How many labels can a biological oscillator carry? A quality-factor screen for proposed information carriers

अपने मस्तिष्क की कल्पना एक हलचल भरे, अराजक शहर के रूप में करें। इस शहर में, अरबों न्यूरॉन्स लगातार सक्रिय होते हैं, और एक-दूसरे को संदेश भेजते रहते हैं। इस शोर से अर्थ निकालने के लिए, मस्तिष्क अक्सर लय (rhythm) का उपयोग करता है, जैसे एक ड्रमर एक मार्चिंग बैंड के लिए ताल बनाए रखता है। इन लयबद्ध स्पंदनों (pulches) को ऑसिलेशन (oscillations) कहा जाता है। जिस तरह एक रेडियो स्टेशन एक विशिष्ट फ्रीक्वेंसी (जैसे 101.5 FM) पर प्रसारण करता है ताकि आप बिना किसी हस्तक्षेप के समाचार सुन सकें, वैज्ञानिक इस बात पर विचार करते रहे हैं कि क्या मस्तिष्क के विभिन्न भाग अपने संदेशों को लेबल करने के लिए विशिष्ट फ्रीक्वेंसी का उपयोग करते हैं। यदि न्यूरॉन्स का एक समूह उच्च पिच पर गुनगुनाता है और दूसरा कम पिच पर, तो मस्तिष्क सैद्धांतिक रूप से उन्हें अलग पहचान सकता है, जिससे यह पहेली सुलझ सकती है कि मस्तिष्क विभिन्न विशेषताओं (जैसे रंग और आकार) को एक एकल वस्तु में कैसे जोड़ता है।

हालाँकि, इसमें एक पेच है। वास्तविक दुनिया में, कोई भी ध्वनि पूरी तरह से शुद्ध नहीं होती। यहाँ तक कि एक उच्च गुणवत्ता वाले वायलिन के तार में भी मुख्य स्वर के आसपास थोड़ा सा "फज़" (fuzz) या फैलाव होता है। भौतिकी में, इस धुंधलेपन को लाइनविड्थ (linewidth) कहा जाता है, और नोट की "शुद्धता" को क्वालिटी फैक्टर (quality factor) या Q-फैक्टर के रूप में मापा जाता है। एक उच्च Q-फैक्टर का अर्थ है कि नोट एकदम स्पष्ट है और लंबे समय तक स्थिर रहता है; कम Q-फैक्टर का अर्थ है कि नोट धुंधला है और तुरंत समाप्त हो जाता है। मस्तिष्क में एक लेबल के रूप में कार्य करने के लिए, इसे अपने पड़ोसियों से अलग पहचाना जाने योग्य रूप से स्पष्ट होना चाहिए, लेकिन साथ ही इतना स्थिर भी होना चाहिए कि इसे पढ़ा और आवश्यकतानुसार बदला जा सके।

यह हमें एक दिलचस्प प्रश्न की ओर ले जाता है: एक जैविक ऑसिलेटर वास्तव में कितने विशिष्ट "लेबल" या "चैनल" ले जा सकता है? एरन कोपल (Eran Kopel) का एक नया शोध पत्र इस प्रश्न को हल करने के लिए एक सख्त "गुणवत्ता नियंत्रण" स्क्रीन स्थापित करके इसकी शुरुआत करता है। लेखक यह साबित करने की कोशिश नहीं कर रहा है कि क्वांटम भौतिकी मस्तिष्क में काम नहीं कर रही है या विशिष्ट सिद्धांत गलत हैं; इसके बजाय, वे एक सरल, अधिक व्यावहारिक प्रश्न पूछ रहे हैं: भले ही कोई तंत्र मौजूद हो, क्या वह वास्तव में सूचना को लेबल करने का काम कर सकता है? पेपर का तर्क है कि कई रोमांचक, हाई-टेक प्रस्ताव कि मस्तिष्क सूचना को कैसे लेबल करता है, इसलिए विफल नहीं होते क्योंकि वे बहुत नाजुक हैं, बल्कि इसलिए क्योंकि वे उपयोगी होने के लिए बहुत कम समय के लिए जीवित रहते हैं।

द ग्रेट लेबलिंग टेस्ट (The Great Labeling Test)

पेपर एक सरल नियम स्थापित करके शुरू होता है: एक सिस्टम द्वारा ले जाए जा सकने वाले विशिष्ट लेबल की संख्या उसके क्वालिटी फैक्टर (Q) द्वारा सीमित होती है। Q को एक स्कोरकार्ड के रूप में सोचें कि एक ऑसिलेटर कितना "रिंगी" (गूंजने वाला) है। यदि आपके पास एक घंटी है जो लंबे समय तक स्पष्ट रूप से बजती है, तो आप बहुत कम स्थान में कई अलग-अलग स्वर भर सकते हैं बिना उन्हें आपस में मिलाए। यदि आपके पास एक घंटी है जो एक मंद धप (thud) करती है और तुरंत रुक जाती है, तो आप एक नोट को दूसरे से अलग नहीं कर सकते। पेपर गणितीय रूप से दिखाता है कि आप इसमें कितने लेबल समा सकते हैं, वह लगभग इस Q स्कोर के बराबर है। यदि आपका Q 1 से कम है, तो आपके पास घंटी भी नहीं है; आपके पास केवल एक 'धप' की आवाज है।

लेखक फिर इस नियम को एक बहुत ही विशिष्ट, हाल ही में प्रस्तावित विचार पर लागू करते हैं: कि मस्तिष्क मस्तिष्क के ऊतकों के छोटे स्तंभों के भीतर 30 GHz माइक्रोवेव फील्ड्स (एक प्रकार की अदृश्य विद्युत चुम्बकीय तरंग) का उपयोग अद्वितीय आईडी टैग के रूप में करता है। यह विचार कुछ हलकों में लोकप्रिय है क्योंकि यह सुनने में हाई-टेक और क्वांटम-मैकेनिकल लगता है। पेपर इस विचार को "क्वालिटी स्क्रीन" से गुजारता है और पाता है कि यह बुरी तरह विफल हो जाता है।

सबसे पहले, पेपर सिग्नल की शुद्धता (purity) को देखता है। प्रस्तावित माइक्रोवेव फील्ड को एक विशाल समूह के अणुओं द्वारा एक साथ कंपन करने से उत्पन्न होना चाहिए। हालाँकि, मस्तिष्क के गर्म और गीले वातावरण में, ये कंपन बहुत जल्दी अस्त-व्यस्त हो जाते हैं। लेखक गणना करते हैं कि इस 30 GHz सिग्नल का "धुंधलापन" (linewidth) वास्तव में सिग्नल के अपने आकार से पांच गुना अधिक चौड़ा है। यह वैसा ही है जैसे किसी रेडियो स्टेशन को ट्यून करने की कोशिश करना जो इतनी जोर से और अव्यवस्थित तरीके से प्रसारण कर रहा है कि वह अपनी खुद की फ्रीक्वेंसी को ही दबा दे। गणित दिखाता है कि क्वालिटी फैक्टर 0.19 है, जो ऑसिलेटर कहलाने के लिए आवश्यक न्यूनतम 1 से बहुत नीचे है। यह घंटी नहीं है; यह एक गीला स्पंज है।

इसके बाद, पेपर देखता है कि क्या कोई "बचाव योजना" है। आलोचक कह सकते हैं कि शायद मस्तिष्क के पास एक विशेष कैविटी (जैसे एक लेजर) है जो सिग्नल को साफ करती है। लेकिन पेपर बताता है कि प्रस्तावित संरचना इतनी कम फ्रीक्वेंसी के लिए कैविटी के रूप में कार्य करने के लिए बहुत छोटी है। यह एक माचिस की डिब्बी से कॉन्सर्ट हॉल बनाने की कोशिश करने जैसा है; ज्यामिति ही काम नहीं करती।

फिर, पेपर ऊर्जा बिल (energy bill) की जांच करता है। सिग्नल को जीवित रखने के लिए शक्ति की आवश्यकता होती है। लेखक गणना करते हैं कि इस माइक्रोवेव फील्ड को बनाए रखने के लिए, मस्तिष्क को उस दर पर ऊर्जा खर्च करनी होगी जो उस सूक्ष्म मस्तिष्क क्षेत्र के संपूर्ण ऊर्जा बजट से पांच से नौ क्रम (यानी दस लाख से एक अरब गुना) अधिक है जिसमें इसे होना चाहिए। यह ऐसा ही है जैसे कोई सुझाव दे कि एक कार पूरे देश की यात्रा के लिए ईंधन की एक बूंद पर चल सकती है। मस्तिष्क इस विचार के लिए बिजली का बिल भरने में सक्षम नहीं है।

"बहुत छोटा" वाली समस्या (The "Too Short" Problem)

शायद सबसे आश्चर्यजनक खोज यह है कि पेपर उच्च-आवृत्ति वाले विचारों को केवल इसलिए खारिज नहीं करता क्योंकि वे "नाजुक" (fragile) हैं (जो इस क्षेत्र में एक सामान्य शिकायत है)। इसके बजाय, यह उन्हें इसलिए खारिज करता है क्योंकि वे बहुत संक्षिप्त हैं।

पेपर एक "परसिस्टेंस विंडो" (persistence window) पेश करता है। एक लेबल के उपयोगी होने के लिए, इसे पढ़ने के लिए पर्याप्त समय तक टिके रहना चाहिए, लेकिन इतना लंबा भी नहीं कि इसे बदला न जा सके। मस्तिष्क में, एक लेबल को लगभग 0.05 से 0.5 सेकंड (50 से 500 मिलीसेकंड) तक टिकना चाहिए ताकि यह हमें दुनिया को समझने में मदद कर सके।

• उच्च-आवृत्ति वाले आणविक वाहक (जैसे 30 GHz माइक्रोवेव या प्रोटीन में कंपन) बहुत तेज़ हो सकते हैं, लेकिन वे पिकोसेकंड (ट्रिलियनवें हिस्से) में समाप्त हो जाते हैं। वे एक आतिशबाजी की तरह हैं जो आपकी आँख झपकने से पहले ही चमककर गायब हो जाती है। वे संदेश पढ़ने के लिए बहुत तेज़ हैं।
• कम-आवृत्ति वाले तंत्रिका लय (neural rhythms) (जैसे 40 Hz "गामा" तरंगें जो हम मस्तिष्क में देखते हैं) लगभग 0.15 सेकंड तक रहती हैं। यह हमारी धारणा की "परसिस्टेंस विंडो" के भीतर पूरी तरह फिट बैठता है। वे पढ़ने के लिए पर्याप्त देर तक गूंजते हैं, लेकिन इतने लंबे भी नहीं कि वे फंस जाएं।

पेपर कई उम्मीदवारों की जांच करता है और पाता है कि केवल कम-आवृत्ति वाले तंत्रिका लय ही इस परीक्षण में पास होते हैं। उच्च-आवृत्ति वाले विफल हो जाते हैं, इसलिए नहीं कि वे बहुत कमजोर हैं, बल्कि इसलिए कि वे संदेश ले जाने के लिए बहुत कम समय के लिए जीवित रहते हैं।

निर्णय (The Verdict)

पेपर निष्कर्ष निकालता है कि जीव विज्ञान ने संभवतः इसे पहले ही समझ लिया है। मस्तिष्क सूचना को लेबल करने के लिए उच्च-आवृत्ति वाले क्वांटम कंपनों का उपयोग नहीं करता है क्योंकि गर्म, गीले ऊतकों की भौतिकी उन संकेतों को उपयोगी होने के लिए पर्याप्त स्पष्ट और लंबे समय तक बनाए रखना असंभव बनाती है। इसके बजाय, मस्तिष्क धीमी, अधिक मजबूत लय (जैसे गामा और अल्फा तरंगें) का उपयोग करता है जो स्वाभाविक रूप से हमारी धारणा की "परसिस्टेंस विंडो" में फिट बैठती हैं।

लेखक सावधानी बरतते हुए कहते हैं कि यह साबित नहीं करता कि मस्तिष्क में क्वांटम प्रभाव मौजूद नहीं हैं या विशिष्ट माइक्रोवेव मॉडल हर तरह से गलत है। यह केवल यह सिद्ध करता है कि यदि उस मॉडल का उपयोग लेबलिंग के लिए किया जाता है, तो वह एक पठनीय, लिखने योग्य और किफायती टैग होने के बुनियादी गणित में विफल रहता है। पेपर सुझाव देता है कि यदि वैज्ञानिकों को यह प्रस्तावित करना है कि मस्तिष्क सूचना को कैसे लेबल करता है, तो उन्हें एक सरल "रसीद" देनी होगी जो दिखाए:

1. सिग्नल कितना स्पष्ट है (Q-factor)।
2. यह कितने समय तक रहता है (persistence window)।
3. इसकी लागत कितनी है।

जब तक कोई प्रस्ताव इन सरल जांचों को पास नहीं कर लेता, पेपर का तर्क है कि वह बिना किसी तंत्र के केवल एक कहानी है। मस्तिष्क, ऐसा लगता है, एक क्षणिक, उच्च-गति वाली चमक के बजाय एक स्थिर, विश्वसनीय ढोल की थाप को पसंद करता है।