दिमाग कैसे व्यवस्थित करता है 2 19

शोधकर्ताओं ने समय पर यादों को व्यवस्थित करने के लिए प्रमुख मस्तिष्क तंत्र का खुलासा किया है।

नया अध्ययन मौलिक तंत्र की खोज का विवरण देता है जिसके द्वारा मस्तिष्क का हिप्पोकैम्पस क्षेत्र यादों को अनुक्रमों में व्यवस्थित करता है और भविष्य के व्यवहार की योजना बनाने के लिए इसका उपयोग कैसे किया जा सकता है।

अल्जाइमर रोग और मनोभ्रंश के अन्य रूपों जैसे संज्ञानात्मक विकारों में स्मृति विफलताओं को समझने की दिशा में खोज एक महत्वपूर्ण प्रारंभिक कदम हो सकता है।

कृन्तकों में इलेक्ट्रोफिजियोलॉजिकल रिकॉर्डिंग तकनीकों को डेटा के विशाल ट्रोव के सांख्यिकीय मशीन सीखने के विश्लेषण के साथ मिलाकर, शोधकर्ताओं ने सबूतों का खुलासा किया कि हिप्पोकैम्पस नेटवर्क निर्णय लेने में सहायता के लिए अनुभवों की प्रगति को एन्कोड और संरक्षित करता है।

"जब विशिष्ट अनुभव या घटनाएं होती हैं तो हमारा मस्तिष्क बहुत अच्छा रिकॉर्ड रखता है। यह क्षमता हमें अपने दैनिक जीवन में कार्य करने में मदद करती है, लेकिन इस अध्ययन से पहले, हमें इन प्रक्रियाओं के पीछे न्यूरोनल तंत्र का स्पष्ट विचार नहीं था, "संबंधित लेखक नॉर्बर्ट फोर्टिन कहते हैं, कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय में न्यूरोबायोलॉजी और व्यवहार के सहयोगी प्रोफेसर, इरविन।


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"जहां यह हर किसी के साथ जुड़ता है वह यह है कि इस प्रकार की स्मृति विभिन्न प्रकार के तंत्रिका संबंधी विकारों में या उम्र बढ़ने के साथ दृढ़ता से क्षीण होती है, इसलिए हमें वास्तव में यह जानने की जरूरत है कि यह मस्तिष्क कैसे काम करता है।"

परियोजना, जिसे पूरा होने में तीन साल से अधिक समय लगा, में प्रयोगात्मक और डेटा विश्लेषण चरण शामिल थे। शोधकर्ताओं ने चूहों के दिमाग में न्यूरॉन्स की फायरिंग की निगरानी की क्योंकि वे गंध पहचान परीक्षणों की एक श्रृंखला से गुजरते थे। पांच अलग प्रस्तुत करके बदबू आ रही है विभिन्न अनुक्रमों में, वैज्ञानिक जानवरों की स्मृति को सही क्रम में मापने और यह पता लगाने में सक्षम थे कि उनके दिमाग ने इन अनुक्रमिक संबंधों को कैसे पकड़ लिया।

"जिस सादृश्य के बारे में मैं सोचूंगा वह कंप्यूटिंग है," फोर्टिन कहते हैं। "अगर मैं आपके दिमाग में इलेक्ट्रोड चिपका दूं- तो हम नहीं कर सकते; इसलिए हम चूहों का उपयोग करते हैं—मैं देख सकता था कि कौन सी कोशिकाएं फायरिंग कर रही हैं और कौन सी कोशिकाएं किसी भी समय फायरिंग नहीं कर रही हैं। यह हमें कुछ अंतर्दृष्टि प्रदान करता है कि मस्तिष्क कैसे जानकारी का प्रतिनिधित्व करता है और गणना करता है। जब हम किसी संरचना में गतिविधि पैटर्न रिकॉर्ड करते हैं, तो ऐसा लगता है कि हम शून्य और कंप्यूटर में देख रहे हैं।"

कई मिनटों में मिलीसेकंड अंतराल में प्राप्त, न्यूरोनल गतिविधि और निष्क्रियता माप मस्तिष्क के कामकाज की एक गतिशील तस्वीर पेश करते हैं। फोर्टिन का कहना है कि वह और उनके सहयोगी, कुछ मायनों में, कोशिकाओं के "कोडिंग" को देखकर अपने विषयों के "दिमाग को पढ़ने" में सक्षम थे - कौन से फायरिंग कर रहे थे और कौन से नहीं - तेजी से उत्तराधिकार में।

जल्दी से चल रहा है

"जब आप किसी चीज़ के बारे में सोच रहे होते हैं, तो वह तेज़ी से आगे बढ़ती है," वे कहते हैं। "आप उस स्मृति पर लंबे समय तक अटके नहीं हैं। अभी, इसका प्रतिनिधित्व किया जा रहा है, लेकिन हम देख सकते हैं कि यह कैसे बहुत जल्दी बदलता है।"

फोर्टिन को पहले से ही पता था कि हिप्पोकैम्पस गतिविधि की रीडिंग के परिणामस्वरूप भारी मात्रा में कच्चे डेटा होंगे। परियोजना के शुरुआती चरणों से, उन्होंने डोनाल्ड ब्रेन स्कूल ऑफ इंफॉर्मेशन एंड कंप्यूटर साइंसेज में सांख्यिकीविदों की भागीदारी को सूचीबद्ध किया।

"मेरी प्रयोगशाला में उस समय हमारे पास जो तंत्रिका विज्ञान के प्रश्न थे, वे हमारे पास मौजूद सांख्यिकीय ज्ञान के लिए बहुत उन्नत थे। इसलिए हमें डेटा विज्ञान विशेषज्ञता वाले भागीदारों को शामिल करने की आवश्यकता है," फोर्टिन कहते हैं।

सांख्यिकी के प्रोफेसर, वरिष्ठ सह-लेखक बाबाक शाहबाबा कहते हैं, "ये उभरते हुए तंत्रिका विज्ञान अध्ययन अपने डेटा की जटिलता के कारण डेटा विज्ञान विधियों पर भरोसा करते हैं।" "मस्तिष्क की गतिविधियों को मिलीसेकंड पैमाने पर दर्ज किया जाता है, और ये प्रयोग एक घंटे से अधिक समय तक चलते हैं, इसलिए आप कल्पना कर सकते हैं कि डेटा की मात्रा कितनी तेजी से बढ़ती है। यह एक बिंदु पर पहुंच जाता है कि न्यूरोसाइंटिस्टों को जो कल्पना की गई थी उसे पूरा करने के लिए और अधिक उन्नत तकनीकों की आवश्यकता होती है, लेकिन वे इसे लागू करने में सक्षम नहीं थे।"

उन्होंने नोट किया कि जब न्यूरॉन्स यादों जैसे सूचनाओं को एन्कोड करते हैं, तो वैज्ञानिक सभी रिकॉर्ड किए गए न्यूरॉन्स में स्पाइकिंग गतिविधि के पैटर्न की जांच करके उस प्रक्रिया की एक झलक प्राप्त कर सकते हैं, जिसे सामूहिक रूप से एक समूह के रूप में जाना जाता है।

"हमने पाया कि हम इन तंत्रिका पैटर्न को छवियों के रूप में मान सकते हैं, और इसने गहरी मशीन सीखने के तरीकों को लागू करने की हमारी क्षमता को अनलॉक कर दिया," शाहबाबा कहते हैं। "हमने एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के साथ डेटा का विश्लेषण किया, जो कि चेहरे की पहचान जैसे छवि प्रसंस्करण अनुप्रयोगों में अक्सर उपयोग की जाने वाली पद्धति है।"

इस तरह, शोधकर्ता जानकारी प्राप्त करने के लिए न्यूरॉन्स की फायरिंग को डीकोड करने में सक्षम थे।

"हम जानते हैं कि गंध बी के लिए हस्ताक्षर कैसा दिखता है, जैसा कि हम ए, सी और डी के लिए जानते हैं," फोर्टिन कहते हैं। "उसके कारण, आप देख सकते हैं कि जब वे हस्ताक्षर अलग-अलग समय पर फिर से प्रकट होते हैं, जैसे कि जब हमारे विषय कुछ ऐसा होने का अनुमान लगा रहे हैं जो अभी तक नहीं हुआ है। हम देख रहे हैं कि ये हस्ताक्षर भविष्य के बारे में सोच रहे हैं और जल्दी से फिर से चलाए जा रहे हैं।"

शाहबाबा का कहना है कि इस परियोजना के दौरान विकसित किए गए उपकरणों और कार्यप्रणाली को समस्याओं की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू किया जा सकता है, और फोर्टिन अन्य मस्तिष्क क्षेत्रों में अपनी जांच की रेखा का विस्तार कर सकता है।

लेखक के बारे में

में कार्य प्रकट होता है संचार प्रकृति.

फंडिंग नेशनल इंस्टीट्यूट ऑफ हेल्थ, नेशनल साइंस फाउंडेशन और व्हाइटहॉल फाउंडेशन से आई है।

स्रोत: यूसी इरविन

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