मस्तिष्क का एक घन मिलीमीटर, नैनोस्केल रिज़ॉल्यूशन पर मैप किया गया

 (nature.com)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-05-11 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें

मस्तिष्क के एक छोटे हिस्से को आश्चर्यजनक स्तर पर मैप करने वाला अध्ययन

  • Google के वैज्ञानिकों ने मानव मस्तिष्क के एक छोटे हिस्से को नैनोस्केल रिज़ॉल्यूशन पर मॉडल किया
  • ऐसी विशेषताओं वाली कोशिकाएँ सामने आईं, जो पहले कभी नहीं देखी गई थीं
  • अध्ययन के नतीजे आज Science जर्नल में प्रकाशित हुए हैं, और इन्हें ऑनलाइन भी देखा जा सकता है

मस्तिष्क के टुकड़े की 3D मैपिंग के नतीजे

  • अध्ययन का विषय लगभग 1 घन मिलीमीटर आकार का मस्तिष्क का टुकड़ा था, जो पूरे मस्तिष्क का केवल 10 लाखवां हिस्सा है
  • इसमें लगभग 57,000 कोशिकाएँ और 15 करोड़ सिनैप्स (न्यूरॉनों के बीच कनेक्शन) शामिल हैं
  • इसमें कुल 1.4 पेटाबाइट का विशाल डेटा शामिल है
  • Google के शोधकर्ता Viren Jain ने कहा कि इस जटिलता को समझना आसान नहीं होगा

मस्तिष्क नमूने की तैयारी और इमेजिंग प्रक्रिया

  • मिर्गी की सर्जरी करा चुकी 45 वर्षीय महिला के cerebral cortex के एक हिस्से को नमूने के रूप में इस्तेमाल किया गया
  • इसे preservative में रखा गया और heavy metals से stain किया गया ताकि कोशिकाएँ स्पष्ट दिख सकें
  • Harvard के neuroscientist Jeff Lichtman की टीम ने इसे 34 नैनोमीटर मोटाई में 5000 टुकड़ों में काटकर electron microscope से इमेज लिया
  • Google टीम ने एक AI मॉडल बनाया, जिसने microscope images को 3D में reconstruct किया

नई मिली असामान्य न्यूरॉन संरचनाएँ

  • ऐसे न्यूरॉन मिले जो आपस में अधिकतम 50 कनेक्शन बनाते हैं (आमतौर पर अधिकतम 2 के आसपास)
  • ऐसे न्यूरॉन भी मिले जिनकी projections खुद को लपेटकर गाँठ जैसी संरचना बनाती हैं
  • लगभग पूरी तरह सममित एक जोड़ी न्यूरॉन भी पाए गए
  • इन संरचनाओं की भूमिका अभी स्पष्ट नहीं है

विशाल डेटा के सत्यापन की आवश्यकता

  • अधिकांश डेटा का अभी तक manual verification नहीं हुआ है, इसलिए image stitching प्रक्रिया में त्रुटि की संभावना है
  • 50,000 कोशिकाओं में से केवल कुछ सौ की ही जाँच हुई है
  • Jain ने उम्मीद जताई कि लोग अपनी रुचि के हिस्सों के मानचित्र को सीधे सत्यापित करेंगे
  • आगे चलकर अन्य लोगों के मस्तिष्क नमूनों से भी ऐसे मानचित्र बनाने की योजना है, लेकिन पूरे मस्तिष्क का मानचित्र बनाना आने वाले कई दशकों में भी कठिन माना जा रहा है

अध्ययन का महत्व और संभावित प्रभाव

  • Allen Institute की Hongkui Zeng ने इस पेपर को मानव cerebral cortex डेटा निर्माण में एक बड़ी उपलब्धि बताया
  • स्वतंत्र रूप से उपलब्ध कराया गया यह विशाल डेटा cerebral cortex के microcircuit पर शोध में बहुत मददगार होगा
  • Pennsylvania State University के Yongsoo Kim को उम्मीद है कि यह मानचित्र neural connections के नए नियम सामने लाएगा और मानव मस्तिष्क के काम करने के तरीके को समझने में योगदान देगा
  • cerebral cortex के कामकाज को गहराई से समझने से मानसिक रोगों और neurodegenerative diseases के उपचार के लिए नए संकेत मिल सकते हैं

GN⁺ की राय

  • यह अध्ययन आकार में छोटा है, लेकिन मस्तिष्क की संरचना और कनेक्टिविटी के बारे में अभूतपूर्व स्तर की विस्तृत जानकारी देने के कारण बेहद महत्वपूर्ण है। हालांकि, डेटा की विशालता के कारण इसके सत्यापन और व्याख्या में बहुत मेहनत लगेगी।

  • नई मिली असामान्य न्यूरॉन संरचनाओं की भूमिका और महत्व को समझना एक अहम अगला कदम होगा। इससे मस्तिष्क के काम करने के सिद्धांतों और संबंधित बीमारियों के तंत्र को समझने में महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि मिल सकती है।

  • भविष्य में यदि और अधिक मस्तिष्क मानचित्र बनाए जाते हैं और डेटा जमा होता है, तो इसके आधार पर नई दवाओं के विकास या precision medicine में भी इसका उपयोग संभव हो सकता है। हालांकि, नैतिक और कानूनी मुद्दों पर सामाजिक सहमति की भी आवश्यकता दिखती है。

  • मस्तिष्क की जटिलता को पूरी तरह समझने में अभी लंबा समय लगेगा, लेकिन यह अध्ययन मस्तिष्क विज्ञान के क्षेत्र में एक मील का पत्थर साबित हो सकता है। Google और Harvard के शोधकर्ताओं का अंतर्विषयी सहयोग भी एक उल्लेखनीय उदाहरण है।

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-05-11
Hacker News राय
  • इंटरैक्टिव visualization बहुत शानदार है
    • slices को zoom करके, layers को scroll करके, या 3D model को zoom करके देखें
    • neuron के किसी एक हिस्से पर mouse ले जाने पर पूरा neuron highlight होता हुआ देखा जा सकता है
  • 3D map लगभग 1 घन मिलीमीटर volume को कवर करता है, जो पूरे brain का 10 लाखवां हिस्सा है, और इसमें लगभग 57,000 cells और 15 करोड़ synapses (neurons के बीच के connections) शामिल हैं
  • यह इस बात का एक सरल हिसाब देता है कि human brain की नकल करने के लिए कितना बड़ा neural network model चाहिए होगा
    • अगर मान लें कि प्रति neuron औसतन 2,632 synapses हैं, तो adult human brain के 100 अरब neurons में कुल 2.6x10^14 synapses होने का अनुमान है
    • अगर प्रति synapse 1 parameter मानें, तो न्यूनतम model size GPT-4 से सैकड़ों गुना बड़ा होना चाहिए
    • लेकिन अगर प्रति synapse 10-100 ion channels और प्रति channel कम से कम 10 parameters मानें, तो 2.6x10^16 से अधिक parameters की जरूरत पड़ती दिखती है
  • Richard Feynman की "There's Plenty of Room at the Bottom" को फिर से पढ़ना चाहिए
    • खासकर उस हिस्से पर ध्यान दें जहाँ biologists ने उनसे 1000 गुना अधिक शक्तिशाली electron microscope बनाने को कहा था
    • इन images को scan करने में इस्तेमाल हुई तकनीक पर भी ध्यान दें
  • एक single neuron की तस्वीर के आधार पर, brain simulation researchers को जरूरी computing power के अपने estimates फिर से निकालने चाहिए
  • क्या इस तरह की microscopic brain images देखकर होने वाली हल्की असहज भावना के लिए कोई नाम है? यह सामान्य प्रतिक्रिया है या नहीं, यह जानने की जिज्ञासा है
  • यह जानने की जिज्ञासा है कि sample को नुकसान पहुँचाए बिना उसे 34nm मोटाई की 5,000 slices में कैसे काटा जाता है
  • हिसाब लगाया गया कि पूरे बड़े human brain को scan करने के लिए 1.76 zettabytes storage की जरूरत होगी
  • कहा गया कि epilepsy के इलाज के लिए surgery करा रही 45 वर्षीय महिला के cerebral cortex से brain tissue लिया गया था। यह कैसे तय किया गया होगा कि कौन-सा हिस्सा हटाना है?
  • 2D slices से 3D volume को सटीक रूप से reconstruct करना पहले से ही अच्छी तरह studied field है, तो researchers ने ML models का उपयोग क्यों किया, जबकि उनमें गलत hallucinated results आने का जोखिम रहता है?
  • AGI (Artificial General Intelligence) शायद असंभव है, इसका एक और संकेत
    • असली biological brain उगाना शायद कहीं आसान होगा
    • silicon पर यह कभी नहीं होगा, और हर machine में कहीं न कहीं cubic centimeter आकार का neural tissue block built-in होगा