Open-source virtual reality platform for head-fixed adult zebrafish
यह शोध पत्र हेड-फिक्स्ड वयस्क जेब्राफिश के लिए एक ओपन-सोर्स, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वर्चुअल रियलिटी प्लेटफॉर्म प्रस्तुत करता है जो वास्तविक समय में, क्लोज्ड-लूप व्यवहार संबंधी प्रयोगों और समवर्ती टू-फोटॉन इमेजिंग को सक्षम बनाता है, जिससे यह पता चलता है कि दृश्य लैंडमार्क (visual landmarks) लोकोमोशन और मुद्रा प्रतिक्रियाओं को कैसे संचालित करते हैं।
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
यह समझने के लिए कि एक मस्तिष्क संवेदी सूचनाओं की बाढ़ को निर्णय में कैसे बदलता है, वैज्ञानिकों को अक्सर वास्तविक दुनिया की अराजकता को हटाना पड़ता है। प्रकृति में, एक जानवर अनिश्चित दृश्यों, ध्वनियों और गंधों से घिरा होता है, जिससे यह पहचानना कठिन हो जाता है कि किस विशेष संकेत ने किसी विशिष्ट गतिविधि को प्रेरित किया। यहीं पर वर्चुअल रियलिटी (आभासी वास्तविकता) एक शक्तिशाली उपकरण बन जाती है। एक जानवर को एक नियंत्रित, कंप्यूटर-जनरेटेड वातावरण में रखकर, शोधकर्ता एक बहुत ही सूक्ष्म विवरण बदल सकते हैं—जैसे कि किसी चट्टान का स्वरूप या दीवार का रंग—जबकि बाकी सब कुछ बिल्कुल वैसा ही रहता है। यह उन्हें उस एकल परिवर्तन के प्रति मस्तिष्क और शरीर की प्रतिक्रिया को सटीकता के साथ देखने की अनुमति देता है। हालांकि यह दृष्टिकोण छोटी, पारदर्शी बेबी फिश (नन्ही मछलियों) के अध्ययन के लिए आम रहा है, लेकिन वयस्क मछलियों के लिए इसे लागू करना बहुत कठिन रहा है, जिनका मस्तिष्क अधिक जटिल होता है और जिनका शरीर मस्तिष्क के दृश्य को बाधित किए बिना आसानी से स्थिर करने के लिए बहुत बड़ा होता है।
स्विट्जरलैंड के शोधकर्ताओं ने अब एक नया, ओपन-सोर्स सिस्टम बनाया है जो वयस्क जेब्राफिश के लिए इन समस्याओं को हल करता है। उन्होंने एक ऐसा सेटअप तैयार किया है जहाँ एक वयस्क मछली को धीरे से अपनी जगह पर रखा जाता है, उसका सिर सुरक्षित रूप से स्थिर होता है, जबकि उसकी पूंछ स्वतंत्र रूप से हिल सकती है। मछली एक छोटे टैंक में तैरती है जो एक घुमावदार स्क्रीन से घिरा होता है जो एक उच्च-रिज़ॉल्यूशन, त्रि-आयामी (3D) दुनिया को प्रदर्शित करता है। जैसे ही मछली अपनी पूंछ हिलाती है, कैमरे वास्तविक समय में गति को ट्रैक करते हैं, और कंप्यूटर तुरंत दृश्य को उसके अनुरूप अपडेट करता है, जिससे मछली को यह भ्रम होता है कि वह एक लंबे, आभासी गलियारे में तैर रही है। यह प्लेटफॉर्म केवल एक कैमरा और एक स्क्रीन नहीं है; यह एक पूर्ण प्रयोगशाला है जो मछली के मस्तिष्क में व्यक्तिगत न्यूरॉन्स के सक्रिय होने को देखने के लिए उसमें प्रकाश भी डाल सकती है, और वह भी तब, जब मछली इस डिजिटल दुनिया में तैर रही होती है।
शोधकर्ताओं ने इस प्रणाली का उपयोग यह देखने के लिए किया कि वयस्क जेब्राफिश तब कैसे प्रतिक्रिया करती है जब वे एक परिचित पथ का सामना करती हैं जो अचानक बदल जाता है। उन्होंने एक लंबा आभासी गलियारा बनाया जिसमें दीवारों और फर्श पर प्राकृतिक दिखने वाली बनावट थी, जो एक नदी के तल जैसा दिखता था। कुछ परीक्षणों में, गलियारा खाली था। अन्य मामलों में, रास्ते के बीच में एक बड़ा पत्थर का मेहराब (आर्च) दिखाई दिया। जब मछली इस मेहराब की ओर तैरी, तो उनका व्यवहार एक बहुत ही विशिष्ट तरीके से बदल गया। वे रुके नहीं या घबराए नहीं। इसके बजाय, उन्होंने अपने शरीर की मुद्रा को सूक्ष्म रूप से बदला, अपनी पूंछ को अधिक तीव्रता से मोड़ा, जैसे कि मुड़ने की तैयारी कर रहे हों, भले ही वे आगे बढ़ते रहे। यह प्रतिक्रिया बहुत तेज़ी से और लगातार हुई, जिससे पता चलता है कि मछली ने उस मील के पत्थर (लैंडमार्क) को पहचान लिया था और वह बाधा के चारों ओर जाने की तैयारी में अपनी तैराकी शैली को समायोजित कर रही थी।
टीम यह भी जानना चाहती थी कि क्या मछली मेहराब के स्थान को याद करने के कारण प्रतिक्रिया दे रही थी, या केवल इसलिए क्योंकि वह उसे देख सकती थी। इसका परीक्षण करने के लिए, उन्होंने "मटमैले पानी" का अनुकरण किया, जिससे आभासी दुनिया मछली के ठीक सामने कुछ दूरी पर अंधेरे में बदल गई। मेहराब को इतनी दूर रखा गया था कि तैरने की शुरुआत में वह अदृश्य था। जैसे ही मछली आगे बढ़ी, मटमैला पानी साफ हो गया, और मेहराब अचानक दिखाई देने लगा। इस परिदृश्य में, मछली ने अपनी शारीरिक मुद्रा नहीं बदली। इसके बजाय, जैसे ही मील का पत्थर दृष्टि में आया, वह बस धीमी हो गई। यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण है क्योंकि यह दिखाता है कि मछली की प्रतिक्रिया मुख्य रूप से वर्तमान में जो वे देखते हैं उससे प्रेरित है, न कि उस स्थान के मानसिक मानचित्र (मेंटल मैप) से कि वस्तु कहाँ होनी चाहिए। उनका व्यवहार इस बात पर निर्भर करता है कि वे अचानक दिखने वाली चीज़ से हैरान हैं या किसी ज्ञात बाधा के माध्यम से नेविगेट कर रहे हैं।
मछली को देखने के अलावा, शोधकर्ताओं ने मस्तिष्क के अंदर देखने के लिए इस प्रणाली का उपयोग किया। उन्होंने एक विशिष्ट क्षेत्र पर ध्यान केंद्रित किया जो नेविगेशन और स्मृति (मेमोरी) से जुड़ा माना जाता है। एक विशेष माइक्रोस्कोप का उपयोग करके जो मछली को नुकसान पहुँचाए बिना उसके मस्तिष्क में गहराई तक देख सकता है, उन्होंने देखा कि मछली के तैरते समय व्यक्तिगत तंत्रिका कोशिकाएं (न्यूरॉन्स) कैसे चमकती हैं। उन्होंने पाया कि कुछ न्यूरॉन्स केवल तभी सक्रिय होते थे जब मछली आभासी गलियारे के एक विशिष्ट स्थान पर पहुँचती थी, जो स्थान के लिए आंतरिक मार्कर के रूप में कार्य करते थे। यह पुष्टि करता है कि हेड-फिक्स्ड (सिर स्थिर) वयस्क मछली में भी, मस्तिष्क उस स्थान का विस्तृत मानचित्र बना रहा होता है जिसे वह पार कर रही है। तथ्य यह है कि ये कोशिकाएं आभासी दुनिया में तैरते समय भी सक्रिय और सटीक बनी रहीं, यह सिद्ध करता है कि यह प्रणाली मस्तिष्क के प्राकृतिक कार्य में बाधा नहीं डालती है।
इस परियोजना की सफलता काफी हद तक तकनीक की गति और सटीकता पर निर्भर करती है। सिस्टम आभासी दुनिया को साठ बार प्रति सेकंड अपडेट करता है, जो मछली की प्राकृतिक तैराकी लय के साथ तालमेल बिठाने के लिए पर्याप्त तेज़ गति है। यदि कंप्यूटर थोड़ा भी धीमा होता, तो मछली को अपनी पूंछ की गति और बदलते दृश्य के बीच एक अंतराल (लैग) दिखाई देता, जिससे भ्रम टूट जाता और मछली अप्राकृतिक रूप से तैरती। शोधकर्ताओं ने मछली की गति और दिशा का उसकी पूंछ की गतिविधियों से उच्च सटीकता के साथ पूर्वानुमान लगाने वाले एक कस्टम एल्गोरिदम का उपयोग करके इस समस्या को हल किया। उन्होंने वीडियो प्रोजेक्शन को ब्रेन इमेजिंग के साथ सिंक्रोनाइज़ करने का एक तरीका भी बनाया, जिससे यह सुनिश्चित हुआ कि छवि को प्रोजेक्ट करने के लिए उपयोग की जाने वाली चमकीली रोशनी मस्तिष्क के भीतर देखने वाले संवेदनशील सेंसर में हस्तक्षेप न करे।
यह नया प्लेटफॉर्म वयस्क मछलियों में जटिल व्यवहारों के अध्ययन के द्वार खोलता है जिन्हें पहले इतनी बारीकी से देखना असंभव था। वयस्क जेब्राफिश अमूर्त नियमों को सीखने, सामाजिक अंतःक्रियाओं को याद रखने और उन तरीकों से समस्याओं को हल करने में सक्षम हैं जो नन्ही मछलियाँ नहीं कर सकतीं। एकल कोशिकाओं के स्तर पर मस्तिष्क को देखने की क्षमता को नियंत्रित वातावरण में जटिल व्यवहारों के परीक्षण की क्षमता के साथ जोड़कर, वैज्ञानिक अब यह पूछने के लिए गहरे प्रश्न पूछ सकते हैं कि सीखना और स्मृति कैसे काम करती है। यह प्रणाली अन्य वैज्ञानिकों के साथ मुफ्त में साझा करने के लिए डिज़ाइन की गई है, जिससे पूरा अनुसंधान समुदाय इन उपकरणों का लाभ उठा सके। यह एक शांत लेकिन महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है, जो एक जटिल तकनीकी चुनौती को एक विचारशील मस्तिष्क के आंतरिक कामकाज को देखने वाली एक विश्वसनीय खिड़की में बदल देता है।
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