गुवाहाटी: भारतीय प्रौद्योगिकी संस्थान, गुवाहाटी के शोधकर्ताओं ने एक नया एल्गोरिदम, यूनिक ब्रेन नेटवर्क आइडेंटिफिकेशन नंबर (यूबीएनआईएन) विकसित किया है, जिसे स्वस्थ मनुष्यों और पार्किंसंस रोग (पीडी) के रोगियों के जटिल मस्तिष्क नेटवर्क को एनकोड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इस अध्ययन में भारत के राष्ट्रीय मानसिक स्वास्थ्य और तंत्रिका विज्ञान संस्थान (NIMHANS) के 180 पीडी रोगियों और 70 स्वस्थ व्यक्तियों के संरचनात्मक मस्तिष्क एमआरआई स्कैन का विश्लेषण शामिल था। शोधकर्ताओं ने एक नेटवर्क परिप्रेक्ष्य अपनाया, विभिन्न मस्तिष्क क्षेत्रों को नोड्स के रूप में दर्शाया और क्षेत्रीय ग्रे मैटर वॉल्यूम के आधार पर नेटवर्क के लिए कनेक्शन मान स्थापित किए। इसके अलावा, एल्गोरिथम चरणों की एक श्रृंखला का पालन करके प्रत्येक लिंक के महत्व को पकड़ने के लिए प्रत्येक नोड के लिए कनेक्शन मानों को महत्व दिया गया था। इस प्रकार प्राप्त संख्यात्मक प्रतिनिधित्व (यूबीएनआईएन) प्रत्येक व्यक्तिगत मस्तिष्क नेटवर्क के लिए अलग-अलग पाया गया और अन्य न्यूरोइमेजिंग मस्तिष्क तौर-तरीकों पर भी लागू होता है। यह नवोन्मेषी शोध मस्तिष्क मुद्रण के क्षेत्र में अपार संभावनाएं रखता है और समय के साथ मानसिक बीमारी की प्रगति पर नज़र रखने के लिए संख्यात्मक मूल्य के साथ एक आशाजनक बायोमार्कर के रूप में उभरता है।
इसके अलावा, पार्किंसंस रोग, एक न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार है जिसमें नैदानिक लक्षण जैसे कंपकंपी, कठोरता और धीमी गति होती है, जो उम्र के साथ बिगड़ती जाती है। हालाँकि, इन लक्षणों के प्रकट होने से बहुत पहले न्यूरोडीजेनेरेशन शुरू हो जाता है, जिससे प्रभावी पीडी प्रबंधन के लिए शीघ्र पता लगाना अनिवार्य हो जाता है। इस महत्वपूर्ण अंतर को दूर करने के लिए, अपनी तरह के पहले अध्ययन में, आईआईटी गुवाहाटी और एनआईएमएचएएनएस शोधकर्ताओं ने आराम के दौरान गैर-आक्रामक संरचनात्मक एमआरआई स्कैन का उपयोग किया। पीडी रोगियों को पांच आयु समूहों (ए: ? 32 वर्ष, बी: 33-42 वर्ष, सी: 43-52 वर्ष, डी: 53-62 वर्ष, और ई: ? 63 वर्ष) में वर्गीकृत करते हुए, इस अध्ययन में यह पता लगाया गया कि उम्र अलग-अलग विरलों पर मस्तिष्क कनेक्टिविटी पर कैसे प्रभाव डालती है । प्रत्येक आयु वर्ग के लिए, क्लस्टरिंग गुणांक ने बढ़ती विरलता के साथ घटती प्रवृत्ति प्रस्तुत की।
अनुसंधान के निष्कर्षों के बारे में बताते हुए, आईआईटी गुवाहाटी के बायोसाइंसेज और बायोइंजीनियरिंग विभाग के न्यूरल इंजीनियरिंग लैब के सहायक प्रोफेसर डॉ. कोटा नवीन गुप्ता ने कहा, “यूबीएनआईएन एक विशेष संख्या है जो नेटवर्क परिप्रेक्ष्य से प्रत्येक मानव मस्तिष्क की अद्वितीय विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करती है। दिलचस्प बात यह है कि हम मूल मस्तिष्क नेटवर्क के पुनर्निर्माण के लिए किसी भी इंसान के यूबीएनआईएन मूल्य को रिवर्स इंजीनियर भी कर सकते हैं। यह यूबीएनआईएन एल्गोरिदम हमें हर इंसान के मस्तिष्क नेटवर्क को कुशलतापूर्वक पहचानने और चिह्नित करने (एनकोड-डीकोड) करने में सक्षम करेगा।
पीएच.डी. विद्वान तन्मयी सामंतरे ने आगे कहा, “यूबीएनआईएन एल्गोरिदम को अनुदैर्ध्य न्यूरोइमेजिंग डेटा (यानी, समय के साथ) पर लागू करने से मस्तिष्क प्लास्टिसिटी (यानी, मानव मस्तिष्क में परिवर्तन) की गतिशीलता को स्पष्ट करने का वादा किया जाता है। यह अंतर्दृष्टि यह समझने के लिए महत्वपूर्ण है कि मानव मस्तिष्क कैसे विकृत होता है और अंतर्निहित तंत्रिका संबंधी रोगों के कारण होने वाली क्षति से कैसे निपटता है।
विकसित यूबीएनआईएन एल्गोरिदम एमआरआई डेटा को व्याख्या योग्य बनाता है और न्यूरोडीजेनेरेटिव विकार निदान और उपचार को बदलने की क्षमता रखता है। इसका उपयोग न्यूरोलॉजिस्ट द्वारा अनुशंसित अन्य नैदानिक परीक्षणों के पूरक के लिए बायोमार्कर के रूप में किया जा सकता है। यूबीएनआईएन के अनुप्रयोगों में ब्रेनप्रिंटिंग से लेकर संरचनात्मक एमआरआई मस्तिष्क नेटवर्क के लिए भंडारण को अनुकूलित करना शामिल है। इससे टेलीमेडिसिन और संबंधित अनुप्रयोगों के लिए मानव मस्तिष्क नेटवर्क में कम बैंडविड्थ, उच्च गति सूचना हस्तांतरण के रास्ते खुल सकते हैं। यूबीएनआईएन की अनुकूलनशीलता को अन्य न्यूरोइमेजिंग तौर-तरीकों जैसे इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राम (ईईजी), कार्यात्मक एमआरआई (आराम और कार्य-आधारित दोनों) आदि तक भी बढ़ाया जा सकता है। इसे सिज़ोफ्रेनिया, अल्जाइमर, अवसाद आदि जैसी अन्य न्यूरोलॉजिकल स्थितियों पर भी लागू किया जा सकता है। इसके अलावा, यह इसे प्रोटीन, सामाजिक और ट्रैफ़िक नेटवर्क जैसे विभिन्न डेटासेट पर लागू किया जा सकता है, जिससे यह जटिल सिस्टम गतिशीलता को समझने के लिए एक बहुमुखी उपकरण बन जाता है।
इसके अलावा, डॉ. गुप्ता ने कहा, "अब हम समूह स्तर पर स्वस्थ और पार्किंसंस के बीच अंतर करने के लिए संभावित बायोमार्कर के रूप में यूबीएनआईएन का उपयोग करने की संभावनाओं पर विचार कर रहे हैं।" वर्तमान निष्कर्ष ब्रेन साइंसेज जर्नल में प्रकाशित हुए हैं और तन्मयी सामंतराय, उत्सव गुप्ता, डॉ. जितेंद्र सैनी और डॉ. कोटा नवीन गुप्ता द्वारा सह-लेखक हैं।
एक प्रेस विज्ञप्ति में कहा गया है कि इस शोध को भारत सरकार के शिक्षा मंत्रालय (एमओई) डॉक्टरेट छात्रवृत्ति द्वारा वित्त पोषित किया गया है, और अकादमिक और अनुसंधान सहयोग को बढ़ावा देने की योजना (एसपीएआरसी अनुदान), भारत सरकार द्वारा समर्थित है।
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