EASI-PASS: An accessible pipeline for linking functional imaging and mRNA profiling
EASI-PASS एक उच्च-थ्रूपुट पाइपलाइन है जो लाइव-सेल गतिविधि को विस्तारित, क्लियर किए गए ऊतक आयतनों (tissue volumes) के साथ संरेखित करके कार्यात्मक इमेजिंग डेटा को mRNA प्रोफाइलिंग से कुशलतापूर्वक जोड़ती है, जिससे उच्च रिकवरी दरों के साथ हजारों कार्यात्मक रूप से पहचाने गए न्यूरॉन्स का आणविक लक्षण वर्णन संभव हो पाता है।
मूल पेपर CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। यह एक ऐसे प्रीप्रिंट की AI से तैयार की गई व्याख्या है जिसकी अभी सहकर्मी समीक्षा नहीं हुई है। यह चिकित्सकीय सलाह नहीं है। इस सामग्री के आधार पर स्वास्थ्य संबंधी फैसले न लें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें
मस्तिष्क एक विशाल, जटिल नेटवर्क है जहाँ प्रत्येक कोशिका का एक विशिष्ट कार्य और एक अनूठी पहचान होती है। मस्तिष्क कैसे कार्य करता है, इसे समझने के लिए वैज्ञानिकों को अक्सर एक साथ दो प्रश्नों के उत्तर देने की आवश्यकता होती है: एक कोशिका अभी क्या कर रही है, और वह किस प्रकार की कोशिका है? कल्पना कीजिए कि आप लोगों के नाम या उनके पेशे जाने बिना, सड़कों से गुजरते लोगों को देखकर एक शहर को समझने की कोशिश कर रहे हैं। आप किसी को बस पकड़ने के लिए दौड़ते हुए या पार्क में स्थिर खड़े हुए देख सकते हैं, लेकिन आप यह नहीं जान सकते कि वह एक डॉक्टर, एक शिक्षक या एक छात्र है, जब तक कि आपके पास उस क्षण की क्रिया को उनके व्यक्तिगत इतिहास से जोड़ने का कोई तरीका न हो। तंत्रिका विज्ञान (neuroscience) में, यह लिंक बनाना कठिन है क्योंकि कोशिकाओं की गति और फायरिंग को देखने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरण अक्सर उन उपकरणों से भिन्न होते हैं जिनका उपयोग उन्हें परिभाषित करने वाले आनुवंशिक निर्देशों को पढ़ने के लिए किया जाता है। एक विधि कोशिकाओं की जीवित, गतिशील गतिविधि को कैप्चर करती है, जबकि दूसरी विधि उन कोशिकाओं के भीतर आणविक कोड को पढ़ती है जिन्हें संरक्षित करके एक स्थान पर स्थिर कर दिया गया है। अब तक, एक ही कोशिका के इन दोनों दृश्यों को जोड़ना एक धीमी और अपूर्ण प्रक्रिया रही है, जिसमें अक्सर वैज्ञानिकों को ऊतकों (tissue) को इतना पतला काटना पड़ता है कि त्रि-आयामी संदर्भ खो जाता है, या उन्हें यह अनुमान लगाना पड़ता है कि लाइव इमेज में दिखने वाली कौन सी कोशिका संरक्षित नमूने में मौजूद कोशिका से मेल खाती है।
शोधकर्ताओं ने इस समस्या को हल करने के लिए EASI-PASS नामक एक नई विधि विकसित की है, जो लाइव इमेजिंग को आणविक प्रोफाइलिंग (molecular profiling) के साथ जोड़ने का एक विश्वसनीय तरीका बनाती है। यह प्रक्रिया मस्तिष्क के ऊतक के एक जीवित टुकड़े में हजारों कोशिकाओं को देखते हुए शुरू होती है, जहाँ विशिष्ट संकेतों के प्रति उनकी प्रतिक्रिया के दौरान उनके आकार और स्थानों को रिकॉर्ड किया जाता है। एक बार लाइव रिकॉर्डिंग पूरी हो जाने के बाद, उसी ऊतक को एक विशेष रासायनिक प्रक्रिया के साथ उपचारित किया जाता है जो इसे फैला देती है, जिससे कोशिकाएं बड़ी और देखने में आसान हो जाती हैं, और फिर इसे 'क्लियर' (clear) कर दिया जाता है ताकि प्रकाश नमूने की पूरी मोटाई से गुजर सके। यह वैज्ञानिकों को ऊतक के आंतरिक भाग की विस्तृत तस्वीरें लेने के लिए मानक सूक्ष्मदर्शी (microscopes) का उपयोग करने की अनुमति देता है, जिससे वे प्रत्येक कोशिका प्रकार की पहचान करने वाले विशिष्ट आनुवंशिक मार्करों की खोज कर सकें। इस नई विधि की मुख्य उपलब्धि एक कंप्यूटर सिस्टम है जो लाइव रिकॉर्डिंग में देखी गई कोशिकाओं के आकार और स्थिति को विस्तारित, क्लियर किए गए ऊतक में देखी गई कोशिकाओं से मिला सकता है। यह एक भीड़ की ऊपर से फोटो लेने और फिर उस फोटो में मौजूद हर व्यक्ति को एक अलग, मोटी किताब में मिले विस्तृत आईडी कार्ड से मिलाने जैसा है, जिसमें किताब के पतले पन्नों को काटने की आवश्यकता नहीं होती। यह सिस्टम उन लगभग 78 प्रतिशत कोशिकाओं की आणविक पहचान को सफलतापूर्वक पुनः प्राप्त करता है जिनका यह ट्रैक रखता है, जो कि पतले ऊतक के स्लाइसों को संरेखित करने पर निर्भर पिछली तकनीकों की तुलना में एक महत्वपूर्ण सुधार है।
इस दृष्टिकोण की शक्ति का परीक्षण चूहों के मस्तिष्क के दो अलग-अलग हिस्सों में यह देखने के लिए किया गया कि यह मस्तिष्क के कार्य के बारे में नए विवरणों को कैसे प्रकट कर सकता है। एक प्रयोग में, शोधकर्ताओं ने पैराब्राचियल न्यूक्लियस (parabrachial nucleus) नामक एक छोटे क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किया, जिसे रीढ़ की हड्डी (spinal cord) से संकेत प्राप्त होते हैं। प्रकाश के माध्यम से इन लंबी दूरी के कनेक्शनों को उत्तेजित करते हुए और कोशिकाओं को देखते हुए, वे सटीक रूप से पहचान सके कि किन आणविक प्रकार के न्यूरॉन्स को संकेत प्राप्त हो रहे थे। परिणाम उच्च स्तर की विशिष्टता दर्शाते हैं, जिसका अर्थ है कि केवल कुछ विशेष प्रकार की कोशिकाओं ने ही इनपुट पर प्रतिक्रिया दी, न कि उपलब्ध सभी कोशिकाओं का एक यादृच्छिक मिश्रण। दूसरे प्रयोग में, टीम ने जागृत चूहों के विजुअल कॉर्टेक्स (visual cortex) का अवलोकन किया, और देखा कि जानवरों के अधिक सतर्क होने पर विभिन्न समूहों की कोशिकाओं की गतिविधि में कैसे बदलाव आया। उन्होंने पाया कि इन कोशिकाओं के बीच संचार का तरीका उनके स्थान और उनके विशिष्ट वर्ग पर निर्भर करता था, जिसमें कुछ समूहों ने मजबूत संबंध दिखाए जो उनके बीच की दूरी बढ़ने के साथ कम होते गए। ये निष्कर्ष प्रदर्शित करते हैं कि नई विधि कोशिकीय गतिविधि को आणविक पहचान के साथ विश्वसनीय रूप से संरेखित कर सकती है, जिससे मस्तिष्क के विविध कोशिका प्रकार सूचनाओं को संसाधित करने के लिए मिलकर कैसे कार्य करते हैं, इसका एक स्पष्ट दृश्य मिलता है।
अपने क्षेत्र के पेपरों की भीड़ में उलझे हुए हैं?
आपके रिसर्च कीवर्ड से मेल खाने वाले सबसे नए और अलग सोच वाले पेपरों का रोज़ाना Digest पाएँ—तकनीकी सारांश के साथ, आपकी भाषा में।