Predicting Macroscopic Axon Topology from Microscopic Kinematics: An Interactive Tracking and Random Walk Pipeline for Substrate-Dependent Cortical Neurospheres
यह अध्ययन एक इंटरैक्टिव ट्रैकिंग और रैंडम वॉक पाइपलाइन पेश करता है जो सबस्ट्रेट-डिपेंडेंट एक्सोनल काइनेमैटिक्स को मापने के लिए आकार-नियंत्रित कॉर्टिकल न्यूरोस्फीयर का उपयोग करता है, जो इन विट्रो सर्किट आर्किटेक्चर की भविष्यवाणी करने के लिए सूक्ष्म विकास गतिकी को मैक्रोस्कोपिक नेटवर्क टोपोलॉजी से सफलतापूर्वक जोड़ता है।
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मस्तिष्क कनेक्शन का एक विशाल नेटवर्क है, कोशिकाओं का एक फैला हुआ शहर जहाँ सूचना लंबी, पतली केबलों के माध्यम से यात्रा करती है जिन्हें एक्सॉन (axon) कहा जाता है। मस्तिष्क के कार्य करने के लिए, इन केबलों को एक कोशिका से दूसरी कोशिका तक बढ़ना चाहिए, और उन सूक्ष्म दूरियों को पार करते हुए अपना रास्ता बनाना चाहिए जो उन सर्किटों का निर्माण करते हैं जिनसे हम सोच पाते हैं, हिलते-डुलते हैं और महसूस करते हैं। वैज्ञानिक लंबे समय से जानते हैं कि एक एक्सॉन जिस पथ पर चलता है वह यादृच्छिक (random) नहीं होता; यह रासायनिक संकेतों और उस सतह की भौतिक बनावट द्वारा निर्देशित होता है जिस पर वह बढ़ता है। हालाँकि, प्रयोगशाला में इन छोटी केबलों को बढ़ते हुए देखना हमेशा से एक निराशाजनक पहेली रहा है। मानक प्रयोगों में, इन एक्सॉनों को थामने वाले कोशिका शरीर (cell bodies) लगातार चलते रहते हैं, जैसे कोई व्यक्ति पीछे की ओर चलते हुए रस्सी की लंबाई मापने की कोशिश कर रहा हो। यह गति यह बताना लगभग असंभव बना देती है कि क्या रस्सी वास्तव में लंबी हो रही है या उसे पकड़ने वाला व्यक्ति बस खिसक रहा है। इसके अलावा, क्योंकि इन कोशिकाओं को जीवित रहने के लिए एक साथ घनीभूत होने की आवश्यकता होती है, उनके बढ़ते हुए सिरे अक्सर एक-दूसरे में उलझ जाते हैं, जिससे एक एकल पथ का पीछा करना कठिन हो जाता है। यह मापने का कोई स्पष्ट तरीका न होने के कारण कि ये एक्सॉन बिल्कुल कैसे चलते हैं और मुड़ते हैं, शोधकर्ता इस बात की भविष्यवाणी करने में संघर्ष करते रहे हैं कि कोशिकाओं का एक विशिष्ट समूह खुद को एक कार्यशील सर्किट में कैसे व्यवस्थित करेगा।
इस समस्या को हल करने के लिए, कार्नेगी मेलन यूनिवर्सिटी के शोधकर्ताओं की एक टीम ने एक अलग प्रकार के प्रयोगशाला सेटअप की ओर रुख किया। व्यक्तिगत कोशिकाओं को एक डिश में बिखेरने के बजाय, उन्होंने उन्हें 'न्यूरोस्फीयर्स' (neurospheres) नामक घने, गोलाकार समूहों में उगाया। एक रेत के दाने के आकार के छोटे, सघन कोशिका समूह की कल्पना करें, जहाँ प्रत्येक एक्सॉन का एक निश्चित शुरुआती बिंदु केंद्र में होता है। इस सरल परिवर्तन ने कोशिका निकायों के हिलने-डुलने के भ्रम को दूर कर दिया, जिससे टीम को एक्सॉनों को बाहर की ओर पूरी स्पष्टता के साथ बढ़ते हुए देखने की अनुमति मिली। उन्होंने इन गोलों को दो अलग-अलग प्रकार की सतहों पर रखा: एक जिसे पॉली-डी-लाइसिन (poly-D-lysine) नामक एक बुनियादी चिपचिपे प्रोटीन से लेपित किया गया था, और दूसरा जिसे उसी प्रोटीन के साथ लैमिनिन (laminin) से भी लेपित किया गया था, जो शरीर में प्राकृतिक रूप से पाया जाने वाला एक पदार्थ है जो कोशिकाओं को पकड़ बनाने में मदद करता है। कई दिनों तक विकास का फिल्मांकन करके, शोधकर्ताओं ने उच्च सटीकता के साथ व्यक्तिगत एक्सॉनों की यात्रा को ट्रैक किया, और सटीक रूप से मापा कि वे कितनी दूर चले और कितनी तीव्रता से मुड़े।
टीम ने पाया कि जिस सतह पर एक्सॉन बढ़े, वह महत्वपूर्ण थी, लेकिन केवल तभी जब एक निश्चित समय बीत गया। सतहों पर गोलों को रखे जाने के पहले एक या दो दिनों के भीतर, दोनों प्रकार के कोटिंग्स पर एक्सॉन लगभग समान व्यवहार करते थे, समान गति से बढ़ते थे और समान आवृत्ति के साथ मुड़ते थे। हालाँकि, जैसे-जैसे कल्चर परिपक्व हुआ, एक स्पष्ट अंतर उभर कर आया। लैमिनिन युक्त सतह पर, एक्सॉन तेजी से बढ़ने लगे और अधिक सीधी रेखाओं में चलने लगे। प्रयोग के दूसरे चरण तक, लैमिनिन सतह पर एक्सॉन औसतन 0.436 माइक्रोमीटर प्रति मिनट की गति से आगे बढ़ रहे थे, जो बुनियादी चिपचिपी सतह पर देखी गई 0.339 माइक्रोमीटर प्रति मिनट की गति से काफी अधिक थी। इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि लैमिनिन सतह पर एक्सॉन कम बार मुड़े, जो यह दर्शाता है कि वे अपनी दिशा के प्रति अधिक आश्वस्त थे। शोधकर्ताओं ने इस गति को तीन अलग-अलग व्यवहारों में विभाजित किया: आगे बढ़ना, पीछे हटना और बगल में भटकना। उन्होंने पाया कि जबकि सभी एक्सॉन अपना अधिकांश समय आगे बढ़ने में बिताते थे, लैमिनिन सतह वाले एक्सॉनों ने बगल में घूमने (sideways) में अधिक समय बिताया, जो एक संकेत है कि वे किसी पथ के प्रति प्रतिबद्ध होने से पहले अपने वातावरण का सक्रिय रूप से परीक्षण कर रहे थे।
यह समझने के लिए कि क्या ये सूक्ष्म गतिविधियाँ बड़े चित्र की व्याख्या कर सकती हैं, शोधकर्ताओं ने एक कंप्यूटर मॉडल बनाया जो हजारों एक्सॉनों के बढ़ने का अनुकरण (simulate) करता है, जो उनके द्वारा लैब में एकत्र किए गए वास्तविक डेटा पर आधारित था। उन्होंने केवल अनुमान नहीं लगाया; उन्होंने कंप्यूटर को ठीक उन्हीं सांख्यिकीय पैटर्न को दोहराने के लिए प्रोग्राम किया जो उन्होंने लैब में मापे थे। जब उन्होंने सिमुलेशन चलाया, तो परिणाम चौंकाने वाला था। आभासी एक्सॉन अपने केंद्रीय गोलों से बाहर निकले और एक ऐसा नेटवर्क बनाया जो लैब डिशों में देखे गए वास्तविक नेटवर्क के लगभग समान था। मॉडल ने सफलतापूर्वक भविष्यवाणी की कि लैमिनिन सतह बुनियादी सतह की तुलना में एक्सॉनों के अधिक व्यापक और विस्तृत प्रसार की ओर ले जाएगी। इसने पुष्टि की कि एक एकल एक्सॉन द्वारा लिए गए छोटे, यादृच्छिक कदम—कि वह कितनी तेजी से चलता है और कितनी बार मुड़ता है—सीधे तौर पर पूरे न्यूरल नेटवर्क के बड़े पैमाने के आकार को निर्धारित करते हैं।
यह कार्य मस्तिष्क सर्किट कैसे बनते हैं, इसे देखने का एक नया तरीका प्रदान करता है। एक स्वच्छ, नियंत्रित प्रयोग को एक विस्तृत कंप्यूटर मॉडल के साथ जोड़कर, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि यह संभव है कि केवल व्यक्तिगत विकास के नियमों को समझकर एक न्यूरल नेटवर्क की संरचना की भविष्यवाणी की जा सके। अध्ययन बताता है कि भौतिक वातावरण मस्तिष्क की वायरिंग को आकार देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, लेकिन इस प्रभाव को दृश्यमान होने में समय लगता है। ये निष्कर्ष भविष्य के अनुसंधान के लिए एक शक्तिशाली उपकरण प्रदान करते हैं, जिससे वैज्ञानिकों को विशिष्ट आकृतियों और कनेक्शनों के साथ कृत्रिम न्यूरल सर्किट डिजाइन करने, या यह परीक्षण करने की अनुमति मिलती है कि बीमारियां मस्तिष्क की कोशिकाओं के बढ़ने के तरीके को कैसे बदल सकती हैं। अब यह अनुमान लगाने के बजाय कि एक नेटवर्क कैसे बनेगा, शोधकर्ता इन मापों का उपयोग परिणाम का पूर्वानुमान लगाने के लिए कर सकते हैं, जिससे मस्तिष्क के विकास के जटिल रहस्य को एक अनुमानित, इंजीनियरिंग-अनुकूल प्रक्रिया में बदला जा सकता है।
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