కొత్త మెదడు ఇమేజింగ్ వ్యవస్థ ఒకేసారి దాదాపు 200 న్యూరాన్లను ట్రాక్ చేస్తోంది

అధిక-వేగ ఆప్టికల్ ఇమేజింగ్‌తో జీవ మెదడు కార్యకలాపంలో మరింత లోతుగా పరిశోధకులు సాగుతున్నారు

Nature Methodsలో వివరించబడిన ఒక కొత్త ఇమేజింగ్ ప్లాట్‌ఫారమ్, జీవ కణజాలంలో ఒకేసారి దాదాపు 200 న్యూరాన్ల విద్యుత్ కార్యకలాపాన్ని పట్టుకోవడం ద్వారా మెదడులో సమాచారం ప్రాసెసింగ్‌ను శాస్త్రవేత్తలు ఎలా అధ్యయనం చేస్తారో విస్తరించగలదు. FlatMux అని పిలువబడే ఈ వ్యవస్థ, వేగంగా, మసకగా ఉండే, మరియు సాధారణంగా పెద్ద స్థాయిలో గమనించడం కష్టమైన సంకేతాలను నమోదు చేయడానికి రూపొందించబడింది, ముఖ్యంగా మెదడు లోపల లోతుగా ఉన్నప్పుడు.

ఈ పని న్యూరోసైన్స్‌లో దీర్ఘకాలిక సాంకేతిక సవాలును పరిష్కరిస్తుంది. మెదడు సర్క్యూట్లు సమాంతరంగా లెక్కించే న్యూరాన్ల సాంద్రమైన నెట్‌వర్క్‌ల ద్వారా పనిచేస్తాయి, కానీ చాలా ఉన్న పరికరాలు ఒకేసారి తగినన్ని కణాలను నమూనా చేయలేవు, తగిన లోతు చేరలేవు, లేదా ఉపయోగకరమైన నమ్మకంతో వేగవంతమైన విద్యుత్ సంఘటనలను పట్టుకోవడానికి తగినంత వేగంగా కదలలేవు. కొత్త ప్లాట్‌ఫారమ్ ఈ మూడు పరిమితులన్నింటినీ కలిసి మెరుగుపరచాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది.

ఇచ్చిన మూల పాఠ్యం ప్రకారం, FlatMux ఒకటి లేదా అనేక సమతలాల నుంచి ఒకేసారి దాదాపు 200 న్యూరాన్లను, గరిష్టంగా 500 మైక్రోమీటర్ల లోతులో, సెకనుకు 2,000 ఫ్రేముల వరకు రికార్డ్ చేయగలదు. వ్యక్తిగత న్యూరాన్ల కార్యకలాపాన్ని నమ్మదగిన విధంగా గుర్తించడానికి అవసరమైన శక్తి పరిమాణాన్ని తగ్గిస్తూ, ఈ వ్యవస్థ సెకనుకు 150 మిలియన్ నమూనాల స్కానింగ్ రేటును సాధిస్తుందని కూడా నివేదించబడింది.

ఈ పనితీరు సంఖ్యలు ముఖ్యమైనవి, ఎందుకంటే విద్యుత్ సంకేతాలు చాలా తక్కువ కాలప్రమాణాల్లో జరుగుతాయి. అతి నెమ్మదైన పద్ధతి ముఖ్యమైన గమనాలను కోల్పోవచ్చు. తగినంత లోతుగా చిత్రీకరించలేని పద్ధతి కార్టెక్స్‌లోని సంబంధిత పొరలను వదిలివేయవచ్చు. మరియు ఒకేసారి కొద్ది కణాలను మాత్రమే పట్టుకునే పద్ధతి, విభజిత ప్రాసెసింగ్ జీవ నెట్‌వర్క్‌లలో వాస్తవంగా ఎలా పనిచేస్తుందో వెల్లడించడంలో ఇబ్బంది పడవచ్చు.

న్యూరాన్లు వెలిగిపోతున్నట్లు చూడడం కంటే విద్యుత్ ఇమేజింగ్ ఎందుకు కష్టం

న్యూరోసైంటిస్టులకు మెదడును అధ్యయనం చేయడానికి అనేక మార్గాలు ఉన్నాయి, కానీ ప్రతి ఒక్కదానికి కొన్ని మార్పిడులు ఉంటాయి. ఎలక్ట్రోడ్ ప్రోబ్‌లు విద్యుత్ కార్యకలాపాన్ని నేరుగా గుర్తించగలవు, కానీ అవి దాడి స్వభావంతో ఉంటాయి మరియు ఒక కణం స్థానం లేదా గుర్తింపుపై అదే ఆప్టికల్ దృశ్యాన్ని సహజంగా అందించవు. ఫ్లోరెసెన్స్ ఆధారిత ఆప్టికల్ పద్ధతులు స్థల సమాచారాన్ని నిలుపుకోవచ్చు, కానీ చరిత్రపరంగా అవి సంకేత బలం, వేగం, వీక్షణ పరిధి లేదా ఇమేజింగ్ లోతుతో పరిమితమయ్యాయి.

ఆ గ్యాప్‌ను రాక్‌ఫెల్లర్ బృందం తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తోంది. ఫ్లోరెసెన్స్ ద్వారా విద్యుత్ కార్యకలాపాన్ని నేరుగా చిత్రీకరించడం ద్వారా, పరిశోధకులు న్యూరాన్లు ఎప్పుడు క్రియాశీలంగా ఉన్నాయో మాత్రమే కాకుండా, ఆ న్యూరాన్లు ఎక్కడ ఉన్నాయో మరియు అవి ఏ రకాల కణాలై ఉండవచ్చో కూడా అంచనా వేయగలరు. సిద్ధాంతపరంగా, అదే ప్రయోగంలో సర్క్యూట్ ప్రవర్తనను అనాటమీ మరియు కణ గుర్తింపుతో అనుసంధానించడం సులభమవుతుంది.

ఈ అధ్యయనపు విస్తృత శాస్త్రీయ ప్రేరణ సూటిగా ఉంది: మెదడు పనితీరును అర్థం చేసుకోవాలంటే ఒక్కో కణం వివరణల్ని దాటి నెట్‌వర్క్-స్థాయి వివరణలవైపు వెళ్లాలి. మూల పాఠ్యం ఈ సమస్యను అదే రీతిలో ప్రతిపాదిస్తోంది. ఎన్నో సంవత్సరాలుగా, ఈ రంగంలోని చాలా భాగం వ్యక్తిగత న్యూరాన్ల ప్రతిస్పందన లక్షణాలపై దృష్టి పెట్టింది. కానీ అనుభూతి, ప్రవర్తన, మరియు జ్ఞానం అనేవి పొరల మధ్య, స్థలమంతటా పరస్పరం చర్య చేసే పెద్ద కణ సమూహాల నుంచే ఉద్భవిస్తాయి.

ఆ సంబంధాలను నిజ సమయంలో పట్టుకోవడం కష్టంగా ఉంది. సంకేతాలు బలహీనంగా ఉంటాయి, కణజాలం సంక్లిష్టంగా ఉంటుంది, మరియు ఇమేజింగ్ శక్తిని పెంచడం ప్రాయోగిక మరియు జీవ సంబంధ పరిమితులను సృష్టించవచ్చు. FlatMux, ఒకే న్యూరాన్ నుండి కార్యకలాపాన్ని గుర్తించే శక్తి వ్యయాన్ని తగ్గిస్తూ, అనేక న్యూరాన్లను త్వరగా కవర్ చేయగల స్కానింగ్ వ్యూహాన్ని విస్తరించడం ద్వారా ఆ పరిమితులను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి చేసిన ప్రయత్నంలా కనిపిస్తోంది.

FlatMux ఏమి సాధ్యం చేయగలదో అనిపిస్తోంది

మూల పదార్థంలో అత్యంత ముఖ్యమైన వాదన ఏమిటంటే, ఈ ప్లాట్‌ఫారమ్ కేవలం వేగంగా ఉందని కాదు. దీనిలోని సున్నితత్వం, వేగం, మరియు లోతు కలయిక, పరస్పరం క్రియాత్మకంగా అనుసంధానమై ఉన్న మరియు కారణాత్మకంగా పరస్పరం చర్య చేసే న్యూరాన్లను పరిశోధకులు మ్యాప్ చేయడానికి సహాయపడవచ్చని. ఆ తేడా అర్థవంతమైనది. అనేక ప్రయోగాలు సహసంబంధాన్ని చూపగలవు, కానీ జీవ మెదడు కణజాలంలో సర్క్యూట్ల ద్వారా కార్యకలాపం ఎలా వ్యాప్తి చెందుతుందో అర్థం చేసుకోవడానికి సంబంధిత అనేక కణాలను ఒకేసారి, వాస్తవ పరిస్థితుల్లో పరిశీలించగల పరికరాలు అవసరం.

వ్యవస్థ వివరించిన విధంగా పనిచేస్తే, పరిశోధకులు చిన్న కణ ఉపసమూహాల నుండి వేరు చేసిన క్షణిక చిత్రాలను చూడటానికి బదులుగా, కార్టికల్ పొరల అంతటా సమాచార నమూనాలు ఎలా కదులుతాయో అధ్యయనం చేయడం ప్రారంభించవచ్చు. ఇది సెన్సరీ ప్రాసెసింగ్, నెట్‌వర్క్ డైనమిక్స్, మరియు న్యూరాన్ల సమూహాలు కలిసి ప్రవర్తనను ఎలా సృష్టిస్తాయో తెలుసుకునే పనికి మద్దతు ఇస్తుంది.

ఇక్కడ లోతు చాలా ముఖ్యమైనది. 500 మైక్రోమీటర్ల వరకు ఇమేజింగ్ చేయడం, అనేక ఆప్టికల్ పద్ధతులు సౌకర్యంగా నిర్వహించగల దానికన్నా లోతుగా పరిశోధకులకు కార్యకలాపాన్ని గమనించే అవకాశం ఇస్తుంది. దీని వలన కార్టికల్ సంస్థ యొక్క అనేక పొరల మధ్య పరస్పర చర్యలను, కేవలం అత్యంత ఉపరితల భాగాలను మాత్రమే కాకుండా, పట్టుకునే అవకాశాలు పెరుగుతాయి.

ఒకటి లేదా అనేక సమతలాల్లో ఒకేసారి పని చేయగల సామర్థ్యం కూడా ముఖ్యమే. న్యూరల్ కంప్యూటేషన్ మౌలికంగా మూడు-ఆయామాల్లో ఉంటుంది. ముఖ్యమైన పరస్పర చర్యలు ఒకే సమతల స్లైస్‌లో చక్కగా సరిపోవు. అధిక వేగాన్ని నిలుపుకుంటూనే అనేక సమతలాలను నమూనా చేయగల ప్లాట్‌ఫారమ్ వాస్తవ సర్క్యూట్రీ నిర్మాణాన్ని ప్రతిబింబించడానికి మెరుగైన అవకాశాన్ని కలిగి ఉంటుంది.

ఒకే-న్యూరాన్ న్యూరోసైన్స్ నుండి పంపిణీ చేసిన గణన వైపు

రాక్‌ఫెల్లర్ యొక్క ల్యాబొరేటరీ ఆఫ్ న్యూరోటెక్నాలజీ అండ్ బయోఫిజిక్స్‌ను నడిపించే అలిపాషా వజీరి, మూల పాఠ్యంలో, ఈ రంగం మెదడును వ్యక్తిగత ప్రతిస్పందన లక్షణాల సమాహారంగా అర్థం చేసుకోవడం నుండి, పంపిణీ చేసిన గణనను నిర్వహించే అత్యంత అనుసంధానిత వ్యవస్థగా అర్థం చేసుకోవడం వైపు మారుతోందని వాదిస్తారు. ఇది భావనాత్మక మార్పు మాత్రమే కాదు, సాంకేతిక మార్పు కూడా.

పరికరాలు సిద్ధాంతాలను ఆకారమిస్తాయి. కొద్ది న్యూరాన్లను మాత్రమే బాగా పర్యవేక్షించగల పద్ధతులు ఉన్నప్పుడు, విశ్లేషణ యొక్క సహజ యూనిట్ ఒక్కో కణమే అవుతుంది. పరికరాలు మెరుగుపడినప్పుడు, ఆ యూనిట్ సర్క్యూట్, పొర, లేదా పంపిణీ నెట్‌వర్క్‌గా మారవచ్చు. FlatMux, జీవ కణజాలంలో పెద్ద-స్థాయి విద్యుత్ ఇమేజింగ్‌ను మరింత ప్రాయోగికంగా చేయడం ద్వారా ఆ మార్పును సాధించడంలో సహాయపడగల సాధనంగా చూపబడుతోంది.

అది కఠినమైన ప్రశ్నలు పరిష్కారమయ్యాయన్న అర్థం కాదు. మెరుగైన పరిశీలన స్వయంచాలకంగా మెదడు గణన యొక్క పూర్తి సిద్ధాంతంగా మారదు. కానీ అది ప్రయోగాత్మకంగా అందుబాటులో ఉండే ప్రశ్నల రకాలను మార్చగలదు. పరస్పరం అనుసంధానమైన న్యూరాన్ల సమూహాల ద్వారా సమాచారం ఎలా మార్పు చెందుతుందో, కార్యకలాప నమూనాలు ఎలా సమకాలీకరించబడుతాయో లేదా విడిపోతాయో, మరియు నిర్దిష్ట కణ రకాలు పంచుకోబడిన గణనలకు ఎలా దోహదపడతాయో అడగడానికి పరిశోధకులు మెరుగైన స్థితిలో ఉండవచ్చు.

విస్తృత పరిశోధనా ప్రభావాలతో సాంకేతిక పురోగతి

ఈ అధ్యయనాన్ని ఆప్టికల్ న్యూరోటెక్నాలజీలో బెంచ్‌మార్క్‌ను స్థాపించే ప్లాట్‌ఫారమ్‌గా స్థానం కల్పిస్తున్నారు. తదుపరి పనుల్లో అది నిలదొక్కుకుంటే, దాని విలువ ఒకే ప్రయోగశాలకు మాత్రమే పరిమితం కాదు. వేగం, పరిమాణం, మరియు లోతు మధ్య సమతుల్యతను మెరుగుపరచే పద్ధతులు, ముఖ్యంగా సిస్టమ్స్ న్యూరోసైన్స్‌లో, అనేక రకాల ప్రయోగాలకు సహాయపడే మౌలిక వసతులుగా మారుతాయి.

ప్రస్తుతం ప్రధాన నిర్ధారణ ఏమిటంటే, పోలికకు దగ్గరైన ఆప్టికల్ విధానాలతో సాధారణంగా సాధ్యమైన దానికన్నా ఎక్కువ న్యూరాన్ల నుంచి, ఎక్కువ లోతులో మరియు వేగంలో, విద్యుత్ కార్యకలాపాన్ని చిత్రీకరించే మార్గాన్ని పరిశోధకులు వివరించారు. విస్తారమైన సంఖ్యలో పరస్పరం అనుసంధానమైన న్యూరాన్లు కలిసి ఎలా గణన చేస్తాయో అర్థం చేసుకోవడం ప్రధాన సవాలుగా ఉన్న రంగంలో ఇది అర్థవంతమైన అడుగు.

మెదడును దాని స్వంత నిబంధనల ప్రకారం గమనించడం ఇంకా కష్టం. కానీ జీవ కణజాలంలో ఒకేసారి దాదాపు 200 న్యూరాన్లను, స్థల మరియు కణ-రకం సందర్భాన్ని నిలుపుకుంటూ, అనుసరించగల ప్లాట్‌ఫారమ్, జ్ఞానం వేరు వేరు భాగాల నుండి కాకుండా సర్క్యూట్రీ నుండి ఎలా ఉద్భవిస్తుందో శాస్త్రవేత్తలకు మరింత స్పష్టమైన దృశ్యాన్ని ఇవ్వగలదు. FlatMux వెనుక ఉన్న వాగ్దానం ఇదే, అందుకే ఈ సాంకేతిక అభివృద్ధి కేవలం ఇంకొక ఇమేజింగ్ అప్‌గ్రేడ్ కంటే ఎక్కువగా నిలుస్తోంది.

ఈ వ్యాసం Medical Xpress నివేదిక ఆధారంగా ఉంది. మూల వ్యాసాన్ని చదవండి.