नवीन ब्रेन-मैपिंग तंत्राने अल्झायमरच्या नुकसानीभोवती एकत्र आलेल्या रोगप्रतिकारक पेशी उघड केल्या

अल्झायमर रोगाचे अधिक तीक्ष्ण दृश्य अशा पेशींच्या वर्तनाला उजेडात आणत आहे जे आतापर्यंत उघडपणे लपून राहिले होते

जर्मनीतील संशोधकांनी अशी सूक्ष्मदर्शी आणि विश्लेषण पद्धत विकसित केली आहे, जी मानवी मेंदूच्या ऊतींमध्ये एकाच वेळी 30 पेक्षा अधिक प्रथिन चिन्हे पाहू शकते आणि नंतर ही संकेतस्थाने अवकाशात कशी मांडलेली आहेत ते नकाशित करू शकते. सुरुवातीच्या वापरात, या तंत्राने अल्झायमर रोग असलेल्या लोकांच्या मेंदूत रोगप्रतिकारक पेशींची यापूर्वी अज्ञात असलेली लोकसंख्या उघड केली.

नव्याने आढळलेल्या या पेशी जवळजवळ केवळ एका विशिष्ट प्रकारच्या रोगजन्य प्रथिन साठ्याच्या जवळ आढळल्या, ज्यातून असे सूचित होते की रोगग्रस्त ऊतीमध्ये रोगप्रतिकारक पेशी कुठे गोळा होतात हे त्या कोणत्या पेशी आहेत तितकेच महत्त्वाचे असू शकते. मेंदूतील पॅथॉलॉजीच्या मर्यादित चित्रांवर दीर्घकाळ अवलंबून असलेल्या क्षेत्रासाठी हा एक महत्त्वाचा बदल आहे.

CODEX-CNS नावाच्या या पद्धतीचे वर्णन Nature Neuroscience मध्ये प्रकाशित संशोधनात करण्यात आले आहे. त्याचे निर्माते म्हणतात की हा वर्कफ्लो एकाच प्रतिमा-आधारित विश्लेषणात अनेक मेंदू पेशी प्रकार, त्यांचे कार्यात्मक गुणधर्म आणि त्यांचे अवकाशीय संबंध पकडणे शक्य करतो.

ही गोष्ट का महत्त्वाची आहे

अल्झायमर रोग केवळ खराब झालेल्या न्यूरॉन्सनेच परिभाषित होत नाही. त्यात सहाय्यक पेशी आणि रोगप्रतिकारक पेशी, ज्यात मायक्रोग्लिया समाविष्ट आहेत, यांचा गुंतागुंतीचा प्रतिसादही असतो; त्या नुकसान मर्यादित करू शकतात किंवा त्यात भर घालू शकतात. खरा प्रश्न असा आहे की प्रत्यक्ष मानवी ऊतींच्या आत हे पेशीय परस्परसंवाद पुरेशा खोलीने कसे पाहायचे.

पारंपरिक इमेजिंग पद्धती सामान्यतः संशोधकांना एकावेळी काहीच चिन्हे निवडायला भाग पाडतात. यामुळे विशिष्ट पेशी प्रकार ओळखता येतात, पण रोगजन्य संरचनांच्या आजूबाजूचा परिसर पुन्हा उभा करणे आणि पेशी एकमेकींशी कशा मांडलेल्या आहेत हे समजून घेणे कठीण होते.

CODEX-CNS ही मर्यादा दूर करण्यासाठी डिझाइन करण्यात आली आहे. डझनभर प्रथिनांमध्ये मल्टिप्लेक्स्ड इमेजिंग सक्षम करून आणि प्रतिमांना बायोइन्फॉर्मॅटिक्स विश्लेषणाशी जोडून, ही पद्धत संशोधकांना कोणत्या पेशी उपस्थित आहेत, त्या कोणत्या अवस्थेत दिसतात, आणि रोगाच्या ठळक वैशिष्ट्यांपासून त्या किती जवळ आहेत यासारखे अधिक तपशीलवार प्रश्न विचारू देते.

या अभ्यासात तपासलेल्या अल्झायमर नमुन्यांमध्ये, या दृष्टिकोनातून अशी रोगप्रतिकारक पेशींची लोकसंख्या दिसून आली जी यापूर्वी या पद्धतीने वेगळी ओळखली गेली नव्हती आणि जी एका विशिष्ट गाठीच्या वातावरणाशी घट्ट जोडलेली दिसली.

संशोधकांनी काय तयार केले

संघ CODEX-CNS ला अशी प्लॅटफॉर्म म्हणून वर्णन करतो, ज्याचा वापर मानक रंगीकरण पद्धतींपेक्षा खूपच अधिक परिमाणात्मक पातळीवर केंद्रीय मज्जासंस्थेचा अभ्यास करण्यासाठी केला जाऊ शकतो. प्रत्यक्षात, याचा अर्थ असा की वारंवार होणारे मार्कर शोधाचे टप्पे एका एकत्रित ऊतक नकाशात जोडता येतात.

संशोधकांच्या मते, हा वर्कफ्लो वेगवेगळ्या पेशी प्रकारांना एकाच वेळी दृश्य स्वरूपात आणू शकतो, त्यांच्या कार्यात्मक वैशिष्ट्यांचा शोध घेऊ शकतो, आणि पेशींमधील अवकाशीय संबंधांचे विश्लेषण करू शकतो. ही संयोजना या शोधाच्या केंद्रस्थानी आहे. दुर्मिळ किंवा रोग-विशिष्ट पेशी अवस्था केवळ मार्कर अभिव्यक्तीवरून परिभाषित करणे कठीण असते, पण तिचा भौतिक संदर्भ समाविष्ट केला की ती समजणे खूप सोपे होते.

संघाचे म्हणणे आहे की ही प्रणाली मानवी मेंदूमधील व्यापक पेशीय परस्परक्रिया, रोगजन्य बदल आणि शेजारच्या पेशींमधील संवाद यांसह, एका प्रतिमा-आधारित चौकटीत प्रभावीपणे पकडते. यामुळे न्यूरोडीजेनेरेटिव्ह रोगांसाठी अधिक अचूक ऊतक अ‍ॅटलस तयार करण्याचा मार्ग मोकळा होतो.

फक्त पेशींची यादी नाही, तर एक रोग-नकाशा

सर्वात ठळक निष्कर्ष हा फक्त असा नाही की अज्ञात रोगप्रतिकारक पेशींची लोकसंख्या सापडली, तर ती कुठे होती हेही आहे. या पेशी अल्झायमर रोगाशी संबंधित एका विशिष्ट रोगजन्य प्रथिन साठ्याच्या आसपास जवळजवळ पूर्णपणे आढळल्या. यावरून असे सूचित होते की रोग अतिशय विशिष्ट सूक्ष्मपर्यावरण तयार करू शकतो, जे रोगप्रतिकारक पेशींना आकर्षित किंवा रूपांतरित करतात, अशा प्रकारे ज्याचे आधीच्या पद्धतींनी स्पष्टपणे निराकरण करता आले नव्हते.

अल्झायमर संशोधनासाठी हे महत्त्वाचे आहे, कारण शास्त्रज्ञ हे समजून घेण्याचा प्रयत्न करत आहेत की कोणते रोगप्रतिकारक प्रतिसाद संरक्षणात्मक आहेत, कोणते हानिकारक आहेत, आणि कोणते रोगाच्या प्रगतीदरम्यान विकसित होतात. अवकाशीयदृष्ट्या स्पष्ट पद्धती पेशी नेमक्या कुठे साचतात आणि त्या कोणत्या रचनांना प्रतिसाद देत आहेत हे दाखवून या शक्यता वेगळ्या करण्यास मदत करू शकतात.

हे देखील अधोरेखित करते की न्यूरोडीजेनेरेशनचा अभ्यास प्रणालीगत समस्येप्रमाणे करायला हवा. न्यूरॉन-केंद्रित दृष्टीकोन महत्त्वाचा आहे, पण अमायलॉइड, टाऊ, दाहक सिग्नलिंग आणि स्थानिक पेशी-ते-पेशी संवाद यांच्या आसपासचा ऊतक संदर्भ काही नुकसान का पसरते आणि काही का पसरत नाही याबाबत महत्त्वाचे संकेत देऊ शकतो.

अल्झायमरपलीकडील शक्यता

CODEX-CNS चे निर्माते म्हणतात की ही पद्धत फक्त अल्झायमर रोगापुरती मर्यादित नसावी. ते इतर मेंदू विकारांमधील व्यापक उपयोगांकडे निर्देश करतात आणि नमूद करतात की बदलांसह हा वर्कफ्लो इतर अवयवांनाही अनुकूल करता येऊ शकतो.

ही लवचिकता प्लॅटफॉर्मला न्यूरोसायन्सपलीकडेही मूल्यवान बनवू शकते. ज्या कोणत्याही रोगात पेशी ओळख आणि ऊतक भूगोल महत्त्वाचा असेल, त्यात ट्यूमर आणि दाहक विकारांचा समावेश आहे, अशा रोगांना उच्च-पॅरामीटर अवकाशीय नकाशीकरणाचा फायदा होऊ शकतो. उदाहरणार्थ, रेटिनाला केंद्रीय मज्जासंस्थेतील आणखी एक ऊतक म्हणून अधोरेखित करण्यात आले, जिथे निवासी रोगप्रतिकारक पेशी महत्त्वाच्या आहेत आणि जिथे हाच दृष्टिकोन माहितीपूर्ण ठरू शकतो.

जर ही व्यापक शक्यता खरी ठरली, तर CODEX-CNS केवळ नव्या पेशी लोकसंख्या शोधण्यासाठीच नाही, तर विशिष्ट संशोधन प्रश्नांसाठी तयार केलेले रोग-विशिष्ट मार्कर पॅनेल तयार करण्यासाठीही उपयुक्त ठरू शकते.

पुढे काय

हा अभ्यास नव्याने आढळलेल्या रोगप्रतिकारक पेशी काय करत आहेत, त्या नुकसान घडवत आहेत का, त्याला प्रतिसाद देत आहेत का, किंवा मधील काही मिश्र अवस्था दर्शवत आहेत का, हे निश्चित करत नाही. तथापि, त्या पेशी शोधण्यासाठी आणि त्यांना रोगग्रस्त ऊतींच्या रचनेत ठेवण्यासाठी ही पद्धत उपलब्ध करून देतो.

पॅथॉलॉजीतील अर्थपूर्ण प्रगती अनेकदा अशाच प्रकारे सुरू होते: प्रथम एखादी रचना किंवा नमुना अधिक स्पष्टपणे पाहणे, आणि नंतर त्याचे कार्य तपासणे. पुढील काम बहुधा पेशींची ओळख पुष्टी करणे, त्या विशिष्ट रोग टप्प्यांमध्ये दिसतात का हे ठरवणे, आणि त्या प्रगतीशी किंवा तीव्रतेशी संबंधित आहेत का हे तपासणे यावर केंद्रित असेल.

अल्झायमर संशोधनात, अवकाशीय रिझोल्यूशन सुधारणा करणारी साधने अधिकाधिक महत्त्वाची होत आहेत. उपचार कार्यक्रम व्यापक उद्दिष्टांपलीकडे जाऊन अधिक विशिष्ट यंत्रणांकडे वळत असताना, मेंदूच्या पेशीय परिसरांचे नकाशीकरण करण्याची क्षमता केवळ तांत्रिक फायदा न राहता प्रत्यक्ष उपयोगी लाभ ठरू शकते.

इथला तात्काळ परिणाम म्हणजे कठीण रोगाबद्दल मिळालेला एक नवा धागा. मोठा परिणाम म्हणजे मेंदूच्या ऊतींच्या आत काय घडते आहे, हे विचारण्याची अधिक शक्तिशाली पद्धत मिळणे.

हा लेख Medical Xpress च्या वार्तांकनावर आधारित आहे. मूळ लेख वाचा.