Signed motif analysis of the Caenorhabditis elegans neuronal network reveals positive feedforward and negative feedback loops

C. elegans नामक एक नन्हे कृमि (worm) के तंत्रिका तंत्र (nervine system) की कल्पना तारों के उलझे हुए जाल के रूप में नहीं, बल्कि एक विशाल, जटिल शहर के मानचित्र के रूप में करें। लंबे समय तक, वैज्ञानिकों को पता था कि सड़कें (न्यूरॉन्स) कहाँ जुड़ती हैं, लेकिन उन्हें उन सड़कों के "ट्रैफिक नियम" नहीं पता थे। विशेष रूप से, उन्हें यह नहीं पता था कि कोई कनेक्शन "हरी बत्ती" (संकेत को आगे बढ़ने के लिए प्रोत्साहित करना) है या "लाल बत्ती" (संकेत को रोकना)। यह शोध पत्र उन ट्रैफिक नियमों का मानचित्रण करने और शहर के लेआउट में विशिष्ट, दोहराव वाले पैटर्न खोजने वाला पहला कार्य है।

यहाँ बताया गया है कि शोधकर्ताओं ने इसे कैसे विभाजित किया:

जासूसी कार्य: "हस्ताक्षर" (Signature) पैटर्न खोजना
कीड़े के मस्तिष्क को एक विशाल सोशल नेटवर्क के रूप में सोचें। किसी भी बड़े समूह में, आप अक्सर विशिष्ट तरीकों से परस्पर क्रिया करने वाले छोटे, दोहराव वाले मित्र समूहों को देखते हैं। नेटवर्क विज्ञान में, इन्हें "मोटिफ्स" (motifs) कहा जाता है। शोधकर्ताओं ने केवल यह नहीं देखा कि कौन किससे परिचित है; उन्होंने यह देखा कि वे एक-दूसरे को कैसे प्रभावित करते हैं। क्या एक न्यूरॉन दूसरे का उत्साहवर्धन कर रहा था (एक सकारात्मक कनेक्शन), या उसने दूसरे को शांत रहने के लिए कहा (एक नकारात्मक कनेक्शन)?

उन्होंने पूरे कृमि मस्तिष्क मानचित्र को स्कैन करने के लिए एक विशेष डिजिटल आवर्धक लेंस (magnifying glass) का उपयोग किया और 56 विशिष्ट तीन-न्यूरॉन पैटर्न पाए जो शुद्ध संयोग से अपेक्षित मात्रा से कहीं अधिक बार दिखाई दिए। यह एक भीड़ भरे कमरे में जाने और यह नोटिस करने जैसा है कि, सांख्यिकीय रूप से, तीन लोगों के समूह हाथ पकड़कर घेरा बनाकर खड़े होने की घटना संयोग से कहीं अधिक बार होती है।

बड़ी खोजें: "अच्छे" और "बुरे" लूप
पाए गए पैटर्नों में से, दो प्रकार के सबसे लोकप्रिय "क्लब" के रूप में उभरे:

1. पॉजिटिव फीडफॉरवर्ड लूप (चीयरलीडिंग स्क्वॉड): कल्पना करें कि तीन दोस्त हैं जहाँ मित्र A, मित्र B को कुछ करने के लिए कहता है, और मित्र A, मित्र C को भी वही करने के लिए कहता है, और फिर मित्र B और C मिलकर उसे और भी अधिक तीव्रता से करते हैं। यह एक "सकारात्मक" लूप है जो एक संकेत को बढ़ाता है। कृमि का मस्तिष्क ऐसे लूपों से भरा है, जो यह सुझाव देता है कि यह महत्वपूर्ण संदेशों पर ज़ोर देने (double down) को पसंद करता है।
2. नेगेटिव फीडबैक लूप (ब्रेक पेडल): यह एक थर्मोस्टेट की तरह है। यदि तापमान बहुत अधिक हो जाता है, तो एसी (AC) चालू हो जाता है ताकि उसे ठंडा किया जा सके। कृमि में, यह पैटर्न एक स्टेबलाइज़र के रूप में कार्य करता है, जो मस्तिष्क को बहुत अधिक उत्तेजित या अराजक होने से रोकता है।

उन्होंने "डिसइनहिबिटरी" (disinhibitory) लूप भी पाए (जो ब्रेक से पैर हटाने जैसा है ताकि कार आगे बढ़ सके) और "इनकोहेरेंट" (incoherent) लूप भी पाए (जहाँ संकेत आपस में लड़ते हैं, जिससे एक जटिल चेक-एंड-बैलेंस सिस्टम बनता है)।

लूप में कौन है?
शोधकर्ताओं ने केवल पैटर्नों को नहीं गिना; उन्होंने पूछा, "खिलाड़ी कौन हैं?" उन्होंने पाया कि ये लूप यादृच्छिक (random) न्यूरॉन्स का मिश्रण नहीं हैं। इसके बजाय, उनके पास एक विशिष्ट "पात्रों की टोली" होती है। उदाहरण के लिए, एक विशिष्ट प्रकार का लूप लगभग हमेशा एक "संवेदी" (Sensory) न्यूरॉन (कृमि की आँखें/कान) से शुरू होता है और एक "मोटर" (Motor) न्यूरॉन (मांसपेशियां जो कृमि को चलाती हैं) पर समाप्त होता है। यह ऐसा है जैसे यह पाना कि फुटबॉल के हर सफल खेल में, क्वार्टरबैक हमेशा एक विशिष्ट प्रकार के रिसीवर को पास फेंकता है।

मुख्य निष्कर्ष
यह शोध पत्र एक 'प्रूफ ऑफ कॉन्सेप्ट' है। यह दिखाता है कि कनेक्शनों के "सकारात्मक" या "नकारात्मक" होने पर ध्यान देकर, हम यह देख सकते हैं कि एक तंत्रिका तंत्र कैसे निर्मित होता है, इसके पीछे का छिपा हुआ तर्क क्या है। लेखकों ने एक नया सेट टूल्स (एक डिजिटल टूलकिट) भी बनाया है जो अन्य वैज्ञानिकों को कृमियों के अलावा अन्य जटिल नेटवर्क पर इसी प्रकार के "ट्रैफिक नियम" विश्लेषण करने की अनुमति देता है। उन्होंने यह दावा नहीं किया कि वे अभी बीमारियों का इलाज कर रहे हैं या रोबोट बना रहे हैं; उन्होंने केवल यह दिखाया कि कृमि के मस्तिष्क को देखने का यह नया तरीका यह प्रकट करता है कि उसके तंत्रिका शहर (neural city) का संगठन कितना स्पष्ट है।