Criticality-related dynamics accompany long-term functional decline in primary cortical MEA cultures
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि प्राइमरी कॉर्टिकल न्यूरॉन कल्चर में दीर्घकालिक उत्तरजीविता का सबसे अच्छा पूर्वानुमान बर्स्ट ऑर्गनाइजेशन (burst organization) और नियर-क्रिटिकल प्रोपेगेशन डायनेमिक्स के संरक्षण द्वारा किया जाता है, विशेष रूप से ब्रांचिंग रेशियो (branching ratio) और कप्पा इंडेक्स (Kappa index) में परिवर्तन की दर द्वारा, न कि केवल फायरिंग रेट द्वारा।
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एक ऐसे शहर की कल्पना करें जहाँ रोशनी टिमटिमाती है, लेकिन यह यादृच्छिक (random) नहीं है, बल्कि लहरों की तरह सड़कों में एक तालमेल के साथ फैलती है। दशकों से, वैज्ञानिक अध्ययन कर रहे हैं कि ये विद्युत नेटवर्क कैसे बनते और कार्य करते हैं, इसके लिए वे सूक्ष्म सेंसरों के ग्रिड पर मस्तिष्क कोशिकाओं के छोटे समूहों को उगाते हैं। ये समूह, जिन्हें 'कल्चर' कहा जाता है, उन्हें माइक्रोस्कोपिक सेंसरों के ग्रिड पर रखा जाता है जो उन कोशिकाओं द्वारा उत्पन्न होने वाली हर विद्युत चिंगारी को सुनते हैं। हम जानते हैं कि जब इन कोशिकाओं को पहली बार उगाया जाता है, तो वे अलग-थलग चिंगारियों के रूप में शुरू होती हैं, और फिर मस्तिष्क के प्रारंभिक विकास की नकल करते हुए सिंक्रोनाइज़्ड बर्स्ट (एक साथ होने वाले विस्फोट) में फायर करने लगती हैं। हम जानते हैं कि जब ये कोशिकाएं परिपक्व हो जाती हैं, तो गतिविधि कम हो जाती है या डिश अब उपयोगी नहीं रहती, इसलिए अधिकांश अध्ययन उस समय रिकॉर्डिंग बंद कर देते हैं। यह हमारे ज्ञान में एक बड़ा अंतर छोड़ देता है: क्या इन नेटवर्कों का कोई प्राकृतिक जीवनकाल होता है, और यदि ऐसा है, तो वे शांत होने से बहुत पहले अपनी विफलता का संकेत कैसे देते हैं?
शोधकर्ताओं की एक टीम इस अंतर को भरने के लिए इन मस्तिष्क कल्चर्स को असामान्य रूप से लंबे समय तक—दो साल तक—सुनकर इस कमी को पूरा करने के उद्देश्य से निकली। केवल समय-समय पर जांच करने के बजाय, उन्होंने दर्जनों सेल क्लस्टर्स की विद्युत गतिविधि की निरंतर निगरानी की, और यह ट्रैक किया कि फायरिंग के पैटर्न दिन-ब-दिन कैसे बदलते हैं। उन्होंने पाया कि ये कल्चर अंत तक एक ही रास्ते पर नहीं चलते थे। इसके बजाय, वे दो अलग-अलग समूहों में विभाजित हो गए। लगभग एक-तिहाई कल्चर एक वर्ष के भीतर ही अपनी संगठित संरचना खोने लगे और अंततः शांत हो गए। अन्य दो-तिहाई ने अपनी समन्वित गतिविधि को बहुत लंबे समय तक बनाए रखा, जिनमें से कुछ लगभग दो पूर्ण वर्षों तक सक्रिय रहे। यह विभाजन तब हुआ जब वे कोशिकाएं दिखने और व्यवहार करने में बहुत समान थीं, जिससे पता चलता है कि एक नेटवर्क के लंबे जीवन की कुंजी इस बात में नहीं है कि वह कितनी बार फायर करता है, बल्कि इस बात में है कि वह उस फायरिंग को कैसे व्यवस्थित करता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि कोशिकाएं कितनी बार फायर करती हैं, इसकी गिनती करना यह अनुमान लगाने के लिए पर्याप्त नहीं था कि कौन सा कल्चर किस समूह में जाएगा। एक नेटवर्क बार-बार फायर कर सकता है और फिर भी जल्दी मृत्यु की राह पर हो सकता है, जबकि दूसरा कम बार फायर कर सकता है लेकिन वर्षों तक जीवित रह सकता है। असली अंतर गतिविधि की संरचना में था। जो कल्चर अधिक समय तक जीवित रहे, उन्होंने अपने इलेक्ट्रिकल बर्स्ट को सुव्यवस्थित और संगठित रखा, और सिग्नल सेंसरों के पूरे ग्रिड में कुशलतापूर्वक फैले। इसके विपरीत, जो कल्चर जल्दी मर गए, उनमें एक अलग पैटर्न देखा गया: उनके बर्स्ट छोटे और बिखरे हुए हो गए, बर्स्ट के बीच का समय बढ़ गया, और सिग्नल सेंसरों की उतनी संख्या तक नहीं पहुँच पाए। यह ऐसा था मानो नेटवर्क अपनी एकजुटता बनाए रखने की क्षमता खो रहा था, भले ही वह तकनीकी रूप से "जीवित" और सक्रिय था।
यह समझने के लिए कि कुछ नेटवर्क क्यों टिके रहे जबकि अन्य ढह गए, वैज्ञानिकों ने देखा कि विद्युत संकेत समूह के माध्यम से कैसे प्रसारित होते हैं। उन्होंने 'क्रिटिकैलिटी' (criticality) नामक एक विशिष्ट गुण पर ध्यान केंद्रित किया, जो एक ऐसी स्थिति का वर्णन करता है जहाँ एक नेटवर्क बहुत शांत होने और बहुत अराजक होने के बीच बिल्कुल संतुलित होता है। एक स्वस्थ, क्रिटिकल अवस्था में, गतिविधि की एक छोटी सी चिंगारी नेटवर्क में इस तरह लहर बना सकती है कि वह न तो इतनी कमजोर हो कि ध्यान न दिया जाए, और न ही इतनी मजबूत कि अनियंत्रित विस्फोट का कारण बने। शोधकर्ताओं ने पाया कि लंबे समय तक जीवित रहने वाले नेटवर्क इस संतुलित अवस्था के करीब बहुत लंबे समय तक रहे। इसके विपरीत, जो नेटवर्क जल्दी मरने के लिए नियत थे, वे इस संतुलन से भटक गए। उनके सिग्नल या तो फैलने के लिए बहुत कमजोर हो गए या बहुत अव्यवस्थित हो गए, जिससे वह नाजुक संरचना खो गई जो सूचना के सुचारू प्रवाह की अनुमति देती है।
सबसे चौंकाने वाली खोजों में से एक यह थी कि ये संगठनात्मक परिवर्तन नेटवर्क के वास्तव में शांत होने से महीनों पहले ही होने लगे थे। शोधकर्ता बर्स्ट की संरचना और सिग्नल के यात्रा करने के तरीके में चेतावनी के संकेतों को देख सकते थे, इससे बहुत पहले कि समग्र गतिविधि स्तर शून्य तक गिर जाए। इसका अर्थ यह है कि मस्तिष्क नेटवर्क का स्वास्थ्य केवल इस बारे में नहीं है कि वह कितना 'लाउड' है, बल्कि इस बारे में है कि उसके हिस्से आपस में कितनी अच्छी तरह काम करते हैं। इन संगठनात्मक पैटर्न को ट्रैक करके, टीम ने उच्च सटीकता के साथ एक नेटवर्क के भाग्य की भविष्यवाणी करने वाले विशिष्ट मार्कर की पहचान की। उन्होंने पाया कि समय के साथ इन संगठनात्मक पैटर्न के बदलने की दर, स्वयं उन पैटर्नों की तुलना में अस्तित्व के लिए एक और भी मजबूत भविष्यवक्ता थी।
यह कार्य मस्तिष्क कोशिकाओं के बुढ़ापे को देखने के हमारे नजरिए को बदल देता है। यह सुझाव देता है कि एक नेटवर्क का पतन अचानक रुकने के बजाय, आंतरिक समन्वय खोने की एक क्रमिक प्रक्रिया है। इस अव्यवस्था के शुरुआती संकेतों का पता लगाने की क्षमता दवाओं या उपचारों के परीक्षण के नए रास्ते खोलती है। यदि वैज्ञानिक ऐसे यौगिकों (compounds) की पहचान कर सकते हैं जो एक नेटवर्क को उसकी संगठित, संतुलित अवस्था बनाए रखने में मदद करते हैं, तो वे इन नेटवर्कों के जीवन को बढ़ाने या उन्हें गिरावट से बचाने में सक्षम हो सकते हैं। यह अध्ययन मस्तिष्क नेटवर्कों के बूढ़े होने का एक स्पष्ट, दीर्घकालिक मानचित्र प्रदान करता है, जो यह दर्शाता है कि दीर्घायु का रहस्य केवल सक्रिय रहना नहीं है, बल्कि सही तरीके से जुड़े रहना है।
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