Assessing Motion Fidelity During Closed-Head Rotational Acceleration Traumatic Brain Injury in Pigs
यह अध्ययन इंजरी डिवाइस और विषय के सिर के बीच उच्च गतिज स्थानांतरण दक्षता (93% से अधिक मिलान) को प्रदर्शित करके रोटेशनल एक्सेलेरेशन ट्रैमैटिक ब्रेन इंजरी के लिए एक सुअर मॉडल को मान्य करता है, जो पुष्टि करता है कि यह मॉडल मानव-प्रासंगिक इंजरी थ्रेशोल्ड की सटीक रूप से नकल करता है।
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हर साल, लाखों लोग दर्दनाक मस्तिष्क की चोटों (ट्रॉमेटिक ब्रेन इंजरी) से पीड़ित होते हैं, जो अक्सर तब होता है जब उनके सिर अचानक मुड़ते या घूमते हैं। यह तीव्र घूर्णन (रोटेशन), न कि सीधा प्रहार, मस्तिष्क के ऊतकों को नुकसान पहुँचाने वाला प्राथमिक बल है, जिससे संभावित रूप से दीर्घकालिक विकलांगता या मृत्यु हो सकती है। यह समझने के लिए कि यह कैसे होता है और बेहतर उपचार विकसित करने के लिए, वैज्ञानिक प्रयोगशाला में पशु मॉडलों का उपयोग करके इन चोटों का अध्ययन करते हैं। सूअर इस कार्य के लिए विशेष रूप से मूल्यवान हैं क्योंकि उनके सिर और मस्तिष्क का आकार और संरचना मनुष्यों के समान होती है, जो उन्हें मानव शरीर विज्ञान के लिए एक यथार्थवादी विकल्प बनाती है। हालाँकि, एक महत्वपूर्ण प्रश्न लंबे समय से बना हुआ है: जब शोधकर्ता चोट का अनुकरण करने के लिए एक मशीन में सूअर के सिर को घुमाते हैं, तो सूअर का वास्तविक सिर मशीन की गति का कितनी बारीकी से अनुसरण करता है? यदि सिर मशीन से पीछे रह जाता है या अलग तरह से चलता है, तो मशीन द्वारा रिकॉर्ड किया गया डेटा उस चीज़ का सटीक प्रतिबिंब नहीं हो सकता है जो मस्तिष्क वास्तव में अनुभव कर रहा है। बिना यह जाने, प्रयोगशाला के निष्कर्षों को क्लिनिक (चिकित्सा पद्धति) तक ले जाना कठिन है।
यूनिवर्सिटी ऑफ पेंसिल्वेनिया के शोधकर्ताओं की एक टीम ने इस प्रश्न का सटीक उत्तर देने के लिए प्रयास किया। उन्होंने एक विशेष न्यूमैटिक उपकरण का उपयोग किया, जिसे HYGE मशीन के रूप में जाना जाता है, ताकि पांच मादा सूअरों के सिर को एक ही तल (प्लेन) में तेजी से घुमाया जा सके, जो कई वास्तविक दुनिया की दुर्घटनाओं में देखे जाने वाले व्हिपलैश जैसे मोशन की नकल करता है। मशीन को दो अलग-अलग गतियों में सिर घुमाने के लिए प्रोग्राम किया गया था: एक मध्यम गति और एक उच्च, अधिक खतरनाक गति। यह सटीक रूप से मापने के लिए कि वास्तव में क्या हुआ, टीम ने एक साथ दो अलग-अलग तरीकों का उपयोग किया। सबसे पहले, उन्होंने मशीन के इलेक्ट्रॉनिक डेटा को रिकॉर्ड करने के लिए सीधे मशीन से सेंसर जोड़े। दूसरा, उन्होंने पूरी घटना को एक हाई-स्पीड कैमरे के साथ फिल्माया जो प्रति सेकंड 500 फ्रेम कैप्चर करने में सक्षम था। फिर उन्होंने एक परिष्कृत कंप्यूटर प्रोग्राम का उपयोग किया, जो आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस द्वारा संचालित था, ताकि सूअरों के थूथन (स्नॉट) और माथे के विशिष्ट बिंदुओं को फ्रेम-दर-फ्रेम ट्रैक किया जा सके, जिससे सिर की गति का एक डिजिटल मानचित्र तैयार हो सके। मशीन के इलेक्ट्रॉनिक डेटा की तुलना सूअरों के सिर के दृश्य डेटा से करके, वे यह निर्धारित कर सके कि सिर ने मशीन की गति का कितनी निष्ठा से पालन किया।
परिणामों ने मशीन और जानवर के बीच तालमेल का एक उल्लेखनीय स्तर दिखाया। जब सिरों को मध्यम गति पर घुमाया गया, तो सूअर के सिर की चरम गति (पीक स्पीड) लगभग 95 प्रतिशत समय मशीन की गति से मेल खाती थी। उच्च, अधिक हिंसक गतियों पर भी, यह मिलान लगभग 93 प्रतिशत पर मजबूत बना रहा। जुड़ाव का यह उच्च स्तर यह दर्शाता है कि मशीन के सेंसर उन प्रयोगों के दौरान मस्तिष्क जो झेल रहा है, उसकी एक बहुत ही विश्वसनीय तस्वीर प्रदान करते हैं। शोधकर्ताओं ने पाया कि सिर के घूमने की गति पूरे चोट की घटना के दौरान उपकरण की गति के लगभग समान थी। हालांकि, यह मापने में कि सिर कितनी तेजी से गति पकड़ता या धीमी होती है, थोड़ा अधिक अंतर देखा गया, लेकिन समग्र गति पूरी तरह से सिंक्रोनाइज्ड (तालमेल में) रही। यह सुझाव देता है कि सूअर के मस्तिष्क तक संचारित होने वाले बल, मशीन पर रिकॉर्ड किए गए डेटा द्वारा सटीक रूप से दर्शाए जाते हैं।
इस अध्ययन ने अन्य शोधों से जुड़ी एक पिछली चिंता को भी संबोधित किया, जहाँ वैज्ञानिकों ने पाया था कि सिर के विभिन्न प्रकार के रोटेशन में, मशीन की गति जानवर की वास्तविक गति का काफी अधिक आकलन (ओवरएस्टिमेट) करती थी। उन पिछले अध्ययनों में, सिर मशीन के साथ उतनी अच्छी तरह से तालमेल नहीं बिठा पाता था। हालाँकि, इस विशिष्ट सेटअप में, जहाँ सिर को एक ही तल में ऊपर की ओर घुमाया गया था, संबंध कहीं अधिक मजबूत था। शोधकर्ताओं ने नोट किया कि सूअर की थूथन और चेहरे की संरचना ने संभवतः बल को समान रूप से वितरित करने में मदद की, जिससे सिर मशीन के साथ एक ठोस इकाई के रूप में हिल सका। यह निष्कर्ष महत्वपूर्ण है क्योंकि यह उन मशीनों के उपयोग को प्रमाणित करता है जिनका उपयोग चोट के डेटा उत्पन्न करने के लिए किया जाता है जिसे मनुष्यों तक बढ़ाया (स्केल किया) जा सके। सूअर और मानव के मस्तिष्क द्रव्यमान (मास) के बीच के अंतर के आधार पर मानक गणितीय समायोजनों को लागू करके, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि लैब में होने वाली चोटें मानव एथलीटों में देखी जाने वाली कनकशन (मस्तिष्क आघात) की गंभीरता के अनुरूप हैं।
अंततः, यह कार्य पुष्टि करता है कि वैज्ञानिक मस्तिष्क की चोट का अध्ययन करने के लिए जिन उपकरणों का उपयोग कर रहे हैं, वे इच्छित रूप से काम कर रहे हैं। रोटेशनल डिवाइस पर लगे सेंसर सिर की गति का एक भरोसेमंद अनुमान प्रदान करते हैं, विशेष रूप से रोटेशन की चरम गति के संबंध में। यह सत्यापन शोधकर्ताओं को इन मॉडलों का उपयोग करके यह पता लगाने के लिए अधिक विश्वास देता है कि विभिन्न चोट के बल मस्तिष्क को कैसे प्रभावित करते हैं, जिससे क्षति की बेहतर समझ और अंततः इसे रोकने के बेहतर तरीके विकसित करने में मदद मिलेगी। यह अध्ययन यह दावा नहीं करता है कि इसने मस्तिष्क की चोट के रहस्य को सुलझा लिया है, लेकिन इसने एक महत्वपूर्ण अनिश्चितता को दूर कर दिया है, जिससे यह सुनिश्चित होता है कि भविष्य के चिकित्सा नवाचारों को चलाने वाला डेटा यथासंभव सटीक हो।
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