सेरिबेलम अध्ययन में पुरकिंजे कोशिकाओं को भविष्य की घटनाओं के समय का पूर्वानुमानक बताया गया

मस्तिष्क भविष्य की प्रतीक्षा करना कैसे सीख सकता है

मस्तिष्क दुनिया के आने पर केवल प्रतिक्रिया नहीं देता। यह लगातार अनुमान लगाता रहता है कि आगे क्या होने की संभावना है, और नई जानकारी आने पर उन अपेक्षाओं को समायोजित करता है। रैडबाउड विश्वविद्यालय और एरास्मस विश्वविद्यालय चिकित्सा केंद्र के शोधकर्ताओं के एक नए माउस अध्ययन ने इस प्रक्रिया की समझ में और जानकारी जोड़ी है, और समय से जुड़ी अपेक्षित घटनाओं को सीखने के लिए सेरिबेलम को एक प्रमुख स्थान के रूप में इंगित किया है।

Nature Neuroscience में प्रकाशित ये निष्कर्ष बताते हैं कि समय-संबंधी घटनाओं के लिए संभावना वितरण सेरिबेलम के सर्किटों में प्रतिनिधित्व पाते हैं। अध्ययन यह भी संकेत देता है कि पुरकिंजे कोशिकाएँ, जो सेरिबेलम के मुख्य आउटपुट का निर्माण करने वाले बड़े और विशिष्ट न्यूरॉन हैं, इस बारे में सांख्यिकीय जानकारी एन्कोड करती हैं कि भविष्य की कोई घटना कब होने की अपेक्षा है।

यह अध्ययन एक व्यापक कारण से महत्वपूर्ण है। पूर्वानुमानित व्यवहार को अक्सर Bayesian inference के माध्यम से समझाया जाता है, एक गणितीय ढांचा जिसमें नई सूचना आने पर अपेक्षाएँ अद्यतन होती हैं। तंत्रिका वैज्ञानिक लंबे समय से मानते रहे हैं कि मस्तिष्क भी इसी तरह काम कर सकता है। यह शोध इस बात का अधिक ठोस विवरण देता है कि उस पूर्वानुमान तंत्र का एक हिस्सा कहाँ हो सकता है और यह तंत्रिका गतिविधि में कैसे व्यक्त हो सकता है।

समयबद्ध घटना की अपेक्षा करने के लिए चूहों का प्रशिक्षण

शोधकर्ताओं ने एक बहुत नियंत्रित व्यवहारिक सेटअप का उपयोग किया। वयस्क चूहों को एक प्रकाश-झलक देखने के बाद उनकी एक आँख पर हवा के झोंके की अपेक्षा करना सिखाया गया। मुख्य चर समय था। संकेत और हवा के झोंके को विशिष्ट देरी से जोड़कर, टीम यह पूछ सकती थी कि जानवर केवल यह नहीं, बल्कि यह भी कैसे अपेक्षा बनाते हैं कि कुछ होगा कब।

यह अंतर महत्वपूर्ण है। समय का अनुमान लगाना व्यवहार के सबसे कठिन हिस्सों में से एक है। जीवों को पिछले अनुभव, वर्तमान संवेदी सूचना और अनिश्चितता को एक साथ जोड़ना पड़ता है। अध्ययन इस बात को परखने के लिए बनाया गया था कि क्या सेरिबेलम इस तरह के कालिक रूप से संरचित prior knowledge को वहन करता है।

वरिष्ठ लेखिका देविका नरैन के अनुसार, इस काम के पीछे एक सरल लेकिन मौलिक प्रश्न था: यदि पिछला अनुभव मनुष्यों और जानवरों को अनिश्चितता से निपटने में मदद करता है, तो वह पिछला अनुभव मस्तिष्क में कहाँ संग्रहीत रहता है, और उसका उपयोग कैसे होता है?

पुरकिंजे कोशिकाएँ एक संभावित कोड के रूप में उभरती हैं

टीम द्वारा प्रस्तावित उत्तर पुरकिंजे कोशिकाओं पर केंद्रित है। ये न्यूरॉन समन्वय और मोटर लर्निंग में अपनी भूमिका के लिए पहले से जाने जाते हैं, लेकिन नए परिणाम उन्हें पूर्वानुमानित समय-निर्धारण से अधिक सीधे जोड़ते हैं। अध्ययन का सुझाव है कि वे केवल गति-संबंधी जानकारी नहीं भेजते। इसके बजाय, वे भविष्य की घटनाओं के संभावित समय के बारे में सांख्यिकीय अपेक्षाएँ एन्कोड करते हैं।

यदि यह व्याख्या सही रहती है, तो यह सेरिबेलम को केवल संतुलन और गति से अधिक में शामिल एक संरचना के रूप में देखने की बढ़ती समझ को मजबूत करेगा। सेरिबेलम को सीखने और पूर्वानुमान के रूपों में तेजी से शामिल किया गया है, और यह काम एक विशिष्ट संगणकीय भूमिका जोड़ता है: पूर्व अनुभव से निकले कालिक संभावना वितरणों का प्रतिनिधित्व।

यह एक उल्लेखनीय वैचारिक बदलाव है। समय को एक साधारण घड़ी-समारोह मानने के बजाय, परिणाम इस विचार का समर्थन करते हैं कि मस्तिष्क अपेक्षित घटना-समय का एक संभाव्य मानचित्र रखता है और अनुभव के साथ उसे अद्यतन करता है।

यहाँ Bayesian विचार क्यों मायने रखते हैं

Bayesian inference का अक्सर उल्लेख इसलिए किया जाता है क्योंकि यह अनिश्चित वातावरण में जीवन की एक मूलभूत सच्चाई को पकड़ता है। अपेक्षाएँ शायद ही कभी बिल्कुल सटीक होती हैं। इसके बजाय, वे विश्वास-स्तरों और बदलती संभावनाओं के साथ आती हैं। एक प्रकाश-झलक किसी घटना का संकेत दे सकती है, लेकिन हमेशा बिल्कुल एक ही क्षण पर नहीं। इसलिए उपयोगी मस्तिष्क को केवल संबंध ही नहीं, बल्कि वितरण भी संग्रहीत करने होते हैं।

डच टीम के निष्कर्ष इसी तर्क से मेल खाते हैं। उनका अध्ययन सुझाता है कि सेरिबेलम उन वितरणों को सीखता है और पुरकिंजे कोशिकाएँ उनके बारे में जानकारी ले जाती हैं। व्यावहारिक रूप से, मस्तिष्क समय-निर्धारण को केवल प्रतिवर्ती कार्य नहीं, बल्कि एक सांख्यिकीय समस्या की तरह ले सकता है।

यह विचार यह भी समझाने में मदद करता है कि पूर्वानुमानित समय-निर्धारण कार्रवाई के लिए इतना केंद्रीय क्यों है। चाहे किसी वस्तु को पकड़ना हो, अपेक्षित हवा के झोंके से पहले पलक झपकाना हो, या बदलते वातावरण में गति का समन्वय करना हो, जीवों को इस बात के अनुमान पर निर्भर रहना पड़ता है कि चीज़ें कब होने की संभावना है।

इन परिणामों का इस प्रयोग से बाहर क्या अर्थ हो सकता है

यह अध्ययन अभी भी एक पशु प्रयोग है, और इसके दावों को उसी स्तर पर पढ़ा जाना चाहिए। लेकिन व्यापक महत्व स्पष्ट है। यदि सेरिबेलर सर्किट घटना-समय के बारे में पूर्व ज्ञान को एन्कोड करते हैं, तो यह न्यूरोसाइंटिस्टों को यह जांचने के लिए अधिक सटीक स्थान देता है कि पूर्वानुमानित व्यवहार कहाँ और कैसे टूटता या बदलता है।

यह इस बातचीत को भी गहरा करता है कि अमूर्त संगणकीय सिद्धांत जीवविज्ञान में कैसे मैप होते हैं। Bayesian मॉडल इसलिए शक्तिशाली हैं क्योंकि वे व्यवहार को गणितीय रूप से समझाते हैं। उनकी सीमा अक्सर यह रही है कि तंत्रिका-स्तर पर उनका क्रियान्वयन पकड़ना कठिन होता है। ऐसे अध्ययन किसी विशिष्ट prior के लिए कोशिकीय और सर्किट-स्तरीय आधार प्रस्तावित करके उस अंतर को कम करने में मदद करते हैं।

इसका मतलब यह नहीं कि सेरिबेलम ही पूरी कहानी है। मस्तिष्क में पूर्वानुमान वितरित है, और निस्संदेह अन्य क्षेत्र भी योगदान देते हैं। लेकिन नया काम इस बात का मजबूत मामला बनाता है कि सेरिबेलम इस प्रक्रिया से परिधीय नहीं है। यह उन जगहों में से एक हो सकता है जहाँ अनुभव निकट भविष्य के उपयोगी पूर्वानुमान में बदला जाता है।

• अध्ययन में चूहों को प्रकाश संकेत के बाद हवा के झोंके की अपेक्षा करना सिखाया गया।
• शोधकर्ताओं को प्रमाण मिला कि सेरिबेलर सर्किट घटना-समय के लिए संभावना वितरण सीखते हैं।
• पुरकिंजे कोशिकाएँ भविष्य की घटनाओं के कब होने की अपेक्षा है, इसकी सांख्यिकीय जानकारी एन्कोड करती दिखाई देती हैं।
• परिणाम Bayesian-शैली के पूर्वानुमान के एक तंत्रिका क्रियान्वयन से जोड़ते हैं।

यह लेख Medical Xpress की रिपोर्टिंग पर आधारित है। मूल लेख पढ़ें.