High-throughput serial two-photon tomography with BakingTray and BrainSaw
यह शोधपत्र बेकिंगट्रे (BakingTray) को प्रस्तुत करता है, जो एक ओपन-सोर्स, मॉड्यूलर सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म है जो स्कैनइमेज (ScanImage) का विस्तार करता है ताकि लचीले, उच्च-थ्रूपुट ब्लॉक-फेस सीरियल टू-फोटॉन टोमोग्राफी (STPT) सिस्टम्स (BrainSaws) को सक्षम बनाया जा सके, जिन्हें पूरे-मस्तिष्क कोशिका गणना से लेकर अल्जाइमर रोग अनुसंधान तक विविध तंत्रिका विज्ञान अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए दुनिया भर में कई सुविधाओं में सफलतापूर्वक तैनात किया गया 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 को समझने के लिए, वैज्ञानिकों को इसे तीन आयामों में देखना चाहिए। मस्तिष्क एक सपाट मानचित्र नहीं है, बल्कि ऊतक के एक आयतन (volume) में फैले हुए कनेक्शनों का एक घना, उलझा हुआ जंगल है। दशकों से, शोधकर्ता उस पूर्ण आयतन को पकड़ने के लिए संघर्ष कर रहे हैं, बिना उन संबंधों को नष्ट किए जिन्हें वे अध्ययन करना चाहते हैं। पारंपरिक तरीकों में अक्सर मस्तिष्क को पतली परतों में काटना, उन्हें कांच की स्लाइडों पर लगाना और बाद में पहेली को फिर से जोड़ने की कोशिश करना शामिल होता है। यह प्रक्रिया समस्याओं से भरी होती है: नाजुक स्लाइस फट सकते हैं, विकृत हो सकते हैं या खो सकते हैं, जिससे इस बात की निरंतर कहानी टूट जाती है कि मस्तिष्क का एक हिस्सा दूसरे हिस्से से कैसे जुड़ता है। हालांकि अन्य तकनीकें मौजूद हैं जो ऊतक को पारदर्शी बनाती हैं और इसे पूरे रूप में इमेज करती हैं, लेकिन उनमें अक्सर जटिल रासायनिक उपचारों की आवश्यकता होती है जिनमें हफ्तों लग जाते हैं और विशेष उपकरणों की मांग होती है। एक ऐसी विधि की आवश्यकता है जो तेज़, विश्वसनीय हो और एक साथ कई नमूनों को संभालने में सक्षम हो, जिससे वैज्ञानिक ऊतक को बरकरार रखते हुए उच्च सटीकता के साथ मस्तिष्क की संरचना को मैप कर सकें।
शोधकर्ताओं के एक दल ने एक समाधान विकसित किया है जो इस कार्य को संभव बनाने के लिए एक शक्तिशाली इमेजिंग तकनीक को एक नए, ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर प्लेटफॉर्म के साथ जोड़ता है। वे अपने सिस्टम को "ब्रेनसॉ" (BrainSaw) कहते हैं, एक ऐसा नाम जो इसके कार्य को दर्शाता है: यह मस्तिष्क को काटता भी है और इमेज भी करता है। मुख्य तकनीक एक टू-फोटॉन माइक्रोस्कोप पर निर्भर करती है, जो ऊतक के भीतर गहराई तक देखने के लिए प्रकाश की एक केंद्रित किरण का उपयोग करता है, और इसे एक वाइब्रैटोम (vibratome) के साथ जोड़ा गया है, जो ऊतक के पतले स्लाइस काटने वाला एक उपकरण है। स्लाइस को हटाने के बजाय, सिस्टम हर कट के बाद ब्लॉक की ताज़ा, उजागर सतह की इमेज लेता है। जैसे ही माइक्रोस्कोप सतह की इमेज कैप्चर करता है, मशीन उस परत को काट देती है, जिससे नीचे एक नई सतह दिखाई देती है, और यह प्रक्रिया हजारों बार दोहराई जाती है। यह पूरे अंग की एक निर्बाध, तीन-आयामी फिल्म बनाता है। इस कार्य में नवाचार केवल हार्डवेयर नहीं है, बल्कि वह सॉफ्टवेयर है जो इसे नियंत्रित करता है, जिसे "बेकिंगट्रे" (BakingTray) कहा जाता है। यह सॉफ्टवेयर एक कंडक्टर की तरह कार्य करता है, जो माइक्रोस्कोप को बताता है कि कब स्कैन करना है, कब काटना है, और लाखों छवियों को एक एकल, उपयोगी 3D डेटासेट में कैसे जोड़ना है।
शोधकर्ताओं ने 2016 में शुरू करते हुए दुनिया भर में इन बारह प्रणालियों का निर्माण किया, और उन्होंने लंदन के सैन्सरी वेलकम सेंटर में एक व्यस्त सुविधा में इनका उपयोग किया है। वर्षों में, इन मशीनों ने 7,000 से अधिक नमूनों की इमेजिंग की है, जो दर्जनों वैज्ञानिक शोध पत्रों में योगदान दे रही हैं। सिस्टम इतना मजबूत बनाया गया है कि यह घंटों तक, अक्सर रात भर, बिना निगरानी के चल सके, जिससे शोधकर्ता एक ही सत्र में कई मस्तिष्कों को प्रोसेस कर सकें। सॉफ्टवेयर विभिन्न प्रकार के माइक्रोस्कोप और हार्डवेयर सेटअप को संभालने के लिए पर्याप्त लचीला है, जिसका अर्थ है कि लैब अपने स्वयं के सिस्टम बना सकती हैं या मौजूदा माइक्रोस्कोप को इन हाई-थ्रूपुट इमेजरों में बदल सकती है। टीम ने प्रदर्शित किया कि सिस्टम विश्वसनीय है, जिसमें अधिकांश इमेजिंग सत्र बिना रीस्टार्ट की आवश्यकता के पूरे होते हैं। जब व्यवधान आते हैं, तो वे आमतौर पर साधारण उपयोगकर्ता त्रुटियों या अनुमानित तकनीकी बाधाओं के कारण होते हैं, और सिस्टम को जल्दी से, अक्सर एक घंटे के भीतर, फिर से शुरू करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
इस दृष्टिकोण की शक्ति सबसे अच्छी तरह से तब देखी जा सकती है जब यह वैज्ञानिकों को क्या करने की अनुमति देता है। एक प्रमुख अनुप्रयोग एक जीवित जानवर के मस्तिष्क में रिकॉर्ड गतिविधि को दर्ज करने के लिए डाले गए इलेक्ट्रोड के सटीक पथ का पता लगाना है। इलेक्ट्रोड को डालने से पहले उसे एक फ्लोरोसेंट डाई में डुबोकर, वह निशान जो वह पीछे छोड़ता है, माइक्रोस्कोप के नीचे चमकता है। ब्रेनसॉ पूरे मस्तिष्क की इमेज ले सकता है, डाई का पता लगा सकता है, और तीन आयामों में रिकॉर्डिंग साइट के सटीक स्थान को मैप कर सकता है, जिससे इस बात के अनुमान को दूर किया जा सकता है कि डेटा कहाँ से आया था। एक अन्य प्रमुख उपयोग कोशिकाओं की गिनती करना है। सिस्टम पूरे मस्तिष्क की इमेज इतनी सूक्ष्म रेजोल्यूशन के साथ ले सकता है कि व्यक्तिगत कोशिका निकायों को देखा जा सके, और स्वचालित सॉफ्टवेयर फिर पूरे अंग में प्रत्येक लेबल किए गए न्यूरॉन को गिन सकता है। यह शोधकर्ताओं को विभिन्न जानवरों या मस्तिष्क क्षेत्रों के बीच कोशिका संख्याओं की तुलना करने की अनुमति देता है, जो उस स्तर के विवरण के साथ संभव था जो पहले बड़े पैमाने पर प्राप्त करना असंभव था।
साधारण गिनती और ट्रैकिंग से परे, यह प्रणाली यह भी प्रकट करती है कि मस्तिष्क की विभिन्न प्रकार की कोशिकाएं एक-दूसरे से कैसे जुड़ती हैं। एक प्रयोग में, शोधकर्ताओं ने वेंट्रल लेटरल जेनिकुलेट न्यूक्लियस नामक मस्तिष्क के एक छोटे क्षेत्र में विशिष्ट निरोधात्मक (inhibitory) न्यूरॉन्स को लक्षित किया। उन्होंने इन न्यूरॉन्स को चमकीला बनाने और उनके सिनैप्टिक टर्मिनल्स (synaptic terminals), यानी वे सूक्ष्म बिंदु जहाँ वे अन्य कोशिकाओं के साथ संचार करते हैं, को चिह्नित करने के लिए एक वायरस का उपयोग किया। पूरे मस्तिष्क की इमेजिंग करके, वे न केवल यह देख सके कि न्यूरॉन्स ने अपने लंबे एक्सोन (axons) कहाँ भेजे, बल्कि यह भी कि वे एक्सोन ठीक कहाँ कनेक्शन बनाते हैं। उन्होंने पाया कि इन न्यूरॉन्स के विभिन्न उपप्रकार, भले ही वे एक ही छोटे क्षेत्र में स्थित हों, मस्तिष्क के विभिन्न हिस्सों में जाते हैं और विशिष्ट पैटर्न में कनेक्शन बनाते हैं। इस तरह का विस्तृत मानचित्रण वैज्ञानिकों को यह समझने में मदद करता है कि विशिष्ट सर्किट कैसे बनते हैं और वे कैसे कार्य कर सकते हैं।
यह तकनीक उस ऊतक को संभालने के लिए भी पर्याप्त बहुमुखी है जिसे जानवर की मृत्यु के बाद रंगा गया हो। शोधकर्ताओं ने दिखाया कि वे अल्जाइमर रोग के एक माउस मॉडल के मस्तिष्क की इमेज ले सकते हैं, जिसे एमिलॉयड प्लाक (amyloid plaques), जो बीमारी से जुड़े प्रोटीन के गुच्छे हैं, को उजागर करने के लिए डाई से उपचारित किया गया था। भले ही ऊतक को स्टेन के प्रति ग्रहणशील बनाने के लिए रासायनिक रूप से उपचारित किया जाना पड़ा था, फिर भी सिस्टम पूरे मस्तिष्क की इमेज लेने में सक्षम रहा, जिससे इन प्लाक के व्यापक वितरण का पता चला। यह प्रदर्शित करता है कि यह विधि केवल आनुवंशिक रूप से संशोधित जानवरों तक सीमित नहीं है बल्कि प्रतिरक्षा प्रणाली (immune system) का अध्ययन करने से लेकर स्पलीन (spleen) में रोग के प्रसार को मैप करने तक, जैविक प्रश्नों की एक विस्तृत श्रृंखला पर लागू की जा सकती है।
इस परियोजना की सफलता काफी हद तक सॉफ्टवेयर पर निर्भर है, जो मुफ़्त है और किसी के लिए भी उपयोग के लिए उपलब्ध है। लेखक इस बात पर जोर देते हैं कि जबकि हार्डवेयर के निर्माण और रखरखाव के लिए कौशल की आवश्यकता होती है, सॉफ्टवेयर प्रत्येक नए सेटअप के लिए कस्टम कोड की आवश्यकता वाले अवरोध को हटा देता है। यह शोधकर्ताओं के एक समुदाय को अपने डिज़ाइन और सुधार साझा करने की अनुमति देता है, जिससे इन जटिल इमेजिंग कार्यों को करने का एक मानक तरीका बनता है। यह प्रणाली पूर्ण नहीं है; यह फर्रेट (ferret) जैसे बहुत बड़े जानवर के मस्तिष्क की इमेज नहीं ले सकती क्योंकि मस्तिष्क का कठोर बाहरी आवरण काटना बहुत कठिन है, और यह एक एकल एक्सोन को उसके सबसे महीन भाग तक ट्रेस करने के लिए आवश्यक अत्यधिक आवर्धन (magnification) के लिए डिज़ाइन नहीं की गई है। हालाँकि, पूरे मस्तिष्क का दृश्य चाहने वाले अधिकांश न्यूरोसाइंस प्रश्नों के लिए, यह एक तेज़, विश्वसनीय और सुलभ मार्ग प्रदान करती है। एक जटिल, विनाशकारी प्रक्रिया को एक सुव्यवस्थित, स्वचालित वर्कफ़्लो में बदलकर, ब्रेनसॉ और बेकिंगट्रे ने वैज्ञानिकों के लिए मस्तिष्क को तीन आयामों में तलाशना संभव बना दिया है, जिससे पूरे अंग का मानचित्रण करने के असंभव कार्य को आधुनिक अनुसंधान का एक नियमित हिस्सा बना दिया गया है।
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