा। इसके बजाय, कई साइटें समान जानकारी प्राप्त करती हैं, "इसलिए उनकी गणना एक दूसरे से संबंधित हो सकती है।"

हालांकि, यह तथ्य कि कुछ कोशिकाओं के कुछ क्षेत्रों के साथ संबंध हैं, इसका मतलब यह है कि विशेष, अभी तक खुली कोशिकाएं दृश्य प्रांतस्था में स्थित नहीं हैं। केबस्कुल ने कहा कि यह मानचित्र ब्लूप्रिंट के समान है जो भविष्य के शोधकर्ताओं को यह समझने की अनुमति देगा कि ये कोशिकाएं क्या करती हैं। “SAPec आपको एक हार्डवेयर मैप बनाने की अनुमति देता है। जैसे ही हम उपकरण से निपटते हैं, हम सॉफ्टवेयर और गणना प्रक्रिया के साथ काम करना शुरू कर सकते हैं, ”उन्होंने कहा।

गति और लागत में SAPSec का प्रतिस्पर्धात्मक लाभ बहुत महत्वपूर्ण है। Zador के अनुसार, इस तकनीक को 100,000 न्यूरॉन्स तक स्केल करने में सक्षम होना चाहिए, कुछ हफ़्ते में ऐसी मात्रा को संसाधित करना और केवल $ 10,000 के लिए - यह पारंपरिक मार्कअप विधियों की तुलना में बहुत तेज़ है और उनसे बहुत सस्ता है।

इस तरह के फायदे कई दिमागों के तंत्रिका मार्गों को चिह्नित करने और तुलना करने का कार्य अधिक यथार्थवादी कार्य करेंगे। स्किज़ोफ्रेनिया और ऑटिज्म जैसी स्थितियों का अध्ययन, जो मस्तिष्क कनेक्शन में अंतर से उत्पन्न होते हैं, ने अक्सर वैज्ञानिकों को निराश किया है क्योंकि उनके पास उपलब्ध उपकरण तंत्रिका कनेक्शन के बारे में कई छोटे विवरणों को पहचानने में सक्षम नहीं हैं। कोई कल्पना कर सकता है कि शोधकर्ता चूहों के लिए इन स्थितियों के मानचित्र का निर्माण करने में सक्षम होंगे और उनकी तुलना मस्तिष्क के मानचित्रों के अधिक विशिष्ट उदाहरणों से की जाएगी, जो अनुसंधान की एक नई लहर को प्रेरित करेंगे। "कई मानसिक बीमारियां कनेक्टिविटी समस्याओं के कारण हैं," एलन कुई ज़ेन , जो मस्तिष्क अनुसंधान के लिए संस्थान के संरचित विज्ञान विभाग के कार्यकारी निदेशक हैं, ने कहा। "रिश्ते की जानकारी आपको बताएगी कि उत्तर कहां देखें।"

विस्तृत मार्कअप वैज्ञानिकों को न्यूरोबायोलॉजिकल डेटा की एक बड़ी मात्रा को इकट्ठा करने और उनके बीच पैटर्न देखने की अनुमति देगा जो मस्तिष्क समारोह के सामान्य सिद्धांतों को दर्शाते हैं। "टोनी मस्तिष्क को एक अविभाज्य नज़र से देखता है," श्रीकांत चालसानी ने, साल्क संस्थान में एक आणविक न्यूरोसाइंटिस्ट ने कहा। "जिस तरह मानव जीनोम के मानचित्र ने परिकल्पनाओं के परीक्षण और जीन के अनुक्रमों और कार्यों में पैटर्न की खोज के लिए सहायता प्रदान की है, उसी तरह टोनी विधि मस्तिष्क वास्तुकला के मुद्दों के लिए भी कर सकती है।"

मानव जीनोम के एक विस्तृत नक्शे ने जीव विज्ञान के काम के सभी रहस्यों को तुरंत नहीं समझाया, लेकिन इसने बायोमोलेक्यूलर "स्पेयर पार्ट्स" की एक सूची दी और क्रांतिकारी अनुसंधान की आकाशगंगा के लिए रास्ता खोल दिया। इसी तरह, विकास के वर्तमान चरण में, SAPsec उन कोशिकाओं के संचालन या स्थान के बारे में जानकारी प्रदान नहीं कर सकता है जो इसे लेबल करते हैं, या दिखाते हैं कि कौन से सेल एक-दूसरे के साथ संवाद करते हैं। लेकिन जेडीएआर जल्द ही ऐसी कार्यक्षमता जोड़ने की योजना बना रहा है। वह मस्तिष्क के विभिन्न हिस्सों का अध्ययन करने वाले वैज्ञानिकों के साथ भी काम करता है, उदाहरण के लिए, तंत्रिका कनेक्शन जो भय की प्रक्रिया करते हैं।

“मुझे लगता है कि इन सभी संबंधों से कई विचारों को निकालना संभव होगा। लेकिन यह, जैसा कि जीनोम के साथ - अपने आप में यह कुछ दिलचस्प नहीं है, जो चीजें आपको यह करने की अनुमति देती हैं वे क्रांतिकारी हैं। इसलिए, मैं इस तरह के एक उत्साहपूर्ण उत्साह में हूं, ”जेडोर ने कहा। "मुझे उम्मीद है कि यह तकनीक इस क्षेत्र में अगली पीढ़ी के काम के लिए समर्थन प्रदान करेगी।"