नए शोध से पता चलता है कि जब न्यूरॉन्स को उनके आस-पास की बदलती दुनिया (कार्य-प्रासंगिक संवेदी इनपुट) के बारे में जानकारी मिलती है, तो यह उनके व्यवहार के तरीके को बदल देता है, उन्हें एक सीमित स्थिति में डाल देता है ताकि छोटे इनपुट मस्तिष्क गतिविधि के "हिमस्खलन" को ट्रिगर कर सकें, जो कि महत्वपूर्ण मस्तिष्क परिकल्पना नामक सिद्धांत का समर्थन करता है।
कॉर्टिकललैब्स और मेलबर्न विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं ने टेबल टेनिस खेलना सीखने के लिए 800,000 मानव तंत्रिका कोशिकाओं के संग्रह डिशब्रेन का उपयोग किया। यह शोध हाल ही में नेचर कम्युनिकेशंस पत्रिका में प्रकाशित हुआ था।
मानव मस्तिष्क सूचनाओं को कैसे संसाधित करता है, इसके बारे में विवादास्पद सिद्धांत का समर्थन करने वाला यह अब तक का सबसे मजबूत सबूत है। महत्वपूर्ण मस्तिष्क परिकल्पना के अनुसार, बड़े और जटिल व्यवहार केवल तभी संभव होते हैं जब न्यूरॉन्स लिम्बिक अवस्था में होते हैं और छोटे इनपुट मस्तिष्क गतिविधि के "हिमस्खलन" को ट्रिगर कर सकते हैं। इस सूक्ष्म रूप से संतुलित अवस्था को "न्यूरोक्रिटिकल" के रूप में जाना जाता है और यह दो चरम सीमाओं के बीच स्थित है: मिर्गी जैसी बीमारियों में देखी जाने वाली अनियंत्रित उत्तेजना, और कोमा जहां सिग्नलिंग रुक जाती है।
बायोटेक स्टार्टअप कॉर्टिकललैब्स के मुख्य वैज्ञानिक अधिकारी डॉ. ब्रेट कगन ने कहा, "यह न केवल दिखाता है कि संरचित जानकारी प्राप्त करते समय नेटवर्क लगभग गंभीर स्थिति में पुनर्गठित हो जाता है, बल्कि उस स्थिति तक पहुंचने से कार्य प्रदर्शन भी बेहतर होता है।" "परिणाम आश्चर्यजनक थे और हमारी अपेक्षाओं से कहीं अधिक थे।" "
यह अध्ययन महत्वपूर्ण मस्तिष्क परिकल्पना की पहेली में एक महत्वपूर्ण टुकड़ा जोड़ता है।
मुख्य निष्कर्ष और निहितार्थTAGP।
डॉ. कगन ने कहा: “हमारे परिणाम बताते हैं कि निकट-महत्वपूर्ण नेटवर्क व्यवहार तब होता है जब एक तंत्रिका नेटवर्क कोई कार्य करता है, लेकिन तब नहीं जब यह उत्तेजित नहीं होता है। "
हालांकि, डॉ. कगन के शोध से पता चलता है कि तंत्रिका नेटवर्क सीखने को चलाने के लिए अकेले गंभीरता पर्याप्त नहीं है। उन्होंने कहा, "सीखने के लिए एक फीडबैक लूप की आवश्यकता होती है जो नेटवर्क को किसी कार्रवाई के परिणामों के बारे में अतिरिक्त जानकारी प्रदान करता है।" यह काम करता है, जो जानवरों के मॉडल में संभव नहीं है। इस प्रोजेक्ट को शुरू करने और टीम में शामिल होने के लिए उत्साहित हूं। ”
अनुप्रयोग और भविष्य की संभावनाएं
डॉक्टर इस शोध में गंभीर मस्तिष्क रोगों के उपचार की खोज में मदद करने के लिए काफी संभावनाएं भी देखते हैं।
मेलबर्न विश्वविद्यालय में मेडिसिन विभाग में न्यूरोडायनामिक्स प्रयोगशाला के प्रमुख और पेपर लेखक डॉ. क्रिस फ्रेंच ने कहा, "डिशब्रेन पिवोटल प्रोजेक्ट कॉर्टिकल प्रयोगशालाओं, बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और न्यूरोलॉजी के बीच एक अद्भुत सहयोगात्मक अनुभव रहा है।" "डिशब्रेन न्यूरॉन्स की प्रमुख गतिशीलता निदान और उपचार को सूचित कर सकती है। मिर्गी से लेकर मनोभ्रंश तक, न्यूरोलॉजिकल रोगों की एक श्रृंखला के लिए प्रमुख बायोमार्कर प्रदान करना"
जीवित मस्तिष्क के मॉडल का निर्माण करके, वैज्ञानिक कंप्यूटर जैसे त्रुटिपूर्ण समान मॉडल के बजाय वास्तविक मस्तिष्क फ़ंक्शन का उपयोग करके प्रयोग करने में सक्षम होंगे, न केवल मस्तिष्क समारोह का पता लगाने के लिए बल्कि यह भी परीक्षण करने के लिए कि दवाएं इसे कैसे प्रभावित करती हैं।
पेपर के लेखक और मेलबर्न विश्वविद्यालय में बायोसिग्नल्स और बायोलॉजिकल सिस्टम विभाग के प्रमुख प्रोफेसर एंथनी बर्किट ने कहा कि यह शोध मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस के सामने आने वाली चुनौतियों को भी हल कर सकता है और तंत्रिका क्षति के कारण खोए कार्यों को बहाल कर सकता है।
"अगली पीढ़ी के न्यूरोप्रोस्थेसिस और मस्तिष्क-कंप्यूटर इंटरफेस की एक प्रमुख विशेषता जिसकी हम वर्तमान में जांच कर रहे हैं, उसमें वास्तविक समय बंद-लूप रणनीतियों का उपयोग शामिल है, इसलिए इस अध्ययन के परिणामों में यह समझने के लिए महत्वपूर्ण प्रभाव हो सकते हैं कि ये नियंत्रण और उत्तेजना रणनीतियां मस्तिष्क में तंत्रिका सर्किट के साथ कैसे बातचीत करती हैं। जैविक मस्तिष्क मॉडलिंग का क्षेत्र अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, लेकिन खुलता है विज्ञान के एक बिल्कुल नए क्षेत्र का रास्ता,'' डॉ. कगन ने कहा।