The NeuroHab: A Low-Cost, Integrated System for Investigation of Neural Correlates of Behaviors

कल्पना कीजिए कि आप एक ऊबड़-खाबड़ सड़क पर गाड़ी चलाते समय इंजन की आवाज़ सुनकर यह समझने की कोशिश कर रहे हैं कि कार का इंजन कैसे काम करता है। आपको ठीक उसी समय यह जानने की ज़रूरत है कि ड्राइवर ने कब एक्सीलरेटर दबाया और ठीक उसी समय इंजन की आवाज़ कब तेज़ हुई। न्यूरोसाइंस (तंत्रिका विज्ञान) की दुनिया में, वैज्ञानिक कुछ ऐसा ही करने की कोशिश कर रहे हैं: वे यह देखना चाहते हैं कि जब एक चूहा कोई खेल खेल रहा हो या कोई पहेली सुलझा रहा हो, तो उसके मस्तिष्क की गतिविधि कैसी होती है। इस क्षेत्र को "बिहेवियरल न्यूरोसाइंस" (व्यवहार संबंधी तंत्रिका विज्ञान) कहा जाता है, और यह "ऑपरेंट कंडीशनिंग" पर निर्भर करता है—जो एक भारी-भरकम शब्द है जिसका अर्थ है "जानवर को इनाम पाने के लिए कुछ करने के लिए प्रशिक्षित करना।"

इसे सफल बनाने के लिए, शोधकर्ताओं को दो चीजों का बिल्कुल सटीक रूप से एक साथ होना आवश्यक है: एक मशीन जो चूहे को इनाम (जैसे पानी की एक बूंद या भोजन का दाना) दे सके जब वह सही काम करे, और एक कैमरा या सेंसर जो चूहे के मस्तिष्क के अंदर क्या हो रहा है उसे रिकॉर्ड कर सके। समस्या यह है कि चूहों को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग की जाने वाली मशीनें अक्सर महंगी, कठोर और मस्तिष्क-स्कैन करने वाले उपकरणों से जोड़ने में कठिन होती हैं। यह एक हाई-टेक रेसिंग वीडियो गेम कंट्रोलर को एक विंटेज रेडियो से जोड़ने की कोशिश करने जैसा है; दोनों हिस्से एक ही भाषा नहीं बोलते, और उनकी टाइमिंग (समय का तालमेल) भी अलग है। यदि टाइमिंग में थोड़ी सी भी चूक होती है, तो वैज्ञानिक यह नहीं बता सकते कि मस्तिष्क की प्रतिक्रिया इनाम के कारण हुई या केवल संयोगवश।

यहीं पर "न्यूरोहैब" (NeuroHab) नामक एक नया आविष्कार काम आता है। इसे एक यूनिवर्सल ट्रांसलेटर (सार्वभौमिक अनुवादक) और एक सुपर-प्रिसिजन स्टॉपवॉच के रूप में समझें जो एक किफायती बॉक्स में समाहित है। व्योमिंग विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं के नेतृत्व वाली इस टीम ने एक ऐसा सिस्टम बनाने का लक्ष्य रखा जो सस्ता हो, जिसे आसानी से ठीक किया जा सके और जो बिना किसी देरी (लैग) के मस्तिष्क-स्कैन करने वाली मशीनों के साथ संवाद कर सके। वे केवल एक बेहतर चूहे का पिंजरा नहीं बनाना चाहते थे; वे एक ऐसा पिंजरा बनाना चाहते थे जो प्रकाश की गति से "सोच" और "रिकॉर्ड" कर सके।

यह शोध पत्र न्यूरोहैब का परिचय देता है, जो एक कम लागत वाला, ओपन-सोर्स सिस्टम है जिसे चूहों को प्रशिक्षित करने और उनके व्यवहार को अविश्वसनीय गति से रिकॉर्ड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। मुख्य निष्कर्ष यह है कि यह सिस्टम चूहे द्वारा की गई हर एक क्रिया—जैसे चाटना, नाक से धकेलना या ध्वनि संकेत—को एक हज़ारवें सेकंड से भी कम के विलंब (विशेष रूप से 56 और 728 माइक्रोसेकंड के बीच) के साथ लॉग कर सकता है। इसे समझने के लिए, एक पलक झपकने में लगभग 300,000 माइक्रोसेकंड लगते हैं; न्यूरोहैब इतना तेज़ है कि वह चूहे के कार्य को पूरा होने का अहसास होने से पहले ही उसे पकड़ सकता है।

शोधकर्ताओं ने इस सिस्टम को आमतौर पर उपयोग होने वाले किफायती पुर्जों जैसे कि 'आर्डुइनो' (Arduino) और 'ESP32' माइक्रोचिप्स का उपयोग करके बनाया है, जो वही प्रकार के 'दिमाग' हैं जिनका उपयोग शौकिया रोबोटिक्स और स्मार्ट होम गैजेट्स में किया जाता है। पूरे सेटअप को बनाने की कुल लागत लगभग $1,400 है। यह एक बहुत बड़ी बात है क्योंकि इसी तरह की मशीनों के व्यावसायिक संस्करणों की कीमत लगभग$13,000 तक हो सकती है। अपने कोड और डिज़ाइनों को सभी के लिए खुला रखकर, टीम की उम्मीद है कि इससे अधिक वैज्ञानिक बिना बड़े बजट की आवश्यकता के उच्च-गुणवत्ता वाले प्रयोग कर सकेंगे।

न्यूरोहैब की सबसे शानदार विशेषताओं में से एक यह है कि यह टाइमिंग को कैसे संभालता है। यह सिस्टम एक चतुर तकनीक का उपयोग करता है जहाँ यह रिकॉर्डिंग मशीन को ठीक यह बताने के लिए कि क्या हुआ और कब हुआ, विद्युत "पल्स" (मोर्स कोड की तरह) की एक श्रृंखला भेजता है। क्योंकि ये पल्स इतनी तेज़ और सिस्टम इतना कुशल है, इसलिए मस्तिष्क-स्कैनिंग उपकरण (जैसे कि एक मिनी टू-फोटॉन माइक्रोस्कोप) चूहे के व्यवहार को मस्तिष्क की गतिविधि के साथ पूरी तरह से संरेखित कर सकते हैं। पेपर दिखाता है कि जब उन्होंने इसका परीक्षण किया, तो टाइमिंग इतनी सटीक थी कि यह देखा जा सके कि व्यक्तिगत मस्तिष्क कोशिकाएं एक विशिष्ट घटना, जैसे कि जीभ पर पानी की बूंद गिरने पर, कैसे प्रतिक्रिया करती हैं।

टीम ने यह भी परीक्षण किया कि वास्तविक दुनिया में यह सिस्टम कितनी अच्छी तरह काम करता है। उन्होंने 50 से अधिक अलग-अलग परीक्षण चलाए और यहाँ तक कि 16 घंटे के सत्रों का भी उपयोग किया जहाँ चूहे पिंजरों में स्वतंत्र रूप से घूम सकते थे। सिस्टम क्रैश नहीं हुआ, डेटा नहीं खोया, और इसने 96% से अधिक सटीकता के साथ चाटने (licks) का पता लगाया। उन्होंने यह भी दिखाया कि यह एक 'मिनी टू-फोटॉन माइक्रोस्कोप' के साथ मिलकर काम कर सकता है, जो एक हाई-टेक कैमरा है जो मस्तिष्क के भीतर झांकता है, जिससे यह सिद्ध होता है कि चूहे का व्यवहार और मस्तिष्क के संकेत मिलीसेकंड के स्तर तक सिंक्रोनाइज़ (तुल्यकालिक) किए जा सकते हैं।

हालाँकि, पेपर सावधानीपूर्वक यह भी बताता है कि यह सिस्टम क्या नहीं करता है। इसे मस्तिष्क की निरंतर विद्युत तरंगों (जैसे कि EEG) को रिकॉर्ड करने के लिए डिज़ाइन नहीं किया गया है; इसके बजाय, यह एक कंडक्टर (संचालक) के रूप में कार्य करता है, जो अन्य मशीनों को सटीक "स्टार्ट" और "स्टॉप" सिग्नल भेजता है जो मुख्य कार्य करती हैं। इसमें कुछ सीमाएँ भी हैं: यदि विभिन्न स्रोतों से बहुत सारी घटनाएँ एक ही समय में होती हैं, तो सिस्टम भ्रमित हो सकता है, हालाँकि लेखक नोट करते हैं कि यह सामान्य प्रयोगों में दुर्लभ है। वे यह भी उल्लेख करते हैं कि सिस्टम एक विशिष्ट प्रकार के तरल वितरण पर निर्भर करता जिसे सावधानीपूर्वक कैलिब्रेट करने की आवश्यकता होती, अन्यथा पानी की मात्रा थोड़ी कम या ज्यादा हो सकती है।

संक्षेप में, न्यूरोहैब एक गेम-चेंजर है क्योंकि यह एक जटिल, महंगी समस्या को एक सरल, मॉड्यूलर और किफायती डिज़ाइन के साथ हल करता है। यह साबित करता है कि जानवरों के सीखने और उनके मस्तिष्क के काम करने के तरीके पर सटीक, उच्च-गति डेटा प्राप्त करने के लिए आपको मिलियन-डॉलर के बजट की आवश्यकता नहीं है। अपने "ब्लूप्रिंट" को सार्वजनिक करके, लेखक अन्य वैज्ञानिकों को अपने संस्करण बनाने, उनमें बदलाव करने और बिना भारी खर्च के मस्तिष्क के नए रहस्यों को खोलने के लिए आमंत्रित कर रहे हैं।