Concurrent Supervised-Unsupervised Representative Subspace Clustering (CSU-RSC)

मानव मस्तिष्क एक एकल, एकसमान अंग नहीं है; यह नेटवर्क का एक विशाल, जटिल परिदृश्य है जो विचार, भावना और व्यवहार बनाने के लिए एक साथ सक्रिय होते हैं। सिज़ोफ्रेनिया जैसे मनोविकार (psychotic disorders) वाले लोगों में, यह परिदृश्य अक्सर बाधित होता है, जिससे लक्षणों की एक विस्तृत श्रृंखला उत्पन्न होती है जो आवाज़ें सुनने से लेकर वास्तविकता से संपर्क टूटने तक हो सकती है। दशकों से, डॉक्टरों ने इन रोगियों को उनके द्वारा कही गई बातों और उनके व्यवहार के आधार पर स्पष्ट श्रेणियों में वर्गीकृत करने का प्रयास किया है, लेकिन ये नैदानिक लेबल अक्सर व्यक्तियों के बीच वास्तविक जैविक अंतरों को पकड़ने में विफल रहते हैं। एक ही निदान वाले दो व्यक्तियों के मस्तिष्क पैटर्न पूरी तरह से अलग हो सकते हैं, जबकि अलग-अलग निदान वाले दो व्यक्तियों के बीच समान तंत्रिका संकेत (neural signatures) हो सकते हैं। इस जैविक भ्रम ने सभी के लिए काम करने वाले उपचार खोजने में कठिनाई पैदा की है। इस शोर को दूर करने के लिए, वैज्ञानिक "न्यूरोसबटाइप्स" (neurosubtypes) खोजने के लिए ब्रेन इमेजिंग की ओर मुड़ रहे हैं—ऐसे रोगियों के समूह जो एक विशिष्ट, अंतर्निहित मस्तिष्क संगठन साझा करते हैं। इस पहेली का एक प्रमुख हिस्सा लिंग (sex) है। यह ज्ञात है कि पुरुष और महिलाएं मनोविकृति (psychosis) को अलग तरह से अनुभव करते हैं, जिसमें पुरुष अक्सर लक्षणों को जल्दी दिखाते हैं और महिलाएं विभिन्न चुनौतियों का सामना करती हैं, फिर भी अधिकांश मस्तिष्क अध्ययनों ने लिंग को एक केंद्रीय सुराग के बजाय एक पृष्ठभूमि विवरण के रूप में माना है।

शोधकर्ताओं की एक टीम ने इन मस्तिष्क पैटर्न को देखने का एक नया तरीका विकसित किया है, जो लिंग को एक भटकाव के रूप में नहीं बल्कि एक मार्गदर्शक प्रकाश के रूप में देखता है। उन्होंने CSU-RSC नामक एक विधि विकसित की है, जिसे 'कन्करेंट सुपरवाइज्ड-अनसुपरवाइज्ड रिप्रेजेंटेटिव सबस्पेस क्लस्टरिंग' (Concurrent Supervised-Unsupervised Representative Subspace Clustering) कहा जाता है। कल्पना कीजिए कि आप पत्थरों के एक मिश्रित ढेर को उनके आकार और रंग के आधार पर छाँटने की कोशिश कर रहे हैं। एक पारंपरिक विधि केवल पत्थरों को देख सकती है और अनुमान लगा सकती है कि कौन से एक साथ आते हैं, यह अनदेखा करते हुए कि कुछ स्पष्ट रूप से लाल हैं और अन्य स्पष्ट रूप से नीले हैं। दूसरी विधि सभी लाल पत्थरों को एक ढेर में और सभी नीले पत्थरों को दूसरे ढेर में डालने के लिए मजबूर कर सकती है, अन्य अंतरों को अनदेखा करते हुए। नई विधि एक मध्य मार्ग अपनाती है: यह पत्थरों को छाँटने में मदद करने के लिए रंग का उपयोग एक संकेत के रूप में करती है, लेकिन यह अभी भी आकार को बारीकी से देखती है ताकि यह देखा जा सके कि क्या लाल पत्थर वास्तव में एक साथ होने चाहिए या वे एक-दूसरे से भिन्न हैं। इस अध्ययन में, "पत्थर" मनोविकार वाले 1,239 लोगों के मस्तिष्क स्कैन हैं, और "रंग" यह है कि व्यक्ति पुरुष है या महिला। शोधकर्ता यह देखना चाहते थे कि क्या लिंग को एक कोमल मार्गदर्शक के रूप में उपयोग करने से उन्हें डेटा को अंधे होकर देखने की तुलना में रोगियों के अधिक विशिष्ट और सार्थक समूह खोजने में मदद मिलेगी।

शोधकर्ताओं ने अपने नए तरीके को 'रेस्टिंग-स्टेट फंक्शनल मैग्नेटिक रेजोनेंस इमेजिंग' (resting-state functional magnetic resonance imaging) डेटा पर लागू किया, जो यह कैप्चर करता है कि एक व्यक्ति के स्थिर लेटे रहने के दौरान मस्तिष्क के विभिन्न हिस्से एक-दूसरे से कैसे बात करते हैं। उन्होंने अपने दृष्टिकोण की तुलना कई अन्य स्थापित तरीकों के विरुद्ध की, जिनमें वे तरीके भी शामिल हैं जो लिंग को पूरी तरह से अनदेखा करते हैं और वे भी जो स्वस्थ नियंत्रण समूहों (healthy controls) से रोगियों को अलग करने का प्रयास करते हैं। परिणाम प्रकट करने वाले थे। जब शोधकर्ताओं ने अपने नए तरीके का उपयोग किया, जिसमें लिंग को एक मार्गदर्शक के रूप में कोमलता से शामिल किया गया था, तो उन्होंने रोगियों के दो विशिष्ट समूह पाए जो स्पष्ट रूप से एक लिंग या दूसरे लिंग के प्रभुत्व में थे। एक समूह मुख्य रूप से पुरुष था, और दूसरा मुख्य रूप से महिला था। ये समूह केवल लोगों का यादृच्छिक संग्रह नहीं थे; वे वास्तविक अंतरों का प्रतिनिधित्व करते थे कि मस्तिष्क के नेटवर्क कैसे व्यवस्थित होते हैं। पुरुष-प्रधान समूह ने मस्तिष्क गतिविधि का एक विशिष्ट पैटर्न दिखाया जो सिज़ोफ्रेनिया के क्लासिक लक्षणों के अधिक समान था, जबकि महिला-प्रधान समूह ने एक अलग पैटर्न दिखाया। महत्वपूर्ण रूप से, जब शोधकर्ताओं ने अपने निष्कर्षों का परीक्षण रोगियों के एक अलग समूह पर किया जिन्हें उन्होंने पहले नहीं देखा था, तो वही दो समूह फिर से दिखाई दिए, जिससे यह सिद्ध हुआ कि परिणाम स्थिर थे और केवल पहले समूह के लोगों का कोई संयोग मात्र नहीं थे।

जो चीज़ इन निष्कर्षों को विशेष रूप से शक्तिशाली बनाती थी, वह यह थी कि समूह वास्तविक दुनिया के अनुभवों में भी भिन्न थे। शोधकर्ताओं ने देखा कि रोगी संज्ञानात्मक परीक्षणों (cognitive tests) पर कितना अच्छा प्रदर्शन करते हैं और उनके लक्षण कितने गंभीर हैं। उन्होंने पाया कि महिला-प्रधान समूह सबसे अधिक संज्ञानात्मक रूप से अक्षम था, जो अन्य समूहों की तुलना में स्मृति और सोचने के कार्यों के साथ अधिक संघर्ष करता था। दूसरी ओर, पुरुष-प्रधान समूह में समग्र रूप से अधिक गंभीर लक्षण देखे गए और उनका मस्तिष्क पैटर्न एक सिज़ोफ्रेनिया निदान के साथ अधिक निकटता से संरेखित था। यह सुझाव देता है कि मनोविकृति में पुरुषों और महिलाओं के बीच जैविक अंतर केवल इस बारे में नहीं है कि कौन बीमार पड़ता है या कब, बल्कि इस बारे में है कि उनके मस्तिष्क मौलिक रूप से कैसे वायर्ड (wired) हैं। अध्ययन ने यह भी दिखाया कि ये लिंग-आधारित समूह केवल स्वस्थ लोगों के बीच पुरुषों और महिलाओं के बीच मौजूद सामान्य अंतरों को प्रतिबिंबित नहीं कर रहे थे। जब शोधकर्ताओं ने स्वस्थ नियंत्रण समूहों को देखा, तो रोगियों में पाया गया महिला-प्रधान मस्तिष्क पैटर्न स्वस्थ महिलाओं में दिखाई नहीं दिया, जिससे पता चलता है कि इस विशिष्ट तरीके से मस्तिष्क का संगठन विकार के लिए अद्वितीय है। हालांकि, पुरुष-प्रधान पैटर्न ने स्वस्थ पुरुषों के साथ कुछ समानता दिखाई, जो इंग It का संकेत देता है कि यह सामान्य लिंग अंतर और बीमारी के प्रभावों का मिश्रण हो सकता है।

अध्ययन ने यह भी परीक्षण किया कि क्या उनका नया तरीका पुराने तरीकों से बेहतर है, इसके लिए उन्होंने एक कंप्यूटर सिमुलेशन का उपयोग किया जहाँ वास्तविक समूह पहले से ज्ञात थे। इस नियंत्रित परीक्षण में, नया तरीका सही समूहों को खोजने में पुराने अंधे तरीकों की तुलना में काफी अधिक सटीक था। इसने पुष्टि की कि लिंग जैसे ज्ञात कारक का उपयोग करके छाँटने की प्रक्रिया को कोमलता से निर्देशित करने से उन छिपे हुए ढांचों को उजागर करने में मदद मिलती है जो अन्यथा छूट जाते। शोधकर्ताओं ने पाया कि अन्य तरीके, जो स्वस्थ लोगों के आधार पर रोगियों को अलग करने का प्रयास करते थे या केवल गणितीय दूरी के आधार पर समूहों में बांटते थे, इन स्पष्ट लिंग-आधारित विभाजनों को खोजने में विफल रहे। यह संकेत देता है कि पुरुषों और महिलाओं के बीच के अंतर मनोविकृति में मस्तिष्क नेटवर्क के विशिष्ट आर्किटेक्चर में गहराई से समाए हुए हैं, एक ऐसा ढांचा जिसे केवल औसत बिंदुओं की तुलना करने के बजाय मस्तिष्क गतिविधि द्वारा घेरे गए "स्थान" (space) को देखकर बेहतर ढंग से कैप्चर किया जा सकता है।

अंततः, यह कार्य सुझाव देता है कि मनोविकृति की जटिल जीव विज्ञान को समझने के लिए, वैज्ञानिकों को पुरुषों और महिलाओं के बीच के स्पष्ट अंतरों को अनदेखा करना बंद करना होगा। इन अंतरों को विश्लेषण में शुरू से ही शामिल करके, लेकिन डेटा को कठोर बक्सों में जबरन डाले बिना, शोधकर्ता दो अलग-अलग न्यूरोसबाइप्स खोजने में सक्षम हुए जो अलग-अलग नैदानिक अर्थ रखते हैं। महिला-प्रधान उपप्रकार, अपने भारी संज्ञानात्मक बोझ के साथ, और पुरुष-प्रधान उपप्रकार, अपने गंभीर लक्षणों के साथ, इस विकार के माध्यम से दो अलग-अलग पथों का प्रतिनिधित्व करते हैं। यह खोज न केवल रोगी आबादी को दो भागों में विभाजित करती है; यह भविष्य के लिए एक स्पष्ट मानचित्र भी प्रदान करती है। यदि उपचारों को केवल व्यापक निदान के बजाय इन विशिष्ट मस्तिष्क पैटर्न के अनुसार तैयार किया जा सके, तो डॉक्टर एक दिन अधिक सटीक और प्रभावी देखभाल प्रदान कर सकेंगे। अध्ययन यह सिद्ध करता है कि जब हम डेटा को थोड़े मार्गदर्शन के साथ बोलने देते हैं, तो मस्तिष्क उन लोगों के बारे में अधिक सूक्ष्म और सत्य कहानी प्रकट करता है जो इसके साथ जी रहे हैं।